基于决策树算法的汽车营销客户获取技术研究的任务书任务书：1.研究背景汽车市场竞争激烈，汽车企业需要采取大量的营销手段吸引客户，提高销售量；其中，获取客户的过程是非常重要的。传统的方法是通过市场调查、广告宣传等手段寻找潜在客户，这种方法成本较高、效率较低。近年来，基于机器学习和数据挖掘的方法被广泛应用于客户获取和推荐业务中，有望较为有效地解决传统方法的问题。2.研究目的本研究旨在探索一种基于决策树算法的汽车营销客户获取技术，以提高客户获取的效率和准确率，为汽车企业提供更好的客户推荐服务，从而提升销售业绩。3.研究内容（1）分析汽车营销客户获取的现状和问题；（2）介绍决策树算法原理；（3）基于决策树算法构建汽车客户获取模型；（4）评估模型的性能，并针对性能进行优化；（5）实现客户获取的系统原型。4.研究方法（1）文献调研法：对汽车营销、机器学习和数据挖掘等领域相关研究进行调研和分析，了解汽车客户获取现状和问题，为研究奠定基础。（2）数据处理法：对汽车客户数据进行预处理、特征选择和数据探索，为后续模型训练和优化提供数据基础。（3）决策树算法构建法：采用决策树算法构建汽车客户获取模型，考虑算法优化和模型评估，提高模型的准确率和效率。（4）系统开发法：基于研究的汽车客户获取技术设计和实现一个客户获取系统原型，包括系统的功能、界面和交互设计。5.基本流程（1）文献调研和数据收集；（2）数据预处理和特征选择；（3）构建决策树模型；（4）模型评估和性能优化；（5）实现客户获取的系统原型；（6）实验数据分析和结果报告。6.预期成果（1）掌握汽车客户获取的现状和问题；（2）掌握决策树算法原理和技术；（3）构建基于决策树算法的汽车客户获取模型；（4）实现客户获取的系统原型；（5）得出实验数据分析和结果报告，对模型进行总结和评估。7.研究时间安排（1）第1-2个月：文献调研和数据收集；（2）第3-5个月：数据预处理和特征选择，构建决策树模型；（3）第6-7个月：模型评估和性能优化；（4）第8-9个月：实现客户获取的系统原型；（5）第10个月：实验数据分析和结果报告，论文撰写。8.参考文献[1]董扬.机器学习在汽车营销中的应用研究[D].大连理工大学,2018.[2]黄健,徐建伟,蒋林,等.基于决策树的客户流失预测研究[J].科技创新与应用,2021,11(5):127-128.[3]李琼,龙迎春,陈斌,等.基于机器学习的客户营销分析与应用[J].数字技术与应用,2020,(23):147-151.