[发明专利]一种利用大数据进行二手车估值的方法及系统

说明书

本发明公开了一种利用大数据进行二手车估值的方法的系统，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，车型信息包括型号、上牌时间、里程、车况、交易地点和/或颜色；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。本发明估值准确度高，而且稳定性高，可以较为准确地估算获得二手车的价格，可广泛应用于二手车估值行业中。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别是涉及一种利用大数据进行二手车估值的方法及系统。

背景技术

随着二手车交易的蓬勃发展，原来依靠估值师经验的定价方式已经不能满足市场需求。随着大量二手车交易数据的积累，应用机器学习建立数学模型根据车辆的各种特征对车辆进行估值已经成为可能和未来的方向。

二手车交易过程中，如何进行二手车估值是一个重要的前提，传统的二手车估值方法主要有如下几种：一、凭经验人工估值，这种方式依靠估值师经验，难以保证估值的规模化而且成本非常高，不能满足市场需求。二、通过寻找最相近的已成交车源的成交价并在其基础上做一定修正后作为估值。这种方案依赖几个最相近的已成交车源的价格，而成交价和买卖双方的议价能力有很大关系，导致其随机性比较强。因此过于依赖于几个车源的方法会容易被随机性干扰，导致不稳定的结果。三、依靠车源的几个特征，例如车龄、里程、车况这些因素和成交价之间的线性关系计算估值，这种方法过于简化了车源特征和成交价之间的关系，诸如市场动态，地域差别，配置，品牌等重要因素都被忽视，从而导致结果的准确度和解释性都很差。总的来说，现在的二手车估值方法存在着较多的不稳定性，准确度低。

发明内容

为了解决上述的技术问题，本发明的目的是提供一种利用大数据进行二手车估值的方法，本发明的另一目的是提供一种利用大数据进行二手车估值的系统。

本发明解决其技术问题所采用的第一技术方案是：

一种利用大数据进行二手车估值的方法，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。

进一步，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；