[发明专利]一种利用大数据进行二手车估值的方法及系统

权利要求书

1.一种利用大数据进行二手车估值的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S11、获取用户输入的待估值二手车的车型信息；

S12、从估值模型的函数数据库中获取对应的估值函数，并从估值模型的参数数据库中获得对应的所有函数参数后，将车型信息代入到估值函数中，计算获得待估值二手车的市场估值价格；

其中，所述车型信息包括型号、上牌时间、里程、车况、交易地点和/或颜色；

所述估值模型是基于大数据训练获得的多元非线性计算模型，由函数数据库和参数数据库组成。

2.根据权利要求1所述的一种利用大数据进行二手车估值的方法，其特征在于，

所述估值模型是通过以下步骤训练获得的：

S01、获取最近一段时间内二手车的多组历史交易数据；

S02、结合预设的车型数据库，将每组历史交易数据解析为价格以及多个与二手车相关的影响因素；

S03、根据解析结果，针对每种车型，从预设的备选函数库中选取合适的估值函数以及各影响因素的影响函数，并计算获得估值函数和各影响函数相应的函数参数；

S04、将历史交易数据中价格扣除上述影响因素带来的影响后，利用广义时间序列方法外推获得当前和未来几周的价格趋势预测结果，进而建立对应的时间影响函数，并获得对应的函数参数；

S05、将获得的每种车型的估值函数、各影响函数以及时间影响函数组成函数数据库，并将所有函数参数组成参数数据库后，得到由函数数据库和参数数据库构成的估值模型；

其中，所述影响因素包括车型标准折旧因素、配置价值折旧因素、城市影响因素、交易类型影响因素和个体因子影响因素，所述估值函数为各影响函数的线性或非线性函数，所述各影响函数为对应影响因素的线性或非线性函数，且估值函数和各影响函数中包含至少一个非线性函数。

3.根据权利要求2所述的一种利用大数据进行二手车估值的方法，其特征在于，所述参数数据库包括车型标准折旧库、配置价值折旧库、城市影响参数库、交易类型影响参数库、个体因子影响参数库和时间影响参数库。

4.根据权利要求2所述的一种利用大数据进行二手车估值的方法，其特征在于，所述步骤S03中，所述从预设的备选函数库中选取合适的估值函数以及各影响因素的影响函数的步骤中，采用的选取原则为：

从预设的备选函数库中选取函数组成不同的估值函数和各影响函数的函数组合后，代入解析得到的价格以及多个影响因素进行计算，最后选择总体拟合度最好的函数组合。

5.根据权利要求3所述的一种利用大数据进行二手车估值的方法，其特征在于，还包括如下的估值模型更新步骤：

S21、定期获取最近一段时间内的二手车的历史交易数据；

S22、结合预设的车型数据库，解析获得每个历史交易数据对应的车型和配置情况；

S23、将解析后的历史交易数据存储到历史数据库中；

S24、当判断历史数据库的新增记录累计达到预设阈值时，进行估值模型更新。

6.根据权利要求5所述的一种利用大数据进行二手车估值的方法，其特征在于，所述步骤S24中所述进行估值模型更新的步骤，具体包括：

S241、对每个新增记录的历史交易数据进行交叉数据清洗处理，剔除不具备代表性的历史交易数据；

S242、对剔除后剩下的所有历史交易数据进行解析后，基于解析结果，根据估值模型的估值函数，更新估值模型的车型标准折旧库、配置价值折旧库、城市影响参数库、交易类型影响参数库和个体因子影响参数库；

S243、利用广义时间序列方法外推获得当前和未来几周的价格趋势预测结果后，更新估值模型的时间影响参数库。

7.根据权利要求1所述的一种利用大数据进行二手车估值的方法，其特征在于，

所述历史交易数据包括城市、车型、型号、年款、里程、上牌年月、颜色，还包括交易类型、过户次数、车况和/或保养情况。