"本文是2021年华数杯竞赛的C题获奖论文,主要探讨了电动汽车目标客户的销售策略。作者运用层次分析法、决策树、皮尔逊相关性及BP神经网络等数学建模技术,通过MATLAB、Python、SPSS和Excel等工具进行了数据分析和模型构建,旨在为电动汽车企业提升销量提供策略建议。" 在这篇论文中,作者首先针对电动汽车市场进行了深入研究。在数据预处理阶段,剔除了异常值和不符合实际的数据,然后利用决策树模型填充缺失值,确保数据的完整性。接着,借助SPSS进行了描述性统计分析,通过MATLAB计算出各汽车指标的权重,构建层次分析模型,评估了不同品牌电动汽车客户的满意度。结果显示,合资品牌的客户满意度相对较高。 在第二部分,作者探索了影响客户购买意愿的因素。利用SPSS计算了各种个人因素与购买意愿之间的相关性,发现电池性能、经济性、城市居住年限、居住区域、职业、家庭及个人年收入等是关键影响因素。这些因素对于不同品牌电动汽车的销售策略制定至关重要。 在预测问题上,作者运用了BP神经网络来预测目标客户的购买情况。然而,初始模型的预测结果波动较大且与实际不符。为解决这一问题,作者采用了粒子群算法对BP神经网络进行优化,优化后的模型预测准确率提高到80%以上,且对输入数据变化的敏感度降低,提升了模型的稳定性。论文提供了目标客户购买情况的预测序列,为企业制定针对性的销售策略提供了数据支持。 在最后一部分,针对未购买电动汽车的客户,论文提出了实施新的销售策略。通过对这部分客户的行为分析,可以制定更精准的营销方案,以提高转化率并最大化经济效益。这可能包括定制化的促销活动、提供更具吸引力的产品特性或者优化售后服务,以满足不同客户群体的需求。 这篇论文通过多方法的数学建模和数据分析,为电动汽车企业的销售策略提供了科学依据,展示了数学在解决实际问题中的应用价值,具有很高的实践指导意义。
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