京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据对汽车业意味着什么_数据分析师培训
近几年,大数据这个词渗透到了各行各业各领域,汽车产业也概莫例外。从IT的角度给汽车产业大数据进行定义,它是基于从物联网、云计算形成的“汽车产业链数据+人的大行为数据+所有数据”交互融合的数据,最终形成汽车产业大数据生态。那么,大数据究竟对汽车业意味着什么?
几乎所有路上跑着的汽车都在时刻生产惊人的海量数据,你能想象得到吗?一辆无人驾驶汽车每秒产生约1G的数据,相当于每秒发送20万封纯文本电子邮件或用电脑上传100张高清数码相片。倘若能有效收集并利用每辆汽车卸载下的数据,一定十分有助于整个汽车行业调整未来的发展方向,并让汽车产业往更高层次发展,让汽车产品变得更加环保、智能、个性化、精准;带来更极致的用户体验,让你的汽车更懂你,实现更加便捷的出行。
中国已经连续多年成为全球最大的汽车产销国。每天,在路上行驶着数以万计的车辆。如果把每辆汽车的行为数字化,那么每月甚至每周每辆车将生产海量的数据。如果我们把它充分整合并利用起来,就可以从中发现一个崭新的天地,将会在各个方面产生巨大的价值。
日本有一个实例,通过在汽车座椅下面安装360个压力传感器,从0~256数值范围进行量化,用来测量人对椅子施加压力的方式。这样,人体施压特征的数据转换为有用信息,能够辨别乘坐者的身份,并可以作为汽车防盗系统安装在汽车上,也可以在司机疲劳驾驶时发出警告或自动刹车。当然,更长远的想法是智慧城市理念的实现——交通信号灯,一套计算中心即可操作整个城市中交通工具的速度、方向。而车载系统也不仅仅满足于汽车中控、扩大iOS市场占有率的层面,而是背后的大数据。通过抓取能耗、车辆损耗、行车轨迹等数据,卸载到云端,将来凭此就可以把能源、交通、地图等相关产业链一并打通。总而言之,汽车产业大数据的应用,可以帮助企业洞察需求、预测趋势、精准营销、个性化定制、帮助企业优化运营和管理等,最终促进汽车产业发展。从某种意义上看,大数据对汽车业极具挑战与颠覆性。
然而,目前,汽车产业大数据仍处在一个处女待开发阶段。可以看到很多数据没有公开,如政府上牌数据、汽车主机厂数据、4s店维修保养记录等,如果这些数据都能运用起来可以有很大的价值。比如,很多汽车主机厂做CRM(客户关系管理)系统,尽管有大量车主数据,但这些数据并没有被激活,在车辆维修保养以后,数据链条就断了,难以做到精准的营销和服务,客户难以得到更优质的体验。
针对汽车产业大数据应用的趋势,可以从四个层面进行探索。一是在战略层面,大数据可以帮助进行更及时的汽车产业研究。通过大数据的实时采集和分析,可以更加快速准确地掌握汽车产业动态,对市场作出预测和投资,制定发展战略。二是在产品层面,通过爬虫技术在互联网扒数据,每天都有上千万条数据,这些数据中有用户对汽车产品不同的评价,展示了一些潜在的需求及趋势,把这些需求挖掘出来,可以更好地帮助企业改进和优化产品设计。三是在制造层面,生产可以反过来做,未来的汽车通过c2b模式定制,也可以优化产品制造、设计的流程。四是在销售层面,由大数据支持的精准营销与决策凸显优势,一方面在于“大”,另一方面在于“快”。实施的大数据分析,借助数据库的分析,实施有效的推广策略,实现精准销售,从而大大降低营销费用的浪费,还可以根据消费者特点为他们制定计划,能与消费者互动,提供有用的消费信息。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22