京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据正在改变汽车行业的5种方式
大数据在十年前是一个有趣的概念,而现在却成为现代企业的一个普遍特征。数据从根本上讲是有价值的,这取决于所收集的内容以及如何使用,数据可以给企业带来更好的商业洞察力,帮助企业改变经营方向,并指导学习以及为什么企业的业务如此运作。当这些数据被大规模收集时,其收益会进一步增长。
每个行业都在利用大数据的利益,而这些新的能力、理念和流程正以令人兴奋的全新方式重塑各个行业。汽车行业就是一个很好的例子,从理念到持续的客户服务,大数据正在从根本上改变汽车行业。
汽车行业离不开大数据
汽车行业的规模可能比人们想像的要大。有许多知名的汽车制造商,他们为大众设计和装配车辆,但人们还需要考虑他们依赖的广泛的供应商网络来制造和运送这些车辆所需的各个部件。也有经销商负责运输和销售这些车辆,另外,不要忘记安全和客户服务等部门。大数据的应用对汽车行业影响深远,因为几乎每个层面都将使用大数据。
巨大的变化
大数据将让汽车行业的多个不同层面提到改善:
(1)价值分析。首先,大数据帮助企业了解汽车的真正价值。这在设计新车时非常有用,但在评估旧车时更加有用。Kelley BlueBook公司所提供的估值服务比以前更加精确和高效,像Clunker Junker公司这样的车辆回收商可以为车主提供更为精确的车款。
(2)供应链管理。大数据最重要的应用之一是解析跨多个组织的特定流程的价值和流程;在汽车行业中,这一分析被应用于供应链管理。组织需要知道他们从哪里获得的零件,成本是多少,提供的效率如何,以及这些行为如何影响整个公司的整体盈利能力。复杂的数据处理功能可以洞察这些维度,而企业正在相应地优化其策略。
(3)降低成本。汽车行业的大数据正在推动整体成本下降。大数据分析允许公司理解一种材料实质上有益于另一种材料,并帮助他们发现能提高效率或最大化生产率的新工艺变化。最终,这就意味着企业能够以更低廉的价格整合车辆,而消费者也看到了收益。消费者最终为车辆支付更少的费用,汽车制造商仍然能够获得最大的利润。
(4)安全改进。企业也在使用大数据深入分析车辆安全。在从测试崩溃和模拟情景中收集数百万个数据点之后,企业可以对其车辆进行数百项额外的改进,以提高其能力,以在紧急事件和长期磨损的情况下生存下来。这又对企业和消费者都有利;消费者可以拥有更安全的汽车,企业的客户更快乐,保险成本更低。这也逐渐让交通更安全。
(5)消费者的理解。最后,汽车制造商正在使用大数据来更好地了解客户的需求。这使得他们可以为大众设计更具吸引力,更实用的车辆(这可以使消费者更多地了解他们正在寻找的东西,并增加制造商的销售量)。它还为汽车制造商提供了重要的见解,然后他们可以用它来创建更具体的广告和营销活动,通过提高效率和最大限度地宣传其最重要品牌来节省资金。
如果某人拥有一辆汽车或者计划在不久的将来购买一辆汽车,大数据已经使其受益。得益于大数据和预测分析,人们的车辆的价格将变得越来越便宜和安全,并可以根据个人需求量身定制。如果有机会完成客户调查,并为这些汽车厂商需要不断改进的大量数据做出贡献。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01