中国加入了世贸组织(WTO)以后,中国汽车行业的竞争变得更加激烈和残酷,国外企业逐步进入中国市场,国内企业不断扩大规模,都纷纷抢夺资源、客户和市场。面对这些竞争压力,汽车企业管理者当前最重要的问题就是如何了解并掌握瞬息万变的市场情况和竞争对手的战略措施,及时调整自家企业的经营策略,并做出正确的营销决策,以确保维持老客户、开拓新客户,从而保持并提高利润和市场份额。本论文是依据国家863计划课题“面向汽车营销的智能决策支持系统”,进行了“汽车营销商务智能软件”的设计与实现。本文大体包括市场需求预测、客户行为分析和汽车配送三个功能模块的设计与研发,并将其整合和调试,构建整个系统。在企业决策和客户关系管理理论指导下,将商务智能和数据挖掘技术应用于该系统,使其能够更好地满足各个功能模块的特定需求,从而实现辅助决策的功能。具体包括:使用统计学中的因果分析法和时间序列法,数据挖掘中的BP神经网络法进行市场需求分析和预测;使用数据挖掘中的聚类算法K-means、关联规则Apriori、ID3决策树和模糊评判方法分别进行客户价值细分、潜在客户识别、客户流失分析和客户满意度分析;使用模糊离散粒子群优化算法求解车辆路径问题,进行汽车配送。最后将各个模块整合为整个系统,并对其功能进行了实现。