【技术实现步骤摘要】
二手车业务监督预测系统
[0001]本专利技术涉及数字化领域，具体涉及一种二手车业务监督预测系统。
技术介绍
[0002]二手车业务是整个汽车市场的重要业务板块，市场中存在众多的二手车公司。然而，当前二手车公司在二手车业务管理中缺少系统化数据化的手段，仅依靠主观认知和经验进行二手车业务目标规划及业务管理。由此，在日常管理规划中容易出现信息记录不完整、数据偏差错误和处理速度低下的问题，导致效率低下、资源浪费、甚至决策错误。
[0003]同时，现有的通用管理系统也缺乏针对二手车业务场景的体系化的评价功能，无法全面、客观地评估业务。因此，针对这些问题，需要开发一种二手车业务监督预测系统，以提高管理效率和准确性，并具备针对二手车业务的体系化的评价功能，以推动二手车业务发展。
技术实现思路
[0004]针对上述存在的拘束局限性，本专利技术提出了一种二手车业务监督预测系统，所述系统通过提供量化评估经营状况、业务潜力以及预测销量的方法，能够全面清晰地展示业务状况。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种二手车业务监督预测系统，其特征在于，所述系统包括客户信息模块、车辆信息模块、业务分析预测模块、数据库模块；所述客户信息模块用于客户信息的识别和管理，客户信息模块由客户信息识别单元、客户信息管理单元组成；客户信息识别单元通过图形采集装置分析客户特征获得用户特征数据；客户信息管理单元用于进行客户信息的管理；当客户信息识别单元获得用户特征数据后，由客户信息管理单元将用户特征数据存储至数据库模块；当用户特征数据更新时，由客户信息管理单元将更新后的用户特征数据同步至数据库模块；所述车辆信息模块用于车辆信息的获取和管理，车辆信息模块由车辆信息获取单元、车辆信息管理单元组成；车辆信息获取单元用于获取车辆信息录入终端录入的车辆信息，并由车辆信息管理单元存储至数据库模块；当车辆信息变更时，由车辆信息管理单元将变更后的车辆信息同步至数据库模块；所述业务分析预测模块用于业务相关指标的分析；业务分析预测模块由经营指标分析单元、客户反馈分析单元、业务潜力分析单元、业务预测分析单元组成；所述经营指标分析单元用于根据销售数据分析计算经营指标；所述客户反馈分析单元用于基于客户反馈数据获得客户偏好数据；所述业务潜力分析单元用于根据销售数据评估二手车商的业务潜力；所述业务预测分析单元用于预测二手车商的未来销售情况。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，经营指标分析单元计算经营指标包括：S11、获得目标分析范围；所述目标分析范围由目标时间段、目标销售区域、目标车辆类型及目标销售门店；S12、调用车辆信息模块，从数据库中获得销售状态为“售出”且属于目标分析范围内的车辆数据，获得第一车辆数据；S13、基于第一车辆数据计算目标分析范围内的经营指标。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述经营指标包括：销售量、销售额、毛利润、毛利润率、库存周转率、客户满意度。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述客户反馈分析单元通过以下方式获得客户偏好数据：S21、收集客户反馈数据，并进行文本预处理，得到第一评价数据；所述客户反馈数据由若干客户的评价数据组成；所述评价数据包括若干业务评价指标及对应的客户评价文本；S22、对每个客户的客户评价文本进行感情偏好分析，得到第二评价数据；所述第二评价数据由若干客户的指标偏好组成，所述指标偏好是指若干业务评价指标的情感偏好度；S23、根据第二评价数据计算每个业务评价指标的偏好度特征值，得到客户偏好数据；所述客户偏好数据由若干业务评价指标及对应的偏好度特征值组成。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，
S22中感情偏好分析通过基于深度学习的文本情感分析方法实现，具体方式为：将客户评价文本转化为文本向量，并借助情感偏好模型进行推理得到情感偏好度；所述情感偏好模型是基于深度学习算法训练得到的分类模型；所述情感偏好度包括正向强烈、正向一般、中立、负向一般、负...
【专利技术属性】
技术研发人员：高歌，
申请(专利权)人：北京卓思天成数据咨询股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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