数据挖掘技术的应用，有助于企业发现商机、制定开发计划与营销策略。

房地产行业需要“深挖”数据

　　房地产行业拥有包括行业信息、经济环境信息、客户信息等大量的数据积累，这些数据是房地产企业市场运作的重要参考。面对快速增长的海量数据收集，企业需要有力的数据分析工具将“丰富的数据”转换成“有价值的知识”。

数据挖掘在房地产业

数据挖掘技术的应用，有助于企业发现商机、制定开发计划与营销策略。在房地产市场研究方面，数据挖掘多用于以下4个方面。

1宏观经济形势研究——1）房地产周期时序分析中的相似搜索：可找出已有房地产周期数据库中与给定查询序列最接近的数据序列，比较识别两个相似时间段之间，数据系列的主要差异，对房地产市场的宏观分析很有参考价值。2）房地产周期一般性因素关联分析：一般而言，房地产周期是由影响不动产收益的一系列因素组成的，关联分析方法可用于帮助发现各因素与房地产周期间的交叉与联系。

　　2市场发展趋势研究——1）销售量的增长与人均可支配收入的回归分析；2）个人购买与集团购买房地产比重的拟合与分析；3）对房地产销售波动率的回归分析。通过对市场总体状况、市场占有率、发展水平等动态的分析、总结和评价，及时获得准确数据，辅助经营决策。

　　3楼盘供应研究——地理发展空间的多维分析：综合人口住房条件及分布、土地利用现状及政府规划、交通现状分布信息，通过聚集及层次化描述，发掘区域内需建立的高档别墅、高、中、低档公寓的数量及各自的地理位置和发展计划。

　　4客户研究——客户信息的多维关联和序列模式分析：关联分析可在客户信息中发现客户的消费行为模式，帮助营销人员找出影响消费者的机会与方式。

充满挑战的房地产业数据挖掘

　　随着IT等新技术发展，市场研究在房地产行业的应用已经不再局限于数据采集和简单的归纳、数据分析。数据挖掘等概念与技术的引入促进了数据挖掘在房地产行业的应用，服务于更高的决策层面。随着房地产企业数据挖掘应用的深入，数据、数据挖掘的任务和数据挖掘方法的多样性将给数据挖掘提出更多挑战性的课题。例如：

　　1应用地理信息系统（GIS）寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使得知识发现的过程能够被用户理解，也便于在知识发现过程中的人机交互。

　　2 网络信息挖掘：有关网络信息挖掘、网络日志挖掘等网络上的数据挖掘将成为数据挖掘中一个最为重要和繁荣的应用领域。房地产公司的企业形象宣传、营销、客户维护等工作都将离不开网络，也必然将需要网络挖掘数据支持。