重庆首用大数据详解本埠汽车消费K线图
今年车市将再现“九月奇迹”
重庆首用大数据详解本埠汽车消费K线图
3月31日,国际汽车交易博览会(简称车交会)组委会,依据重庆日报报业集团数据中心的“重庆市车辆上牌数据”研究推出了重庆首份《乘用车市场解读报告》。报告显示,“金九银十”不只是约定俗成的车市术语,更是对汽车消费涨跌趋势的一次规律性总结。参照这个规律,预计今年9月车市将继续上演供销两旺的“九月奇迹”。
大数据显示:车市历年“金九”成色十足
《乘用车市场解读报告》运用时下最热的“大数据”手段,对近5年来重庆车市的上牌数据,尤其是各年的上牌量月度走势K线图等,进行了深入而翔实的分析。
分析显示,从2010年-2013年的上牌数月K线图看,9月是一个非常重要的关键点。从9月开始一直到次年1月,是汽车消费的旺季,特别是国庆节和元旦节,更是刺激和释放消费热潮的节庆点。
从近4年的上牌数看,9月份的上牌量2011年排在当年的第2位,2013年排在当年的第3位,2010年和2012年分别排在当年的第4位。
如果从每年的2月到次年的1月进行年度统计,每年的8月到次年的1月,这半年的上牌数比重占55%,比2月至7月这半年比重高10个百分点。其中,9月尤其重要,它既是消费者购车热潮的启动月,也是厂家承上启下开始年度冲量的关键月,购车热潮也会从9月一直持续到次年的1月。
大数据支招:量涨价跌9月成购车黄金点
通过分析月K线图发现,车市下半年火过上半年,尤以9月的销量最为突出。
我市乘用车下半年的上牌数普遍高于上半年。如2011年8月至次年1月比重为当年52.62%,比当年2月至7月多出5.24%,约合10327台车;2013年8月至次年1月的比重为当年的52.29%,比当年2月至7月多出4.68%,约为13996台车。
随着市场蓄积的购买力从9月开始集中释放,对车企和经销商来说,在经历了前期的淡季后,均不想在这场年度盛宴中沦为旁观者。因此,他们会提供更多的现车资源,还会给出堪称“全年最给力”的促销政策。而对于车市潜在消费人群来说,选择此时购车,不仅现车资源有保障,且低位得手的机会更多。
据了解,正是考虑到一个又一个的车市“金九奇迹”,作为重庆文化产业博览会重头戏的“车交会”,今年也正式定于9月10日至13日在悦来国博中心举行。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中，“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”，金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树：原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域，决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中，“设计标签逻辑” 只是第一步，真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键，在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时，折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的技能工具箱中，数据查询语言（尤其是 SQL）是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验：原理、方法与实战应用 在生存分析领域，Cox 比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小：评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域（如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试） ...
2025-09-26CDA 数据分析师：以数据库为基石，筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中，“数据从哪里来” 是 CDA（Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型：特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中，“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南：从原理到实战的科学路径 在深度神经网络（DNN）的设计中，“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
