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同济大学 硕士学位论文 DM技术在汽车竞争对手产品分析中的应用研究 姓名：杨絮 申请学位级别：硕士 专业：管理科学与工程 指导教师：刘杰 20050105 摘 要 汽车行业日趋激烈的竞争态势使企业面临比以往更加复杂的生存环境，企 业需要更及时更准确的了解市场需求、 消费者喜好和竞争对手的发展态势， 从而 为营销决策提供科学支持。 目前企业惯用的市 场调研方法虽然对了解市场需求起 着至关重要的作用， 但该方法也不可避免的带有主观性、 随机性等不足。 而汽车 行业竞争对手的产品层出不穷， 在为企业的生存和发展带来巨大压力的同时， 也 带来了新的契机， 竞争对手的产品特征及销售情况往往从一个侧面反映出了消费 者的喜好与需求。 通过分析竞争对手产品的价格、 装备特征以及销量数据， 从中 发现潜在的市场规律和顾客需求， 就可以减少营销决策中的不确定因素， 提高决 策的有效性。 本文以上汽大众汽车销售有限公司为背景， 提出在其已 有的业务系统基础 上通过应用数据挖掘技术分析汽车竞争对手的产品信息去了解竞争对手动态及 消费者需求， 旨 在为企业提供一种新的途径去了解市场， 提高决策支持的准确度。 本文在分析上汽大众业务系统及部分外部数据源的基础上结合数据挖掘理论的 思想论述了如何设计适合汽车营销数据挖掘应用需要的数据集市。 并以部分国内 乘用车的销售、 价格及装备数据为例论述了数据从源系统到数据集市的抽取、 转 换、加载过程的内 在逻辑及应用E T L 工具D a t a S t a g e 实现这一过程的具体方法。 在该数据集市上，本文针对不同目的论述了如何借助数据挖掘T具运用不 同的挖掘算法分析数据， 具体包括: 应用决策树算法分析竞争对手产品在不同 区域的销量， 建立决策树模型， 找出影响车型销量的关键因素， 这些因素可能包 括车型的价格， 级别， 装备配置情况等， 发现不同区域购车者偏好的差异。 该模 型同时可以用来预测在某一地区推出新车型后的销量情况。 应用聚类算法分析 众多上市车型在某一时间段内的平均销量及车型信息数据， 探索其中潜在的共同 特点。 应用时间序列算法根据某一车型的历史销量数据合理预测该车型的未来 近期销量。针对上述不同模型分析的结果木文对所得模式规则进行了 评估和分 析。 本文最后结合上述分析和研究针对数据挖掘技术在汽车竞争 对手产品分析 这一领域的应用做了总结和展望。 I 关键词 1 汽车，竞争刘 一 手， 决策树， 聚类， 时间序列 Ab s t r a c t T h e s t r o n g c o m p e t i t i v e s it u a t i o n o f t h e a u t o m o b i l e t r a d e m a k e s e n t e r p r i s e f a c e m o r e c o m p l i c a t e d l i v i n g e n v i r o n m e n t t h a n b e f o r e . E n t e r p r i s e s n e e d m o r e a c c u r a t e u n d e r s t a n d in g o f m a r k e t d e m a n d a n d t h e c o m p e t i t o r s d e v e l o p i n g s t a t e a s s o o n a s p o s s i b l e , t h e n o f f e r s c i e n t i f i c s u p p o r t f o r m a r k e t s t r a t e g y . A t p r e s e n t , m a r k e t s u r v e y p l a y s a n e s s e n t i a l r o l e f o r t h e e n t e r p r i s e u n d e r s t a n d i n g t h e m a r k e t d e m a n d , b u t t h i s m e t h o d i s i n e v i t a b l e t o h a v e s o m e s h o r t a g e s u c h a s s u b j e c t i v i t y , r a n d o m n e s s , e t c . A n d t h e a u t o m o b i l e c o m p e t i t o r s p r o d u c t s e m e r g e i n a n e n d l e s s s t r e a m , w h i l e b r i n g i n g e n o r m o u s p r e s s u r e t o t h e e x i s t e n c e a n d d e v e l o p m e n t o f e n t e r p r i s e s , h a v i n g b r o u g h t t h e n e w o p p o r t u n it y t o o , t h e c h a r a c t e r i s t i c a n d s a l e s s i t u a t i o n o f t h e c o m p e t i t o r s p r o d u c t s o f t e n r e fl e c t c o n s u m e r s t a s t e a n d d e m a n d f r o m a s i d e . T h r o u g h a n a l y z i n g t h e p r i c e , e q u i p m e n t c h a r a c t e r i s t i c a n d s a l e s v o l u m e d a t a o f c o m p e t i t o r s p r o d u c t s , f i n d p o t e n t i a l m a r k e t l a w a n d c u s t o m e r d e m a n d f r o m i t , c a n r e d u c e t h e r i s k o f d e c i s i o n m a k i n g . T h e p a p e r p u t s f o r w a r d a m e t h o d t o u s e d a t a m i n i n g t e c h n o l o g y t o a n a l y z e t h e i n f o r m a t i o n o f a u t o c o m p e t i t i v e p r o d u c t s b a s e d o n t h e O L T P s y s t e m o f S h a n g h a i S A I C - V o l k s w a g e n S a l e s C c ， L t d . I n t h i s w a y , e n t e r p r i s e s c a n u n d e r s t a n d t h e s t a t e o f c o m p e t i t o r a n d t h e d e m a n d o f c u s t o m e r b e t t e r a n d m a k e m o r e a c c u r a t e d e c i s i o n s u p p o rt . C o m b i n i n g t h e t h o u g h t o # d a t a m i n i n g t h e o r y a n d t h e a n a l y s i s o f O L T P s y s t e m a n d s o m e d a t a s o u r c e o u t o f e n t e r p r i s e , t h e p a p e r d i s c u s s e s h o w t o d e s i g n t h e s u i t a b l e d a t a m a r t f o r d a t a m i n i n g o f a u t o m o b i l e s a le s , i n c l u d i n g t h e l o g i c o f e x t r a c t i o n , t r a n s f o r m , l o a d p r o c e s s f r o m s o u r c e s y s t e m t o d e s t i n a t i o n a n d t h e s p e c i f i c m e t h o d t o d o t h i s b y u s i n g D a t a S t a g e , o n e o f E T L t o o l s . B a s e d o n t h i s d a t a m a r t , t h e p a p e r h a s d i s c u s s e d h o w t o u s e d i ff e r e n t a l g o r it h m s t o a n a l y z e d a t a i n v i r t u e o f t o o l o f d a t a m i n i n g , i n c l u d in g t h r e e p a r t s . F i r s t p a r t , u s i n g t h e d e c i s i o n t r e e a l g o r i t h m a n a l y z e s t h e s a le s v o l u m e o f c o m p e t i t o r s p r o d u c t s i n d i ff e r e n t r e g i o n , s e t t i n g u p t h e d e c i s i o n t r e e m o d e l , fi n d o u t t h e k e y f a c t o r s o f i n fl u e n c i n g t h e s a l e s v o l u m e ; t h e s e f a c t o r s m a y i n c l u d e t h e p r i c e , f i g u r e a n d e q u i p m e n t o f t h e a u t o m o b i l e . U s i n g t h i s m o d e l c a n a l s o p r e d i c t s a le s t r e n d o f n e w a u t o m o b i l e in a c e r t a i n a r e a . S e c o n d p a r t , u s i n g c l u s t e r s a l g o r i t h m a n a l y z e s t h e a v e r a g e s a l e s v o l u m e a n d o t h e r i n f o r m a t i o n o f d i ff e r e n t a u t o m o b i l e w it h i n a c e r ta i n t i m e s l o t , t r y t o f i n d t h e p o t e n t i a l c o m m o n c h a r a c t e r i s t i c a m o n g t h e m . T h i r d p a r t , u s i n g t h e t i m e s e q u e n c e a l g o r it h m p r e d ic t s t h e s a l e s v o l u m e o f t h e c e r t a i n a u t o m o b i l e i n s h o r tt e r m a c c o r d i n g o f t h e s e p a t t e r n s t o t h e h i s t o r i c a l s a l e s v o l u me d a t a o f i t . T h e a s s e s s a n d a n d mo d e l s a r e a l s o i n c l u d e d T h e p a p e r g i v e s a s u m m a r y a n d p r o s p e c t a b o u t d a t a fi e l d a c c o r d i n g t o t h e a b o v e d i s c u s s i o n a n d r e s e a r c h a t l a s t mi n i n ga p p l i c a t i o n in th i s K e y Wo r d s A u t o m o b i l e , C o m p e t i t o r , D e c i s i o n T r e e , C lu s t e r , T i m e S e q u e n c e 声明 本人郑重声明: 本论文是在导师的指导下， 独立进行研究工作所取 得的成果， 撰写成博士/ 硕士学位论 文“ D M技术在汽车竞争对手产品 分析中的应用研究” 。除论文中已 经注明引用的内 容外， 对论文的 研 究做出重要贡献的个人和集体， 均己在文中以明确方式标明。 木论文 中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体己经公开发表或未公 开发表的成果。 本声明的法律责任由本人承担。 学 位 论 文 作 者 签 名 : 和 鸯 S 年 I月 斗日 D M技术在汽车竞争对手产品分 析中的应用研究 同济大学a 1f 学位论文 第一章 绪论 9 . ，论文背景介绍 随着中国加入W T ( ) 和汽车产品关税的逐步下调，汽车市场的开放性和竞争性日 益加强。国产轿车不仅面临国内竞争的压力，同时由于国外汽车厂商普遍看好中国 汽车市场的消费潜力， 进口 轿车加速进入国内市场， 在汽车产品、销售、 售后服务、 汽车金融等方面也和国内汽车公司展开激烈竞争。另一方面，技术的快速发展，汽 车产品的开发周期缩短，厂家不断的推陈出新以 提高自 身竟争力。上海上汽大众汽 车销售有限公司 ( 以下简称上 汽大众) 负责上海大众生产的全系列轿车产品在全国 的 营销服务， 是位居中国 轿车贸易服务领域首位的企业。 公司拥有员76 0 0 余人， 在中国范围内 建立了2 4 个地区销售服务中 心， 拥有遍布全国各地的5 0 0 多家经销商和 4 8 0 家特约维修站。 这一目 前在国内 最为完善的轿车销售和售后服务网络， 每天为近 两百万上海大众用户提供服务。为了更好的了解市场行情，稳固上海大众的市场份 额，上汽大众己经建立了市场产品信息分析系统用来存储和分析竞争对手及其产品 的各类数据， 该系统可以根据用户需求显示厂商、 品牌信息， 各车型的装备配置 ( 包 括图片)，价格、销量的月度走势图，以及不同车型装备的相互对比等。 1 . 2问题的提出 汽车行业竞争对手的产品层出不穷， 在为企业的生存和发展带来巨 大压力的同 时， 也带来了新的契机。竞争对手的产品特征及销售情况往往从一个侧面反映出了 消费者的喜好与需求。菲利普. 科特勒曾说:“ 营销的目的就是使推销成为多余，营 销的目 的在于深刻地理解和了 解顾客，从而使产品 和服务完全适合顾客地需要而形 成产品 地自 我推销”。如果能够分 析竟争 对手产品的价格、 装备特征以 及销量数据， 从中发现潜在的市场规律和顾客需求，就可以 减少营销决策中的不确定因素，提高 决策的有效性。目前，企业对竞争对手产品的分析，只局限在价格、技术参数以及 装备的对比方面，通过对比会发现本企业产品和对手产品的差异，但企业无法对这 些差异做进一步的分析，即消费者对哪些差异敏感，哪些装备是必需的，以及应当 选择哪些装备进行对比等等。这些分析需要建立在大量的数据之上，才可能反映出 实际的规律，但巨大的数据量往往使人望而生畏、无从下手，数据挖掘技术的出 现 使这一设想的实现成为可能。本文将从汽车营销的实际出发， 探讨如何依据数据挖 掘的需要进行数据建模，设 计适合数据挖掘的数据集市 ( D a t a M a r t 7， 并完成数据 从源系统到D a t a M a r 、 的集成、转换、清理，合理的选择挖掘算法进行分析，发现其 第 t页 D M技术在汽车竞争对手产品分 析中的应用研究 同济大学a 1f 学位论文 第一章 绪论 9 . ，论文背景介绍 随着中国加入W T ( ) 和汽车产品关税的逐步下调，汽车市场的开放性和竞争性日 益加强。国产轿车不仅面临国内竞争的压力，同时由于国外汽车厂商普遍看好中国 汽车市场的消费潜力， 进口 轿车加速进入国内市场， 在汽车产品、销售、 售后服务、 汽车金融等方面也和国内汽车公司展开激烈竞争。另一方面，技术的快速发展，汽 车产品的开发周期缩短，厂家不断的推陈出新以 提高自 身竟争力。上海上汽大众汽 车销售有限公司 ( 以下简称上 汽大众) 负责上海大众生产的全系列轿车产品在全国 的 营销服务， 是位居中国 轿车贸易服务领域首位的企业。 公司拥有员76 0 0 余人， 在中国范围内 建立了2 4 个地区销售服务中 心， 拥有遍布全国各地的5 0 0 多家经销商和 4 8 0 家特约维修站。 这一目 前在国内 最为完善的轿车销售和售后服务网络， 每天为近 两百万上海大众用户提供服务。为了更好的了解市场行情，稳固上海大众的市场份 额，上汽大众己经建立了市场产品信息分析系统用来存储和分析竞争对手及其产品 的各类数据， 该系统可以根据用户需求显示厂商、 品牌信息， 各车型的装备配置 ( 包 括图片)，价格、销量的月度走势图，以及不同车型装备的相互对比等。 1 . 2问题的提出 汽车行业竞争对手的产品层出不穷， 在为企业的生存和发展带来巨 大压力的同 时， 也带来了新的契机。竞争对手的产品特征及销售情况往往从一个侧面反映出了 消费者的喜好与需求。菲利普. 科特勒曾说:“ 营销的目的就是使推销成为多余，营 销的目 的在于深刻地理解和了 解顾客，从而使产品 和服务完全适合顾客地需要而形 成产品 地自 我推销”。如果能够分 析竟争 对手产品的价格、 装备特征以 及销量数据， 从中发现潜在的市场规律和顾客需求，就可以 减少营销决策中的不确定因素，提高 决策的有效性。目前，企业对竞争对手产品的分析，只局限在价格、技术参数以及 装备的对比方面，通过对比会发现本企业产品和对手产品的差异，但企业无法对这 些差异做进一步的分析，即消费者对哪些差异敏感，哪些装备是必需的，以及应当 选择哪些装备进行对比等等。这些分析需要建立在大量的数据之上，才可能反映出 实际的规律，但巨大的数据量往往使人望而生畏、无从下手，数据挖掘技术的出 现 使这一设想的实现成为可能。本文将从汽车营销的实际出发， 探讨如何依据数据挖 掘的需要进行数据建模，设 计适合数据挖掘的数据集市 ( D a t a M a r t 7， 并完成数据 从源系统到D a t a M a r 、 的集成、转换、清理，合理的选择挖掘算法进行分析，发现其 第 t页 D M技术在汽车竞争对千产品分析中的应用研究 同济人学4 11 士学位论文 中潜在的模式和规律，为企业制定营销策略特别是新车型的导入提供支持。具体需 要研究的问题如下: ( 1 )如何通过分析竞争对手产品在不同区域的销量，找出影响车型销量的关 键因素，这些因素可能包括车型的价格，级别，装备配置情况等，挖掘不同区域购 车者偏好的差异。 ( 2 )如何通过分析竞争对手产品在某个特定地区的销量数据来预测在该地区 推出新车型后的销量情况。 ( 3 ) 探索在众多上市车型的销量及车型信息数据中找到潜在共同特点的方法。 ( 4 )如何通过原有车型的历史销量数据合理预测该车型的未来销量。 1 . 2 国内外应用研究现状 数据挖掘从八十年代提出到现在， 不过短短二十年时间， 但其在国 外的应用己 非常广泛，不仅用于科研领域，在商业领域的应用也 毫不逊色，尤其是用于银行、 电信、保险，交通、零售( 如超级市场) 等领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题 包括: 数据库营销( D a t a b a s e M a r k e t i n g ) , 客户群体划分( C u s t o m e r S e g m e n t a t i o n 传统 的统计学回归法在数据挖掘中的应用: 数据挖掘与数据库的紧密结合。 在应用方面包 括: 数据挖掘商业软件工具不断产生和完善， 注重建立解决问题的整体系统，而不是 孤立的过程。用户主要集中在大型银行、保险公司、电信公司和销售业。国外很多 计算机公司非常重视数据挖掘的开发应用， I B M 和微软都成立了 相应的研究中 心进行 这方面的工作，此外，一些公司的相关软件也开始在国内销售，美国赛仕软件研究 所( S A S工 n s t i t u t e工 n c . ) S A S 软件的业务领域遍及金融、电信、 政府、 制造、能源、 交通、环保、制药等各个行业。相继成立了北京、上海及广州办事处，建立了完善 的销售和服务体系。S A S软件以其强大的数据管理能力、全面的统计方法、高精度 的计算以 及独特的多平台自 适应技术，被国内外许多学者誉为权威的优秀统计软件 包。又如S P S S 自1 9 8 8 年进入中国，目 前已被广泛应用于通讯、医疗、银行、证券、 保险、 制造、 商业、 市场研究、 科研、 教育等多个领域和行业。 S P S S 公司推出的 S P S S / P C +大受市场欢迎， 从而确立了个人用户市场第一的地位。 目 前主要以 W i n d o w s 为平台。 同时 该公司推行本土化战略，目 前己 推出 9 个语种版本。 曾在我国 流行的是3 . 。 和4 . 0 版。 最新的1 0 . 0 版采用D A A ( D i s t r i b u t e d A n a l y s i s A r c h i t e c t u r e ，分布式分析系 第 2页 D M技术在汽车竞争对千产品分析中的应用研究 同济人学4 11 士学位论文 中潜在的模式和规律，为企业制定营销策略特别是新车型的导入提供支持。具体需 要研究的问题如下: ( 1 )如何通过分析竞争对手产品在不同区域的销量，找出影响车型销量的关 键因素，这些因素可能包括车型的价格，级别，装备配置情况等，挖掘不同区域购 车者偏好的差异。 ( 2 )如何通过分析竞争对手产品在某个特定地区的销量数据来预测在该地区 推出新车型后的销量情况。 ( 3 ) 探索在众多上市车型的销量及车型信息数据中找到潜在共同特点的方法。 ( 4 )如何通过原有车型的历史销量数据合理预测该车型的未来销量。 1 . 2 国内外应用研究现状 数据挖掘从八十年代提出到现在， 不过短短二十年时间， 但其在国 外的应用己 非常广泛，不仅用于科研领域，在商业领域的应用也 毫不逊色，尤其是用于银行、 电信、保险，交通、零售( 如超级市场) 等领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题 包括: 数据库营销( D a t a b a s e M a r k e t i n g ) , 客户群体划分( C u s t o m e r S e g m e n t a t i o n 传统 的统计学回归法在数据挖掘中的应用: 数据挖掘与数据库的紧密结合。 在应用方面包 括: 数据挖掘商业软件工具不断产生和完善， 注重建立解决问题的整体系统，而不是 孤立的过程。用户主要集中在大型银行、保险公司、电信公司和销售业。国外很多 计算机公司非常重视数据挖掘的开发应用， I B M 和微软都成立了 相应的研究中 心进行 这方面的工作，此外，一些公司的相关软件也开始在国内销售，美国赛仕软件研究 所( S A S工 n s t i t u t e工 n c . ) S A S 软件的业务领域遍及金融、电信、 政府、 制造、能源、 交通、环保、制药等各个行业。相继成立了北京、上海及广州办事处，建立了完善 的销售和服务体系。S A S软件以其强大的数据管理能力、全面的统计方法、高精度 的计算以 及独特的多平台自 适应技术，被国内外许多学者誉为权威的优秀统计软件 包。又如S P S S 自1 9 8 8 年进入中国，目 前已被广泛应用于通讯、医疗、银行、证券、 保险、 制造、 商业、 市场研究、 科研、 教育等多个领域和行业。 S P S S 公司推出的 S P S S / P C +大受市场欢迎， 从而确立了个人用户市场第一的地位。 目 前主要以 W i n d o w s 为平台。 同时 该公司推行本土化战略，目 前己 推出 9 个语种版本。 曾在我国 流行的是3 . 。 和4 . 0 版。 最新的1 0 . 0 版采用D A A ( D i s t r i b u t e d A n a l y s i s A r c h i t e c t u r e ，分布式分析系 第 2页 D M技术在汽车竞争对手产品分析中的 应用研究 同济大学l iy j - i : 学位论文 统) 技术， 全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和1 3T M L 格式报告， 领先于诸多 竞争对手。 与国外相比，国内对数据挖掘的研究稍晚， 没有形成整体力量。目 前，国内的 许多科研单位和高等院校竞相开展知识发现的基础理论及其应用研究，这些单位包 括清华大学、中科院计算技术研究所、空军第三研究所、海军装备论证中心等。其 中，北京系统工程研究所对模糊方法在知识发现中的应用进行了较深入的研究，北 京大学也在开展对数据立方体代数的研究，华中理工大学、复旦大学、浙江大学、 中国科技大学、中科院数学研究所、吉林大学等单位开展了对关联规则挖掘算法的 优化和改造;南京大学、四川联合大学和上海交通大学等单位探讨、研究了非结构 化数据的知识发现以及W e b 数据挖掘。 国内数据挖掘技术的应用发展非常迅速，己经出现了在医学、销售、 金融等领 域的诸多新应用，如由第四军医大学卫生统计教研室N O S A 工作组开发的N O S A( 非典 型数据统计分析系统)， 覆盖了 绝大部分常用统计方法，嵌入了当代数据处理技术， 能满足从事医学研究人员处理数据的需要，是医学各专业研究生、本科生统计教学 的优秀课件。N O S A 采用广义线性模型建模作为核心算法，因此广泛用于一般线性、 对数线性、L o g i s t i c , P r o b i t 等模型。致力于数据挖掘的信息技术公司也在日 益增 多，如上海复旦德门软件有限公司是复旦大学所属校产高科技企业，专业从事计算 机软件研发、生产、销售和服务，同时还进行信息化工程规划、咨询和项目承包。 该公司致力于数据分析软件的开发，并为管理层客户提供科学决策的I T 解决方案。 目 前，公司己推出 “ 天眼” 智能系列产品: “ 数据挖掘工具集D M i n e r , “ 客户智能分析 平C I A S ,同时还提供了“ 数据仓库实施方案， ， 和“ 企业信息化实施方案” 等。上海康时 信息系统有限公司是国家认定民营高新科技的软件企业，多项产品获得国家软件著 作权。数据仓库及数据挖掘为该公司的主流产品方向。 此外，北京赛迪数据有限公 司能够为客户提供从项目 规划、 解决方案、平台建设、内容管理、数据挖掘、数据 外包到知识管理的专业的现代信息管理服务，服务对象既涵盖金融、电信、电子、 能源、交通、传媒、咨询、科研、教育行业等领域的客户，又包括各级政府主管部 门。 赛迪公司推出了企业竞争情报系统 ( C 工 S ) 与知识管理系统 ( K M S )， 是集信息 自 动收集、挖掘、分类、聚类、集成等为一体的智能化企业信息管理系统，是优化 企业信息资源管理的有力:r _ 具。体现了企业内部资源和外部资源整合的思想。 C 工 S 用 贝叶斯概率理论和香农信息论两种尖端数学理论，实现智能化、全自 动自 然语一言 查 询功能， 提高获取信息和知识的精确性和及时性，为企业决策提供科学依据。 为了学术交流和资源共享， 我国建立了关于数据挖掘的网站论坛， 如数据挖掘 i n C h i n a ( 清华A I L I N U X h t t p : I / a i l i n u x . m l . o r g l - 数据挖掘) 、中山国际( h t t p: / / 2 0 2 . 9 6 . 1 8 9 A8 1 数据挖掘八n d e x . h t m l ) 和沈阳 S Y N E T ( h t t p : / / 2 0 2 . 1 1 2 . 2 9 . 3 5 / 数据 挖掘) ， 商业技术智能论坛h t t p : / / f r e e w a l k , i n f o / l u n t a n / 等， 这些网站和论坛可以 第 3Y e l D M技术在汽车竞争对乎产品分析中的应用研究同济大学顿十学位论文 将国外关于数据挖掘的最新情况介绍给国内同行，同时也为国内 研究人员提供交流 的机会和渠道。 综上述， 数据挖掘目 前的应用较为广泛， 涉及通讯、医疗、 银行、 证券、 保险、 零售等诸多领域， 但该 技术在汽车行业的应用才刚刚起步，有待进一步的探索和研 究。 1 . 3 本文的主要研究内容与研究方法 本课题将在研究数据挖掘理论及竟争产品分析策略的基础上， 以上汽大众的业 务系统市场产品信息分析系统及部分外部数据源具体包括2 0 0 3 年1 - 1 2 月份全国 乘用车的价格、销量、装备数据等为 “ 原料”，以 本文1 . 2 中所提问题为导向，探讨 如何针对数据挖掘应用进行数据建模及源数据到该模型的E T L 过程，运用决策树、聚 类及时间 序列算法针对不同目 的分析数据，尝试从中发现潜在的模式和规则，并针 对模型及所得模式规则进行评估和分析。具体研究思路如图1 - 1 所示: 论文背景介绍 提出问题相关文献阅读分析 数据挖掘应用分析研究 业务系统及外部数据分析 设计构建数据挖掘所需的 决策树在分析预测 区域销量中的应用 聚类在竟争对手产品 特征分析中的应用 时间序列在销量 预测中的应用 总结与展望 图 1 一 t 论文研究思路 第 4页 D M技术在汽车竞争对乎产品分析中的应用研究同济大学顿十学位论文 将国外关于数据挖掘的最新情况介绍给国内同行，同时也为国内 研究人员提供交流 的机会和渠道。 综上述， 数据挖掘目 前的应用较为广泛， 涉及通讯、医疗、 银行、 证券、 保险、 零售等诸多领域， 但该 技术在汽车行业的应用才刚刚起步，有待进一步的探索和研 究。 1 . 3 本文的主要研究内容与研究方法 本课题将在研究数据挖掘理论及竟争产品分析策略的基础上， 以上汽大众的业 务系统市场产品信息分析系统及部分外部数据源具体包括2 0 0 3 年1 - 1 2 月份全国 乘用车的价格、销量、装备数据等为 “ 原料”，以 本文1 . 2 中所提问题为导向，探讨 如何针对数据挖掘应用进行数据建模及源数据到该模型的E T L 过程，运用决策树、聚 类及时间 序列算法针对不同目 的分析数据，尝试从中发现潜在的模式和规则，并针 对模型及所得模式规则进行评估和分析。具体研究思路如图1 - 1 所示: 论文背景介绍 提出问题相关文献阅读分析 数据挖掘应用分析研究 业务系统及外部数据分析 设计构建数据挖掘所需的 决策树在分析预测 区域销量中的应用 聚类在竟争对手产品 特征分析中的应用 时间序列在销量 预测中的应用 总结与展望 图 1 一 t 论文研究思路 第 4页 D M技术在汽车竟争对手产品分析中的 应用研究 同济大学硕十 学位论文 第二章 文献综述 随着科学技术的发展和生产力的提高， 社会生产供给能力持续增长， 社会经济 告别短缺，市场供求矛盾的主要方面由生产供应转为消费需求，生产供应演变成供 给竞争。在这种环境中，具有竞争优势的企业才能成为满足市场需求的实际供应商， 才能活得经营绩效。 供应竞争促成了营销学科的发展， 也改变了以往以需求为主的市场分析内容组 合，国内外实践表明，消费需求是市场分析的基础和营销活动的对象，供应竞争则 是市场分析的关键和取得经营绩效的唯一途径。因此，竞争对手的分析逐渐引起了 企业以及国内外学者的重视。 2 . 1 对竞争对手的认识 “ 商场如战场” 的描述将竞争激烈的市场环境比作硝烟弥漫的战场。 孙子兵 法原本是中国兵家战略思想的著作，却被译成十几种文字在世界各国广泛流传， 成为商家进行市场竞争的指导理论，这恐怕是孙子也没有预料到的。从中也可以 看 到这种思想的影响力之大。的确，企业要想在激烈的竞争中立于不败之地，必须像 在战场上一样制定正确的营销战略与策略。 营销与战争之间存在这惊人的相似之处， 二者所面临的外部环境同样具有复杂、多变、残酷、对抗等不确定的环境特征。在 这种博弈环境下，不论是军事还是营销都面临着一个共同的生存课题:即如何捕捉 稍纵即逝的市场机会，规避环境威胁进而求得自身的生存和发展，这种将营销和战 争进行类比的思想很容易使企业将注意力集中在如何战胜竞争对手争夺市场份额以 及防止竞争对手进入上，似乎竞争对手就是敌人，必须消灭掉。如美国的两位经营 学专 家保罗 . 索尔燮、 托马 斯. 弗里德曼 就曾 在 企业竞争战略( !一 i f e a n d D e a t h o n t h e C o r p o r a t e B a t t l e f i e l d )中 指出: 企 业处 于的 市 场环境就 跟大多 数其他战场一 样，“ 烟雾迷漫，枪炮声不绝于耳， 参战的公司以 及冷眼旁观的社会大众，全都搞 不清方向”。然而这种思想在强调营销与战争相似的同时却忽略了营销与战争的差 异:军事战争寻求的是 “ 打击敌人。保存自己”，这一军事战争的基本准则也正是 军事战争的精髓之所在。而营销以 满足服务对象的需求为中心，以提高竞争力为导 向，打击对手只是手段之一，营销中的竞争对手不一定是敌人，此外营销可以通过 差异化策略让竞争性企业各有空间， 而不是军事战争敌我双方之间你死我活的关系。 著名的迈克尔 波特教授在 竞争优势一书中指出:虽然竞争对手的确可能构成 “ 威胁”， 但在许多产业中，合作的竞争对手能够加强而不是削弱企业的竞争地位， 合适的竞争对手的存在可以增加企业的持久竞争优势，能够带来许多战略上好处。 第 5页 D M技术在汽车竟争对手产品分析中的 应用研究 同济大学硕十 学位论文 第二章 文献综述 随着科学技术的发展和生产力的提高， 社会生产供给能力持续增长， 社会经济 告别短缺，市场供求矛盾的主要方面由生产供应转为消费需求，生产供应演变成供 给竞争。在这种环境中，具有竞争优势的企业才能成为满足市场需求的实际供应商， 才能活得经营绩效。 供应竞争促成了营销学科的发展， 也改变了以往以需求为主的市场分析内容组 合，国内外实践表明，消费需求是市场分析的基础和营销活动的对象，供应竞争则 是市场分析的关键和取得经营绩效的唯一途径。因此，竞争对手的分析逐渐引起了 企业以及国内外学者的重视。 2 . 1 对竞争对手的认识 “ 商场如战场” 的描述将竞争激烈的市场环境比作硝烟弥漫的战场。 孙子兵 法原本是中国兵家战略思想的著作，却被译成十几种文字在世界各国广泛流传， 成为商家进行市场竞争的指导理论，这恐怕是孙子也没有预料到的。从中也可以 看 到这种思想的影响力之大。的确，企业要想在激烈的竞争中立于不败之地，必须像 在战场上一样制定正确的营销战略与策略。 营销与战争之间存在这惊人的相似之处， 二者所面临的外部环境同样具有复杂、多变、残酷、对抗等不确定的环境特征。在 这种博弈环境下，不论是军事还是营销都面临着一个共同的生存课题:即如何捕捉 稍纵即逝的市场机会，规避环境威胁进而求得自身的生存和发展，这种将营销和战 争进行类比的思想很容易使企业将注意力集中在如何战胜竞争对手争夺市场份额以 及防止竞争对手进入上，似乎竞争对手就是敌人，必须消灭掉。如美国的两位经营 学专 家保罗 . 索尔燮、 托马 斯. 弗里德曼 就曾 在 企业竞争战略( !一 i f e a n d D e a t h o n t h e C o r p o r a t e B a t t l e f i e l d )中 指出: 企 业处 于的 市 场环境就 跟大多 数其他战场一 样，“ 烟雾迷漫，枪炮声不绝于耳， 参战的公司以 及冷眼旁观的社会大众，全都搞 不清方向”。然而这种思想在强调营销与战争相似的同时却忽略了营销与战争的差 异:军事战争寻求的是 “ 打击敌人。保存自己”，这一军事战争的基本准则也正是 军事战争的精髓之所在。而营销以 满足服务对象的需求为中心，以提高竞争力为导 向，打击对手只是手段之一，营销中的竞争对手不一定是敌人，此外营销可以通过 差异化策略让竞争性企业各有空间， 而不是军事战争敌我双方之间你死我活的关系。 著名的迈克尔 波特教授在 竞争优势一书中指出:虽然竞争对手的确可能构成 “ 威胁”， 但在许多产业中，合作的竞争对手能够加强而不是削弱企业的竞争地位， 合适的竞争对手的存在可以增加企业的持久竞争优势，能够带来许多战略上好处。 第 5页 D M技术在汽车竞争对于产品分析中的应用研究 同济大学硕上学位论文 例如将竞争对手作为比较标准能够提高企业自 身差异化的能力。没有竞争对手时， 顾客可能比较难以看到企业创造的价值，因此就可能对价格和服务更为敏感。结果 是顾客可能在价格、服务和产品质量上拼命地讨价还价，然而有竞争对手的产品成 为衡量相对性能的参照，使得企业可以更具有说服力证明其优势性。此外，企业可 以借鉴竞争对手营销策略的聪明之处，也可以从竞争对手失败的案例中汲取教训， 从而减少自 身在制定营销策略的风险。 故而， 应当从正反两个方面来看待竞争对手，既能看到竞争对手对企业有利的 一面，充分利用从竞争对手那里获取的各类信息，也不忽视竞争对手对企业构成的 威胁。 2 . 2 分析竞争对手的意义 在当今经济全球化的市场经济条件下， 竞争愈演愈烈，企业欲生存发展， 采取 有效的竞争战略，了解企业所在行业和市场以及参与竞争的对手，是企业经营者们 必须考虑的重要课题，以提高每一步决策成功的把握。因此，竞争对手分析成为企 业制定竞争战略中必不可少的组成部分。竞争对手分析指对竞争对手的长远目 标、 假设、现行战略、能力的综合分析，主要功能应包括:竞争对手的档案管理、竞争 对手的产品分析、 竞争对手的销售策略分析、 本企业市场竞争能力分析等。通过 对竞争对手的分析，企业可以减少经营和投资的决策风险，提高应对和打击竞争对 手的能力，使自己在整个行业竞争中处于有利的或合适的位置上，而不至于被动挨 打， 在恰当的时机还可以 采取积极的竞争策略。 戴夫. 弗朗西斯在 竟争战略进阶一书中指出分析竞争对乎有四个益处: 得到同 行业的比 较基准 ( 详细地把自 己与类似企业比 较，从而找出自 己的 优缺点) 得到不断学习的机会 ( 对手是最好的老师) 不断确定自己的位置 ( 了解对手的 战略有助于你选择竞争手段) 寻找机遇和识破威胁 ( 对手的行动既对你形成威胁， 也为你创造机会)。 2 . 3 竞争对手分析的一般方法 从总体上讲， 企业对竞争对手的分析， 大体包括以 下儿个方面: 确认公司的 竞争对手。广义而言，公司可将制造相同产品或同级产品的公司都视为竞争对手。 确认竞争对手的目 标。竞争对手在市场里找寻什么?竞争对手行为的驱动力是什 么?此外还必须考虑竞争对手在利润目 标以外的目 标，以及竞争对手的目 标组合， 并注意竞争对手用于攻击不同产品/ 市场细分区域的目 标。 确定竟争对手的战略。 公司战略与其他公司的战略越相似，公司之间的竞争越激烈。在多数行业里，竞争 对手可以分成几个追求不同战略的群体。战略性群体即在某一行业里采取相同或类 第 6页 D M技术在汽车竞争对于产品分析中的应用研究 同济大学硕上学位论文 例如将竞争对手作为比较标准能够提高企业自 身差异化的能力。没有竞争对手时， 顾客可能比较难以看到企业创造的价值，因此就可能对价格和服务更为敏感。结果 是顾客可能在价格、服务和产品质量上拼命地讨价还价，然而有竞争对手的产品成 为衡量相对性能的参照，使得企业可以更具有说服力证明其优势性。此外，企业可 以借鉴竞争对手营销策略的聪明之处，也可以从竞争对手失败的案例中汲取教训， 从而减少自 身在制定营销策略的风险。 故而， 应当从正反两个方面来看待竞争对手，既能看到竞争对手对企业有利的 一面，充分利用从竞争对手那里获取的各类信息，也不忽视竞争对手对企业构成的 威胁。 2 . 2 分析竞争对手的意义 在当今经济全球化的市场经济条件下， 竞争愈演愈烈，企业欲生存发展， 采取 有效的竞争战略，了解企业所在行业和市场以及参与竞争的对手，是企业经