基于大数据统计模型的二手车估值“公正估3.0”邀你来体验

随着经济的不断发展和技术的持续进步，汽车的拥有量呈高位增长。预计到2023年，中国汽车保有量将达到4.53亿辆。2023年中国汽车市场的车型结构也正在发生变化，消费者对新能源汽车的使用也越来越普遍，预计到2023年，新能源汽车的保有量将达到1.62亿辆，占比将超过总保有量的35.9％[1]。

2020年、2021年和2022年，全国二手车交易总量分别为1434.14万辆、1758.51万辆和1602.78万辆[2]，汽车数据量呈爆炸式增长，如何有效地利用这些数据成为了行业共同关注的问题。

一直以来，二手车估值是二手车交易过程中的关键环节，特别是新政策实施之后，它对二手车的定价、开票更具指导意义！

二手车估值的应用也是十分广泛的，贯穿于汽车的全生命周期，从主机厂定价、销售、置换、交易、认证、金融、保险、租赁、资产评估等各个环节。以交易为例，二手车作为大宗非标商品，具有“一车一况一城一时一人一价”的特点，可见影响二手车残值的因素是多样性和不确定性的，因此，二手车的精准估值面临着诸多挑战！

大数据统计模型是指利用大数据技术和统计学方法，对海量数据进行分析和挖掘，从中提取有价值的信息和规律，为决策提供支持和指导。大数据统计模型的引入，为汽车数据分析和决策提供了新的思路和方法。

大数据统计模型的核心是数据挖掘和机器学习。公正估研发团队正采用数据挖掘的方法，从大量的二手车历史交易数据中发现隐藏的模式和关系，对二手残值进行预测和决策。通过机器学习让计算机通过学习二手车历史交易数据中的规律和特征，自动提取有影响二手车残值的信息和知识。这两种方法结合起来，针对汽车各个品牌车型，构建出多种复杂的统计模型，用于解决二手车估价的难题，提高了二手车估值的准确度与可信度。

“公正估3.0”是本研发团队新推出的一项专门赋能车商和普通消费者的二手车估价工具，以“精准”求“公正”，旨在为二手车卖家、买家提供较公正、公平、参考度高的估价服务，同时，提高行业二手车的价格透明度。

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