数据挖掘技术在商用车领域的应用与展望

作者：张璐; 高雪; 毛何灵

来源：汽车文摘, 2023, (12): 34-40.

DOI：10.19822/j.cnki.1671-6329.20230092

• 商用车
• 数据挖掘
• 需求模型

商用车市场竞争激烈，客户需求的变化往往决定了企业的市场地位和发展方向。提出了一种基于数据挖掘技术的商用车客户需求分析方法，通过对客户数据进行处理和分析，挖掘出隐藏在数据中的客户需求特征，并建立客户需求模型，为企业提供客户需求分析的决策依据。首先介绍了商用车客户需求分析的重要性及现状，然后详细介绍了数据挖掘技术在客户需求分析中的应用，包括数据预处理、数据挖掘算法选择和客户需求模型建立等环节。通过试验数据的处理和分析，建立了商用车客户需求模型，并对模型进行了验证和优化。试验结果表明，提出的商用车客户需求分析方法可以准确地挖掘客户需求特征，为企业提供了更加客观、科学的决策依据。该方法可以广泛应用于商用车市场的客户需求分析和产品设计中。