【摘要】：當(dāng)今中國經(jīng)濟的發(fā)展已進入了新常態(tài),中國汽車的銷售增速也有所放緩。汽車經(jīng)銷商作為汽車銷售的重要渠道,但是,經(jīng)銷商企業(yè)普遍存在資金短缺、周轉(zhuǎn)困難等問題。車企為了緩解經(jīng)銷商的經(jīng)濟壓力,將根據(jù)經(jīng)銷商的經(jīng)營情況,授予其適當(dāng)?shù)男庞妙~度,然而,經(jīng)銷商和車企在相互合作的過程中還存在著信用缺失等問題,一些信用缺失的經(jīng)銷商使車企承受風(fēng)險。因此,對經(jīng)銷商進行信用評級,可以幫助提高經(jīng)銷商的信用水平,從而使經(jīng)銷商和車企的合作更加緊密,市場競爭力也會得到相應(yīng)的提高。論文在闡述信用評價方面的國內(nèi)外研究動態(tài)的基礎(chǔ)上,從汽車制造企業(yè)的角度出發(fā),以汽車經(jīng)銷商為研究對象,針對指標(biāo)評價體系中存在的主觀因素和評級模型進行分析與研究。最后,結(jié)合校企合作項目,通過具體案例證實了模型的有效性和可靠性。具體的研究內(nèi)容如下:(1)論文根據(jù)現(xiàn)有的信用指標(biāo)體系,結(jié)合經(jīng)銷商的特點,構(gòu)建了一套適用于車企對經(jīng)銷商的信用評級體系。首先,在對現(xiàn)有信用評級指標(biāo)體系進行分析探討的基礎(chǔ)上,基于現(xiàn)有的樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建了汽車經(jīng)銷商信用評級指標(biāo)體系。接著,對體系中的主觀數(shù)據(jù),如顧客滿意度指標(biāo),通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取數(shù)據(jù),并進行文本數(shù)據(jù)挖掘,通過對評論數(shù)據(jù)進行觀點傾向性分析,將定性的主觀數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更加直觀的定量數(shù)據(jù)。另外,對體系中的樣本數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法和過程進行了研究,為信用評級模型的建立奠定了基礎(chǔ)。(2)論文運用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對經(jīng)銷商進行了信用評分。在研究模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和建模流程的基礎(chǔ)上,結(jié)合車企對經(jīng)銷商的信用評級體系和樣本數(shù)據(jù),對信用模型進行仿真和優(yōu)化。通過與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行對比,其均方誤差較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下降了31.1%,并且它具有更好的泛化能力。(3)論文結(jié)合校企合作項目中的現(xiàn)狀與需求分析,運用項目團隊的企業(yè)信息化研究成果——億庫智能協(xié)同軟件開發(fā)平臺,對汽車經(jīng)銷商信用評級模型的信息化管理進行優(yōu)化和設(shè)計。優(yōu)化后的平臺能將經(jīng)銷商進行關(guān)聯(lián)管理,當(dāng)出現(xiàn)信用風(fēng)險時,能產(chǎn)生聯(lián)動效應(yīng)。論文研究實現(xiàn)了與實際應(yīng)用有效的結(jié)合。
【圖文】：

圖 3. 2 特征選取結(jié)果圖Fig 3. 2 Character selection result graph用的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在樣本處理和訓(xùn)練次數(shù)方面要求標(biāo)體系內(nèi)容中典型的內(nèi)涵并且數(shù)量精簡，一方面對每

當(dāng)調(diào)度器不存在任何的請求或者出現(xiàn)異常情況時，整個程序才會停止。通過測試，，本文利用 Scrapy 框架，成功爬取了 315 汽車投訴平臺所需的數(shù)據(jù)，并存入 Mysql 數(shù)據(jù)庫中，利用 SQLyog 可視化工具，對數(shù)據(jù)進行可視化管理。投訴數(shù)據(jù)如圖 3. 4 所示。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F426.471;TP391.1

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本文編號：2695591