伴随着数据日渐增多及信息技术的深入发展,让人们越来越多的探索到人类社会复杂行为中的规律性。数据挖掘的基本特征在于重预测偏社会、找发现非实证、寻关系非因果、看整体非抽样。房地产行业亦是我国经济的重要支柱,房地产的过渡开发,房价的快速增长又影响着老百姓的日常生活。在房地产市场中产生了大量的数据,论文中采用皖南地区小城市为代表的宣城市宣州区楼盘真实数据,针对房地产市场信息特征以及人们购房置业喜好因素,选取定性定量相结合的数据指标,建立房地产市场数据分析体系。采用数据挖掘技术探索住宅商品房各因素之间的相互关系。论文将数据挖掘技术关联规则应用于住宅商品房市场数据分析。通过对关联规则的理论知识学习和Apriori算法的深入研究,结合变量相关性分析和各变量特征情况,选取不同离散化方法。根据离散后的变量指标,运用关联规则与多属性连续数值的离散化技术相结合的方法,构建住宅商品房市场数据分析挖掘模型,最后联系实际分析评估挖掘规则。通过探讨这些问题,为政府制定相关政策,稳定交易市场提供了支撑;为市场开发商和投资职业者判断价格定位是否合理、市场走势、做出投资决策提供依据。