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
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07