根据一组数据，建立一个线性回归模型，预测未来一年的房价变化趋势。
北京市近五年的房价数据，包括每年的平均房价和房屋销售量。
建立线性回归模型的步骤：

1. 收集数据，包括北京市近五年的每年平均房价和房屋销售量。
2. 确定自变量和因变量，本例中因变量为北京市每年的平均房价，自变量为每年的房屋销售量。
3. 对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理等。
4. 选择合适的线性回归模型，可以采用最小二乘法或梯度下降法等进行模型优化。
5. 对模型进行评估，可以采用交叉验证或者留出法等方法进行模型的评估，以确保模型的稳定性和可靠性。
6. 使用模型进行预测，利用训练好的模型，预测未来一年的房价变化趋势。

需要注意的是，在建立模型的过程中，需要考虑到一些因素，如政策、经济等因素对房价的影响，以及模型的可解释性、稳定性等因素。