京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
七家利用大数据博弈的初创公司
大数据业务有着非常光明的未来,2015年第一季度的1020笔交易创造了134亿美元的融资,成为继2000年以来的大数据融资之最。
想知道是谁引领了这股借贷狂潮吗?以下是利用大数据做业务的七家初创公司。一些公司自身利用大数据进行创新,还有一些公司的工作就是致力于使他人可获得大数据。不管是哪种,你都应该看看这些“游戏玩家”是如何利用大数据的。
1. Uber
现在很多人都听说过租车初创公司Uber,如今它已经风靡很多大型城市。但是有一点你可能不知道,那就是Uber以其在大数据方面的出色运用来达到优化、现代化、合理化业务运营的目的。
通过数据分析,Uber能够预测出客户的目的地,能够更有效地分配司机。而另一个有趣的例子就是:公司利用最近分析显示的数据来使得司机待在同一个地方就能收益最大化,甚至不需要开着车转来转去寻找潜在客户。
最后,Uber还利用数据来实施动态的高峰期定价,鼓励司机在出行用车需求高的时候多工作。
2. Foursquare
最近Foursquare重新宣布他们将使用数据挖掘技术来介绍一些用户喜欢的餐厅、景点或者购物中心。公司运用了社交网络分析之后不仅能够分析个体用户的喜好,还能知道他们何时与何人在一起。
所以,公司就能够为用户进行推荐以期望引导潮流。再加上其他的一些机器学习技术,Foursquare能够为消费者做出一些相关的建议,引导他们参与到当地的商业中去。
3. Zapier
近来,要使App之间相互交流已成为一个网上业务的主要挑战,但是Zapier就很好地解决了这个问题。它通过一个基于其他App上的触发器使用户创建Zaps。想要在Slack里收到你的Google邮件吗?想要从Evernote里将事件记录到Google邮件里吗?这些Zapier的zap都可以帮你解决。
Zapier通过使用用户的定性数据来决定下一个加入到系统之中的App,使其在满足用户更新方面的需求有求必应。
4. Feedzai
信用卡诈骗是一个非常严重的问题,随着移动支付越来越流行,这个问题只会越来越严重。Feedzai就是一家利用大数据来监测以及实时阻止诈骗的公司。
公司将机器学习技术和行为分析相结合,而不是单纯地使用基于规则的标准化诈骗监测。这种大数据的挖掘和使用就可以创造出一款新的追踪分析消费者购买行为的软件。这样的话当事态出现异常时,Feedzai就可以进行监测并且立刻发出警告。
5. Spotify
起初,提供音乐流媒体服务的Spotify可以让你以固定的订阅费听音乐,按照你自己的需求播放,并且还没有广告。Spotify依赖用量算法来将用户与其喜爱的音乐相连接。但是不幸的是,结果并不像公司预想的那样对用户有很大的帮助。
2014年初,公司收购了初创公司Echo Nest,这家公司主要是开发音乐选择的人工智能。新的人工智能取决于50多个因素,再加上用户选择的大量数据,能够提供非常有用的建议。最近,Spotify利用大数据来试图囊括更多的方面,比如说Facebook动态更新和天气通知。
6. PlaceIQ
虽然说从消费者的角度来看是有点奇怪,PlaceIQ是市场营销人员的一个梦想。网站浏览器上的cookies可以使市场营销人员理解消费者网上的行为踪迹,同样地,PlaceIQ使用地理位置追踪数据来告诉公司现实生活中消费者所在的地点。PlaceIQ还与人口数据相结合来帮助市场营销人员理解人们对于广告以及其他一些因素的反应,使其最大化媒体购买和其他活动支出。
7. Beyond Sports
Beyond Sports是一家荷兰公司,它的虚拟现实模拟器可以在现实世界比赛数据的基础之上创造足球训练项目。这项可获得数据的创新性利用可以使运动员在训练时,除了以他自己的表现作为参照,还可以以他想模仿的著名明星运动员的表现作为参照。当下,公司正在打算将这个技术应用到足球、自行车、曲棍球和冰球,这就意味着光看电影录像来学习比赛即将成为过去。
在接下来的几年当中,那些能够有效利用大数据的初创公司就会盈利。通过使用诸如 import.io、Google Analytics和Mixpanel等工具,公司企业可以处理数据以取得竞争性的利益。一旦错失那些可获得的数据分析以及多种类型检测的洞察力,这些都将会成为企业所不能承受的错误。
这些初创公司都在运用大数据进行博弈。我们可以学习它们的数据科学应用来获取更大的企业利润。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06