电动汽车数据挖掘

1、电动汽车发展前景怎么样？

环境和能源危机是全球面临的问题。这里就不详细介绍了。
电动汽车是未来发展的趋势，保守地畅想一下，未来50年所有的汽车将全部都是电力驱动的，或者准确点说绝大多数都是电力驱动的，少量采用生物燃料，氢化燃料，甚至核燃料等其他形式。
目前电动汽车存在着混合动力、插电式混合动力，燃料电池，纯电等多种形式。受限于电池技术和充电技术的水平，存在着能量密度，续航里程，充电速度，充电站的建设等制约因素，目前混合动力Hybrid到了市场水平，几乎每个汽车厂商都有相应的车型或者在研发阶段，价位也在市场能接受的水平，当然比传统内燃机的汽车价格还稍高一点。但它仅是一个过渡的技术。纯电动汽车是终极的方向。
纯电动汽车，将给传统汽车行业带来革命性的变化，现有的汽车技术，发动机，变速箱，悬挂系统，四驱机构，乃至电控系统都将带来翻天覆地的变化。
目前市场上的最受关注的是美国的特斯拉纯电动车，采用锂电池驱动，国内的比亚迪也在纯电动车的研发中处于比较领先的位置。如果您有兴趣去了解一下特斯拉，你对纯电动车就会充满信心了。

2、数据挖掘的应用领域有哪些

数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务：
(1)商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；
(2)保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润；
(3)在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量；
(4)电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计；
一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数据挖掘的强大生命力：
美国AutoTrader是世界上最大的汽车销售站点，每天都会有大量的用户对网站上的信息点击，寻求信息，其运用了SAS软件进行数据挖掘，每天对数据进行分析，找出用户的访问模式，对产品的喜欢程度进行判断，并设特定服务，取得了成功。
Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。Reuteres用SPSS的数据挖掘工具SPSS/Clementine，建立数据挖掘模型，极大地提高了错误的检测，保证了信息的正确和权威性。
Bass Export是世界最大的啤酒进出口商之一，在海外80多个市场从事交易，每个星期传送23000份定单，这就需要了解每个客户的习惯，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解决了上述问题。

3、现在哪些行业真正用到数据挖掘

数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务：

(1)商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；

(2)保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润；

(3)在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量；

(4)电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计；

一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数据挖掘的强大生命力：

美国AutoTrader是世界上最大的汽车销售站点，每天都会有大量的用户对网站上的信息点击，寻求信息，其运用了SAS软件进行数据挖掘，每天对数据进行分析，找出用户的访问模式，对产品的喜欢程度进行判断，并设特定服务，取得了成功。

Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。Reuteres用SPSS的数据挖掘工具SPSS/Clementine，建立数据挖掘模型，极大地提高了错误的检测，保证了信息的正确和权威性。

Bass Export是世界最大的啤酒进出口商之一，在海外80多个市场从事交易，每个星期传送23000份定单，这就需要了解每个客户的习惯，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解决了上述问题。

4、数据挖掘的数据分析方法有哪些

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

5、福特的转型之路，为何会从数据挖掘开始？

1. 传统汽车制造销售利润率较低

作为一家美国上市公司，股价的高低是衡量管理层领导能力的决定性因素。

福特股价屡创新低，不仅是因为其在全球范围内除美国外其它区域销售成绩都不佳，拖累公司整体盈利水平下降，更是因为美国投资者对包括传统燃油汽车制造在内的业务在未来的发展抱有悲观态度所致。

纵观全球范围内的汽车制造行业，抛开一些超豪华品牌，利润率达到10%的汽车公司凤毛麟角。将汽车制造销售业务在未来公司的总体业务中比例下调，开发新的盈利增长点，对于注重财务数据更多的美国汽车公司来说，尤为关键。

2. 以数据挖掘为代表的新业务利润率更高

百年福特通过持续产生的销量已经积累了大量的客户信息资源，而通过对这部分信息资源的再挖掘、再开发而产生的新的业务模式，几乎不需要更多的硬件成本投入，只需要招聘相关的数据分析专家，就可以实现该项业务的开展，未来由此带来的收益可能会出乎人们的意料。

以Facebook为例，其通过后台收集的个人信息，进行归纳整理，然后将在Facebook上投放的广告精准地推送到目标客户人群上，达到最好的广告投放效果。

对于福特来说，如果未来的移动出行愿景可以实现，那意味着福特可以知道自己的车队上乘坐的乘客是谁，也可以的达到类似Facebook这样精准的投放效果。更进一步考虑，一旦北美三大汽车巨头可以联手，那在北美地区形成的投放效果甚至堪比大型互联网平台。

翻看这类互联网公司惊人的股价以及较高的盈利水平，再比较福特当前不足5%的利润率，就可以发现，福特去做这样的转型、寻找数据挖掘这样的新业务的迫切性。

数据挖掘是福特转型道路上的一个重要方向，以此为起点，这家目前处于困境中的百年老厂有更多寄托的努力，主要有三个方面：

1. 中国业务

中国作为全球最大的汽车市场，对于每一家希望有所作为的汽车公司来说，其至关重要的程度不言而喻。最近拖累福特全球业绩最大的原因之一就在于中国业务成绩不佳。在2018Q3甚至给福特全球造成了3.87亿美元的亏损，大大影响了福特全球的业绩。

为此福特也在中国进行了一系列的业务布局，期待在中国的业绩反转。具体包括：发布2025计划；挖来福特旧将陈安宁掌管单列的中国区业务；与百度在AI、无人驾驶领域进行合作，为本土化无人驾驶进行前瞻性研究；与众泰汽车在新能源以及移动出行方面成立合资公司；将旗下乘用车销售渠道进行整合。

6、数据挖掘的方法有哪些

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
1、分类
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
2、回归分析
回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
3、聚类
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
4、关联规则
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
5、特征
特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
6、变化和偏差分析
偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
7、Web页挖掘
随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

7、苏州赫行新能源汽车科技有限公司怎么样？

苏州赫行新能源汽车科技有限公司是2018-04-23在江苏省苏州市吴中区注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于苏州市吴中区木渎镇金枫南路1258号5幢2楼。

苏州赫行新能源汽车科技有限公司的统一社会信用代码/注册号是91320506MA1WEA6E4K，企业法人王加雪，目前企业处于开业状态。

苏州赫行新能源汽车科技有限公司的经营范围是：新能源汽车领域内的技术开发、技术服务、技术咨询；新能源汽车检测设备的开发、销售；新能源汽车数据采集、分析、数据挖掘与技术服务；新能源汽车动力系统、专用电机控制系统、自动变速器控制系统、特种车辆动力系统、汽车无人驾驶系统、汽车电子系统的研发、销售；新能源汽车专用电机、自动变速器的研发、生产与销售；新能源汽车仿真技术开发、技术服务；新能源汽车产品、特种车辆产品的销售。（依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动）。本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。

通过百度企业信用查看苏州赫行新能源汽车科技有限公司更多信息和资讯。

8、数据挖掘与传统分析方法有什么区别

回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

9、请通俗的讲一下什么是数据挖掘

通常我们把信息转化为价值，要经历信息、数据、知识、价值四个层面，数据挖掘就是中间的重要环节，是从数据中发现知识的过程。

举个例子来说明。（例子仅供解释，不包含其他意思，Σ( ° △ °|||)︴）

傍晚你一个人从火车站出来，看到路边有一个漂亮妹子，这个妹子朝你抛了一个媚眼，这个媚眼它也是信息，虽然它很难定量化分析，也不是个记录。但你成功接收到了这个信息，你认为是这个女孩对你有感觉。

那你就被这个信息所影响，于是你很激动，决定要上前去搭讪。（这个地方，媚眼这个信息能够被发送、传播和接收，并且影响你的行为，但还谈不上数据。）

去搭讪的时候，你问：美女，在等人吗？

然后美女对你说：老板，包夜800……

于是这里面就有定量化分析的内容了，虽然它只是一个很小的数据片段，单独看起来没有办法分析出任何深刻的结果。但如果你在一个本子上把它记录下来。比如你记录的是：

2017年10月15日，汉东省金舟市火车站包夜800

如果你的本子上有几千条这样的记录，这就是数据。通过简单的查询和比较，你就可以从这些数据中获得知识。

如果你把这些数据输入电脑，绘制一幅金舟市的价格地图，你发现同等水平的妹子在金舟市汽车客运中心价格，只有火车站的70%左右，那绘制这个地图，做这个价格的统计分析，就是数据挖掘做的事情谈，它能够指导你去做一些事情。

当然用这个知识能不能产生价值，产生多大的价值，就要看如何应用了。比如是否能够根据这些价格来指导酒店的选址，这个能不能作为附近消费水平分析依据，这就是价值和应用层面的问题。

你看，数据挖掘其实就是我们从数据中发现知识的过程。

当然我们发现知识其实可以不走数据挖掘的道路，比如我们常常讲第一性原理：从公理体系和基本参数出发，通过演绎的方法得到知识。比如通过几何的公理推出了欧几里得的公理体系，推出大量的几何定义；我们通过薛定谔方程以及一些基本的物理参数，可以得到很多对于原子分子的认识。

而数据挖掘就不是这样，数据挖掘是直接从数据中获得知识。比如，我们看一个人跑步，我们可以通过不同体型的人多次跑一百米所需要的时间，得到一些经验的公式。比如说身高每高一厘米，跑一百米的时间相应缩短0.015秒（这是随便说的，不要当真）。这样的公式是没有办法从牛顿定律中推出来的，但是我们可以从数据挖掘中得到。

就第一性原理和数据挖掘而言，数据挖掘的可信度是不如第一性原理的，因为有很多关联都是假相关，但是它能够处理很复杂的系统。而这往往是我们从量子力学、经典力学等已知的公理中不能够得到的。因为它太复杂，必须要从实验的测量中得到。

但这两者是可以相互补余的。首先，有了第一性原理的认知，他就能够提前去帮助我们提前去感觉到哪些数据可能对我们的结论最有用。比如我们看跑步，通过认知我们知道腿的长度，对跑步的速度可能是有帮助的，而腋毛的长度对跑步的速度应该是没有什么帮助的。

所以我们拿得到一个人的身体和跑步运动员跑步速度的关系，很多研究都在探索运动员的身高、腿长和跑步速度的关系，但是没什么人研究腋毛长度和跑步速度的关系。如果我们什么知识都没有的话，为什么不去研究腋毛呢？那我们就应该把腋毛和身高、腿长看成同样重要。

我们有了这些数据挖掘的工具，其实是可以反向去推导一些基本的定律。

利用数据挖掘，我们还可以做非常多的事情。

1.发现数据项之间的相关性

比如我们拿到各个城市环境、人口、交通等数据，就可以通过相关性分析来看人均汽车保有量，和空气质量各个指标之间的关系，从而定量化地帮助制定产业经济和环保政策。比如要不要进行更严厉的限购，要不要收取为其的排放税等等。

2.把数据对象进行聚类

比如我们知道大量的人在电子商务网络消费数据，我么就可以根据消费的特征把他们聚成很多类，每一类人我们制定不同的营销手段，从而能够取得销售量的提升。比如电信运营商对人群进行聚类，然后针对性地推出电话套餐。

3.把数据对象进行分类

当我们已经有了分类之后，来了一些新的数据之后，我们可以把他分到不同不同的类去。比如医疗影像上查看肺部的病灶，可能是肺结核、可能是早起肺癌，中晚期肺癌，可能是肺上的疖结，可能是愈合的病灶等等，来了一张新的片子，我们可以通过图像处理，就把它分到不同的类别（当然这需要我们提前对很多片子的数据进行学习）。

4.预测缺失数据或者未来的数据

很多数据集中，比如生物数据，我们已知的知识全部数据集中的一小部分，这需要我们做一些事情去预测这些数据。还有一些，想大选、股票价格预测、河流径流量预测、城市用电量预测等，这些就是对未来数据的预测。

10、什么是数据挖掘，数据挖掘对物流决策有何作用

根据大数据Big Data的应用上，以特定软件进行数据筛选和比对，就是简单的数据挖掘，当筛选这些数据的结果呈现科学上趋势与单凭人力分析不同时，对物流的决策起到推送或拉动的指示作用，例如:数据显示车辆销售趋势为倍数上番趋势，对汽车材料要下推送决策;对成品车要以拉动应市;