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一种汽车智能数据分析决策方法及系统 

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申请/专利权人:杭州及凌网络科技有限公司

摘要:本发明提出了一种汽车智能数据分析决策方法及系统,涉及数据分析决策技术领域,划分品牌种类数据、性能种类数据和客户需求数据,对各种数据进行关联,根据获得的关联整合数据获取种类期望数据,将获取的关联期望品牌数据和关联期望性能数据分别与当前汽车库存数据进行匹配,计算需求匹配度,获取最优汽车推荐序列;获取客户推荐反馈信息,判断是否进行数据关联的更新,进而对最优汽车推荐序列进行更新,本发明通过深度挖掘历史数据、实时库存信息和客户需求之间的关联关系,实现了精准推荐和动态调整。该系统不仅提高了推荐的准确性和个性化程度,还增强了客户体验和市场竞争力。

主权项:1.一种汽车智能数据分析决策方法,其特征在于,所述方法包括:S1、获取历史汽车库存数据,分为品牌种类数据和性能种类数据,对其进行预处理,获取预处理后的品牌种类数据、性能种类数据和客户需求数据,对各种数据进行关联,获得关联整合数据;S2、根据所述关联整合数据获取目标汽车的品牌种类期望数据和性能种类期望数据,根据所述品牌种类期望数据和性能种类期望数据获取关联期望品牌数据和关联期望性能数据;S3、将关联期望品牌数据和关联期望性能数据分别与当前汽车库存数据进行匹配,计算每个品牌匹配汽车和性能匹配汽车的需求匹配度,根据所述需求匹配度获取最优汽车推荐序列;S4、获取客户推荐反馈信息,根据所述客户推荐反馈数据判断是否进行数据关联的更新,获得判断结果,根据判断结果对数据关联进行更新,进而对最优汽车推荐序列进行更新。

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