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。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,商业竞争的核心已从“经验驱动”转向“数据驱动”,越来越多的企业意识到,商业分析不是简单的数据统计与报表呈现 ...
2026-05-06在Excel数据透视表的实操中,“引用”是连接透视表与公式、辅助数据的核心操作,而相对引用作为最基础、最常用的引用方式,其设 ...
2026-05-06 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 ...
2026-05-06在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 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 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 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 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 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。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23