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车联网数据应用两则
上传时间:[2018-04-06] 浏览次数:

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面对汽车领域技术的日新月异与传统业务成本压力的与日俱增,车企急需在车联网新技术研发与寻找新的盈利点等方面获得突破,足球怎么押注

《汽车商业评论》专栏作者张椿林

受益于万物互联时代的信息爆发,传感器的融合以及由大量传感器带来的数据运算和处理,物理世界被前所未有地映射到虚拟网络中。

随着互联网巨头在物联网领域乐此不疲地围绕自动驾驶技术、智能汽车圈地跑马,作为物联网概念的一隅,车联网日渐成为信息化时代汽车领域的必争之地。

尽管作为车联网产业链的核心,车企在有效整合各方资源以及数据回收利用方面有着得天独厚的优势,但是,在这个信息碎片化时代,车企对精准掌握目标客户信息仍旧存在紧迫感。

面对汽车领域技术的日新月异与传统业务成本压力的与日俱增,车企急需在车联网新技术研发与寻找新的盈利点等方面获得突破,以应对日趋激烈的行业竞争。

车联网数据从获取到分析到决策再到预测这一全生命周期,对大多数车企而言,其价值尚未得到足够的重视。

数据是所有车联网分析的核心和源动力,大数据和云计算是车联网不可忽视的力量,而数据集市则是车联网生态系统的基础,一切基于车联网数据的分析服务都离不开数据集市奠定的基础。

车联网分析集市基于大数据分析组件(Hadoop,Spark,Storm和Kudu等)搭建完善,主要由车主生命周期标签数据、车辆生命周期标签数据和应用APP(例如:高德地图使用数据)数据构成。

它们的搭建,将有利于后期快速抽取、处理和使用360度全方位的车联数据,进行有针对性的大数据分析。

我们可以通过客户流失分析以及二手车估值和预测这两个具体应用情景,看看车联网数据分析在汽车精准营销方面可以做哪些探索。

客户流失分析

首先,通过车联网集市存储的车主、车辆和应用APP的历史和当前数据,可解析出车主的地理轨迹和行为轨迹。地理轨迹可直观地反映出车主的驾驶路线和常去地点,从而有利于有效推测车主的行为轨迹。

标签 车联网 数据 车企 汽车 车主

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