场景： 该数据模型应用主要应用于保险理赔场景，数据模型的对比，识别虚高报价风险，根据模型参数可输出多种修复方案，帮助保险公司降低理赔支出；同时服务于维修企业采购环节，基于配件编码与车型匹配规则，通过大数据应用筛查，辅助决策流程，大幅缩短决策周期。

简介： 汽车零配件修复数据模型是通过整合 136 个汽车品牌、1975 个车系、4201 个车组及 1000 万 + 配件的多源数据构建的智能化评估体系，覆盖配件编码、价格、工艺图谱、质量检测等数据。数据应用支持以数据集（结构化数据库）、数据接口（API）、数据报告（PDF/Excel）三种形式交付，为保险理赔减损、维修企业采购决策提供数据支撑，助力行业实现精准定价、工艺优化及合规管理，数据模型的应用降低 20%-30% 的过度维修成本并提升修复效率。

场景： 1.建立了物流资源体系数据，可为物流类高校提供系统化的知识学习，并提供可视化数据辅助学习； 2.物流资源数据可为相关企业提供决策数据，解决生产运输相关问题； 3.地图化展示生产总值数据、辅以图表分析区域性产业变化，可为政府部门制定规划和决策提供详实数据

简介： 基于物流资源体系数据、产业数据与地图结合的方式，形成物流资源与区域性产业分析平台。可在线查询物流实施的资源数据（物流企业、交通网络、物流节点、仓储设施、物流数据），可查看全国历年来生产总值变化地图和区域性产业分析

场景： 支持询价、报价、供货服务.保险公司应用场景：保险公司可以利用远盾汽配询报供数据集，获取历史的配件询价数据和市场价格动态，以便精确评估车辆损失。在理赔过程中，保险公司能够通过数据分析，避免因配件价格争议而导致的纠纷，确保理赔过程高效透明，从而提升客户信任度和满意度。 维修厂应用场景：维修厂通过利用远盾

简介： 远盾汽配价格大数据是覆盖全国35个地区汽配市场的全量汽配价格数据，包含品牌名称、车系名称、车组名称、车型名称、配件名称、配件编码、地区名称、原厂价格、OEM价格、品牌价格远盾汽配询报供数据数据集包括配件询价数据、采购订单数据、供应商信息和市场价格动态等。这些数据集为保险公司、维修厂和配件商提供了重要价值：提升决策效率、优化采购流程、降低成本和增强市场竞争力。通过分析这些数据，用户可以快速掌握配件市场趋势、进行精准的价格评估和风险控制，促进资源整合与信息透明，实现更高效的业务协作