中國報告大廳網(wǎng)訊，近年來，我國二手車市場持續(xù)釋放增長潛力，政策支持與區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)成為推動行業(yè)升級的核心動力。2025年11月，沈陽于洪區(qū)以紅旗臺二手車產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)建設(shè)為支點(diǎn)，通過標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營與產(chǎn)業(yè)生態(tài)重構(gòu)，正加速形成覆蓋東北亞市場的二手車流通樞紐。本文基于該區(qū)域最新實(shí)踐，解析二手車行業(yè)投資價值與未來發(fā)展方向。
中國報告大廳發(fā)布的《2025-2030年中國二手車行業(yè)發(fā)展趨勢及競爭策略研究報告》指出，沈陽于洪區(qū)以"1336"工作體系為核心推進(jìn)紅旗臺二手車產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)建設(shè)，明確打造"東北亞二手車流通樞紐、全國二手車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新高地"的戰(zhàn)略定位。通過黨建引領(lǐng)、標(biāo)準(zhǔn)信用體系構(gòu)建等6項工程，該區(qū)域正系統(tǒng)性整合車源供給、流通服務(wù)與消費(fèi)場景，形成集檢測認(rèn)證、交易結(jié)算、金融保險于一體的產(chǎn)業(yè)閉環(huán)。數(shù)據(jù)顯示，產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)已吸引品牌車商入駐并啟動集體揭牌，標(biāo)志著區(qū)域資源整合進(jìn)入新階段。
于洪區(qū)通過"鞏固3大優(yōu)勢、設(shè)定3級目標(biāo)"的梯度發(fā)展策略，重點(diǎn)強(qiáng)化二手車流通標(biāo)準(zhǔn)制定權(quán)與區(qū)域定價話語權(quán)。在消費(fèi)促進(jìn)工程中，首屆二手車購車狂歡節(jié)推出海量高品質(zhì)車源與購車優(yōu)惠，直接刺激終端需求。這種"以產(chǎn)促銷、以銷帶產(chǎn)"的模式，不僅提升區(qū)域市場活躍度，更為投資者提供車源質(zhì)量管控、交易流程標(biāo)準(zhǔn)化等可復(fù)制的運(yùn)營范式。
產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)同步成立二手車產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，并通過頒發(fā)黨員誠信示范店牌匾、推薦官聘任等舉措，構(gòu)建行業(yè)信用體系。這種聯(lián)盟化運(yùn)營模式有效降低企業(yè)運(yùn)營風(fēng)險，提升區(qū)域品牌溢價能力。當(dāng)前，入駐企業(yè)的集體揭牌儀式展示了產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同發(fā)展的初始成果，預(yù)示著未來在供應(yīng)鏈金融、跨境流通等領(lǐng)域的深度合作空間。
通過精準(zhǔn)招商與營商環(huán)境優(yōu)化工程，紅旗臺產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)正吸引全產(chǎn)業(yè)鏈要素集聚。首屆購車狂歡節(jié)期間，車商聯(lián)合推出的購車優(yōu)惠與禮遇豪禮，成功點(diǎn)燃消費(fèi)熱情，驗(yàn)證了"產(chǎn)業(yè)+節(jié)慶"模式對市場需求的撬動作用。這種以消費(fèi)需求倒逼產(chǎn)業(yè)升級的路徑，為區(qū)域經(jīng)濟(jì)提供了可持續(xù)的增長動能。
來看，沈陽紅旗臺二手車產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的建設(shè)實(shí)踐，展現(xiàn)了二手車市場從分散交易向標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)業(yè)集聚的轉(zhuǎn)型趨勢。通過構(gòu)建樞紐型產(chǎn)業(yè)生態(tài)、強(qiáng)化區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)制定能力、激活消費(fèi)需求市場等多重路徑，該區(qū)域不僅為投資者提供了檢測認(rèn)證、流通服務(wù)、金融服務(wù)等全產(chǎn)業(yè)鏈的投資機(jī)遇，更勾勒出東北亞二手車市場一體化發(fā)展的新圖景。隨著標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程加速與跨境流通渠道拓展，二手車產(chǎn)業(yè)有望成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的新引擎。
中國報告大廳網(wǎng)訊，當(dāng)前，二手車市場正受到行業(yè)內(nèi)外的高度關(guān)注，眾多企業(yè)紛紛加大投入，布局二手車全產(chǎn)業(yè)鏈，從線上拍賣平臺到線下服務(wù)中心，從單一交易業(yè)務(wù)到金融、保險、售后等多元服務(wù)拓展，二手車市場既展現(xiàn)出龐大的發(fā)展?jié)摿?，也面臨著資本環(huán)境變化與線下交易主導(dǎo)的行業(yè)現(xiàn)狀帶來的挑戰(zhàn)。以下是2025年二手車產(chǎn)業(yè)布局分析。
近期，某二手車拍賣平臺宣布完成 1 億美元的 C1 輪融資，參與投資的機(jī)構(gòu)涵蓋多個領(lǐng)域。該平臺計劃將本輪融資資金主要用于擴(kuò)張市場、提升標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營能力以及優(yōu)化用戶體驗(yàn)，在鞏固現(xiàn)有市場份額的同時，加快推進(jìn)全國跨區(qū)域流通交易，并且會在金融、新車等二手車全產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵環(huán)節(jié)重點(diǎn)發(fā)力，致力于構(gòu)建全新的汽車消費(fèi)生態(tài)體系。
無獨(dú)有偶，今年8月，另一家二手車電商平臺也對外宣布，與某新車交易相關(guān)企業(yè)正式結(jié)成戰(zhàn)略合作伙伴。雙方將實(shí)現(xiàn)二手車與新車交易的對接，在用戶資源共享、服務(wù)體系協(xié)同等層面開展全面合作，以二手車交易為核心入口，開啟縱向產(chǎn)業(yè)合作的 “開放生態(tài)”，并在售后質(zhì)保、維修、金融、拍賣、新車等業(yè)務(wù)領(lǐng)域展開廣泛協(xié)作，全力打造二手車全生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。
這家完成 C1 輪融資的二手車拍賣平臺成立于 2015 年，作為專注于二手車線上拍賣業(yè)務(wù)的平臺，目前正致力于協(xié)同線上線下資源，為平臺兩端的用戶提供免費(fèi)檢測、線上競拍、上門成交、包辦手續(xù)等一站式二手車交易服務(wù)。據(jù)了解，該平臺擁有一套基于 44 種商業(yè)場景(包括線上渠道系統(tǒng)、銷售信息系統(tǒng)、快速響應(yīng)系統(tǒng)、檢測分配系統(tǒng)、標(biāo)準(zhǔn)檢測系統(tǒng)、實(shí)時競拍系統(tǒng)等)自主研發(fā)設(shè)計的在線操作系統(tǒng)。
《2025-2030年中國二手車行業(yè)市場分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》從運(yùn)營數(shù)據(jù)來看，截至目前，該二手車拍賣平臺已在全國 20 余個城市設(shè)立線下交易服務(wù)中心，覆蓋了全國主要的二手車交易活躍城市，單月交易量已突破 10000 輛，并且計劃在明年繼續(xù)增設(shè)線下交易服務(wù)中心，使總數(shù)達(dá)到 40 家左右。按照規(guī)劃，該平臺 2017 年全年二手車交易量預(yù)計達(dá)到 30 萬輛以上，3 年后預(yù)計年交易量將突破 100 萬輛。
參與該平臺 C1 輪投資的某投資機(jī)構(gòu)表示，中國二手車市場即將迎來爆發(fā)式增長，提前布局這一領(lǐng)域?qū)⒂兄讷@得行業(yè)領(lǐng)先優(yōu)勢，而該二手車拍賣平臺在商業(yè)模式、金融場景應(yīng)用、運(yùn)營管理能力、未來增長潛力等多個方面，均與該投資機(jī)構(gòu)的投資理念高度契合。
不過，有專家指出，從整體行業(yè)態(tài)勢來看，二手車電商領(lǐng)域的資本寒冬尚未結(jié)束。前幾年，由于資本的大量涌入，二手車行業(yè)確實(shí)取得了一定的發(fā)展，但目前尚未有二手車電商平臺實(shí)現(xiàn)良好的盈利。與往年相比，當(dāng)前二手車電商平臺的融資環(huán)境明顯遇冷，投資方也開始重新審視二手車行業(yè)的投資價值與發(fā)展前景。
從市場交易數(shù)據(jù)來看，今年 7 月，全國二手車市場交易量為 81.73 萬輛，與上月相比，交易量環(huán)比下降 0.17%，但與去年同期相比，仍實(shí)現(xiàn)了 6.08% 的增長。
造成二手車電商盈利困難與融資遇冷的原因之一，在于二手車交易主要集中在線下場景。目前，大多數(shù)二手車電商平臺的運(yùn)營模式是，用戶通過線上渠道了解具體的車輛信息，之后進(jìn)行預(yù)約，再前往線下實(shí)體店進(jìn)行試駕、驗(yàn)證車況，最終決定是否購買。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2016 年 7 月，主流的二手車 B2C 電商平臺共上傳車源 15.6 萬輛，當(dāng)月僅有 20.11% 的車輛完成交易，這部分交易量僅占全國二手車總交易量的 3.83%。而在去年，二手車在線交易占全國二手車總交易量的比例為 6%，二手車在線平臺的收益規(guī)模也僅為三百多億元，由此可見，整個二手車交易市場仍以線下交易為主導(dǎo)。
基于二手車市場線下交易主導(dǎo)的現(xiàn)狀，專家提出，二手車電商平臺未來應(yīng)向綜合服務(wù)平臺轉(zhuǎn)型。如同新車消費(fèi)市場一樣，二手車消費(fèi)同樣涉及一條漫長的產(chǎn)業(yè)鏈，在汽車金融、保險、延保、售后維修等多個環(huán)節(jié)，都蘊(yùn)含著豐富的利潤空間，可以成為二手車電商平臺新的利潤支撐點(diǎn)。
具體而言，未來的二手車電商平臺不應(yīng)局限于單一的交易中介功能，而應(yīng)該發(fā)展成為一個能夠提供二手車整體服務(wù)的服務(wù)型平臺，通過整合產(chǎn)業(yè)鏈上下游資源，為用戶提供從選車、購車到用車、養(yǎng)車的全流程服務(wù)，從而在提升用戶體驗(yàn)的同時，實(shí)現(xiàn)自身盈利模式的多元化，推動二手車行業(yè)向更健康、更可持續(xù)的方向發(fā)展。
綜上所述，當(dāng)前二手車市場正處于機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存的發(fā)展階段。一方面，市場規(guī)模預(yù)計將持續(xù)擴(kuò)容，2020 年交易量有望突破 2000 萬輛，全產(chǎn)業(yè)鏈布局成為企業(yè)發(fā)展的重要方向，部分企業(yè)已通過融資、合作等方式加快推進(jìn)業(yè)務(wù)拓展與能力提升;另一方面，行業(yè)仍面臨資本寒冬未散、線下交易主導(dǎo)的現(xiàn)狀，盈利難題亟待解決。未來，二手車電商平臺唯有向綜合服務(wù)平臺轉(zhuǎn)型，深度挖掘產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的利潤潛力，才能在激烈的市場競爭中占據(jù)優(yōu)勢，推動整個二手車產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。
中國報告大廳網(wǎng)訊，據(jù)不完全數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2015年我國二手車行業(yè)交易量達(dá)到了941.47萬輛，交易金額約5535.4億元，其中北京二手車交易數(shù)量為23173輛，平均價格為14.86萬元。以下是小編為大家?guī)淼年P(guān)于北京二手車價格行情的信息。
奧迪 A8L（進(jìn)口） 2014款 3.0S 自動 四驅(qū) 45TFSI Quattro 豪華型 4座 二手車價格行情：79.90萬；
奧迪 A6L 2017款 1.8T 自動 舒適型 二手車價格行情：39.18萬；
日產(chǎn) GT-R（進(jìn)口） 2017款 3.8T 自動 定制版 二手車價格行情：85.00萬；
保時捷 卡宴（進(jìn)口） 2015款 3.0S 自動 油電混合 兩廂 S E-Hybrid 二手車價格行情：71.50萬；
路虎 攬勝（進(jìn)口） 2015款 5.0S 自動 V8 SC AB Black 巔峰創(chuàng)世加長版 4座 二手車價格行情：118.00萬；
奧迪 Q7（進(jìn)口） 2016款 2.0T 自動 40TFSI 舒適型 5/7（選配）座 二手車價格行情：53.50萬；
奔馳 SLC300（進(jìn)口） 2016款 2.0T 自動 硬頂敞篷 豪華運(yùn)動型 二手車價格行情：35.80萬；
捷豹 F-PACE（進(jìn)口） 2016款 3.0S 自動 四驅(qū) R-SPORT 運(yùn)動版 二手車價格行情：58.80萬；
據(jù)2016-2021年二手車行業(yè)深度分析及“十三五”發(fā)展規(guī)劃指導(dǎo)報告表明，2月15日北京地區(qū)國二排放標(biāo)準(zhǔn)以下車型將24小時全面禁止在北京五環(huán)內(nèi)行駛，這一規(guī)定將涉及約40萬臺2006年6月30日之前生產(chǎn)的老舊車型，導(dǎo)致部分北京二手車價格行情一夜之間暴跌近一半。再加上“取消環(huán)保限制二手車”遷入政策在各地推行就困難重重，也造成了新車置換的各種發(fā)展隱患，導(dǎo)致目前北京二手車價格行情并不怎么理想，市場集齊不穩(wěn)定。
中國報告大廳網(wǎng)訊，隨著交通事業(yè)的持續(xù)快速發(fā)展，二手車交易市場在近年來愈發(fā)火爆，互聯(lián)網(wǎng)時代的到來更讓二手車交易信息系統(tǒng)成為買賣雙方開展交易的關(guān)鍵平臺。然而，二手車交易系統(tǒng)中往往存在大量復(fù)雜且規(guī)模龐大的冗余信息，像車輛出售信息、拍賣信息、交易信息等，這些信息對特定用戶而言具有重要參考價值。在此背景下，深入研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在二手車交易系統(tǒng)中的應(yīng)用，挖掘其中的數(shù)據(jù)規(guī)律，能夠?yàn)槎周嚱灰谆顒犹峁┯辛Φ臎Q策支持，助力行業(yè)在2025年及未來實(shí)現(xiàn)更高效的發(fā)展。以下是2025年二手車行業(yè)技術(shù)分析。
數(shù)據(jù)挖掘是從大規(guī)模、海量的數(shù)據(jù)中提取或挖掘有價值信息與知識的過程，可理解為對數(shù)據(jù)集中潛在有用信息進(jìn)行挖掘并開展高級處理的過程。這一過程涵蓋了大量規(guī)律、模式、概念、規(guī)則、約束、條件等內(nèi)容，借助數(shù)據(jù)挖掘，能夠?yàn)橛脩粼?a href="http://www.74cssc.cn/report/18746727.html" target="_blank">二手車行業(yè)交易等場景中的決策提供有效幫助。
《2025-2030年中國二手車行業(yè)市場深度研究與戰(zhàn)略咨詢分析報告》指出，數(shù)據(jù)挖掘是一項系統(tǒng)性工程，通常包含數(shù)據(jù)選擇(從邏輯數(shù)據(jù)庫中挑選待挖掘數(shù)據(jù))、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)分析這幾個關(guān)鍵步驟。在開展數(shù)據(jù)挖掘工作前，需先明確業(yè)務(wù)對象，隨后依據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則，從不同數(shù)據(jù)源整理數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，要依次完成數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工作，最終實(shí)現(xiàn)知識的同化。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則能為用戶篩選數(shù)據(jù)提供合適的支持度與置信度，方便在數(shù)據(jù)挖掘過程中發(fā)現(xiàn)并找出所有頻繁項集，依據(jù)預(yù)設(shè)條件自動生成強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，并輸出關(guān)聯(lián)規(guī)則集合。
基于 FP 樹的頻繁項目集挖掘算法，即 FP-growth 算法，是在 Apriori 算法基礎(chǔ)上發(fā)展而來的一種新算法。該算法的核心思想與原理是，在同一棵 FP 樹上對所有原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行壓縮處理，并進(jìn)行二次掃描。相較于傳統(tǒng)算法，F(xiàn)P-growth 算法在數(shù)據(jù)挖掘過程中不會產(chǎn)生候選項目集，因此在二手車交易系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘工作中，能顯著提升挖掘效率與質(zhì)量。
FP-growth 算法在數(shù)據(jù)挖掘過程中通常分為兩個階段。第一階段，對數(shù)據(jù)庫 D 進(jìn)行掃描，構(gòu)建 FP-tree，進(jìn)而得到結(jié)果集 L;第二階段，創(chuàng)建根節(jié)點(diǎn) null，選擇頻繁項對結(jié)果集進(jìn)行排序，之后開展 FP-tree 挖掘工作。這種基于頻繁模式的遞歸挖掘方法，省去了數(shù)據(jù)挖掘中的候選測試環(huán)節(jié)，無需重復(fù)掃描數(shù)據(jù)庫，結(jié)構(gòu)緊湊，搜索開銷較低，挖掘效率較高，將其應(yīng)用到二手車交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘中是切實(shí)可行的。
本研究中，二手車交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的操作平臺為 Windows 11 系統(tǒng)，所使用的計算機(jī)處理語言為 C# 語言，應(yīng)用的計算機(jī)開發(fā)平臺為 Microsoft Visual Studio 2015，計算機(jī)處理系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行內(nèi)存為 4GB，CPU 為 intel 2.6GHz。在數(shù)據(jù)挖掘過程中，主要采用 FP-growth 算法(基于 FP 樹的頻繁項目集挖掘算法)，對某二手車交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的車輛使用年限、行駛里程、車載人數(shù)、車輛價格、車輛品牌等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。
在開展數(shù)據(jù)挖掘前，先搜集并整理了某二手車交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中 2020 年 3 月至 2022 年 5 月中旬的所有數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)主要包括訂單信息、車輛管理信息、車輛拍賣信息以及二手車基本信息等，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作奠定了基礎(chǔ)。
由于二手車交易平臺中交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的相關(guān)原始數(shù)據(jù)均未經(jīng)過處理，存在信息冗余和失真情況，例如二手車的顏色、類型、品牌、價格、年限、出售人姓名、車載人數(shù)、車輛使用年限、保養(yǎng)狀況等信息中，部分?jǐn)?shù)據(jù)如二手車出售人的地址、姓名、電話信息等并無實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘價值。若不排除這些無用數(shù)據(jù)，會影響數(shù)據(jù)挖掘的效率和準(zhǔn)確性，因此必須對這些冗余無用信息進(jìn)行預(yù)處理，具體步驟如下：
刪除二手車交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中無用的數(shù)據(jù)屬性，如二手車出售人模塊中的出售人姓名、地址、電話，以及購車人模塊中的購車人姓名、地址、電話等，這些數(shù)據(jù)對本次數(shù)據(jù)挖掘工作無實(shí)際意義，可從無效數(shù)據(jù)字段中刪除。
刪除二手車交易系統(tǒng)各表中的臟數(shù)據(jù)、無用數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)和不完整數(shù)據(jù)。例如，購車人、車輛出售人等相關(guān)用戶注冊信息模塊中前后不一致、錯誤及不完整的數(shù)據(jù)信息，均需進(jìn)行刪除處理。
在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，還需對某二手車交易數(shù)據(jù)庫中的部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行整理、歸類和轉(zhuǎn)換，涉及二手車車輛品牌、顏色、類型、里程、價格、人數(shù)、保養(yǎng)狀況、年限，以及購車人職業(yè)、性別和年齡等數(shù)據(jù)。由于該二手車交易數(shù)據(jù)庫中的原始數(shù)據(jù)表部分?jǐn)?shù)據(jù)不屬于 “布爾型” 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法基本規(guī)則不相符，為確保數(shù)據(jù)信息與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法對應(yīng)一致，需對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化轉(zhuǎn)換處理：
二手車交易數(shù)據(jù)庫中原始數(shù)據(jù)量化屬性區(qū)間化和離散化：“FP-growth 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法” 要求對二手車交易數(shù)據(jù)庫中的部分?jǐn)?shù)值型原始數(shù)據(jù)進(jìn)行量化屬性區(qū)間化和離散化處理。例如，根據(jù) “布爾型” 二手車交易數(shù)據(jù)庫中原始數(shù)據(jù)的實(shí)際取值分布規(guī)律，對二手車行駛里程這一數(shù)值型屬性進(jìn)行區(qū)間化和離散化，具體表示為：20(≤3 萬千米)、21(3 萬～7 萬千米)、22(7 萬～11 萬千米)、23(11 萬～19 萬千米)、24(19 萬～29 萬千米)、25(29 萬～39 萬千米)、26(39 萬～49 萬千米)、27(49 萬～59 萬千米)、28(59 萬千米以上)。按照此方法，可對二手車交易數(shù)據(jù)庫中的其他部分?jǐn)?shù)值進(jìn)行數(shù)值屬性轉(zhuǎn)化，將數(shù)值型屬性數(shù)據(jù)劃分為包含多個區(qū)間的布爾型數(shù)據(jù)，最終均轉(zhuǎn)化為數(shù)字。
二手車交易數(shù)據(jù)庫中原始數(shù)據(jù)類別屬性轉(zhuǎn)化：在數(shù)據(jù)挖掘過程中，二手車交易數(shù)據(jù)庫中原始數(shù)據(jù)的 “備選屬性” 也需進(jìn)行類別轉(zhuǎn)換。例如，二手車交易數(shù)據(jù)庫中的性別屬性原始數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)挖掘前需全部轉(zhuǎn)換為包含具體區(qū)間的布爾類型數(shù)據(jù)，如 67(男)、68(女)。以此類推，對二手車交易數(shù)據(jù)庫中的其他部分?jǐn)?shù)值進(jìn)行數(shù)值屬性轉(zhuǎn)化，將數(shù)值型屬性數(shù)據(jù)劃分為包含多個區(qū)間的布爾型數(shù)據(jù)，最終均轉(zhuǎn)化為數(shù)字。
依據(jù)上述算法關(guān)聯(lián)對應(yīng)規(guī)則，對整理與轉(zhuǎn)換后的二手車交易系統(tǒng)預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。經(jīng)過合并、整合和數(shù)據(jù)預(yù)處理，這些數(shù)據(jù)被分類為消費(fèi)者行為偏好、滿意度、忠誠度、個人信息四部分。除部分客戶個人統(tǒng)計特征數(shù)據(jù)、行為偏好數(shù)據(jù)、滿意數(shù)據(jù)、忠誠度數(shù)據(jù)外，還需將轉(zhuǎn)換后的事務(wù)數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)挖掘計算機(jī)系統(tǒng)中，分別設(shè)定最小支持度 S 和最小置信度 C，其中 S=7%，C=28%。
二手車交易數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則 A 表明，行駛里程在 5~9 千米范圍內(nèi)的黑色奔馳 MPV 二手車更受購買車主歡迎;規(guī)則 B 顯示，行駛年限在 3~5 年的寶馬 SAV 二手車更受男性車主青睞;規(guī)則 C 指出，行駛里程在 3~7 年的路虎轎車二手車更受女性購車主喜愛;規(guī)則 D 說明，行駛里程在 50~90 千米的白色捷達(dá)轎車二手車更受男性購車者歡迎;規(guī)則 E 體現(xiàn)，行駛年限在 3~7 年且行駛里程在 30~100 千米范圍內(nèi)的銀色別克轎車二手車更受女性購車主歡迎;規(guī)則 F 則表示，行駛年限在 1~2 年的 MPV 紅旗轎車二手車較受男士青睞，且在二手車交易市場中的成交數(shù)量較多。
本研究借助基于 FP 樹的頻繁項目集挖掘算法，對某二手車交易系統(tǒng)中的車輛品牌、顏色、類型、行駛里程、行駛年限、買售人性別等相關(guān)數(shù)據(jù)信息展開分析與對比，并依據(jù) FP-growth 和 FP-tree 算法關(guān)聯(lián)規(guī)則，挖掘總結(jié)出其中的數(shù)據(jù)分布規(guī)律，為二手車市場中售車主與購買者雙方的信息交互提供了良好的價值載體。
研究發(fā)現(xiàn)，在數(shù)據(jù)挖掘過程中，依據(jù)算法關(guān)聯(lián)規(guī)則對二手車交易系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行挖掘時，必須充分做好數(shù)據(jù)挖掘前的數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及數(shù)據(jù)選擇工作。同時，要結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)，通過設(shè)定合理的最小置信度和支持度，為高效開展數(shù)據(jù)挖掘提供基礎(chǔ)保障。若數(shù)據(jù)挖掘的參數(shù)值設(shè)定過大或過小，都會對最終的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果產(chǎn)生不良影響，不利于關(guān)聯(lián)規(guī)則的正常運(yùn)行，甚至可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)和數(shù)據(jù)冗余。只有遵循數(shù)據(jù)挖掘原理與算法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，完成數(shù)據(jù)量化屬性離散化、類別屬性轉(zhuǎn)化等操作，才能對整理和轉(zhuǎn)換后的二手車交易信息進(jìn)行有效的挖掘，從而為二手車交易活動提供更具價值的決策參考，推動二手車行業(yè)在技術(shù)驅(qū)動下實(shí)現(xiàn)持續(xù)健康發(fā)展。
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