随着绿色新型建筑的出现,建筑材料生产技术的不断革新,建筑的构造要求和复杂性不断提升,建筑成本也迅速增加,如何将房地产成本降到最低,使房地产项目利益最大化,已经成为房地产界的一个广泛的话题。项目成本的前期预测和动态成本的过程控制尤为重要。本文以某企业建造过程中的房地产项目为例,主要的研究工作如下:(1)总结成本控制问题的研究理论与分析方法,阐述了目标成本控制控原则和流程,总结了目标成本的控制体系和控制方法。分析了动态成本的影响因素,总结了动态成本控制体系和特点,以及项目实施过程中动态成本的管理方法。(2)通过SIMCA数据分析软件对某房地产企业实施项目的目标成本进行预测分析,对各项目的目标成本进行对比分析和数据挖掘,结合软件提供的主元分析和偏最小二乘法分析方法,总结了各项目目标成本组成及个项目目标成分的差异,并提出了预测分析模型。研究结果表明,通过主成分分析(Principal Component Analysis)得到的模型的拟合程度为0.98,模型预测精度达到0.919。优化后的偏最小二乘法(Partial least squares regression)目标成本分析模型的拟合程度达到0.996,模型的预测精度达到0.972。数据结果表明SIMCA分析软件可以应用于房地产目标成本数据分析,该软件不但可以进行深度地数据挖掘也可以实现成本数据的可视化分析。(3)通过SIMCA软件对项目实施过程中的动态成本进行分析并预测,研究从影响动态成本控制的三个主要因素(工程工期、现场签证、工程变更)进行研究,建立线性回归分析模型,并对其数据进行可视化分析,分析得出:通过偏最小二乘法(PLS)建立的动态成本预测模型,其地库动态成本分析模型和住宅成本分析模型的拟合程度系数分别达到了0.962和0.937,且将其他样本数据代入住宅成本预测模型得到的预测值的误差仅为0.006582346,模型的预测精度较高,研究表明此方法可以很好的解决各变量之间的多重相关关系,可以将偏最小二乘法应用于房地产项目的动态成本预测。