一种出口货物大数据处理方法技术

本发明专利技术公开了一种出口货物大数据处理方法，根据基础估值价格、基础成新率、第一调整系数和第二调整系数计算所述估值对象对应的估值价格。本发明专利技术通过将不同数据分批计算第一调整系数和第二调整系数，避免多项参数对估值的影响被重复计算；本发明专利技术通过车况参数之间的转换实现简单易获取的参数经过计算得到精确的估值结果，将常规检查中难以检测的数据反映到估值上；本发明专利技术还通过获取数据之间的内在关联来调整估值计算中的系数，将常规检查中难以发现的问题反映到估值上，同时可减少大数据计算中的处理量，节省计算资源，提升数据处理速度和精度。和精度。和精度。

【技术实现步骤摘要】
一种出口货物大数据处理方法


[0001]本专利技术涉及大数据处理领域，尤其是一种出口货物大数据处理方法。

技术介绍

[0002]国家目前已开放中国二手车出口业务，新业态的发展将对改善国内环保状况、解决国内库存车辆过多问题和重振中国汽车市场经济产生积极作用。
[0003]然后在实践过程中，仍然遇到不少问题。以二手车估值为例，通常的方案是通过参考现行市价、重置成本分析、二手车成新率进行计算，计算中所采用的数据也不尽相同，通常包括车辆型号、上牌时间、里程、车况、交易地点和/或颜色等容易获取的信息，为了增加估值准确性，也会增加多项客观测试数据，例如车辆漆面厚度分布差异、轮辋圆跳动、动力总成运动姿态、半轴圆跳动、轮胎花纹深度、刹车片厚度、整车超声波的泄漏、方向盘座椅导轨的振动加速度、车内声压级、发动机转速波动、扭矩波动等客观参数，但这些参数大多需要经过严格测试，检测难，耗时长，人力成本极高。
[0004]并且目前所采用的估值方法中普遍存在以下问题：1、估值所采用到的参数过少则难以精确估值，估值所采用到的参数过多，则可能有多项参数对估值的影响相似，从而导致影响因素在估值中被重复计算；2、部分车况数据需要对车辆进行复杂的检测工序，耗时费力；3、二手车交易中一直广为诟病的是车辆中所存在的暗病，严格的检测甚至无法查出问题。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是：提供一种出口货物大数据处理方法，实现基于二手车数据中心的大数据库对车辆进行精确估值。
[0006]本专利技术所采用的技术方案是：一种出口货物大数据处理方法，包括以下步骤：
[0007]获取估值对象在二手车数据中心的基础估值价格；
[0008]获取估值对象在二手车数据中心的规定使用年限和已使用年限，根据规定使用年限和已使用年限计算基础成新率；
[0009]获取估值对象在二手车数据中心的性能参数、车况参数和里程参数，根据性能参数、车况参数和里程参数计算第一调整系数；
[0010]获取估值对象在二手车数据中心的车辆用途、维修记录、事故记录、车辆品牌保有量、车辆型号、新车销量和价格变动幅度，根据车辆用途、维修记录、事故记录、车辆品牌保有量、车辆型号、新车销量和价格变动幅度计算第二调整系数；
[0011]根据基础估值价格、基础成新率、第一调整系数和第二调整系数计算所述估值对象对应的估值价格。
[0012]进一步，所述获取估值对象在二手车数据中心的性能参数、车况参数和里程参数，根据性能参数、车况参数和里程参数计算第一调整系数，具体为：
[0013]获取估值对象在二手车数据中心的性能参数、第一车况参数和里程参数；
[0014]根据第一关联关系函数将第一车况参数转换为第二车况参数；所述第一关联关系函数用于表征第一车况参数与第二车况参数之间的正相关关系；
[0015]根据性能参数、第二车况参数和里程参数计算第一调整系数。
[0016]进一步，所述获取估值对象在二手车数据中心的性能参数、车况参数和里程参数，根据性能参数、车况参数和里程参数计算第一调整系数，具体为：
[0017]获取估值对象的第一车况参数；
[0018]根据第一关联关系函数将第一车况参数转换为第二车况参数并将第二车况参数存储至二手车数据中心；所述第一关联关系函数用于表征第一车况与第二车况之间的正相关关系；
[0019]获取估值对象在二手车数据中心的性能参数、第二车况参数和里程参数；
[0020]根据性能参数、第二车况参数和里程参数计算第一调整系数。
[0021]进一步，所述第一车况参数包括离合磨损数据、刹车磨损数据、油门磨损数据；所述第二车况参数包括变速箱损耗数据。
[0022]进一步，所述第一车况参数包括转向机构磨损数据；所述第二车况参数包括液压系统损耗数据。
[0023]进一步，所述获取估值对象在二手车数据中心的车辆用途、维修记录、事故记录、车辆品牌保有量、车辆型号、新车销量和价格变动幅度，根据车辆用途、维修记录、事故记录、车辆品牌保有量、车辆型号、新车销量和价格变动幅度计算第二调整系数，具体为：
[0024]获取估值对象在二手车数据中心的车辆用途、维修记录、事故记录、车辆品牌保有量、车辆型号、新车销量和价格变动幅度；
[0025]根据第二关联关系函数将维修记录和车辆型号转换为交叉调整系数；所述第二关联关系函数用于表征维修记录与车辆型号共同产生的对车辆估值的影响；
[0026]根据车辆用途、交叉调整系数、事故记录、车辆品牌保有量、新车销量和价格变动幅度计算第二调整系数。
[0027]根据第一关联关系函数将第一车况参数转换为第二车况参数并将第二车况参数存储至二手车数据中心，具体为：
[0028]根据第一关联关系函数将第一车况参数转换为第二车况参数；
[0029]当二手车数据中心存在第二车况参数数据库时，保留第二车况参数数据库中的所述估值对象对应的数据；
[0030]将由第一车况参数转换的第二车况参数与第二车况参数数据库中的源数据输入误差分析模块，获取误差调整参数；
[0031]根据误差调整参数修正第一关联关系函数。
[0032]进一步，所述根据性能参数、第二车况参数和里程参数计算第一调整系数，具体为：
[0033]建立第一层次分析模型；
[0034]将所述性能参数、第二车况参数和里程参数输入至层次分析模型计算第一调整系数。
[0035]进一步，所述根据车辆用途、交叉调整系数、事故记录、车辆品牌保有量、新车销量和价格变动幅度计算第二调整系数，具体为：
[0036]建立第二层次分析模型；
[0037]将所述车辆用途、交叉调整系数、事故记录、车辆品牌保有量、新车销量和价格变动幅度输入至第二层次分析模型计算第二调整系数。
[0038]进一步，所述获取估值对象在二手车数据中心的规定使用年限和已使用年限，根据规定使用年限和已使用年限计算基础成新率的具体计算方式为：
[0039][0040]其中，μ为基础成新率，N为规定使用年限，t为已经使用年限，为递减系数。
[0041]本专利技术的有益效果是：本方案通过将不同数据分批计算第一调整系数和第二调整系数，避免多项参数对估值的影响被重复计算；本方案通过车况参数之间的转换实现简单易获取的参数经过计算得到精确的估值结果，将常规检查中难以检测的数据反映到估值上；本方案还通过获取数据之间的内在关联来调整估值计算中的系数，将常规检查中难以发现的问题反映到估值上，可同时减少大数据计算中的处理量，节省计算资源，提升数据处理速度和精度。
附图说明
[0042]图1为现有技术中的估值数据计算模型；
[0043]图2为现有技术中的另一估值数据计算模型；
[0044]图3为本专利技术方法具体实施例的步骤流程图；
[0045]图4为图3流程图中步骤S300的第一具体实施例；
[0046]图5本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种出口货物大数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取估值对象在二手车数据中心的基础估值价格；获取估值对象在二手车数据中心的规定使用年限和已使用年限，根据规定使用年限和已使用年限计算基础成新率；获取估值对象在二手车数据中心的性能参数、车况参数和里程参数，根据性能参数、车况参数和里程参数计算第一调整系数；获取估值对象在二手车数据中心的车辆用途、维修记录、事故记录、车辆品牌保有量、车辆型号、新车销量和价格变动幅度，根据车辆用途、维修记录、事故记录、车辆品牌保有量、车辆型号、新车销量和价格变动幅度计算第二调整系数；根据基础估值价格、基础成新率、第一调整系数和第二调整系数计算所述估值对象对应的估值价格。2.根据权利要求1所述的一种出口货物大数据处理方法，其特征在于，所述获取估值对象在二手车数据中心的性能参数、车况参数和里程参数，根据性能参数、车况参数和里程参数计算第一调整系数，具体为：获取估值对象在二手车数据中心的性能参数、第一车况参数和里程参数；根据第一关联关系函数将第一车况参数转换为第二车况参数；所述第一关联关系函数用于表征第一车况参数与第二车况参数之间的正相关关系；根据性能参数、第二车况参数和里程参数计算第一调整系数。3.根据权利要求1所述的一种出口货物大数据处理方法，其特征在于，所述获取估值对象在二手车数据中心的性能参数、车况参数和里程参数，根据性能参数、车况参数和里程参数计算第一调整系数，具体为：获取估值对象的第一车况参数；根据第一关联关系函数将第一车况参数转换为第二车况参数并将第二车况参数存储至二手车数据中心；所述第一关联关系函数用于表征第一车况参数与第二车况参数之间的正相关关系；获取估值对象在二手车数据中心的性能参数、第二车况参数和里程参数；根据性能参数、第二车况参数和里程参数计算第一调整系数。4.根据权利要求2或3所述的一种出口货物大数据处理方法，其特征在于:所述第一车况参数包括离合磨损数据、刹车磨损数据、油门磨损数据；所述第二车况参数包括变速箱损耗数据。5.根据权利要求2或3所述的一种出口货物大数据处理方法，其特征在于:所述第一车况参数包括转向机构磨损数据；所述第二车况参数包括液压系统损耗数据。6.根据权利要求1、2或3所...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘洪霖，许晓庆，刘敏，官青然，
申请(专利权)人：广东广物优车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：