汽车消费者购买意愿的决策树分类研究

Journal: Economics DOI: 10.12238/ej.v7i2.1354

张利青, 张毅

广东东软学院 信息管理与工程学院

Abstract

识别汽车消费者购买意愿能辅助有效预测汽车消费者的购买行为,构建基于决策树的汽车消费者购买意愿分类模型,有助于提高汽车消费者购买意愿的准确性。采用问卷调查获取638份数据,运用SPSS Modeler 18软件和C5.0决策树方法,利用特征选择识别关键预测变量,并建立汽车能源类型选择和汽车品牌类型选择的决策模型,研究结果显示:能源类型的分类准确性为86.85%,品牌类型的分类准确性为88.28%。

Keywords

决策树;汽车消费者;购买意愿;分类

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