二手车价格智能评估和销售决策支持系统研究

随着二手车行业的发展,企业在二手车销售管理中会遇到估值困难、不科学、过度依赖劳动力等问题,对企业利润产生了较大影响。分析了二手车行业的发展现状、主要的二手车评价方法、国内外二手车价格评价的研究现状和发展趋势。在此基础上,将理论知识和开发技术相结合应用于系统的研究,结合机器学习算法、数据挖掘技术、网络技术和开发技术,将随机森林回归算法应用于二手车价格评价模型,通过对模型参数的优化找到最优参数组合,进而得到价格评价模型的最优结果,设计二手车价格智能评估和销售决策支持系统。系统应用表明,基于随机森林回归算法的二手车价格智能评估和销售决策支持系统可以为二手车企业提供科学的评估价格,降低业务风险,提高销售利润。