随着经济的迅速发展和人民生活水平的不断提高，房地产业已经发展成为国民经济中的支柱产业，也必将在整个国民经济中占据更加重要的地位。同时，对国家GDP的增长起到了很大的贡献作用。但是，随着我国居民消费水平和住房消费市场的不断发展成熟，房地产行业的竞争环境也越来越激烈。要想在竞争中制胜，房地产企业就必须重视市场和客户的需求，大量客户数据是房地产企业运作的重要参考，对市场的各种变化需要充足的信息支持和准确的市场判断。因此，进行住房市场研究和各种客户信息的数据挖掘对于数据的分析、提取及定量化有一定的必要性。　　 本文依据银川市房管局近几年数据库中的客户数据和实地调查结果，建立客户关系管理数据库，并具体分析了银川市房地产企业中的CRM(客户关系管理)市场发展特征与规模，从统计学视角出发，对数据挖掘技术的分类决策树进行深入研究及探讨，以统计方法与算法的结合为基本思路，建立如下有实践应用价值的研究方法及结果，例如：房地产行业客户购买住房的人群细分；购买何种住房的聚类分析；客户信息分析模型和方法；信息发布制度；住房消费关联分析等。并利用分类决策树、统计分析、关联分析等数据挖掘的理论和方法，结合房地产企业的实际需求，重点讨论了在CRM中应用关联规则技术对房地产业客户数据进行购买意向分析的问题。利用得到的结论和结果为房地产企业创建优势品牌、提高企业的核心竞争力及确定项目开发定位、市场开拓等方面提出有建设性、有价值性的参考意见。从而提高房地产企业客户满意度和忠诚度，增加企业利润，降低企业销售及宣传成本，使之在激烈的市场竞争中实现健康的可持续发展，进而更好地改进政府服务社会的职能。　　 希望本文的研究能为银川市房地产企业提供更加准确的定量分析和科学合理的预测。使决策者们能够更准确的定量分析客户数据信息，提高决策的科学性，更科学地指导房地产开发商去发现“潜在客户”。大量的调研和分析充分证明将关联规则信息提取方法应用于客户关系管理系统中，可以有效的提高房地产行业的信息化水平，转变房地产企业落后的经营理念，从而提升整个企业的管理水平。