今天起的早，所以完全改版了snowballdata.com，过去一段时间都很忙，没有增加新的功能（原来的cshn.github.io/edu-data）。

主要的改变是计算了每个学校和附近每个私宅的详细距离，看下图。经度和纬度的来源是URA和OneMap，用的是标准的计算方程，考虑了地球是一个球体对距离的影响。缺点：每个公寓只有一个坐标，无法精确到每一栋楼）我看URA给出的坐标都是很保守的，也就是说如果一个公寓里面有几栋楼在1km以外，通常那个坐标就会显示离学校有1.01km之类的，学校的坐标是OneMap拿的。如果你的房子刚好在1km边上，一定要去OneMap上面验证。同时仍然有过去11年的小学报名数据，今年的报名尘埃落定。

　

另外，房产交易数据完全采用URA网站数据，虽然只有过去三年的数据，不过好处是绝对不会有错漏。

　

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该帖荣获当日十大第1，奖励楼主25分以及37华新币，时间：2019-08-19 22:00:01。

setup好了，google ads一直搞不定，这个facebook的也好

晚上搞定，每个block的坐标都有。

只不过没有组屋的数据用处不大

xmlzj

as a kiasu parents->check which good primary school is easier to go in->check nearby private property->check whether i can afford->find a most transacted agent nearby (later feature)->verify grassroot (later)->verify MOE kindeganden->call the agent->buy->enter school->check CCA(later)->check entichment (later)->check secondary school。

与其说这是一个网站，不如是我的人生日志

是说有bug吗？

所以只保证2019年的数据都有，以前的懒得录入了...谁有excel版本可以email一下，我可以补进去。

多谢你花时间仔细看

网站已经更新了，不过数据库还在继续上传中，估计要到2个小时以后才会传完。

一个链接的事，就是觉得这个似乎没什么用，所以没有放。

可以自己慢慢accumulate URA的数据，而且其实过去三年也够了

看不到竞赛结果的数据在哪里，也许以后娃上了小学能知道。其实data.gov上面还有一些奇奇怪怪的数据，比如小学老师的种族比例，小学老师的年龄比例等等等。如果我觉得有意义会加进来。
现在onemap返回的好多数据都被我丢掉了，我得先做那个数据pagination。用公寓名字去query一个公寓里面有哪些blk返回的数据太多了（有的公寓名字太简单不够唯一），我得先做数据过滤、数据分类还有数据分页返回。另外学校名字那边也有问题，比如说我去onemap query Methodist Girl School它会返回我MGS和Paya Lebar MGS两个坐标，我得先修复这些东西。

把房产信息隐藏在第三级的浏览页面，所有的数据入口都是从学校报名数据开始的。后面打算每个学校豆加一个analysis button，就是一点就自动生成strategy。比如说1km以内哪个房子是同样GRC，2B好不好进；如果是不同GRC的话2C好不好近。总之有了房子的位置信息和学校的位置信息以后可以做很多分析。我已经在页面上面加入了每个学校所属的GRC，为之后的GRC分析做准备，不过这种属于高级功能了，普通用户估计看不懂我想说什么了。