基于大数据的汽车精准营销分析
大数据分析在汽车行业中的应用案例解析
大数据分析在汽车行业中的应用案例解析随着科技的不断进步和网络的普及，汽车行业也逐渐进入了大数据时代。
大数据分析在汽车行业中的应用，对于提升汽车生产制造、营销销售、售后服务等环节的效率和智能化具有重要作用。
本文将分析几个大数据在汽车行业中的应用案例，以展示大数据分析在汽车行业中的重要性和价值。
一、智能驾驶智能驾驶是当下汽车行业的热点之一，也是大数据分析在汽车行业中的重要应用领域。
通过收集车辆传感器、GPS导航等数据，并结合地图数据和交通信息，大数据分析可以帮助汽车实现自动驾驶、道路识别、自动导航等功能。
比如，特斯拉公司通过大数据分析，使得其汽车能够实现自动驾驶功能，提高了行驶的安全性和舒适度。
二、智能制造大数据分析在汽车制造环节的应用，可以提高生产效率、降低生产成本，并帮助企业进行智能决策。
例如，通过收集车间设备运行数据、生产工艺参数等信息，并进行大数据分析，可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率和质量。
同时，通过对供应链和物流数据的分析，企业可以更好地掌握市场需求，进行精细化备货和供应链管理。
三、智能销售大数据分析在汽车销售环节的应用，可以提供消费者需求的深入洞察，并帮助企业进行精准的市场定位和客户维护。
通过分析社交媒体、在线评论、消费者行为数据等大数据，汽车企业可以了解消费者的购车偏好、需求和行为，为其提供个性化的产品和服务。
比如，通过大数据分析，汽车企业可以精准定位目标用户，并根据用户的偏好进行定制化推荐，提高销售转化率和用户满意度。
四、智能售后服务大数据分析在汽车售后服务环节的应用，可以改进维修和保养的效率，提高客户满意度。
通过收集车辆故障数据、行驶数据等信息，并进行大数据分析，企业可以实现故障预测、定制化保养计划等功能。
同时，通过与车主手机APP、客服平台等进行数据互通，企业可以实现智能化的远程故障诊断、在线预约维修等服务，提高售后服务的质量和效率。
总结：大数据分析在汽车行业中的应用案例，涵盖了智能驾驶、智能制造、智能销售和智能售后服务等方面。
数字化时代下汽车营销策略的优化与实践
数字化时代下汽车营销策略的优化与实践一、数字化时代下的汽车营销现状分析随着互联网技术的飞速发展，数字化时代已经深刻地改变了人们的生活方式和消费习惯。
在汽车行业中，这种变革同样表现得尤为明显。
从消费者购车的决策过程到售后服务的体验，数字化技术都在不断地渗透和影响着整个汽车市场。
对于汽车企业来说，如何利用数字化技术优化营销策略，提高市场竞争力，已经成为一个亟待解决的问题。
数字化时代下的信息传播方式发生了巨大的变化，传统的广告投放方式已经无法满足消费者的需求，企业需要通过更加精准和个性化的方式来触达目标客户。
社交媒体平台、搜索引擎营销等新兴渠道的出现，使得企业可以更加精确地定位潜在客户，提高广告投放的效果。
内容营销、口碑营销等新型营销手段也逐渐成为企业吸引消费者的重要手段。
数字化技术为消费者提供了更加便捷的购车体验，在线购车、试驾预约、金融服务等功能的普及，使得消费者可以在家中就能完成购车流程，大大提高了购车的便利性。
智能化技术的不断应用，如自动驾驶、车联网等，也在改变着人们对汽车的使用体验。
这些创新技术不仅提高了汽车的性能和安全性，还为消费者带来了全新的驾驶乐趣。
数字化时代下的数据驱动营销模式正在逐渐成为主流，通过对海量用户数据的挖掘和分析，企业可以更加准确地了解消费者的需求和喜好，从而制定出更加符合市场需求的产品和服务。
数据驱动的营销模式还可以帮助企业实现精细化管理，提高运营效率和盈利能力。
数字化时代下的汽车营销现状呈现出信息传播方式多样化、消费者购车体验便捷化、数据驱动营销模式盛行等特点。
面对这一新的市场环境，汽车企业需要不断创新营销策略，充分利用数字化技术的优势，以满足消费者日益增长的需求，提升自身的市场竞争力。
1. 数字化时代下汽车营销的特点和趋势个性化营销：通过大数据、人工智能等技术手段，对消费者的需求、喜好、行为等进行深度挖掘，从而实现精准定位和个性化推荐，提高营销效果。
跨界合作：汽车企业与互联网、科技、金融等领域的企业展开深度合作，共同打造线上线下融合的全新汽车销售和服务体系，提升用户体验。
大数据分析在汽车行业中的用户行为分析
大数据分析在汽车行业中的用户行为分析随着科技的不断进步和大数据时代的到来，大数据分析在各个行业中发挥着重要的作用。
汽车行业也不例外。
本文将围绕大数据分析在汽车行业中的用户行为分析展开讨论。
一、大数据分析在汽车行业中的重要性近年来，随着汽车的智能化和互联网的快速发展，汽车制造商和销售商收集到了海量的数据。
这些数据包括用户购买行为、使用习惯、车辆性能数据等。
然而，这些数据单纯的积累并没有意义，只有通过大数据分析，才能从中提取有价值的信息，为企业决策提供参考。
二、大数据分析在汽车行业中的应用场景1. 用户画像分析通过大数据分析，可以对用户进行精准的画像分析。
根据用户的行为数据，可以了解用户的兴趣爱好、消费习惯等特征。
例如，通过分析用户的行驶数据和购买行为，可以将用户分为驾驶爱好者、家庭用户、商务人士等不同的群体，从而针对不同的用户群体进行精准营销。
2. 车辆性能监测与改进大数据分析可以对汽车的性能数据进行监测和分析，及时发现车辆存在的问题，并通过数据分析找到解决方案。
例如，通过监测车辆的燃油消耗数据，可以优化发动机的燃烧效率，提高燃油利用率，降低用户的用车成本。
3. 市场需求分析通过大数据分析，可以对消费者的需求进行准确的分析，从而为汽车制造商提供产品研发和市场推广的依据。
例如，通过分析消费者评论和评分数据，可以了解消费者对不同汽车品牌和型号的偏好，从而根据市场需求进行产品定位和推广策略的制定。
三、大数据分析在用户行为分析中的挑战与应对1. 数据隐私和安全问题在进行大数据分析时，涉及到大量用户的个人数据，保护数据隐私和确保数据安全成为一项重要的挑战。
汽车企业应加强数据安全措施，确保用户数据的安全和隐私不受侵犯。
2. 数据质量与准确度大数据的质量和准确度对于分析结果的准确性至关重要。
汽车企业需要确保数据采集的准确性，同时加强数据清洗和异常值处理，以提高数据的质量。
3. 数据分析技术与人才需求大数据分析需要专业的技术和人才支持。
大数据在精准营销中的应用有哪些
大数据在精准营销中的应用有哪些在当今数字化的时代，大数据已经成为企业营销领域的重要工具。
通过对海量数据的收集、分析和应用，企业能够实现更精准的营销，提高营销效果和投资回报率。
那么，大数据在精准营销中的具体应用都有哪些呢？首先，大数据能够帮助企业更精确地描绘客户画像。
客户画像是对客户特征、需求、行为等方面的综合描述。
通过收集客户的基本信息、购买历史、浏览记录、社交媒体活动等多维度的数据，企业可以深入了解客户的兴趣爱好、消费习惯、生活方式等。
比如，一个经常在电商平台上购买运动装备、关注健身博主、参加线上健身课程的客户，很可能是一个热爱运动、注重健康的人。
基于这样的客户画像，企业可以向其推送相关的运动产品、健身服务等精准营销信息，从而提高营销的针对性和成功率。
其次，大数据能够实现精准的市场细分。
传统的市场细分方法往往基于有限的几个维度，如地理位置、年龄、性别等。
而大数据能够基于更多的变量，如消费行为、兴趣偏好、社交关系等，将市场细分为更精准、更具个性化的群体。
例如，一家汽车制造商可以通过大数据分析，将市场细分为追求速度与激情的年轻消费者群体、注重家庭出行舒适的中年消费者群体、关注环保节能的高端消费者群体等。
针对不同的细分市场，企业可以制定差异化的营销策略，提供个性化的产品和服务，满足不同客户群体的需求。
再者，大数据有助于预测客户需求和行为。
通过对历史数据的分析，利用数据挖掘和机器学习技术，企业可以预测客户未来的购买意向、需求变化以及行为趋势。
比如，在电商领域，如果一个客户经常购买母婴产品，那么在其孩子即将进入新的成长阶段时，企业可以提前预测其对相关产品的需求，如儿童玩具、学习用品等，并及时向客户推送相关的营销信息。
这种基于预测的精准营销能够提前满足客户的需求，提高客户的满意度和忠诚度。
另外，大数据还能够优化营销渠道的选择和投放策略。
不同的营销渠道在触达客户的效果上存在差异。
通过大数据分析，企业可以了解不同渠道的用户特征、流量来源、转化率等指标，从而选择最适合目标客户群体的营销渠道。
基于大数据的精准营销策略研究
基于大数据的精准营销策略研究在当今数字化时代，大数据已经成为企业营销领域的重要资源。
通过对海量数据的分析和挖掘，企业能够更加精准地了解消费者的需求、行为和偏好，从而制定更加有效的营销策略。
本文将探讨基于大数据的精准营销策略，包括其优势、实现方式以及面临的挑战。
一、大数据为精准营销带来的优势1、更精准的目标客户定位大数据能够整合来自多个渠道的信息，如消费者的购买记录、浏览行为、社交媒体活动等，从而构建出全面的客户画像。
企业可以根据这些画像，准确地识别出潜在的目标客户群体，将营销资源集中投放在最有可能产生购买行为的客户身上，提高营销效果。
2、个性化的营销内容基于大数据对客户的深入了解，企业能够为每个客户提供个性化的营销内容。
例如，根据客户的兴趣、偏好和购买历史，推送符合其需求的产品推荐、优惠信息和定制化的广告，增加客户对营销活动的关注度和参与度。
3、实时优化营销策略大数据能够实时监测营销活动的效果，企业可以根据数据分析结果及时调整营销策略。
例如，如果某个广告渠道的转化率较低，企业可以立即减少在该渠道的投入，将资源转移到效果更好的渠道上；如果某种营销活动的响应率不高，可以迅速调整活动内容和形式，以提高效果。
4、提高客户满意度和忠诚度通过精准的营销，客户能够得到真正符合其需求的产品和服务，从而提高客户满意度。
同时，个性化的关怀和服务也能够增强客户对企业的忠诚度，促进客户的重复购买和口碑传播。
二、基于大数据实现精准营销的方式1、数据收集与整合要实现精准营销，首先需要收集大量的相关数据。
这些数据来源广泛，包括企业内部的销售数据、客户关系管理系统中的数据，以及来自外部的社交媒体数据、搜索引擎数据、第三方数据提供商的数据等。
然后，通过数据清洗、转换和整合，将这些分散的数据集中到一个统一的数据平台上，以便进行分析和挖掘。
2、数据分析与挖掘运用数据分析和挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘、预测分析等，从海量数据中提取有价值的信息。
汽车销售如何利用大数据进行精准营销
汽车销售如何利用大数据进行精准营销在当今数字化时代，大数据已成为各行各业提升竞争力的重要法宝，汽车销售领域也不例外。
对于汽车销售人员来说，如何有效地利用大数据实现精准营销，是一个至关重要的课题。
大数据为汽车销售带来了前所未有的机遇。
它能够帮助销售人员深入了解消费者的需求、行为和偏好，从而更有针对性地制定营销策略，提高销售效率和客户满意度。
首先，汽车销售可以通过大数据收集和分析消费者的基本信息。
这包括年龄、性别、职业、收入水平等。
这些信息能够初步勾勒出消费者的画像，为后续的精准营销提供基础。
例如，年轻的消费者可能更倾向于时尚、运动型的汽车；而中年消费者可能更注重车辆的舒适性和安全性。
通过对这些基本信息的分析，销售人员可以在众多车型中，为不同消费者推荐更符合其需求的汽车。
其次，大数据能够洞察消费者的线上行为。
如今，消费者在购车前通常会在网络上进行大量的搜索和浏览。
他们会访问汽车品牌官网、汽车论坛、汽车评测网站等。
通过分析消费者的搜索关键词、浏览时长、页面停留时间等数据，销售人员可以了解消费者对特定车型、配置、颜色的关注度，以及他们在购车过程中最关心的问题。
比如，某些消费者可能对车辆的燃油经济性特别关注，而另一些消费者则更在意车辆的智能驾驶辅助系统。
基于这些洞察，销售人员可以在与消费者沟通时，重点介绍他们关心的方面，从而提高销售的针对性和成功率。
再者，大数据还能分析消费者的线下行为。
比如，通过与商场、车展等场所的合作，获取消费者在这些地方对汽车展示的关注情况、试驾意愿等数据。
这些线下行为数据能够补充线上数据的不足，让销售人员对消费者的购车意向有更全面的了解。
此外，大数据在汽车销售的精准营销中，还可以用于市场细分。
将整个汽车市场按照不同的特征和需求细分为多个子市场，如经济型轿车市场、豪华 SUV 市场、新能源汽车市场等。
针对每个细分市场，制定专门的营销策略。
例如，对于经济型轿车市场，可以强调性价比和燃油经济性；对于豪华 SUV 市场，可以突出品牌形象和高端配置。
大数据分析在汽车行业的应用案例
大数据分析在汽车行业的应用案例随着科技的不断进步，大数据分析在各行各业中发挥着重要作用。
在汽车行业，大数据分析也逐渐成为提升竞争力和发展创新的关键因素。
本文将介绍几个关于大数据分析在汽车行业应用的案例。
案例一：智能驾驶技术随着自动驾驶技术的发展，汽车制造商利用大数据分析为智能驾驶提供了强大的支持。
通过收集车辆传感器和相机数据，大数据分析可以实时监控车辆状态、道路状况以及周围环境。
基于这些数据，汽车可以做出更准确的决策，避免潜在的危险和事故。
案例二：用户行为分析大数据分析在汽车行业中被广泛应用于用户行为分析。
汽车制造商和销售商可以通过收集和分析顾客的购车偏好、用车习惯和行驶数据，了解用户需求并根据市场需求进行产品改进和市场定位。
此外，大数据分析还可以提供个性化的推荐和购车建议，从而提高用户满意度和购车体验。
案例三：供应链管理优化在汽车制造过程中，供应链管理是关键的一环。
大数据分析可以帮助汽车制造商优化供应链，提高生产效率和减少成本。
通过收集和分析供应链中的数据，制造商可以实时监测原材料的需求和供应情况，及时做出调整，避免库存积压和生产延误，从而提高整体供应链的效率和可靠性。
案例四：售后服务改进大数据分析对于汽车售后服务的改进也起到了重要作用。
通过收集和分析车辆的使用数据和维修记录，汽车制造商和售后服务提供商可以提前发现和解决潜在的故障问题。
此外，大数据分析还可以实时监测车辆的状况，提供个性化的保养建议和维修服务，从而提高用户的满意度和忠诚度。
结语大数据分析在汽车行业中有着广泛的应用，从智能驾驶技术到用户行为分析，再到供应链管理和售后服务改进，都展现了其巨大的潜力和优势。
随着技术的不断演进和数据的不断积累，大数据分析在汽车行业的应用将继续深入发展，并为行业创新和发展带来更多的机会和挑战。
车辆租赁的大数据应用与精准营销
车辆租赁的大数据应用与精准营销随着科技的快速发展，大数据已经深入渗透到各个行业中，尤其是在车辆租赁行业。
车辆租赁公司可以通过对大数据的深入分析和应用，提高服务水平，增加收益，从而实现精准营销。
本文将探讨车辆租赁的大数据应用与精准营销的实践方法。
一、大数据应用：实时掌握客户需求1.数据分析：通过对租车数据（如车型、时间、地点、客户群体等）进行深度挖掘和分析，可以了解客户的租车习惯和偏好，从而为精准营销提供依据。
2.预测分析：通过大数据技术，可以预测未来一段时间内的市场需求，以便提前做好车辆储备和人员调配。
3.客户画像：通过对客户信息的整理和分析，可以形成客户画像，了解客户的消费习惯和偏好，为个性化服务和精准营销提供支持。
二、精准营销：提高客户满意度和忠诚度1.个性化推荐：根据客户画像，向客户推荐适合的车型和租赁时间，提高客户满意度和租车效率。
2.优惠活动：根据客户的消费习惯和偏好，定期开展优惠活动，如新车型优惠、节假日优惠等，提高客户的租车意愿。
3.及时通知：根据客户需求的变化，及时向客户发送相关信息，如新车型上市、车辆维修保养通知等，增强客户对公司的信任感和归属感。
三、大数据技术：优化服务流程和提升效率1.智能调度：通过大数据技术，实现车辆的智能化调度和管理，提高车辆利用率和运营效率。
2.智能客服：利用人工智能技术，实现智能客服系统，为客户提供快速、准确的租车咨询和服务。
3.实时监控：通过大数据技术，实时监控车辆的运行状态和位置信息，确保车辆的安全和正常运行。
四、未来展望：大数据驱动下的智慧租赁平台未来，车辆租赁行业将更加依赖大数据技术，构建智慧租赁平台。
通过大数据分析，可以更好地了解客户需求，提供个性化服务；通过智能调度和智能客服系统，可以提高服务效率和质量；通过实时监控和预警系统，可以确保车辆的安全和正常运行。
此外，智慧租赁平台还可以借助区块链技术实现车辆的透明化和可追溯性，增强客户的信任感和安全感。
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基于大数据的汽车精准营销分析作者：杨明昕王悦婷简悦来源：《电脑知识与技术》2020年第32期摘要：面对大数据时代下汽车市场强有力的竞争，各个企业如何吸引用户人群，强化自身的竞争力，改善自己的营销模式，是需要持续探究的重要问题。
利用Python在数据处理与分析上的优势，运用常用的数据分析及可视化工具，从用户基本信息、汽车基本信息等不同角度进行统计分析，发掘汽车销售中的问题，总结出研究数据中的汽车销售状况及变化趋势，并给出对应的精准营销策略，从而满足用户的需求，为汽车销售带来利益，对汽车行业的积极发展提供思路。
关键词：数据分析;汽车行业;大数据;可视化工具;精准营销中图分类号：F274 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）32-0044-04Abstract： In the face of the strong competition in the automobile market， how to attract users， strengthen their own competitiveness and improve their own marketing mode is an important issue that needs to be explored continuously. Using Python's advantages in data processing and analysis， using common data analysis and visualization tools， statistical analysis is carried out from different angles such as user's basic information and vehicle's basic information to explore the problems in vehicle sales， summarize the vehicle sales situation and change trend in the research data， and provide corresponding precise marketing strategies， so as to meet the needs of users and provide marketing services Sales bring benefits and provide ideas for the positive development of the automobile industry.Key words： data analysis; automobile industry; big data; visualization tools; precision marketing1 引言在日趨数据化的市场环境下，虽然现在汽车市场的销量仍持续上涨，但销量增长的速度逐渐放缓，利润中心开始转移，消费者对产品和服务的要求也日趋个性化，各个汽车厂商的营销方面面临着诸多问题。
传统的汽车营销模式已经无法应对市场带给汽车厂商的这些威胁，汽车经销商必须开始寻求新的营销方式，所以利用互联网信息技术明确地对用户展开精准营销已成为必然趋势[1]。
对研究数据中的用户信息进行处理、分析、整合后为汽车经销商极致细化目标用户，提供可以提升营销精准化的新的视角，使各个经销商强化各自精准营销的意识，制定更为精准的营销方案;分析潜在用户的大量数据信息，帮助各个汽车经销商了解用户的潜在需求偏好、个性化追求等，确立目标市场需要。
让企业的未来发展更能重视大数据提供的理论依据，帮助企业改善汽车行业在营销和服务行业发展中遇到的困境，促进汽车行业的发展。
2 数据预处理及分析本次研究数据来源于“国域无疆杯·大连第二届大数据解决方案创新大赛”，数据包含用户ID、用户个人基本属性以及消费基本信息等。
考虑到原始数据中有大量缺失值，不能直接使用做数据分析，所以决定采用Python中的工具对数据先进行预处理，然后再进行可视化分析，本文预处理过程为：数据清洗、数据替换。
2.1 数据清洗数据清洗是筛选清除缺失大的、重复、多余的数据，补充完整缺失的数据，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。
未经过处理的原数据中，有大量用户的消费信息缺失过多，有部分属性列80%以上为空值，为了不影响后续的数据分析操作，需先进行数据清洗。
清洗过程大致分为：1）对缺失比例超过80%的特征属性列进行删除;2）对没有相关车辆信息的用户数据进行删除;3）将用户的不具有代表性的特征属性列进行删除;4）对用户信息缺失导致无法进行数据分析的行进行删除。
2.2 数据替换为了使数据变得更直观、有效，且有利于后期的数据分析工作，通过了解用户所购买的车辆，了解汽车的等级情况，判断用户的消费能力，提出有效的营销策略。
利用Python中的Pandas库的各种工具将‘报价’这一属性列中每个用户的汽车报价区间进行分箱操作，按照汽车等级划分标准，将价格区间转化为文字形式。
汽车等级划分标准如表1所示。
2.3 用户基本属性分析2.3.1 用户性别、年龄段分布概况从数据上看，男性车主占整体车主约2/3，女性车主占整体车主约1/3，可以看出男性车主占主导地位，从而得出，有车一族男性居多。
因此目前汽车销售市场的主要购买力为男性，商家可以男性作为重点销售对象，女性作为潜在购买力。
且从年龄分布上看，车主年龄大致分布在25至45岁之间，其中30至40岁的车主占比最多，年龄在32至38岁的车主数量占大多数，并且男性车主和女性车主分布大致相同，且32岁之前的车主数量呈上升趋势，38岁之后的车主数量越来越少呈下降趋势，因此可以推断，在销售时期，可以将年龄缩小到25至38岁之间进行准确营销。
2.3.2 不同性别、汽车品牌分布随着汽车的普及，汽车文化的影响，汽车的性别特征逐渐显著，对于男性女性消费者，汽车品牌厂商应有不同的营销侧重点。
于是分析了原数据中的男性和女性的品牌偏好，结果如图1、图2所示。
從原数据上看，男女对于不同的汽车品牌的喜好大致相同，其中大众、日产、丰田、奥迪等汽车品牌最为受欢迎。
但奔驰、宝马（即德系汽车）相对男性车主而言更受女性车主的喜爱，可以看出女性选车时比较注重美观，奔驰、宝马的外观设计非常符合女性的审美标准，且乘坐的时候舒适感很不错，内饰给人以豪华的感觉。
而相对女性车主更受男性车主青睐的是别克、福特汽车（即美系汽车），除了性能、安全系数高以外，外观和内饰同样重要，别克的商务风、福特的运动风符合男性的取向。
当然“男女通吃”的是大众品牌，不仅做工精细、高级、行驶质感好，而且经济实惠。
简而言之，对于男性消费者而言，品牌汽车的动力、性能等重视更多;而女性消费者偏好于易操控、外观美、舒适性高的产品。
但简而言之，用户对于汽车系别并不是很看重，想要赢得市场，产品本身才是关键，无关性别。
2.3.3 不同年龄段、汽车品牌分布在我国汽车行业占有主导地位的有三种车，德系车、日系车和国产车。
年龄的不同对汽车的品味自然也不相同。
不同年龄段的汽车品牌偏好如图3所示，从左到右、从上到下的年龄段分别是：18岁至24岁，25岁至31岁，32岁至38岁，39岁至45岁，46岁至52岁，53岁至59岁，59岁以上。
由图3可知，18至25岁的年轻人将近一半都选择丰田汽车，而丰田走的正是年轻化的路线，从外形设计到内饰处理都做了很多的运动化和年轻化的处理，且品质追求也逐渐上升，这也是他们赢得年轻消费者信赖的资本。
而25至45岁年龄段的取向基本一致，且主要购买力为男性，分别为大众、丰田、日产、别克。
青壮年时期正是男性事业的起步、上升阶段，对于汽车的需求量较大，多半选择经济实用型。
而在45岁以后，经济能力提高，资产丰厚，因此奔驰、奥迪等高档车开始成为众多车主的首选。
2.3.4 不同性别、汽车等级分析分析原数据，绘制了男性、女性的汽车等级划分图，分别如图4和图5所示。
由图4和图5对比可知，女性的汽车等级总体高于男性，中等偏上，且高档和豪华高档汽车的占比都多于男性，但男性中选择奢侈豪华高档的人数始终多于女性，女性在一定经济能力范围内更偏向于选择偏高档和豪华汽车，可以给女性推荐合适的高档汽车。
2.3.5 不同年龄段、汽车等级分析车主年龄段与汽车等级关系如图6所示，从数据上看，在各种年龄段，驾驶35万汽车以下的人数在大部分，有一小部分汽车的价格在40万至60万之间，可以推断大众普遍能接受的汽车价格在15万至35万之内，可以将营销重点放在小于35万之内的汽车型号品牌中。
3 模型设计为了给厂商提供更为精准的营销策略，需要进行特定的群体划分，为了让划分后的群体特征更加鲜明，有必要建立模型来判断特定群体划分的标准。
3.1 模型算法与介绍此处用到了机器学习中的监督式学习，常见方法有：决策树、朴素贝叶斯、SVM、线性回归等等。
不同的模型能适合不同的数据，准确率越高的模型跟数据的匹配度也越高，数据分析效果就会更好。
下面介绍常见的三种数据挖掘模型。
1）决策树：决策树（Decision Tree）是一种在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用的分类算法。
决策树是一种叶子节点互相一一对应着分类，在某个属性上的划分对应着非叶子节点，若想将其划分成若干个子集就要根据样本在该属性上的不同取值来操作的树状结构。
在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于零的概率，评价项目风险。
2）随机森林：随机森林（Random Forest，简称RF）被誉为“优秀集成学习技术水平的方法”，是在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入了属性随机选择的方法。
不同于决策树，随机森林只需考察一个属性子集即可。
随机森林的功能强大，不仅简单且容易实现，计算开销也比较小[2-3]。
3） SVM：支持向量机（Support Vector Machine）模型，是由模式识别中广义肖像算法发展而来的分类器，它拥有许多特性，例如在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现良好，并能够推广应用到其他机器学习问题中，如函数拟合等。
由简至繁SVM可分为三大类：线性可分得线性SVM、线性不可分的线性SVM、非线性SVM。
SVM在各领域的模式识别问题中有广泛应用，包括人像识别、文本分类、笔迹识别、生物信息学等[4-5]。
3.2 模型效果对比通过原数据得知，用户划分的两大标准可以分为年龄段与性别，所以使用六种分类模型对车辆基本信息和部分用户消费信息进行测试。