數據挖掘技術下的房地產企業銷售系統

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摘要：房地產行業作為我國的基礎產業之一，每年為國家GDP貢獻了大量的收入，對拉動經濟有著舉足輕重的作用，房地產從90年代房改開始到如今，已經累計了大量的銷售數據，客戶數據，建筑數據，但是房地產行業對于數據的利用還是處于粗放采集，粗放利用的階段，因此對于累計的大量數據，使用并不充分。因此本文研發一套基于數據挖掘技術的房地產企業銷售管理系統，利用現代數據挖掘技術，提升企業的銷售管理效率，就顯得尤其重要。本系統使用三層架構體系將其分為表現層、邏輯層、數據訪問層三部分，采用MVC設計模式：M（Model）模型、V（View）視圖、C（Controller）控制器，將三層架構中的表現層進一步細分為視圖與控制器兩部分，有效降低系統耦合度，提高服務器端代碼的重用性，并運用jQuery、DIV+CSS等插件美化界面，使用Bootstrap框架對系統界面作響應式布局，讓系統能夠輕松支持各種電腦、手機、平板等瀏覽設備的訪問，便于系統移植與重用；運用webservice接口技術實現各類系統的對接。采用數據挖掘算法充分利用了房地產行業的歷史記錄和用戶記錄，設計了基于數據挖掘的客戶甄別和房源匹配預測模型，能夠提高甄別和預測的準確性，提高了房企銷售效率。

關鍵詞：MVC模式；數據挖掘；房產銷售系統

一、引言

房產銷售管理系統在國外應用研究較早，在20世紀80世紀年代，MRPII（制造資源計劃）就將銷售管理作為企業管理的一部分，但只是服務于企業內部的資源管理計劃。21世紀以來，我國學者開始將人工智能、數據倉庫和OLAP等技術應用到不同行業的銷售決策支持系統中，并取得了顯著的效果[1-2]。王迪將遺傳算法和聚類分析算法結合起來的數據挖掘方法應用到了銷售管理系統中，分析出了不同的地區對產品的要求的差異[3]。目前，市場上的數據挖掘工具一般分為三個組成部分：通用型的工具、綜合的數據挖掘工具和面向特定的應用工具。通用的數據挖掘工具一般不區分具體數據，主要代表有IBM公司Almaden研究中心開發的QUEST系統，SGI公司開發的MineSet系統，加拿大SimonFraser大學開發的DBMiner系統、SASEnterpriseMiner、IBMIntelligentMiner、OracleDarwin、SPSSClementine、UnicaPRW等軟件。通用的數據挖掘工具可以做多種模式的挖掘，具體的挖掘工作由用戶根據自己的應用來選擇。近年來，隨著互聯網的發展，各行各業都開始有效地利用互聯網技術為自己服務，國內的房地產公司也爭相利用互聯網技術來進行房地產銷售信息的管理，導致有關房地產產業的網站層出不窮。

二、模型架構

由于本文實現的房產銷售系統是采用TOP-N推薦，因此在訓練模型的基礎上進行邏輯回歸，最后的結果讓用戶進行打分。

三、實驗及結果分析

在算法性能評估方面，本文在查準率，查全率，RMSE值上對基于混合GBDT算法和其他算法進行對比。首先是將本文實現算法對單純的用戶協同過濾模型，商品房協同過濾模型，矩陣分解的協同過濾模型進行實驗對比，采用表1中的模型參數，得到召回率，準確率如下：從上述對比結果中可以看出，本文的混合GBDT算法比傳統協同過濾算法的查準率，召回率都有明顯提高。其柱狀圖如下：可以看出本文提出的混合算法在RMSE和召回率值也比傳統的協同算法有了明顯的降低。

四、總結

本文重點分析了不同客戶群體的購房需求，有針對性的研發了一套利于數據沉淀，高效獲取信息的房產銷售管理系統，采用高效的springboot技術，結合mysql數據庫技術以及redis緩存技術，完成了整個系統的開發。為了進一步提升本文實現系統的使用效率，本文還采用了基于混合GBDT的推薦算法，解決房地產行業存在的銷售歷史數據信息過載問題，在此基礎上通過基于混合GBDT算法的模型，有效根據房產銷售系統中的歷史數據進行訓練，該算法克服了傳統的協同過濾的缺點，能有效提高算法的準確度，通過對比試驗可以看到，本文采用的算法在和線性加權，隨機森林，傳統協同過濾等算法進行對比測試過程中，具有明顯的優勢。

參考文獻

[1]蘆芳.基于C/S結構的銷售管理系統在企業中的應用[J].信息技術,2017(1):105-107+110.

[2]吳廣順.基于ERP的服裝企業銷售管理系統[D].天津:天津工業大學,2017.

[3]王迪.基于數據挖掘技術的企業銷售管理系統設計[D].天津:天津大學,2016.

作者：王亞強 單位：廣西大學計算機與電子信息學院