京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
汽车+大数据=变形金刚?解读汽车大数据价值
车联网是基于“人-车-路-环境”四大要素的综合系统, 每一个要素自身都存在海量可挖掘数据,而每一个要素同时又是大数据应用和变现的对象。多重数据的叠加和交互关系使得车联网大数据价值巨大。
大数据应用代表向生态圈演进的新型车联网盈利模式。 目前车联网尚处于初期,商业模式仍然以 B2B 为主,能够直接付费的用户较少,而随着产业链数据的打通和互联网巨头的强势介入,后续数据运营将成为车联网向生态圈转变的关键。
车联网的大数据在预测方面可以发挥到极致, 如预测交通堵塞的地段,实时交通信息,驾驶者驾驶行为分析等。
车联网大数据的应用趋势
第一, 从被动安全到主动安全发展
汽车的安全措施可以大略地分为主动安全措施(防止事故发生)和被动安全措施(减小事故后果)。目前车联网数据在被动安全(个性化保险等)领域已经有较为成熟的盈利模式。
实质上,主动安全(尽量自如的操纵控制汽车的安全系统措施)才是车联网真正追求的方向,目前主要以辅助驾驶为主,而其代表的终极方向是无人驾驶。
车联网数据对于主动安全的价值应用
汽车识别数据,对于非结构化道路,准确的识别,实现主动安全。主要表现在弯道识别,路边状态,附近车辆提醒等。通过各种传感器,雷达、摄像头,这样可以实时监控路边的状态。
驾驶员行为数据,对驾驶者驾驶情况的监测,如眼睛是否看前方,手是不是在方向盘上,根据车周边的状态会及时提醒给驾驶员,如果前面有车离我很近了,这个驾驶员眼睛又不在前方,这样车里面会提供预警,甚至采取措施帮助驾驶员回到正常的驾驶状态。
车与车通信数据,通过车车通信,当前车急刹车时,可以实现前面车刹车之后信息及时发出来,周边的车及时得到信息,这样给驾驶者一个提前预警。如有校车、警车或急救车在车附近,汽车会接受到信息知道旁边有特殊的车辆通过的话会提早让路,或者是减速来给车辆提供一些方便,这也是车和车和周边环境的通讯提供一些安全的保障。
汽车状态数据,胎压监测,在汽车行驶过程中对轮胎气压进行实时自动监测,并对轮胎漏气和低气压进行报警,以确保行车安全,另外其他 OBD 可提供的行车信息。
第二, 以大数据为基础向汽车后市场渗透
目前我国汽车后市场存在空间大但净利润占产业链比重较低的矛盾,而此类矛盾的核心问题之一就是信息不对称,大数据正是解决这一痛点的关键。


随着生态系统的健全和互联网场上的介入,基于车辆数据形成的大数据产品,逐步向 O2O与汽车后市场渗透,商业模式呈现多点开花的局面。
车联网产业链各环节大数据布局
上游数据采集:以四维图新为代表,“挟天子(地理信息数据入口)以令诸侯”。
中游数据运营:以百度为例,以平台和人工智能切入,用大数据训练“百度大脑”,最终把控无人驾驶的终极趋势
下游数据行业应用 : 百花齐放,智能停车场作为用户数据入口竞争最为激烈。
对于大数据+汽车后市场应用来说,获取用户 数据是基础。 我们认为,停车应用将成为其重要的入口。首先,停车作为刚需、高频的汽车消费应用,相比较于洗车、保养等其他APP 而言,更有可能成为获取用户流量和数据的高粘性入口。其次,停车场景天然与 O2O汽车后市场服务链接,停车场景为汽车后市场服务的创业企业提供了时间和空间。停车应用平台通过与汽车后市场的服务提供商,将切入万亿级的汽车后市场。
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