汽车领域是信息技术应用的重要领域之一，随着技术的发展，数据仓库与数据挖掘技术在汽车领域中的作用越来越显著，它们为汽车设计、制造、故障诊断和交通管理等方面提供了新的解决方案和效率提升。
整车智能化设计是现代汽车设计的关键方向。整车设计通常是一个多学科协作的过程，涉及用户需求、产品功能、制造工艺、供应链管理、相关法规等诸多方面。传统的设计方法耗时长，市场变化的不确定性给汽车制造商带来额外的压力。基准化分析方法（对标分析）因此成为一种普遍采用的手段，其核心在于从已有的成熟车型中提取市场认可的设计要素，以此为基础进行新车型的设计或改进。数据仓库与数据挖掘技术在此过程中扮演着重要角色，它们能够将专家知识融入到计算机辅助设计（CAD）系统中，使软件具备产品工程师的经验，智能地提供设计备选方案，有效缩短开发周期。
零部件参数化设计是汽车工业持续发展的基石。汽车的发动机、传动系、制动系、转向系以及行驶系等都由成百上千的零部件组成，参数化设计可以显著提高零部件的设计和修改速度。在参数化设计中，模型的各个参数与零件尺寸之间存在对应关系，修改其中一个参数即可自动更新所有相关尺寸。为了实现这一过程，必须管理海量的详细零部件数据，而数据仓库和数据挖掘技术的应用使得这一管理过程更加高效，同时也支持未来汽车生产模块化和网络化的发展趋势。
汽车电控技术的发展极大地提高了汽车的运行安全、经济性、动力性和舒适性。现代汽车电控系统利用传感器采集信息并通过电控单元对汽车状态进行判断，控制诸如制动系统、转向系统和动力系统等执行机构。随着汽车技术的进步，电控系统变得越来越复杂，需要在大量的传感器数据中筛选出有价值的信息，并结合理论和设计经验来设计控制策略。数据仓库和数据挖掘技术不仅帮助电子工程师快速开发出优秀的控制策略，还有助于在产品开发过程中发现具有代表性的数据，推动电控技术的发展。
汽车故障征兆挖掘是现代汽车故障诊断系统的重要组成部分。从基于规则的传统故障诊断系统，到基于模型、神经网络和多模型的智能故障诊断系统，诊断技术不断进步。现代故障诊断系统以网络传输技术为基础，朝着实时在线诊断、多源信息融合和网络化方向发展。特别是在发动机故障诊断中，机器振动、噪声、温度、排气、功率、转速、转矩等实时变化的数据和排出物信息为故障诊断提供了丰富的数据源。通过数据挖掘技术对这些信息进行筛选、比较和综合利用，可以大幅提高故障诊断的质量和精度，从而保障汽车行驶的安全性。
交通运输管理是另一个信息技术大显身手的领域。随着道路运输信息化的快速发展，各类信息系统如运政管理信息系统、电子证件系统、卫星定位监管系统和公众服务系统等逐步覆盖了管理和经营业务。这些信息系统积累了大量的交通数据，对这些数据进行有效的挖掘和分析，可以帮助管理部门合理分配公共交通资源，提高公共交通设施的利用效率，从而增加公共交通设施的容量。通过智能化的数据分析和挖掘，可以更好地预测交通流量、优化路线规划和提高交通管理的智能化水平。
数据仓库与数据挖掘技术在汽车领域的应用前景十分广阔，它们不仅能够提升设计与制造过程的智能化水平，提高产品的质量和性能，还能优化管理流程，提高决策的效率和质量。随着技术的不断进步，这些技术在汽车行业的应用将更加深入，为未来的汽车产业发展带来革命性的变化。
