(1) 收入直接决定了一个人的购买力。salary即月薪在低于2550元的客户中汽车是奢侈品.在近期一年内没有购车的意愿;月薪在高于6500元的客户中，一年内也没有购车的意愿可以想象高收入人群大多已经有车了。
(2) 年龄也是导致买车的一个因素。在接受调查的人群中都在22岁一65岁之间。年轻人中愿意买车的较多年龄小于31.5岁的人，可能是由于婚姻与购房所困，一年内没有购车的意愿:年龄在31.5岁一40.5岁之间(占82.3%)，一般来说这一部分高收入人群不受房子与婚姻状况所困扰孩子大多在上中小学.而目前大多数是独生子女，社会治安又不太好在经济条件许可的情况，会考虑买车来接送孩子。因此有近期买车的打算。
(3) 愿意买车的多为男性。在低收入的女性中没有考虑购车问题.但男性如果收入还可以的情况下有近期买车的可能性。
(4) 从目前 这些数据来看受教育情况、婚否、工作性质与是否愿意近期买车影响也不大。客户的购 买行为还要从多方面进行考虑我们仅从这几方面挖掘出外部环境与客户的购买行为之间的关系。在计划购车的人群中购车的价位，车的排气量、/车的颜色等也可以进行挖掘在不打算购车的人群中不买的原因，也值得分析。
五 、结 论
采用决策树分类算法，通过对调查数据挖掘得到一系列的分类规则，然后利用此分类规则对潜在客户进行分析采取主动营销.可以降低营销成本从而可以提高营销的成功率。随着多方面大量数据的获得，商业智能的数据挖掘工具可以挖掘出更有参考价值、易于理解，并具有很高的分类准确度的规则为生产实践服务。决策树数据挖掘技术在汽车销售中也有着广阔的应用前景，值得我们进一步的研究。（万方数据）
