随着二十一世纪的到来,我国的汽车行业飞速发展,人们的物质需求水平日渐提高,随之而来汽车对于人们而言越来越重要,这一市场需求环境给汽车生产商带来了发展机遇,但是市场的需求总是瞬息万变,这又给汽车生产商提出了新的挑战。面对市场上的各种个性化需求,汽车制造企业开始以客户为中心,并研究开发出本企业的汽车新产品来应对市场的多变。但是,从系统角度来看,汽车产品属于复杂的系统,主要体现在汽车行业制造工艺复杂、零部件种类繁多、市场需求瞬息万变等特点,汽车产品的这一特点,使得汽车新产品的开发往往投入的人力、物力、财力巨多,但是就目前市场上的汽车新产品反馈效果来看,能够达到预期目标站稳市场的汽车新产品不多,这不仅给汽车企业带来巨大的损失,还给社会造成资源的浪费。因此,如何提高汽车新产品的质量和品质,使新车可以在市场上站稳脚跟,做到真正在市场中分一杯羹,是每个汽车生产商要考虑的问题。在这种情况下汽车生产企业急需掌握汽车新产品进入市场后的质量状况进行分析,从而实现对新研发车型有针对性地持续改进,不断提高汽车质量和性能水平。面对目前汽车新产品面临的现状,为了满足市场的需求以及企业的需求,本文在研究相关文献的基础上,为汽车新产品改进提出有效方法。首先,文中以汽车4S店销售数据库和RFID数据库为出发点,应用统计工具对汽车新产品的售后数据进行了分析,识别出产品问题所在。然后,针对相关问题建立相关数据库,并结合粗糙集数据挖掘技术进行问题特征提取,提取的特征即反应着用户的需求,将构成质量屋的左墙部分。接着,本文结合汽车产品系统的复杂性以及传统质量屋存在的不足,对质量屋模型在产品开发中的应用加以改进,构建扩展的质量屋模型,促进了学科的交叉研究,克服了原有质量屋的缺点。最后,本文以某汽车的某车型的为例,收集了该车型的4S店销售数据以及RFID数据库信息,并应用粗糙集数据挖掘技术和扩展的质量屋模型进行分析处理,为汽车生产商提供汽车新产品改进的指导性意见。