京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
奥迪与北大光华发布高档车大数据研究报告_数据分析师
12月21日,由一汽-大众奥迪鼎力支持的第十六届北大光华“文化重塑与经济转型”新年论坛在北京大学成功举办,包括北京大学光华管理学院名誉院长厉以宁、亚洲基础设施投资银行多边临时秘书处秘书长金立群等在内的杰出学者、行业领袖、商界精英共同出席开幕论坛。一汽-大众奥迪携手北大光华打造“大数据时代的品牌建设”奥迪分论坛,共同发布了由北大光华-奥迪管理研究中心主导完成的国内首个针对高端乘用车用户搜索行为的大数据研究报告,并与知名学者及行业领袖共商品牌建设与大数据分析的新思路。借助本届北大光华新年论坛的举办,一汽-大众奥迪持续深化与北京大学光华管理学院的战略合作。
一汽-大众奥迪销售事业部副总经理于秋涛在“大数据时代的品牌建设”奥迪分论坛上致辞
“与北京大学光华管理学院共同呈现北大光华新年论坛这一中国最具共识性和前瞻性的思想交流盛会,并携手开展高档车用户大数据研究,源自双方‘推动面向未来的创新与变革’的合作共识。”一汽-大众奥迪销售事业部执行副总经理葛树文表示,“作为中国高档车市场的领跑者,一汽-大众奥迪始终致力于引领行业发展、推动社会进步,这与北大光华新年论坛的理念高度契合。同时,奥迪敏锐洞察大数据分析对了解用户行为、制定品牌策略的重大作用,并携手顶尖商学院开展针对这一领域的专项研究,力图为高档车品牌建设提供参考依据,为高档车行业在大数据时代的新发展做出贡献。”
北京大学光华管理学院党委书记冒大卫在奥迪分论坛上致辞
本次“大数据时代的品牌建设”奥迪分论坛发布了由北大光华-奥迪管理研究中心历时数月完成的《高端车潜在用户搜索行为研究报告》。主持该项研究的北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系教授、系主任、北大商务智能研究中心主任王汉生对报告进行了详尽解读。该研究携手奇虎360营销研究院,通过奇虎360大数据平台,以高达100万的搜索引擎用户样本为研究对象,描绘高档车潜在用户的生活方式、消费习惯,并分析其搜索行为与品牌忠诚度的关系。报告指出,高档车潜在用户在搜索行为中展现出对品质生活、卓越追求及高端品位的高度关注,同时,搜索频次、间隔时间、关键词长度、点击搜索结果数量等数据可以清晰地显示其品牌忠诚度的高低。该报告的发表,为高档车品牌潜在用户挖掘、品牌推广策略制定提供了极具启发性的研究依据。
奥迪分论坛上一汽-大众奥迪销售事业部副总经理于秋涛(右三)与嘉宾合影
在本次奥迪分论坛上,基于对“大数据时代的品牌建设”这一主题的价值共识,百度营销咨询部全国总经理刘伟、华扬联众数字技术股份有限公司CEO兼创始人苏同、Interbrand总经理姚承纲等互联网及品牌资讯行业领袖联袂出席并发表主题演讲,从搜索引擎优化、数字化品牌与内容营销、大数据时代的品牌发展趋势等角度,剖析了大数据时代的品牌建设所面临的新机遇、新思路与新挑战,并深入探讨以创新思维运用大数据的未来可行模式,为实现品牌与市场、消费者的良性互动献计献策。
北京大学光华管理学院名誉院长厉以宁在开幕论坛做主题演讲
在当天上午举办的第十六届北大光华新年论坛开幕论坛中,各界与会嘉宾围绕“文化重塑与经济转型”的主题,聚焦中国经济发展的关键命题,探讨以创新精神重塑文化优势,与北大师生共享思想盛宴。北京大学光华管理学院名誉院长厉以宁在题为《论蓝领中产阶级的成长》的主题演讲中,针对缩小二元劳工市场差距,以创新思维解决经济转型与文化发展中的问题,提出了掷地有声的见解。在随后的高峰对话环节中,北京大学光华管理学院院长蔡洪滨、京东集团创始人、董事局主席兼首席执行官刘强东、SOHO中国有限公司董事长潘石屹等来自学界和商界的代表人物围绕主题进行了深入探讨和精彩互动。
一汽-大众奥迪提供新奥迪A8L作为第十六届北京大学光华新年论坛官方贵宾用车
自2014年4月11日起,一汽-大众奥迪与北大光华管理学院正式结为战略合作伙伴,建立国内首个针对高档车市场的学术研究机构“北大光华-奥迪管理研究中心”。双方以“推动面向未来的创新与变革”为宗旨,将顶尖商学院的理论体系与品牌实践经验相结合,探索校企合作新模式,并通过开展试驾拓展、主题沙龙等丰富的品牌体验活动,为光华师生打造近距离领略奥迪品牌魅力的平台。此外,结合组办奥迪职业学校、开展高校联合项目、举办校园科技日,一汽-大众奥迪已经构建了包括行业发展趋势研究、企业战略制定、高层管理人才培养、科技设计创新的全方位校企合作态势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07