本技术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。
背景技术
随着汽车市场的不断发展和消费者需求的日益多样化,汽车推荐系统已成为汽车销售和服务领域的重要工具。然而,传统的汽车推荐系统往往依赖于静态的数据库信息和简单的匹配算法,难以准确捕捉和响应客户的个性化需求和动态变化的市场环境。现有技术中,汽车推荐系统通常通过收集和分析客户的购车历史、浏览行为、搜索记录等信息,构建客户画像,并基于这些画像信息向客户推荐可能感兴趣的汽车品牌和型号。然而,这些系统往往忽略了汽车库存数据的实时性和多样性,以及客户反馈对推荐效果的重要影响。此外,传统系统在数据处理和关联分析方面也存在一定的局限性,难以充分挖掘和利用数据中的潜在价值。
实现思路