日益活跃的房地产交易市场从各方面影响我国经济，面对活跃的房地产住宅交易市场，房地产评估机构、银行和税务机构需要对住宅价格进行大面积监控，面对如此大量的住宅交易，对于房地产评估机构，要求更快、更准确地完成评估工作；对于银行业，需要对房地产交易市场价格波动进行严密监控，实时调整房地产相关业务政策；对于地方政府，则提供了广阔的税源。房地产价格特征法能从大量不完全的、有噪声的案例数据中，提取出蕴含在其中的信息和知识，是一种面向应用的技术。针对城市大量案例数据从微观入手，通过案例数据建立和分析多个细分的价格模型，通过模型反应真实的细分市场情况。通过小区评级和建立比价关系等措施补充价格模型无法覆盖的区域，全面提升房地产住宅自动评估的覆盖面和准确性。本文首先介绍了关于房地产住宅自动评估所涉及的相关原理，并重点描述了房地产特征因素与特征价格法，讲述网络数据采集的过程，对案例数据进行预处理，介绍特征因素属性标准化规则，介绍小区评级关系和比价关系在批量评估中的作用，描述特征价格模型分析过程。通过网络采集数据的方式极大限度的减少数据来源的资金投入，缩短数据清洗入库的时间周期，比传统的外业调查或购买数据有较好的经济性。通过价格特征法建立的价格模型，避免估价人员主观上的错误判断，更科学、客观的反映市场的实际情况。结合小区评级和建立小区比价关系，建立多套特征价格模型，细分市场，从微观到宏观反映市场真实价格水平。最后讲述如何验证特征价格模型的反映的市场真实性，通过模型的结果与网络案例价格进行对比，针对误差率作出不同的调整，结合小区评级关系和比价关系提高自动评估的城市覆盖面。