[发明专利]一种基于车联网的汽车历史数据分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于车联网的汽车历史数据分析方法，其特征在于，包括：

通过车联网获取汽车海量历史数据；

对所述汽车海量历史数据进行第一层数据分析，去除重复信息、错误信息和无用信息；

对所述经过第一层数据分析后的数据进行第二层数据分析，分类存储至少一条车辆使用与跟踪信息列表；

对所述经过第二层数据分析后的所述车辆使用与跟踪信息列表进行第三层数据分析，分析决策所述车辆使用与跟踪信息列表的每个要素的分级预警信息；

对所述车辆使用与跟踪信息列表和分级预警信息进行第四层数据分析，针对不同目标人群关联不同的数据要素，分析确定风险提示信息；

利用直观的描述和可视化的方式将以下信息的至少一项呈现给所述目标人群：所述车辆使用与跟踪信息列表、所述分级预警信息、所述风险提示信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车辆使用和跟踪信息列表的要素包括：

车辆基本信息，包括以下信息的至少一项：品牌车型、外观及颜色、发动机号、出厂日期、年检记录、报废信息；

车辆交易信息，包括以下信息的至少一项：车主信息、车辆用途、车辆里程、交易信息；

车辆保养信息，包括以下信息的至少一项：常规保养、召回信息、维修记录；

车辆事故信息，包括以下信息的至少一项：保险持续性、事故信息、保险历史、违法信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分析决策所述车辆使用与跟踪信息列表的每个要素的分级预警信息的方法包括：

对所述每个要素制定分级预警规则，其中，预警分为高、中、低三个级别；

按照所述分级预警规则分析决策所述每个要素的分级预警信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对不同目标人群关联不同的数据要素，分析确定风险提示信息的方法包括：

针对所述每个目标人群制定至少一项风险提示项，所述风险提示项包含至少一条风险提示信息；

针对所述风险提示项制定至少一条关联规则；

根据所述关联规则分析确定所述风险提示项的所述风险提示信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标人群包括以下目标人群的至少一项：

个人、二手车商、保险公司、汽车生产厂商、4S店。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述汽车历史数据分析方法还包括：

通过车联网实时获取更新的或新增的汽车历史数据，实时进行所述第一层和第二层数据分析，并在设定的条件下重新进行所述第三层和第四层数据分析，更新分级预警信息和风险提示信息；其中，所述重新进行所述第三层和第四层数据分析的设定的条件为距上一次分析的时间超过设定值，或所述车辆使用与跟踪信息列表的更新比例大于设定值。

7.一种基于车联网的汽车历史数据分析系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于通过车联网获取汽车海量数据；

第一层数据分析模块，用于对通过所述数据采集模块获取的所述汽车海量历史数据进行第一层数据分析，去除重复信息、错误信息和无用信息；

车辆使用与跟踪信息分析模块，用于对通过所述第一层数据分析模块分析后的数据进行第二层数据分析，分类存储至少一条车辆使用与跟踪信息列表；

分级预警分析模块，用于对所述车辆使用与跟踪信息列表进行第三层数据分析，对所述车辆使用与跟踪信息列表的每个要素进行分级预警分析；

风险分析模块，用于对通过所述车辆使用与跟踪信息分析模块分析后的所述车辆使用与跟踪信息列表和通过所述分级预警分析模块分析后的分级预警信息进行第四层数据分析，针对不同目标人群关联不同的数据要素，分析并输出风险提示信息；

呈现模块，用于利用直观的描述和可视化的方式将以下信息的至少一项呈现给所述目标人群：所述车辆使用与跟踪信息列表、所述分级预警信息、所述风险提示信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述分级预警分析模块包括：

预警规则单元，用于对所述车辆使用与跟踪信息列表的每个要素制定分级预警规则，其中，预警分为高、中、低三个级别；

预警决策单元，用于按照所述预警规则单元的分级预警规则分析决策所述每个要素的分级预警信息。