基于汽车大数据的燃油经济性分析的功能需求、相关技术及预期成果

功能需求：

1. 数据采集：通过车载传感器、GPS等设备采集车辆行驶过程中的数据，包括车速、油耗、里程等信息。
2. 数据处理：对采集到的数据进行清洗、筛选、分类、统计等处理，得到可供分析的数据集。
3. 燃油经济性分析：基于处理后的数据，进行燃油经济性分析，包括油耗、行驶里程、平均车速、节油率等指标的计算和分析。
4. 数据可视化：将分析结果以图表、报表等形式展示，方便用户理解和使用。

相关技术：

1. 数据采集技术：包括车载传感器、GPS、CAN总线等技术。
2. 大数据处理技术：包括数据清洗、数据挖掘、数据分析等技术。
3. 机器学习技术：可用于对数据进行预测、分类、聚类等分析。
4. 可视化技术：包括图表、报表、地图等技术。

预期成果：

1. 提高车主对车辆燃油经济性的认识和了解，促进车主节油行驶。
2. 为车辆制造商提供燃油经济性改进的参考依据，促进汽车行业的可持续发展。
3. 为政府部门制定和完善相关政策提供数据支撑。
4. 推动大数据技术在汽车领域的应用和发展。