This invention discloses a car dealer budgeting system based on linear fitting. One is the model of dealer performance analysis and calculation. The tool models the operation of car dealers, integrates all the data required by the car dealers, and can get all kinds of points for performance analysis through these data. The second is the machine learning linear fitting tool. The tool uses multiple linear regression fitting algorithm, and adopts the way of stepwise regression to fit all the required data in the large data, and finally obtains the fitting linear equation. Third is the large data of operating performance, which saves the business data of a large number of dealers to be saved as the data. The performance analysis model can provide data source support for the linear fitting tools. At the same time, these models will be labeled and classified by experts, which can be selected by the user when obtaining the fitting equation, which can better fit the user's data scene.
【技术实现步骤摘要】
一种基于线性拟合的汽车经销商预算编制系统
本专利技术涉及机器学习和经销商业绩大数据,具体地说,是一种利用机器学习对业绩大数据进行线性拟合,从而对汽车经销商的经营计划进行自动预算的系统。
技术介绍
目前传统的经销商财务预算系统大多基于现成的财务运算逻辑,采用从财务数据的细项开始,逐层向上计算,直到财务数据顶端的总毛利、总净利等。在进行预算编制的时候,一般可以有两种技术解决方案:一为试算,试算系统可以调节各项数据来查看总毛利、总净利等顶级指标的变化,从而调节出需要的各项运营数据预算目标来达成毛利、净利的总目标。二为控制计算,控制计算系统可以通过对被调节数据项进行条件控制,对于汽车经销商来说,可以是设定新车销售、二手车销售、售后维修的收入比例限制,然后设定总毛利目标,然后得到各个盈利模块的预算目标。现有技术通过计算树的方式进行数据的汇总计算,采用自下而上由多至少的方式获得顶级指标,计算过程是不可逆的。采用试算方式时,无法通过预设盈利目标而只能通过不断试算来接近盈利目标,而采用控制计算时,又必须对参与的数据细项进行比例的限制,而这个限制通常都不会非常灵活,无法较好地帮助预算人员进行工作,还是需要大量的体力脑力劳动。本专利技术针对现有技术的上述不足,采用从更节省人力的控制计算方案出发,结合大数据和机器学习技术,对需要进行预算估计的数据项组在大数据中进行线性拟合,获取数据项的关系方程,从而避免人力去设置数据间关系的限制,实现输入顶级数据目标和需要预算的数据项,即可通过拟合方程获取一组或几组推荐数据项预算。
技术实现思路
本专利技术的目的正是为了克服上述现状存在的缺陷和不足 ...
【技术保护点】
一种基于线性拟合的汽车经销商预算编制系统,其特征在于,系统核心由三部分组成,一为经销商业绩分析计算模型,该工具对汽车经销商的运营进行建模,集成了汽车经销商运营所需的各项数据,并能通过这些数据运算得到业绩分析所需要的各类指标;二为机器学习线性拟合工具,该工具采用多元线性回归拟合算法,采用逐步回归的方式对大数据中各个需预算的数据进行拟合,最终获得拟合的直线方程;第三为经营业绩大数据,该大数据将大量经销商的经营数据保存为业绩分析模型,从而可以为线性拟合工具提供数据源支持;同时这些模型将由专家进行标签和分类处理(如品牌、地域、档次、国别等),可由用户在获取拟合方程时进行选择,能更好地契合用户的数据场景。
【技术特征摘要】
1.一种基于线性拟合的汽车经销商预算编制系统,其特征在于,系统核心由三部分组成,一为经销商业绩分析计算模型,该工具对汽车经销商的运营进行建模,集成了汽车经销商运营所需的各项数据,并能通过这些数据运算得到业绩分析所需要的各类指标;二为机器学习线性拟合工具,该工具采用多元线性回归拟合算法,采用逐步回归的方式对大数据中各个需预算的数据进行拟合,最终获得拟合的直线方程;第三为经营业绩大数据,该大数据将大量经销商的经营数据保存为业绩分析模型,从而可以为线性拟合工具提供数据源支持;同时这些模型将由专家进行标签和分类处理(如品牌、地域、档次、国别等),可由用户在获...
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