京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,谁会成为汽车互联网的超级引擎
近两年,我们不难发现一家又一家公司因利用数据到极致而崛起,市值逐年上升,增长势头超过了传统巨头,一个又一个行业也因此发生了翻天覆地的变化。
比如在房地产这个传统行业,链家投入巨资打造出具备8000万套房屋信息的楼盘字典,使其成为国内房地产市场最全面的、最优质的数据集合,日均活跃用户300万,助力链家打造出几乎不可撼动的江湖地位。
再看国外的案例,Airbnb的兴起,严重的冲击了传统酒店行业,分析Airbnb的优势,其数据赋能的能力不可或缺。Airbnb更像一家数据赋能的技术公司,它使用大数据分析和机器学习,为房客提供房间偏好类型推荐和匹配,为房东提供定价指导和诈骗检测等,这是其成功的关键。
这种变化的背后,是IT时代到DT时代转型的时代大背景下,各行业巨头打响了“数据之战。”
在汽车行业,数字化、智能化的趋势越来越明显,大数据成为汽车产业链各企业新的标配。汽车互联网公司易车,在打通自身业务体系内数据的同时,整合京东、百度、腾讯等股东以及30多个汽车领域被投公司的数据,构建出了汽车行业最大也是最实时、精准、全面的“人+车”数据库,为汽车行业打造数据新引擎。
在互联网健康医疗行业,平安好医生APP正式上线正在争夺医疗健康服务平台级入口。依托大数据,平安好医生的用户群和用户参与深度、技术实力和服务提供商网络已经形成了实质性行业竞争壁垒,大数据成为其构建庞大医疗健康商业帝国的基石。
开放是制胜的关键
开放共享对于大数据的重要性无需多言。一方面,基于数据的研究成果和应用需要开放给行业,才能放大价值;另一方面是数据的来源要求开放,开放是大数据多维、动态、丰富的保障。
比如,平台型公司阿里巴巴,依托海量电商、社交大数据技术和云计算,与业界顶尖学者、机构紧密合作,聚焦电子商务、产业升级、宏观经济等研究领域,发布大量信息经济领域研究报告,数千个经典小企业案例,成为观察中国电商与消费经济的一扇窗口。
深耕汽车行业的易车,虽然数据体量不如阿里巴巴大,但它聚焦在汽车这一垂直领域,做到了专业、深度。近两年,易车基于大数据基础,与J.D. power、尼尔森、腾讯社交广告等研究机构,以及《中国经营报》、《南方都市报》等核心媒体,共同开展汽车市场核心需求与趋势的研究。
《2018中国轿车市场洞察报告》、《中国消费者心目中的汽车“四化”系列调查》、《中国乘用车品牌忠诚度报告》等系列重磅报告,总结规律、预判趋势,透析出未来消费者的关注点、技术升级趋势和市场的走向。为“新四化”新形势下,汽车厂家、经销商、广告商和客户等全产业链提供了极高的参考依据和理论支撑。
这些报告得到了媒体的关注,数十家媒体报道和引用了这些报告的内容,多家主流媒体还跟易车开始数据方面的合作,打造汽车垂直领域的数据新引擎。
今年年初,易车COO刘晓科提出要打赢五场战役,其中就包括数据主导之战。相比电商行业,汽车这个重度垂直行业,数据赋能更是决定未来胜败的关键。只有拥有大数据格局与实践,注重开放共享的公司,才能将行业洞察转化为实际生产力,取得未来制胜的关键优势。
致力于帮助创业者把握创业热点的36氪研究院也陆续推出了《人工智能研究报告》、《共享经济研究报告》、《无人零售研究报告》等专题研究报告,基于市场调研的企业大数据、用户大数据和行业大数据开放共享,为创投行业提供参考依据。
在数据来源的开放性上,途家试点了“刷脸入住”,其数据直通公安部人工智能+大数据系统,双向评价系统、双向筛选系统、身份证信息校验达酒店级别的“刷脸入住”,数据来源开放并融合大大简化了供需两端的操作流程,提升了用户体验。
大数据开放共享,是互联网精神在新时期的集中体现。各行各业大数据开放共享的趋势已经开始,谁能率应用开放的大数据解决行业问题、用户诉求,谁就能在未来新经济浪潮中占得先机,并把大数据的应用价值发挥到最佳
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28