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
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16