建基於大量交易數據及市場資料，提供客觀的估價基礎。

反映市場真實趨勢：

不依賴單一專家的經驗，而是依據大量實際交易資料，讓結果更具準確性和客觀性。

避免主觀影響：

傳統估價方法往往受估價人員的經驗或個人偏好影響，而數據驅動的模型則以科學方法量化影響因素，減少主觀判斷的波動性。

綜合多樣性樣本：蒐集範圍廣泛的資料，提升模型的適用性與代表性。

計量模型基於數學和統計原理，通過系統化的方法量化影響不動產價值的因素，計量模型的每一個步驟都可以追溯和驗證。

統計技術支持：

透過迴歸分析，量化每個影響因素的貢獻度，確保估價基於數據，而非主觀看法。

公式與權重清晰：

模型的數學公式和係數是透明的，易於審核與解釋。

樣本及變數選擇公開：

請楚交代篩選樣本之邏輯及採用變數之原因。

一致性：

相同條件下，不同分析者應能得到一致的結果，這是數學模型的特性。

計量模型發展至今已有許多成熟的統計模型，估價師應依據估價目的而採用不同的計量模型。

特徵價格模型：

以多元迴歸分析為基礎，通過數學公式描述影響價格的因素與價格之間的關係，係不動產估價最常使用的模型。

空間計量模型：

以空間概念為主要考慮因素，分析地段、區域特性對不動產價格的影響。

時間序列模型：

專注於價格隨時間的變化，考慮市場趨勢與季節性波動，可用於分析房價趨勢或某特定事件對後續不動產價格之影響。