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房地产沙盘的建立需要建立适当的数学模型和收集大量的房地产数据。数学模型包括线性回归模型、时间序列模型、VAR模型等，通过这些模型可以对房地产市场的各个关键因素进行定量分析和预测，为房地产市场的参与者提供决策依据。
同时，地产模型的建立还需要收集大量的房地产数据，并对数据进行清洗和整理。这些数据包括房价、租金、土地成交价格、房屋销售量、人口数据、经济数据等。通过对这些数据进行统计和分析，可以更加准确地建立地产模型，提高模型的预测能力。
地产模型在房地产行业中的应用日益广泛。对于开发商来说，地产模型可以帮助其了解市场需求，制定合理的开发策略和定价策略；对于投资者来说，地产模型可以帮助其选择合适的投资项目，降低投资风险；对于政府部门来说，地产模型可以帮助其了解房地产市场的运行情况，制定合理的政策和规划。
