建筑业是国民经济发展的支柱产业之一,它的健康发展对国民经济有着举足轻重的作用。论文结合建筑业发展特点,论证了我国建筑业产业地位,并对其改革开放三十年来的发展成果进行了分析与总结,从发展中取得的成就以及存在的不足两方面做了深入探讨,并基于数据包络分析对我国建筑业投入产出效率进行综合评价,运用数据挖掘理论中的统计方法与神经网络方法对建筑业经济发展情况作了合理预测。本文是建立在一个建筑业投入产出综合评价指标体系之上,对我国建筑业发展现状及发展效率进行科学系统的分析评价,建立了BP神经网络模型,结合统计年鉴中的已有数据,对模型进行训练与仿真,并对各项产出经济发展指标进行预测。本文完成了1996年-2010年建筑业投入产出相关指标数据的收集；在评价体系中,投入指标部分增加了可以反映建筑业生态能源环境效应的指标数据,并将产出指标部分分成经济效益和实体效益两类,评价目的更明确,更有针对性；实现了基于数据包络分析(DEA)的建筑业投入产出效率评价；建立了基于因子分析与BP神经网络的建筑业经济发展预测模型,依据模型对我国建筑业2011年-2015年的产出经济发展指标做仿真预测；针对建筑业发展中存在的问题,结合评价及预测结果提出对策建议,为政府部门在“十二五”期间制定修改建筑业发展相应政策措施提供参考。在计算过程中,本文运用了多项技术方法,并将多种数据分析软件引入到论文的分析处理中。