数据挖掘技术是当今信息技术领域的一个重要分支，主要目的是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息。近年来，在房地产行业，随着经济体制的改革和商品经济的发展，数据挖掘技术结合房地产预警系统，逐渐成为研究和应用的热点。
房地产预警系统是基于管理信息系统，具有决策支持系统功能的计算机预警预报系统。它的建立能够对房地产市场的运行状况进行全面、及时、准确地掌握，加强市场的监测和调控，避免房地产市场的非常态波动，从而为政府制定房地产政策提供重要的手段和决策依据。
文章中提到的粗糙集理论（Rough Set Theory）是一种处理不确定性和不精确性的数学工具，它能够从数据中发现变量之间的关系，用于数据预处理和指标约简，最终确定影响房地产发展的关键指标，构建房地产预警指标体系。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种有效的分类算法，利用该技术可以建立基于粗糙集数据预处理的支持向量机预警模型。这种模型在房地产预警系统中的运用，能够对房地产市场的各种状态区间进行有效识别和划分，根据警限值将预测值转化为不同的警度进行预报。
3σ警界控制原理是一种统计学上的方法，通常用于控制生产过程中的质量控制图，但也可以用来确定状态的区间并划分警度。在房地产预警系统中，通过该原理能对房地产市场的状态进行监测，为房地产市场的健康发展提供警报和指引。
文章还提到了系统总体设计。房地产预警系统构建在分布式系统之上，具有动态变化的特性，即随着数据的不断挖掘和时间的推移，系统会不断地更新和完善。
为了构建房地产预警系统，首先要进行定性与定量相结合的分析，选择两个在房地产行业中最具代表性的指标。然后，通过粗糙集理论对选定的指标进行预处理和约简，从而确定影响房地产市场发展的重要指标并建立房地产预警指标体系。
文章强调了根据实际情况，如银川市的现实状况，采集不同历史时期的数据，建立辅助信息库，并运用3σ警界控制原理确定各状态区间，划分出不同警度。这样，预警系统就可以根据警限值将预测值转化为警度，并进行预报。此外，用户可以交互性地为预警系统的定量分析补充定性分析信息，以完善预警系统的准确性和实用性。
总结来说，数据挖掘技术在房地产预警系统中的应用，能够通过分析历史数据，建立预测模型，对房地产市场的动态进行实时监测，为市场参与者（如政府、开发商、购房者等）提供决策支持，促进房地产市场的健康、稳定发展。
