汽车企业的大数据分析模型研究与实现

图１　数据整合模型

3.2 市场分析模型

通过构建市场分析模型，对汽车总体及细分市场的年度发展趋势、月度发展趋势进行建模研究。该模型利用ETL技术，通过数据收集、清洗、整合和计算等，分析汽车行业多种数据来源，包括产量、销量、上牌量、保有量和库存等，多维度分析汽车整体市场、细分市场，同时，可视化分析数据库。通过多角度动态跟踪汽车市场，及时了解生产、销售、库存的实时动向，自动生成统计报表，为企业经营发展提供决策支持。

3.3 竞企模型

整合竞争企业的产品、市场、技术和经济指标等信息，3.4 竞品模型

将竞争产品按照生命周期划分，以时间轴、气泡图等方式多维度展示竞争产品格局，完整勾勒竞争产品全生命周期，实现多角度对标分析。

3.5 技术占领模型

将现有技术按照应用领域和所属区域两个维度拆分，每项技术根据企业应用情况、研究情况等因素确立成熟度等级，汇总全部技术应用状况，形成企业技术占领地图。

４　企业应用实践

为应对车联网大规模数据存储和分析需求，某主机厂需

图２　企业应用平台

５　结　语

将模型系统化、业务数据化，建立企业级大数据分析系

（上接第144页）

簇为单位存放，每个文件至少占用一个簇，当文件大小超过一个簇时，文件将占有多个簇，且必须是完整的簇。因此，cyh.bmp文件占满则是4个簇（4×8=32个扇区）。已知文件存放从3号簇开始，向下选择32个扇区，右键编辑——添加至新文件，成功恢复cyh.bmp文件。cjl.doc文件的起始