El mercado inmobiliario influye significativamente en la vida de las personas, las decisiones corporativas y la sostenibilidad económica nacional. Por lo tanto, es esencial construir un modelo de predicción del mercado inmobiliario basado en datos y que sea interpretable. Esto puede aclarar el papel de cada factor en los precios de la vivienda y las transacciones, ofreciendo una base científica para la regulación del mercado y las decisiones de inversión empresarial. Este estudio mide de manera integral las tendencias evolutivas de los mercados inmobiliarios en Beijing, Shanghái, Cantón y Shenzhen, China, desde 2003 hasta 2022 a través de tres dimensiones. Luego, se utilizan varios métodos de aprendizaje automático y métodos de interpretabilidad como los valores SHAP para explorar el impacto de la oferta, la demanda, las políticas y las expectativas en el mercado inmobiliario de las ciudades de primer nivel de China. Los resultados revelan lo siguiente: (1) En términos de área de ventas de vivienda comercial, una oferta de vivienda adecuada, servicios médicos robustos y una alta densidad de población impulsan el área de ventas, mientras que la demanda de unidades pequeñas refleja el equilibrio de los compradores entre asequibilidad y educación. (2) En términos del precio promedio de venta de viviendas comerciales, el crecimiento es impulsado por la inversión en educación, la densidad de población y los ingresos, siendo las tasas de interés de los préstamos una herramienta estabilizadora. (3) En términos de monto de ventas de viviendas comerciales, el gasto educativo, el gasto del presupuesto público general y el monto de inversión en desarrollo inmobiliario impulsan los ingresos, mientras que la tasa de interés de referencia de préstamos a cinco años es el principal factor inhibidor. Estos hallazgos destacan los impactos divergentes de los factores de oferta, demanda, política y expectativa a través de diferentes dimensiones del mercado, ofreciendo información crítica para las estrategias de inversión empresarial.