本发明涉及房地产投资技术领域，具体来说是一种房地产投资机会的发现方法。
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背景技术：
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通常地，投资机会的发现来源于以下三类途径：
1.通过社会的消息来寻找房地产的投资机会；
2.通过中介的分析和价格数据的对比分析，来寻找投资机会；
3.通过使用技术手段，发现和估算房地产的价值和价格，通过对比已经存在的价格与估算价格的差异，寻找区域和具体的位置。
前两类途径具有较大的盲目性和风险，不利于便捷、准确地发现房地产投资机会，第三类仅仅是估算价值，提高分析效率，其差异和结果无法被市场真正的接受和采纳，对于供需环节可有可无，没有影响
我国专利申请号：CN201510750097.2公开了一种房地产价值评估系统及评估方法该专利是所述房地产价值评估系统包括分别和评估种类选择模块电连接的自动评估装置和手动评估装置；我国专利申请号：CN201210283427.8公开了一种基于人工神经网络统计学模型的房地产价值估算方法，采用人工神经网络统计学模型，以房产的当前成交均价为基价，通过调整影响房价的基本因子和调整因子的权重，搭建一个包含输入层，中间隐藏层和输出层的房价估算神经网络模型；我国专利申请号：CN201210286488.X公开了一种房屋价值自动评估方法及装置，使用一种房屋价值自动评估方法，通过网络采集数据资源，建立房屋信息数据库，建立指标测评体系，根据房屋信息中敏感字段数据内容判断其客观环境因素和当前市场因素，并获得相关测评指标，最后根据测评指标结果计算得到房屋价值；我国专利申请号：CN201220399196.2公开了一种房屋价值自动评估装置，利用数据抓取装置通过网络从房地产网站获取房屋数据资源，利用数据存储装置建立房屋信息数据库，利用计算装置建立指标测评体系和房屋估价测评指标体系，通过结果输出装置输出房屋的客观估算价值。上述这些评估方法和装置主要是对房屋价值的评估，这些估算方法仅仅是提高分析效率，而房地产的价值其实不需要估算，其价值受市场供需决定，估算环节和过程对现实需求并无实际的意义，其差异和结果无法被市场真正的接受和采纳，且其并未涉及发现投资区域的方法。因此，需要设计一种新的方法，指导客户寻找符合自身要求的房地产并进行投资。
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技术实现要素：
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本发明的目的在于解决现有技术的不足，提供一种房地产投资机会的发现方法采用房屋周围的销售的历史数据和环境评测数据，通过对比销售价格与环境评测的差异的分布，寻找符合差异的门限以上的区域，以及其差异的统计分布的特点，来发现投资机会，减少风险。
为了实现上述目的，设计一种房地产投资机会的发现方法，其特征在于包括如下步骤：
获取区域的历史销售价格,进行归一化处理；
根据配置需求，计算和获取区域环境评测的评价数据；
过滤评价数据的负数部分,保留正数部分；
计算每个点的评价数据与处理后的价格数据之间的差值；
统计差值的分布，计算均值和标准差；
设定概率门限10％，按照正态分布，计算差值的相应统计门限；
保留符合该门限以上的区域的点集合；
将相应的满足条件的点集合，显示在地图上，方便查看。
本发明同现有技术相比，采用房屋销售数据与环境评测的数据的差值，进行插值统计并显示满足设置条件的房屋，其优点在于：
1.能够发现投资区域；
2.发现依据合理，减少选择的迷惑和盲目；
3.能够对比相同投资区域的房屋，增加选择的范围。
[附图说明]
图1是本发明方法的流程示意图。
[具体实施方式]
下面结合附图对本发明作进一步说明，这种方法的原理对本专业的人来说是非常清楚的。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例
参见图1，本方法的具体步骤如下：
获取区域的历史销售价格,进行归一化处理，归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系，是简化计算，缩小量值的有效办法。归一化处理是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为标量；
根据配置和配套的评估分析以及需求，计算和获取区域环境评测的评价数据；
过滤评价数据的负数部分,保留正数部分；
计算每个点的评价数据与处理后的价格数据之间的差值；
统计差值的分布，计算均值和标准差；
设定概率门限10％，按照正态分布，计算差值的相应统计门限；
保留符合该门限以上的区域的点集合；
将相应的满足条件的点集合，显示在地图上，方便查看。