随着城市化进程的加快和人口的增长房价预测已成为社会各界关注的热点问题。房价波动受到多种因素的影响如经济、政策、社会等这使得房价预测具有一定的复杂性和不确定性。因此研究一种有效的房价预测模型对于政府决策和购房者具有重要意义。本文提出了一种基于时间序列的房价预测模型通过分析房价的历史数据提取特征信息运用时间序列分析方法建立预测模型。对房价数据进行预处理去除异常值和缺失值然后对数据进行平稳性检验和白噪声检验确保数据的可靠性采用ARIMA模型对房价进行时间序列分析并引入外部因素如政策、经济指标等对房价的影响。通过优化模型参数提高预测精度。最后将建立的模型应用于实际数据进行预测并与实际房价进行对比验证模型的有效性和可行性。本文的研究方法和技术可以为房价预测提供一定的参考价值对于政府决策和购房者具有指导意义。数据展示功能作为大数据分析系统数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化是基于时间序列的房价预测模型设计与实现具备的基本素质。除此之外本系统在用户交互方面做到了傻瓜式一键交互按下按键功能完成。数据抓取、数据存储、数据导入、数据清洗、数据预处理、数据分析、数据挖掘和数据可视化等种种功能都不在话下通过GUI图形操作界面摆脱了繁琐的实现过程