2018-08-30 15:24:21 cheliangdsj 阅读数 561
  • Python数据分析-入门案例实战

       近几年,基于位置服务的应用层出不穷,如GPS 车辆导航、打车、外卖、运动等,产生了大量的具有时空信息的轨迹数据,对此类数据的处理挖掘是城市智能化发展的必经之路。    本课程讲述了Python 对时空数据的处理,以及机器学习方法在空间数据处理上的应用。

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车辆结构化——明景车辆大数据侦查系统

智慧城市建设中每天会产生海量过车数据,面对日益膨胀的图像大数据趋势,如何将海量卡口数据进行结构化处理,提供针对车辆大数据实战,为公安领域的不同警种服务,建设更美好的智慧城市安全管理系统,是一个严峻的挑战。

为此,北京明景科技最新推出“车辆大数据侦查系统”,针对车辆进行结构化分析和大数据精准检索实战应用。

车辆结构化——明景车辆大数据侦查系统

千万级数据秒级查询

通过布控嫌疑车辆图片和车辆特征作为检索条件,结合公安业务数据进行大数据布控和碰撞分析,实现预警即时处理。

秒级快查,精准筛选嫌疑车辆

系统提供时间+地点+车辆品牌识别+车辆子品牌识别+多特征识别+多种技战法筛选,千万数据的秒级结果查询,快速锁定目标车辆。

火眼识车,车辆特征全扫描

200种车辆品牌、2000种以上车型多特征识别技术的精准分析,配合以图搜车的先进技术,核心算法技术领先,完美满足车辆特征全扫描。

扁平架构,无限在线扩展

采用mongoDB数据结构,分片存储亿级数据,秒级检索处理,服务支持在线扩展,稳定、高效、快捷。

统计报表,轻松掌握数据核心

在庞大的大数据中掌握涉案车辆热点区域,高危犯罪活动情报等信息,生成统计报表。为公安业务二次应用提供数据依据。

无缝对接,识别任务可扩展

系统提供完备卡口系统对接接口,无需改造现有卡口系统,支持快速开发集成,实现快速车辆实战侦查应用。

警企合作,深度实战

结合警务云业务,深度合作建立车辆大数据研判模型,配合完成对嫌疑车辆,涉案车辆的深度实战抓捕活动。

2019-11-14 10:46:34 qq_43436046 阅读数 7
  • Python数据分析-入门案例实战

       近几年,基于位置服务的应用层出不穷,如GPS 车辆导航、打车、外卖、运动等,产生了大量的具有时空信息的轨迹数据,对此类数据的处理挖掘是城市智能化发展的必经之路。    本课程讲述了Python 对时空数据的处理,以及机器学习方法在空间数据处理上的应用。

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新能源汽车数据错误

排在前8位的错误类型中,出错率最高的项目是“车辆状态为空或错误”,占比16.76%;排在第四位的错误类别是充电状态为空或者无效,占比4.82%。造成这种现象的原因可能是某些型号车辆的充电状态检测装置损坏所造成。

除了以上两类错误,其他排名在前的6类错误均为电池单体问题,包括单体温度和电压的错误,初步判断为车载信息采集模块精度较低,传输数据质量较差。从丢包率大于1,30秒内里程跳变大于2公里等错误车辆占比来看,说明车载数据采集装置的精度和传输速率都有待改进。

车企数据质量参差不齐可能影响补贴核算
在报告中,不同企业的数据质量相差很大。有的企业接入平台车辆的出错率达到100%。企业车辆数据出错率在50%以上的占企业总数比重为70.4%,仅有小部分车企的数据治疗较好。新能源汽车国家大数据联盟同期发布了“新能源汽车大数据指数TOP-n车型”,这些车型的数据良好。

精准营销

传统的汽车销售中经常采用量媒体广告、散发传单等方式吸引新客户。但是,这种方式涉及面过广、企业投入大、受众群体分散、目的不明确,汽车销售的信息发布不能做到有的放矢,必然影响信息发布的效果。汽车销售CRM数据挖掘技术通过数据分析,可以对潜在客户反应模式进行有效分类,建立起数据挖掘模型。汽车企业因此能够了解真正的潜在客户的特征,从而在以后的市场活动中,不再的光凭经验猜想,而是参考数据分析的结果,指导合理的客户获取方式、途径,做到有的放矢。
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汽车消费者,即汽车购买客户覆盖范围广,不同客户的消费能力、习惯等,存在很大的差异性,要做到汽车销售的重要必须细分就是指将一个大的消费群体划分成为一个个细分群体的动作,比如汽车销售CRM系统将数据库中的数据按照年龄段的不同来组织存放,这样一个简单的动作就是一次细分过程。

客户类型细分

对于汽车消费客户来讲,客户的差异性必然存在。汽车销售CRM系统对客户进行细分,主要是采用数据挖掘技术中的的分类、聚类等技术,在汽车销售CRM系统存储汽车销售相关信息的数据库中,按照客户的职业特点、地域理范围、年龄大小、个人兴趣爱好等属性进行整理分类,从而进行客户群体进行分析,再根据所细分出来的不同客户分类与汽车消费对应特性的关联关系。

客户购买倾向性分析

不像其他简单商品,汽车销售一般都会经过比较、访谈交流等。根据二八定律可以知道,企业的绝大部分利润是来自于小部分的客户,而对于汽车企业来说很难确定哪些客户是高利润回报客户,哪些客户是低利润回报客户。汽车销售CRM数据挖掘技术能帮助企业区分利润回报不同的客户,从而可以将资源更多的分配在高利润回报的客户身上,以产生更大的利润,同时减少低或负利润回报客户的投入。为此,乾元坤和在CRM系统中在建立了一套计算利润回报的优化目标方法。可以是简单的计算,如某客户身上产生的收入减去所有相应的支出,也可以是较复杂的公式。然后利用数据挖掘工具从交易记录中挖掘相应的知识。

潜在客户关联拓展

随着汽车行业中竞争愈来愈激烈,对于像汽车这类大件消费品来讲,客户群体往往表现为关联度大,充分挖掘“老客户带新客户”的模式,稳定老客户的前提下,拓展新客户成为汽车销售CRM系统的一个重要课题。在实际应用中,汽车销售CRM系统利用数据挖掘工具分析客户的关联属性,企业就能稳定保留老客户,从而达到保持客户、进一步拓展新客户的目的。

汽车销售CRM数据挖掘及时在汽车行业取得了良好效果,很多其他行业也逐步认识到数据挖掘技术的魅力,开始运用数据挖掘技术,重金打造各自的销售管理平台,加强CRM系统的客户数据分析能力,CRM数据挖掘必将大放异彩!

对于数据挖掘者而言,这是一个绝佳的机会,他们可以了解你的旅程,知道在收音机上收听的内容(当然也可以是Spotify),你和谁一起出行,你的汽车和其他汽车发生的互动,你在哪里居住,以及你在哪里工作。商业公司和政府将有能力对整座城市进行“数据测绘”,他们可以定位大多数居民的居住和工作地点。

这种描绘(用户画像)的方式可以发生在两个层面上。首先,追踪汽车以及它和其他汽车的交互行为;其次,追踪人与人之间的交互行为。通过蓝牙信号,商业公司可以确定你和谁发生了接触。由于蓝牙信号的传输距离可达10m以上,借助扫描蓝牙信号的方式,公司可以了解到在上班的过程中你遇到了哪些人和哪些车。许多公司都知道这种做法的优势,因为借由此,他们可以了解到你的社会网络的组成。最近,领英正在询问用户是否愿意收集并传输相关信息给附近的其他设备。

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论文https://wenku.baidu.com/view/2dbc8da768eae009581b6bd97f1922791788bec1.html

一是通过获取数据并加以统计分析来充分了解市场信息,掌握竞争者的商情和动态,知晓产品在竞争群中所处的市场地位,来达到“知彼知己,百战不殆”的目的;二是企业通过积累和挖掘汽车行业消费者档案数据,有助于分析顾客的消费行为和价值趣向,便于更好地为消费者服务和发展忠诚顾客。

大数据创新汽车行业需求开发

随着论坛、博客、微博、微信、电商平台、点评网等媒介在PC端和移动端的创新和发展,公众分享信息变得更加便捷自由,而公众分享信息的主动性促使了“网络评论”这一新型舆论形式的发展。微博、微信、点评网、评论版上成千上亿的网络评论形成了交互性大数据,其中蕴藏了巨大的汽车行业需求开发价值,值得企业管理者重视。

网络评论,最早源自于互联网论坛,是供网友闲暇之余相互交流的网络社交平台。在微博、微信、论坛、评论版等平台随处可见网友使用某款产品优点点评、缺点的吐槽、功能需求点评、质量好坏与否点评、外形美观度点评、款式样式点评等信息,这些都构成了产品需求大数据。同时,消费者对企业服务及产品简单表扬与评批演变得更加的客观真实,消费者的评价内容也更趋于专业化和理性化,发布的渠道也更加广泛。作为汽车行业企业,如果能对网上汽车行业的评论数据进行收集,建立网评大数据库,然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题,以此来改进和创新产品,量化产品价值,制订合理的价格及提高服务质量,从中获取更大的收益。

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2018-09-06 14:39:17 weixin_43146218 阅读数 169
  • Python数据分析-入门案例实战

       近几年,基于位置服务的应用层出不穷,如GPS 车辆导航、打车、外卖、运动等,产生了大量的具有时空信息的轨迹数据,对此类数据的处理挖掘是城市智能化发展的必经之路。    本课程讲述了Python 对时空数据的处理,以及机器学习方法在空间数据处理上的应用。

    565 人正在学习 去看看 王静

随着信息技术的快速发展与经济社会的高度融合,数据已成为经济社会发展不可或缺的战略资源,大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式产生重要影响。对汽车行业而言,大数据的蓬勃发展将为汽车产业转型升级带来新的机遇。

互联网和移动互联网的兴起,越来越多有购车需求的用户会到网上查询相关信息,进行车型、价格、性能等各方面的比较。同时,论坛、微博、贴吧等互联网社交平台也成为用户发表用车感受,讨论汽车品牌的主要阵地,互联网渠道正成为车企最主要的营销阵地,对互联网汽车用户数据的整合和利用,成为汽车企业洞察消费者和市场,明智决策的关键。

慧数汽车大数据平台正是在这样的大环境下应运而生,成为最专业汽车大数据洞察平台。慧数汽车以强大的数据挖掘分析技术,前瞻的产品规划,整合全网汽车数据,打破数据孤岛,实现全网汽车大数据共享互联。通过独家遗忘算法语义分析技术,对数据进行可视化分析展现,发现汽车行业“信息脉搏”,全方位透析汽车行业。为汽车各产业链提供精准高效的数据服务,帮助汽车厂商数据智慧决策。

最真实的汽车产品评价让车企听到用户真实的声音

慧数汽车整合全网汽车数据,覆盖超过千万真实车主评价数据,超过140个主流汽车类网站数据,300多个微信公众平台汽车数据、近1500位汽车大V观点评论数据,以及百度贴吧、各大汽车论坛数据,可以垂直分析精细到汽车四级指标。通过用户声音多维属性深度分析,可以清晰直观地洞察到不同车主、不同地区对不同车型的口碑以及偏好。通过独家“遗忘算法”语义分析,实现精准研判,可视化呈现,所见即所得。将会成为汽车企业领导快速决策、产品开发改进提供科学决策依据。

汽车用户画像扫描,汽车厂商更懂用户

“客户就是上帝”这句话适用于各行各业,表明了用户对企业的重要性,只有更懂用户,才能够更好的为客户提供服务。对于汽车厂商来说,传统方式获取用户信息的方式是调查问卷的形式,这种方式工作量大、数据基数小、信息不精准,很难满足汽车厂商全面了解用户的这一诉求。慧数汽车强大的数据分析处理能力能够对全网汽车用户进行多维度、多级指标量化分析,从地域到职业、从学历到收入、从购车用途和喜好等让汽车厂商能够全面了解用户,为产品开发和服务提供可靠的信息支撑。

舆情实时掌控,维护品牌形象

慧数汽车挖掘整合了汽车行业舆情语料,涵盖1700万条语料,建立舆情热词数据库,找出引发舆情关注的引爆词。并结合语词情感分析、修辞分析手段,来划分引爆词的中心度级别和关联度级别,通过人工+智能语料研判体系,设计热词发现模型,达到汽车舆情预警和预测的目的。

慧数汽车舆情管理不但能够稳、准、快监测分析自身舆情,而且还可以全面监测分析竞争对手舆情与汽车行业舆情,自助订阅制定舆情数据,洞察舆情走势,知悉行业动态,从而帮助企业了解品牌舆情动态、预警公关敏感消息等。

新品研发和产品改进更精准

一款汽车从设计到生产再到量产需要庞大的人力物力以及时间的支撑,对汽车制造商来说需要付出巨大资金和人力。上市以后如果销量可观,那对企业来说当然是值得欣喜的事情,相反,有可能新车型上市之后,市场反馈不好,销量持续低迷,久而久之,不得已被迫停掉这个车型的生产线而造成一笔巨大损失。慧数汽车大数据平台能让汽车厂商避免一些损失,让生产变得更精准,更适合用户,犹如量身订制一般。通过慧数汽车平台,我们可以准确的判断用户对汽车的需求点,比如汽车的外观,颜色,以及配置,还可以帮助我们精准区分用户的群体分类,从年龄、性别、职业等方面来判断不同人群对汽车的不同需求,从而可以针对不同群体来量身定做车型。

大数据产业的迅猛发展,正在改变着各行各业,慧数汽车仅仅是开始,未来还会有更多的慧数系列行业大数据应用平台问世,为更多行业及企业提供大数据服务。

2019-01-17 09:59:14 weixin_43146218 阅读数 79
  • Python数据分析-入门案例实战

       近几年,基于位置服务的应用层出不穷,如GPS 车辆导航、打车、外卖、运动等,产生了大量的具有时空信息的轨迹数据,对此类数据的处理挖掘是城市智能化发展的必经之路。    本课程讲述了Python 对时空数据的处理,以及机器学习方法在空间数据处理上的应用。

    565 人正在学习 去看看 王静

汽车大数据应用专家慧数汽车,专注汽车大数据应用和服务,借助自身在汽车大数据研究方面的核心技术优势,依托汽车大数据研究院行业专家对行业的精准洞察力,再结合汽车行业专属的语义分析模型,将2018年度全网汽车用户评价数据全量整合,智能分析,用可视化的结果精准呈现,打造出一套专业的《车主评价白皮书2019》。

白皮书所用数据均来自汽车之家、易车、爱卡等垂直汽车网站口碑频道认证车主的文字点评信息,每篇口碑的字数平均在500-2000字,从小型SUV、紧凑型SUV、中大型SUV、小型车、紧凑型车、中型车、MPV、新能源车8大类别分析,覆盖中国品牌、海外品牌、豪华品牌,全面解读各类车型的真实用户评价数据。

以下内容是《车主评价白皮书2019》之新能源篇。

以上是本白皮书部分内容节选,关注公众号huishu_che,回复“车评白皮书2019”免费获取白皮书完整电子版内容。

2018-10-16 14:36:49 weixin_42673075 阅读数 79
  • Python数据分析-入门案例实战

       近几年,基于位置服务的应用层出不穷,如GPS 车辆导航、打车、外卖、运动等,产生了大量的具有时空信息的轨迹数据,对此类数据的处理挖掘是城市智能化发展的必经之路。    本课程讲述了Python 对时空数据的处理,以及机器学习方法在空间数据处理上的应用。

    565 人正在学习 去看看 王静

 

  随着汽车智能时代澎湃来袭,如何充分发掘伴生的海量大数据价值,正在成为备受关注的焦点。在业内看来,汽车大数据如能有效利用,不但可以为汽车全生命周期提供更为精准的服务,而且有望取代汽车产品本身成为主要赢利点。区块链技术的介入,无疑为打开汽车大数据的潘多拉魔盒,提供了一把精准的钥匙。

CAM中企矩阵

  汽车大数据时代汹涌来袭

 

  “当前,汽车制造技术正在与信息技术、网络技术、通信技术、人工智能技术等新技术加速融合。”有业内人士日前表示,“这正是全球产业变革的一个方向,即智能化的方向。”

 

  当前,以无人驾驶、智能语音交互、人脸识别等技术为代表的智能网联化,正在成为全球汽车行业追逐的新方向。“用户对新事物核心技术的追求和渴望是我们的机遇。”根据麦肯锡的研究报告,中国消费者认为全自动驾驶非常重要的比例高达49%,远远高于德国、美国等国家,“这是我们大力发展智能网联汽车的动力。”

中企通宝区块链

  汽车的智能网联化发展与大数据相生相伴。为提高汽车的智能化及安全性能,汽车厂商正在为汽车零部件加装越来越多的传感器。从轮胎气压监测,到车身稳定控制技术、自适应巡航技术、车道偏离预警系统等。

 

  据测算,每辆汽车每小时基于各类传感器的监测数据达到5到250G,一个国家一天的汽车数据就堪称海量。新型概念车产生的数据更多,如谷歌的无人驾驶汽车每秒就产生约1G的数据。汽车几乎已经变成了一个数据工厂。

 

  有业内人士指出,快速增长的汽车在途状态数据,一旦与现有的制造和研发数据结合起来,将为汽车生态系统内的所有公司提供巨大的价值拓展空间。

CAM公链

  当前,汽车行业的供给侧改革正在推进中。把大数据运用到供给侧改革当中,既是时代的必然,也是汽车供给侧培育出新动能的基础条件之一。通过大数据智能网联,可以把汽车生产制造、终端销售、汽车后市场等各个环节有效衔接在一起。而且通过大量数据的采集,车企可以更精确地预测市场状况及用户需求,更快捷有效地调整与共享资源,生产出更智能、更契合用户需求的汽车。

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