“大数据的运用,汽车私人定制服务已经不远。”
这里仅从笔者比较熟悉的汽车行业举一个例子,分享一下车联网大数据在汽车产业运用的一个例子,抛砖引玉。
背景2017年我国汽车保有量已经达到2.05亿辆,而且预计在未来的销量还会增加,到2020年达到3000万辆。
汽车的最终目的是为人们提供移动出行的解决方案,对于未来汽车的发展趋势,业界基本上有一个共识,未来的汽车会朝着“电动化,网联化,智能化,共享化”四个方向发展。
以用户为中心的生态链基于汽车网联化的发展,形成了以用户为中心的生态链,如下图:
围绕在车主周围,有不同层级的参与者。传统的主机厂,汽车制造商,硬件供应商,4S店,只是其中很一小部分。还有各种服务商,提供商,开发商,保险公司,传媒,甚至教育机构,也扮演着重要的角色。
车联网能够将这些参与者全部连接起来,靠什么?
大数据汽车产业数据,驾驶行为数据,汽车感知数据,外部环境数据,还有最重要的人的社会数据,都储存在“庞大的汽车保有量”这个数据库中。
围绕着车联网,以上的数据不断地更新,不断地累积,形成了庞大的数据库,可被收集,并进行分析和处理。
运用举例-私人定制服务通过数据处理,得到基于用户里程的分布,轨迹,行驶速度,超速违规事件一系列统计:
由此,构建出一个精准的用户画像,做什么,爱好是什么,习惯什么等等。
那么,针对于该用户,各种服务商就可以提供私人的“定制服务”,比如安全指导,保费个性化,出行效率提升等等。
据估计,车联网的市场规模从目前年250亿,到2020年能够达到4000亿元,又是一个巨大的蛋糕。
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从数据源角度,可以将大数据统计工具分两类:有数据源和无数据源。
有数据源
解释:依靠海量网络数据为数据源,整理呈现分析最终展现出来给你看的统计工具。
此类工具包括:
百度指数:以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台:
5118:可掌控一些大网站运营所需的关键数据(如今日头条)
阿里指数:电商必备的行业价格、供应、采购趋势分析工具
其他还包括微信指数/搜狗指数/360指数/微指数……
解释:工具本身是不带数据源的,需要企业根据需要去导入数据。
此类工具包括:
fineBI:新一代自助大数据分析的BI工具,所见所得的自助式数据分析
Tableau:将数据运算与美观的图表嫁接在一起。
其他还包括魔镜/RapidMiner……
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