京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
七家利用大数据博弈的初创公司
大数据业务有着非常光明的未来,2015年第一季度的1020笔交易创造了134亿美元的融资,成为继2000年以来的大数据融资之最。
想知道是谁引领了这股借贷狂潮吗?以下是利用大数据做业务的七家初创公司。一些公司自身利用大数据进行创新,还有一些公司的工作就是致力于使他人可获得大数据。不管是哪种,你都应该看看这些“游戏玩家”是如何利用大数据的。
1. Uber
现在很多人都听说过租车初创公司Uber,如今它已经风靡很多大型城市。但是有一点你可能不知道,那就是Uber以其在大数据方面的出色运用来达到优化、现代化、合理化业务运营的目的。
通过数据分析,Uber能够预测出客户的目的地,能够更有效地分配司机。而另一个有趣的例子就是:公司利用最近分析显示的数据来使得司机待在同一个地方就能收益最大化,甚至不需要开着车转来转去寻找潜在客户。
最后,Uber还利用数据来实施动态的高峰期定价,鼓励司机在出行用车需求高的时候多工作。
2. Foursquare
最近Foursquare重新宣布他们将使用数据挖掘技术来介绍一些用户喜欢的餐厅、景点或者购物中心。公司运用了社交网络分析之后不仅能够分析个体用户的喜好,还能知道他们何时与何人在一起。
所以,公司就能够为用户进行推荐以期望引导潮流。再加上其他的一些机器学习技术,Foursquare能够为消费者做出一些相关的建议,引导他们参与到当地的商业中去。
3. Zapier
近来,要使App之间相互交流已成为一个网上业务的主要挑战,但是Zapier就很好地解决了这个问题。它通过一个基于其他App上的触发器使用户创建Zaps。想要在Slack里收到你的Google邮件吗?想要从Evernote里将事件记录到Google邮件里吗?这些Zapier的zap都可以帮你解决。
Zapier通过使用用户的定性数据来决定下一个加入到系统之中的App,使其在满足用户更新方面的需求有求必应。
4. Feedzai
信用卡诈骗是一个非常严重的问题,随着移动支付越来越流行,这个问题只会越来越严重。Feedzai就是一家利用大数据来监测以及实时阻止诈骗的公司。
公司将机器学习技术和行为分析相结合,而不是单纯地使用基于规则的标准化诈骗监测。这种大数据的挖掘和使用就可以创造出一款新的追踪分析消费者购买行为的软件。这样的话当事态出现异常时,Feedzai就可以进行监测并且立刻发出警告。
5. Spotify
起初,提供音乐流媒体服务的Spotify可以让你以固定的订阅费听音乐,按照你自己的需求播放,并且还没有广告。Spotify依赖用量算法来将用户与其喜爱的音乐相连接。但是不幸的是,结果并不像公司预想的那样对用户有很大的帮助。
2014年初,公司收购了初创公司Echo Nest,这家公司主要是开发音乐选择的人工智能。新的人工智能取决于50多个因素,再加上用户选择的大量数据,能够提供非常有用的建议。最近,Spotify利用大数据来试图囊括更多的方面,比如说Facebook动态更新和天气通知。
6. PlaceIQ
虽然说从消费者的角度来看是有点奇怪,PlaceIQ是市场营销人员的一个梦想。网站浏览器上的cookies可以使市场营销人员理解消费者网上的行为踪迹,同样地,PlaceIQ使用地理位置追踪数据来告诉公司现实生活中消费者所在的地点。PlaceIQ还与人口数据相结合来帮助市场营销人员理解人们对于广告以及其他一些因素的反应,使其最大化媒体购买和其他活动支出。
7. Beyond Sports
Beyond Sports是一家荷兰公司,它的虚拟现实模拟器可以在现实世界比赛数据的基础之上创造足球训练项目。这项可获得数据的创新性利用可以使运动员在训练时,除了以他自己的表现作为参照,还可以以他想模仿的著名明星运动员的表现作为参照。当下,公司正在打算将这个技术应用到足球、自行车、曲棍球和冰球,这就意味着光看电影录像来学习比赛即将成为过去。
在接下来的几年当中,那些能够有效利用大数据的初创公司就会盈利。通过使用诸如 import.io、Google Analytics和Mixpanel等工具,公司企业可以处理数据以取得竞争性的利益。一旦错失那些可获得的数据分析以及多种类型检测的洞察力,这些都将会成为企业所不能承受的错误。
这些初创公司都在运用大数据进行博弈。我们可以学习它们的数据科学应用来获取更大的企业利润。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-08-04为什么学习数据分析? 当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运 ...
2026-08-03CDA等级认证证书有效期为三年,三年进行一次年审,主要考察CDA持证人的职业发展情况;学历、工作单位及职业变更情况;继续教育 ...
2026-08-03【核心关键词】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28