京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
滴滴快的与Lyft战略合作,大数据或成为合作重点
美国时间9月16日,全球最大的移动出行平台滴滴快的和美国领先的打车应用Lyft公司在纽约宣布达成战略合作,滴滴快的已战略投资Lyft公司一亿美元,双方在产品、大数据方面将展开渐进式合作。
据了解,滴滴和lyft将达成跨平台协同机制,通过持续的联合创新、产品开发和资源共享,推动出行解决方案跨境共享,以及和导航、支付的对接互联。最简单的描述,中美用户在中美两国漫游往来需要使用移动出行服务时,可以无缝平滑的用APP获得对方提供的出行服务。
滴滴方面表示,除了进行产品层面的整合之外,双方真正能完成“1+1大于2”的合作主要在大数据方面。鉴于独特的发展环境,滴滴的数据处理能力已经达到了世界顶尖水平,其实现了每分钟200万订单的峰值数据处理,每天1000万的常规订单处理,每天10亿计算次数,以及10TB的日数据分析量。
此外,滴滴拥有世界级独家数据技术,打造了乘客画像、订单智能推送、实时交通路况检测等多个大数据系统,用于乘客行为分析、精准营销;抢单和派单相结合的高效订单匹配模式;以分钟为单位的实时交通检测,并为乘客、司机提供出行指导。
不久之前,滴滴快的去硅谷招聘互联网公司数据人才,成立了专门的机器学习研究院,深度挖掘出行数据中的价值。
Lyft总裁也认为,滴滴能够在中国市场遥遥领先,凭借于其在中国这个最复杂多元市场的深刻理解和快速的市场反应能力,以及处理庞大业务锤炼出的海量数据和实时处理分析能力、高效的团队执行能力和技术能力,而Lyft本身也始终站在科技创新的前沿,和滴滴结合,双方能为用户创造更为丰富的产品和体验。
滴滴快的与Lyft数据整合之后,短期产品将可以满足在美国华人的应用。滴滴出行的用户到了美国之后,可以直接用滴滴出行叫车,而提供服务方则是Lyft,不仅如此,滴滴出行的数据技术实现的用户画像和订单推送系统将会增加到乘客和司机的匹配因素中,进而消除双方在语言、沟通上的误差。
比如如果用户历史数据在中国比较多,那他在美国发出的订单需求,将需要给司机更精准的位置推送,如果双方语言沟通不顺畅,就会增加乘客和司机碰面的难度,而如果技术定位很精准,就可以提高效率。
此外还会有更多领域的合作,比如利用滴滴快的机器学习、用户画像系统,与Lyft在美国积累的原始数据相结合,可以碰撞出更多的可能。这些产品、服务端的改善不仅仅用于服务在美华人,还可以对Lyft本身的产品和技术进行改善。
马云把下一个时代的竞争定义为数据竞争,而滴滴快的和Lyft的战略合作中,大数据也是非常重要的一个环节。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12