基于房地产大数据的房价趋势预测的功能需求、相关技术及预期成果

功能需求：

1. 数据采集：从各种渠道采集房地产相关数据，包括房价、土地价格、房屋销售量、租赁价格、楼市政策等。
2. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗、去重、格式化等处理，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析：通过数据挖掘、机器学习等技术对数据进行分析，提取出有价值的信息和趋势。
4. 预测模型建立：基于历史数据和分析结果，建立房价趋势预测模型。
5. 预测结果展示：将预测结果以可视化的方式展示出来，包括趋势图、地图等。

相关技术：

1. 数据采集技术：包括网络爬虫、API接口、数据仓库等。
2. 数据清洗技术：包括数据去重、异常值处理、数据格式化等。
3. 数据分析技术：包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。
4. 预测模型建立技术：包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
5. 可视化技术：包括数据可视化工具、地图可视化工具等。

预期成果：

1. 可以准确预测房价趋势，帮助购房者和房产投资者做出更明智的决策。
2. 可以提供房地产市场的分析报告，为政府制定楼市政策提供参考。
3. 可以为房地产从业者提供市场分析和预测服务，提高其工作效率和业绩。
4. 可以为房地产相关企业提供市场研究和营销决策支持