伴随着社会经济的快速发展,房地产交易市场越来越火,其中二手房交易占有很大比重。对于消费者,房地产中介和政府来说,对二手房数据的分析研究来帮助他们完成自己的决策是很必要的,因此,对二手房数据分析系统有着很重要的意义。经过大量的调研,发现国内外很少有二手房智能分析系统,开发二手房智能分析系统有收集二手房数据的难度,同时也有一定的技术难度,包括如何有效的管理与分析这些数据。本文完成了 SaaS平台的二手房管理系统和利用智能技术对平台数据进行分析研究。本文首先对项目需求进行调研分析,确立最终的功能模块,包括:房源管理模块、客源管理模块、合同管理模块、业务管理模块、业务设置模块、系统设置模块,模块管理间存在着联系;其次对本系统采用SaaS平台架构,对平台数据库进行分布式设计。最后采用ASP. NET技术,SQL SERVER 2008数据库,结合C/S与B/S混合模式开发完成;并对系统功能模块进行了测试。同时本文对二手房系统中的房源数据进行了可视化分析,可视化的内容包括对房价走势、房源数量、经纪人数量以及政策对二手房交易的影响,可视化可以根据不同的条件设置进行展示。接着对房源数据进行预处理和去掉重复房源。然后使用Bayes分类算法与SVM分类算法对预处理后的二手房数据进行分类研究。最后运用线性回归算法与BP神经网络结合数据对房价进行预测。本文设计与实现了二手房数据智能处理功能,使用户达到对二手房数据的深度认识,有助于帮助用户做出决策。