京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何利用大数据提升汽车竞争力
人们很容易对自己的车产生深厚的感情,无论它是辆破烂二手车还是布加迪。以数据专家的眼光看待这个问题,他们认为这种深厚的感情很快将成为汽车制造商们研发新车的新途径。
现在,先进的汽车制造厂商将对未来生产车型中的车载传感器进行改进,通过远程控制管理软件收集大量数据,这些数据将在很大程度上拉近消费者和汽车制造厂商之间的关系。
汽车制造厂商收集到的信息越多,驾驶体验就越能得到更好的改进,汽车也就越能赢得顾客的心,使客户对品牌更加忠诚。福特公司的客户定制设计流程一直都很长。他们的设计流程一般是从颜色开始,客户可以选择任何颜色作为自己的车身颜色。而现在,消费者的心情和驾驶员的习惯都将成为设计中必须考虑的因素。
福特的工程师们正在研发的新车型Escape SUV,就将采用从社交网站上收集到的数据。福特在社交网站上展开了关于新车型是使用手动后备箱车门还是自动后备箱车门的讨论。参加讨论的网友看起来更喜欢自动后备箱车门,而工程师根据这些数据可以对自己的设计更加有自信。
消费者的意见对于新车型设计的影响越来越大,而制造厂商也能通过消费者对现有车型的反馈来收集信息。这些信息使厂商能更准确地了解现有车型的缺陷,也能更好地满足消费者的需求。
举例来说,现在很多电动车厂商已经意识到,其潜在客户对于电动车最大的担忧就是动力。电动车的动力问题一直是整个行业关注的焦点,这也回答了尼桑、GM等汽车制造商要想方设法帮助消费者去监控车辆电池使用情况以及远程控制电池充电。
福特启用诸如Hadoop这样的开放源工具来管理数据,并且还使用了与文本和数据挖掘相关的其他应用。福特位于硅谷的研究室从福特已销售出的40万辆汽车中收集数据,所有收集上来的数据都会被实时分析。福特工程师通过这些分析能够更加了解自己的产品所存在的问题,也能够更好地预测福特汽车在不同环境下所做出的反应。
通用汽车使用大数据来改进自己的产品设计、汽车性能,并以此来加强与消费者的关系。通用公司从安吉星系统中(安吉星为通用的子公司)收集客户数据,这些数据能有效降低消费者的汽车保险费用。
通用汽车公司对于企业未来的期待是基于数据的,他们希望通用未来的车型能具备在红灯前自动停车、自动寻找停车位、自动提醒驾驶员与前车车距过近等功能。汽车的安全性对于厂商提高消费者忠诚度是具有重要意义的。
对汽车制造厂商来说,数据分析比节约成本更具价值。印度塔塔集团(TATA)已经给所有的自产卡车安装了GPS、传感器和其他通信设备,以便精确监测卡车运行的情况,而不只是简单的定位而已。通过分析从数千辆机动车上收集到的数据,可以有效减少车辆保养的次数,产生可观的价值。
同时,以数据为导向的机动车市场也在德国加速发展。德国众多原始设备制造商(OEM)开始挖掘数据中的精髓——这些精髓能增强与客户的联系。
为了更好了解消费者,这些德国企业打破自己的数据“藩篱”,并用外部信息来扩充自己的数据池——这些数据包括社交媒体中的反馈、社会地理学数据以及公开的宏观经济数据。他们的努力增加了产品销量,激活了市场。
看起来,收集数据对于消费者和制造厂商来说都是颇有益的。但是,如何保护消费者的隐私面临着挑战。福特生产的一款混合动力车每小时会产生25GB的动态数据。福特在CES展会上说,其实驾驶员每一次违反交通规则都逃不过汽车制造商的法眼。
大众汽车负责人Martin Winterkorn最近在德国某展会上针对这种情况发表看法。他表示:“我们一定要竭尽全力阻止汽车变为人们心目中的‘数据怪兽’。”
联网汽车似乎是汽车产业的发展趋势。到2020年,将有90%的新生产的汽车具备网络功能,而当前具备网络功能的汽车仅有10%。促使机动车具备联网功能的一个主导因素是安全性。
联网汽车普遍会比传统汽车更加安全。最近85%的新车中都安装了“黑匣子”,它能捕捉到事故发生前后数秒的重要信息。因此,对于某些制造厂商来说,问题就在于谁有权拥有这些数据。
联网汽车所面临的另外一个问题是软件的更新问题。也就是说,汽车制造厂商一定要修正那些潜在并具有危险性的缺陷。
去年,美国有关当局介入调查了特斯拉电动车三起电池因为高速行驶而起火的事件,其中两起事故发生的原因是由于路面上的碎石渣迸溅到电池而引发了起火。特斯拉对此事的回应是改造了自己的产品——在一定的速度下升高了车悬架的默认高度。这个改变不仅仅避免了产品召回,还避免了潜在的事故。
联网汽车光明的未来在于这项技术将大大拉近制造厂商与消费者的距离。而性价比越高的连接方式,则意味着收集到更全面的数据。如果消费者希望自己的爱车更安全,性能更优越,那么很可能就需要第三方介入并使用这些数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01