[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

说明书

技术领域

本发明涉及汽车行业数据分析领域，具体而言，涉及一种基于车联网的汽车历史数据分析方法及系统。 

背景技术

2012年中国以1930万的新车销量第四次蝉联世界之首，足可称中国已经步入汽车社会。目前国内汽车保有量已达1.14亿辆，未来10年，预计能增长到3亿辆。专业人士指出，去年不足480万辆的二手车交易量却只是新车销量的四分之一，不及美国二手车同期的十分之一，足以见得中国二手车蕴藏的“钱景”旷阔的大市场。随着我国私家车的数量越来越多，汽车逐渐成为城市居民家庭财产的主要部分，如何更好的保护自己的财产已经成为各个家庭的主要任务，中国将是世界上最大最有潜力的汽车保险市场，预计2013-2017年，我国汽车保险行业收入年均增长率约为26.4%，2016年收入将达到11,294亿元。另一方面，根据最新发行的车联网市场预测报告书显示，2013年全球车联网市场规模预计达到218.2亿美元，车联网已成为物联网领域一个巨大金矿，从2005年至今，中国车联网用户数已从5万增长至50万户，而预计到2015年，这一数字将为1000万户，占彼时汽车用户总数的将近10%。 

然而，车联网经过多年的发展，成功的车联网应用十分有限，二手车市场仍处于传统的交易模式，无法形成大规模成熟的商业化应用。想要实现车联网及其应用的真正价值，开展基于电信网和互联网的汽车数据业务，就必须建立在一个车联网良性的网络生态系统上，“车辆数据挖掘和运营”是提供所有服务的核心基础。随着技术和时代的发展，“汽车大数据”并不仅限于海量结构化数据，它还包括博客、点击流数据、机器和传感数据和社交媒体等非结构数据。找到数据不再是难题，如何分析数据才是最大的难题，必须从市场研究的结构化数据分析思路转变为数据挖掘的思路。大数据分析面临的最大挑战就是严重缺乏技术熟练的专业人才，且新一代分析工具与传统BI和数据仓库所需要的熟练技能不尽相同。根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化。中国大数据的土壤还没有真正形成，“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同，硬件和软件的发展有待成熟。 

发明内容

随着车辆种类和数量不断增长，以及与车辆相关的新型服务和应用不断涌现，简单的数据分析方法已经不能满足激烈的汽车行业竞争的需求。车辆生产厂商、经销商(包括二手车经销商)、保险公司、消费者对车辆数据分析均提出了更多针对性的要求。在信息日益开放的互联网时代，现有的汽车数据分析方法在数据收集的种类、实时性、信息开放性均显示出不足之处。例如，汽车4S店的数据分析模式为，通过汽车4S 店本身所具备的有限的数据记录能力为相关的应用做准备，从这些数据里挖掘出一些有用的客户信息，对有用的客户信息进行分析，得出相应的分析规则，进行简单的数据分析。同时，根据有限的客户以往的用车状况和车辆维修保养状况的历史数据图来做客户维修保养预测。然而，汽车4S店模式的车辆信息更多的是为车辆生产厂家和4S店服务，而对于汽车行业的其他部分，比如对关键人群——消费者来说，基本是不透明的，无法获得车辆有价值的参考信息。另一方面，国内车辆二手车市场环境尚不成熟，缺乏对车辆信息全面准确的跟踪和记录以及相关的交易风险和可行性分析等服务。为了改变目前的汽车数据服务和分析方法滞后的状况，满足不同客户群体对汽车数据分析的精细化需求，本发明提供了一种基于车联网的汽车历史数据分析方法与系统，以至少解决上述问题。 

根据本发明的一个方面，提供了一种基于车联网的汽车历史数据分析方法，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、所述风险提示信息中的至少一项呈现给所述目标人群。