中国报告大厅网讯，随着交通事业的持续快速发展，二手车交易市场在近年来愈发火爆，互联网时代的到来更让二手车交易信息系统成为买卖双方开展交易的关键平台。然而，二手车交易系统中往往存在大量复杂且规模庞大的冗余信息，像车辆出售信息、拍卖信息、交易信息等，这些信息对特定用户而言具有重要参考价值。在此背景下，深入研究数据挖掘技术在二手车交易系统中的应用，挖掘其中的数据规律，能够为二手车交易活动提供有力的决策支持，助力行业在2025年及未来实现更高效的发展。以下是2025年二手车行业技术分析。
数据挖掘是从大规模、海量的数据中提取或挖掘有价值信息与知识的过程，可理解为对数据集中潜在有用信息进行挖掘并开展高级处理的过程。这一过程涵盖了大量规律、模式、概念、规则、约束、条件等内容，借助数据挖掘，能够为用户在二手车行业交易等场景中的决策提供有效帮助。
《2025-2030年中国二手车行业市场深度研究与战略咨询分析报告》指出，数据挖掘是一项系统性工程，通常包含数据选择(从逻辑数据库中挑选待挖掘数据)、数据预处理、数据转换、数据挖掘以及数据分析这几个关键步骤。在开展数据挖掘工作前，需先明确业务对象，随后依据关联规则，从不同数据源整理数据。在数据准备阶段，要依次完成数据选择、数据预处理和数据转换工作，最终实现知识的同化。其中，关联规则能为用户筛选数据提供合适的支持度与置信度，方便在数据挖掘过程中发现并找出所有频繁项集，依据预设条件自动生成强关联规则，并输出关联规则集合。
基于 FP 树的频繁项目集挖掘算法，即 FP-growth 算法，是在 Apriori 算法基础上发展而来的一种新算法。该算法的核心思想与原理是，在同一棵 FP 树上对所有原始数据集进行压缩处理，并进行二次扫描。相较于传统算法，FP-growth 算法在数据挖掘过程中不会产生候选项目集，因此在二手车交易系统的数据挖掘工作中，能显著提升挖掘效率与质量。
FP-growth 算法在数据挖掘过程中通常分为两个阶段。第一阶段，对数据库 D 进行扫描，构建 FP-tree，进而得到结果集 L;第二阶段，创建根节点 null，选择频繁项对结果集进行排序，之后开展 FP-tree 挖掘工作。这种基于频繁模式的递归挖掘方法，省去了数据挖掘中的候选测试环节，无需重复扫描数据库，结构紧凑，搜索开销较低，挖掘效率较高，将其应用到二手车交易系统数据挖掘中是切实可行的。
本研究中，二手车交易系统数据挖掘技术的操作平台为 Windows 11 系统，所使用的计算机处理语言为 C# 语言，应用的计算机开发平台为 Microsoft Visual Studio 2015，计算机处理系统的实际运行内存为 4GB，CPU 为 intel 2.6GHz。在数据挖掘过程中，主要采用 FP-growth 算法(基于 FP 树的频繁项目集挖掘算法)，对某二手车交易系统数据库中的车辆使用年限、行驶里程、车载人数、车辆价格、车辆品牌等相关数据进行挖掘。
在开展数据挖掘前，先搜集并整理了某二手车交易系统数据库中 2020 年 3 月至 2022 年 5 月中旬的所有数据信息，这些数据主要包括订单信息、车辆管理信息、车辆拍卖信息以及二手车基本信息等，为后续的数据挖掘工作奠定了基础。
由于二手车交易平台中交易系统数据库的相关原始数据均未经过处理，存在信息冗余和失真情况，例如二手车的颜色、类型、品牌、价格、年限、出售人姓名、车载人数、车辆使用年限、保养状况等信息中，部分数据如二手车出售人的地址、姓名、电话信息等并无实际数据挖掘价值。若不排除这些无用数据，会影响数据挖掘的效率和准确性，因此必须对这些冗余无用信息进行预处理，具体步骤如下：
删除二手车交易系统数据库中无用的数据属性，如二手车出售人模块中的出售人姓名、地址、电话，以及购车人模块中的购车人姓名、地址、电话等，这些数据对本次数据挖掘工作无实际意义，可从无效数据字段中删除。
删除二手车交易系统各表中的脏数据、无用数据、不一致数据和不完整数据。例如，购车人、车辆出售人等相关用户注册信息模块中前后不一致、错误及不完整的数据信息，均需进行删除处理。
在数据预处理阶段，还需对某二手车交易数据库中的部分数据进行整理、归类和转换，涉及二手车车辆品牌、颜色、类型、里程、价格、人数、保养状况、年限，以及购车人职业、性别和年龄等数据。由于该二手车交易数据库中的原始数据表部分数据不属于 “布尔型” 数据结构，与关联规则挖掘算法基本规则不相符，为确保数据信息与关联规则挖掘算法对应一致，需对原始数据进行离散化转换处理：
二手车交易数据库中原始数据量化属性区间化和离散化：“FP-growth 关联规则挖掘算法” 要求对二手车交易数据库中的部分数值型原始数据进行量化属性区间化和离散化处理。例如，根据 “布尔型” 二手车交易数据库中原始数据的实际取值分布规律，对二手车行驶里程这一数值型属性进行区间化和离散化，具体表示为：20(≤3 万千米)、21(3 万～7 万千米)、22(7 万～11 万千米)、23(11 万～19 万千米)、24(19 万～29 万千米)、25(29 万～39 万千米)、26(39 万～49 万千米)、27(49 万～59 万千米)、28(59 万千米以上)。按照此方法，可对二手车交易数据库中的其他部分数值进行数值属性转化，将数值型属性数据划分为包含多个区间的布尔型数据，最终均转化为数字。
二手车交易数据库中原始数据类别属性转化：在数据挖掘过程中，二手车交易数据库中原始数据的 “备选属性” 也需进行类别转换。例如，二手车交易数据库中的性别属性原始数据，在数据挖掘前需全部转换为包含具体区间的布尔类型数据，如 67(男)、68(女)。以此类推，对二手车交易数据库中的其他部分数值进行数值属性转化，将数值型属性数据划分为包含多个区间的布尔型数据，最终均转化为数字。
依据上述算法关联对应规则，对整理与转换后的二手车交易系统预处理数据进行数据挖掘。经过合并、整合和数据预处理，这些数据被分类为消费者行为偏好、满意度、忠诚度、个人信息四部分。除部分客户个人统计特征数据、行为偏好数据、满意数据、忠诚度数据外，还需将转换后的事务数据输入数据挖掘计算机系统中，分别设定最小支持度 S 和最小置信度 C，其中 S=7%，C=28%。
二手车交易数据挖掘关联规则 A 表明，行驶里程在 5~9 千米范围内的黑色奔驰 MPV 二手车更受购买车主欢迎;规则 B 显示，行驶年限在 3~5 年的宝马 SAV 二手车更受男性车主青睐;规则 C 指出，行驶里程在 3~7 年的路虎轿车二手车更受女性购车主喜爱;规则 D 说明，行驶里程在 50~90 千米的白色捷达轿车二手车更受男性购车者欢迎;规则 E 体现，行驶年限在 3~7 年且行驶里程在 30~100 千米范围内的银色别克轿车二手车更受女性购车主欢迎;规则 F 则表示，行驶年限在 1~2 年的 MPV 红旗轿车二手车较受男士青睐，且在二手车交易市场中的成交数量较多。
本研究借助基于 FP 树的频繁项目集挖掘算法，对某二手车交易系统中的车辆品牌、颜色、类型、行驶里程、行驶年限、买售人性别等相关数据信息展开分析与对比，并依据 FP-growth 和 FP-tree 算法关联规则，挖掘总结出其中的数据分布规律，为二手车市场中售车主与购买者双方的信息交互提供了良好的价值载体。
研究发现，在数据挖掘过程中，依据算法关联规则对二手车交易系统中的数据信息进行挖掘时，必须充分做好数据挖掘前的数据筛选、数据准备及数据选择工作。同时，要结合数据挖掘目标，通过设定合理的最小置信度和支持度，为高效开展数据挖掘提供基础保障。若数据挖掘的参数值设定过大或过小，都会对最终的数据挖掘结果产生不良影响，不利于关联规则的正常运行，甚至可能导致资源浪费和数据冗余。只有遵循数据挖掘原理与算法进行数据预处理，完成数据量化属性离散化、类别属性转化等操作，才能对整理和转换后的二手车交易信息进行有效的挖掘，从而为二手车交易活动提供更具价值的决策参考，推动二手车行业在技术驱动下实现持续健康发展。
更多二手车行业研究分析，详见中国报告大厅《二手车行业报告汇总》。这里汇聚海量专业资料，深度剖析各行业发展态势与趋势，为您的决策提供坚实依据。
更多详细的行业数据尽在【数据库】，涵盖了宏观数据、产量数据、进出口数据、价格数据及上市公司财务数据等各类型数据内容。
京公网安备 11010502031895号
