汽车电商中的大数据应用:挖掘与延伸
人类历史长河中所有信息总量加在一起还没有当下两年的多,而且这个数据量还在以两年时间增速翻翻的速度在飞速发展,互联网给我们带来的剧变已经非常明显,大数据时代即将到来。商业智能BI和商业分析BA将得到大发展,大数据即可以计算出股票的涨落,也可以计算出美国总统大选结果,还可以计算出你明天发生车祸的几率。大数据在汽车电商中的应用也将得以突显,当然,大数据的收集和分析、挖掘乃至于真正的应用还需要从底层开始,才能让数据的金矿开掘全面推进。
在人类的历史长河中,直至工业革命才是一个分水岭,这之前人类的人均GDP一直停留在500美元左右,所谓的马斯洛陷阱不断发生。而工业革命之后个体的价值剧增,直至当下的人均GDP达到几万美金,这是分工协作提升效率创造出来的价值。当下是互联网时代,连接同样可以产生价值,一个蜜蜂是愚蠢的,而蜂群却是智能的,建立你的社群让智慧产生价值倍增,让大数据在商业平台中的无数个体的价值聚合产生更大的价值,就是大数据时代应该思考和应用的方向。
当然,大数据也是被误解的最深的一个专业词汇了,主要原因还是这个词本身翻译就已然南辕北辙了,数据的价值并非仅仅只在大上,冗余 数据再大也毫无价值。大数据真正的价值在它的深度、宽度和广度的取向上。比如汽车信息中的深度如这辆车的状况,行驶里程,维修保养情况,通过智能盒子OBD获取到的它行驶途中的胎压异常等等数据,那么宽度就如这个车主的驾驶习惯,行车路线和路况信息等,而广度就是要延伸为车主的个人嗜好和消费习惯了。经过深度挖掘的这些数据的聚合,也就可以实现智能商业,也就是所谓的BI,而绝非简单的车辆型号,年限和号牌,车主联系方式等低级数据叠加起来的冗余数据,这样的数据再大也不会直接产生价值,是需要深度挖掘才会有价值,也是汽车电商平台在数据整合和收集方面所应该运营的方向。
传统企业的人没有互联网思维,非但不觉得互联网好,还反而认为对它们是障碍,就拿P2P模式的汽车金融来说,互联网直接触及他们的利益奶酪,他们如遇洪水猛兽般抵制。做线下产品渠道后市场的更是抵制互联网,对外说做的互联网,其实骨子里是在抵制。所以O2O或O+O最难线上和线下对接,那么大数据对于他们也就无从实现了。
再来看看大数据在汽车保险上的应用案例,汽车后市场的大数据应用,其实保险公司早有在做,而且很简单,那就是通过OBD盒子收集车主的驾驶行为数据,如果一个人从来不违章,那么给他的保险就可以打很低的折扣,如果对于经常违章发 生车祸的车主,那么就可以拒保,不仅增进投保数量更能增进保险的质量。再者就是车辆的使用时间和闲置时间,可以做分时租赁提供数据。驾驶行为是很容易获得 的,而通过行车记录仪拍摄的实时路况的大数据就更有价值,如果一个城市里有几十万甚至上百万辆车安装了你的行车记录仪,且可实时上传所拍摄到的路况信息到 云端,那么这个城市的所有路况信息的大数据就近在眼前了,他对其他车主也是最具价值,同时由云端分享给需要实时路况信息的车主,甚至于未来预设导航目的地 和行车路线后,预测下个时段的路况信息的数据结果都是可以通过云计算得出一个几乎真实的结果。
在大数据的应用层面,在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说,只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息,是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时,如何把数据转化为信息,使得业务人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息,并且辅助决策,就是商业智能主要解决的问题。如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说,报表系统已经可以称作是BI了,它是BI的低端实现。国外的企业,大部分已经进入了中端BI,叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI,叫做数据挖掘。而我国的企业,大部分还停留在报表阶段。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据 ...
2024-11-01《Python数据分析极简入门》 第2节 1 Pandas简介 说好开始学Python,怎么到了Pandas? 前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓 ...
2024-10-31在当今数据驱动的世界中,数据科学与工程专业的重要性愈发凸显。无论是推动技术进步,还是在商业决策中提供精准分析,这一专业都 ...
2024-10-30在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策和战略制定的核心资源。爬虫工程师因此成为数据获取和挖掘的关键角色。本文将详细介绍 ...
2024-10-30在当今数据驱动的世界中,数据分析是揭示商业洞察和推动决策的核心力量。选择合适的数据分析工具对于数据专业人士而言至关重要。 ...
2024-10-30能源企业在全球经济和环境保护双重压力下,正面临前所未有的挑战与机遇。数字化转型作为应对这些挑战的关键手段,正在深刻变革传 ...
2024-10-30近年来,随着数据科学的逐步发展,Python语言的使用率也越来越高,不仅可以做数据处理,网页开发,更是数据科学、机器学习、深度 ...
2024-10-30大数据分析师证书 针对不同知识,掌握程度的要求分为【领会】、【熟知】、【应用】三个级别,考生应按照不同知识要求进行学习。 ...
2024-10-30《Python数据分析极简入门》 附:Anaconda安装教程 注:分Windows系统下安装和MacOS系统安装 1. Windows系统下安装 第一步清华大 ...
2024-10-29拥抱数据分析的世界 - 成为一名数据分析工程师是一个充满挑战和机遇的职业选择。要成功地进入这个领域,你需要掌握一系列关键技 ...
2024-10-28降本增效:管理战略的关键 企业管理中的降本增效不仅是一项重要的战略举措,更是激发竞争力、提高盈利能力的关键。这一理念在当 ...
2024-10-28企业数字化是指利用数字技术和信息化手段,对企业的各个方面进行改造和优化,以提升生产效率、服务质量和市场竞争力的过程。实现 ...
2024-10-28数据科学专业毕业后,毕业生可以选择从事多种不同的岗位和领域。数据科学是一个快速发展且广泛应用的领域,毕业生在企业、学术界 ...
2024-10-28学习数据科学与大数据技术是当今职业发展中至关重要的一环。从基础到高级,以下是一些建议的课程路径: 基础课程: Python编程 ...
2024-10-28在信息技术和数据科学领域,数据架构师扮演着至关重要的角色。他们负责设计和管理企业中复杂的数据基础设施,以支持数据驱动的决 ...
2024-10-28进入21世纪以来,随着信息技术的迅猛发展,大数据已经成为全球最具影响力的技术之一,并成为企业数字化转型的核心驱动力。大数据 ...
2024-10-28随着科技的迅猛发展,数字化转型已成为现代企业保持竞争力和推动增长的关键战略之一。数字化不仅仅是技术的应用,它代表着一种全 ...
2024-10-28银行业正处于一个前所未有的数字化转型时期。在数字经济的驱动下,金融科技如大数据、人工智能、生物识别、物联网和云计算等技术 ...
2024-10-28数据分析可视化是一门艺术与科学相结合的技术,其主要目标是将复杂的数据变得更易于理解和分析。通过将数据以图表的形式呈现,我 ...
2024-10-28数据分析师在现代信息密集型的商业世界中扮演着至关重要的角色。他们通过专业的技能和敏锐的商业洞察力,帮助企业从大量数据中提 ...
2024-10-28