车辆大数据分析

1、交通大数据分析会对智慧交通产生那些影响？

随着这些年我国城市化发展的加速，城市交通拥堵、交通污染日益严重，交通事故频繁发生。众所周知，智能交通成为改善城市交通的关键策略。因此，及时、准确获取交通大数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决。

交通行业现状

我国智能交通发展始于上世纪90年代，在“十二五”规划中，我国交通部进一步明确未来智能交通运输的发展目标，例如，感知识别、网络传输、智能处理和数据挖掘等。在改善结构调整和城际沟通的支撑、引领双重作用，成为城市交通最重要的发展领城。包括大数据等现代先进技术的应用，提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平，实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且，大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。

我国新型城镇化将需要形成城市群内部城市之间、城市内部的轨道交通系统，交通运输环境进一步改善。包括大数据等现代先进技术的应用，目的在于提高整个交通运输系统的发展水平、质量和管理及服务水平，实现能力供给增加、安全保障性以及经济、环保等的提高。而且，大数据的应用在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对地铁安全、高效运行和乘客服务方面的重要价值。

目前遇到的问题

1、海量数据

轨道交通系统每时每刻都在产生大量数据，来自故障维修系统、实时监控系统、项目实施进度系统、物资物料统计系统等，且数据增长速度越来越快，这些数据的价值在哪?该如何利用提升地铁运营效率，确保项目交付的及时监控。

2.数据认知

大多数传统系统，故障维修系统，实时监控系统，物资物料统计系统中，已有简单的分析统计图表，但数据格式比较单一，灵活性差，交互性低，管理者难以对数据有很好的认知。

3、管理决策

大数据运营在地铁网络化、大客流运营常态下愈发凸现其对轨道交通安全、高效运行和乘客服务方面的重要作用，能迅速从底层数据中提取关键数据，以数据驱动运营方向，对决策提供科学支撑。

现在很多地方的交通大数据系统都用的BI平台，比如永洪科技，一般的大数据分析系统分为3个层次:

1、数据层以及建模层:整合交通行业各信息系统，打破信息孤岛，实现数据共享。数据决策方面、销售方面、运营方面关心的指标，建立不同分析主题集市。

2、业务层:梳理交通行业指标，将分析结果推送至展现层。

3、展现层：以丰富美观的图表展现方式，灵活多变的交互方式，将分析结果呈现给各角色管理人员。

基本上现在的大数据分析平台都可以做到以下几个方面：

1、基于交通数据分析平台，决策层、管理层可能洞察轨交运行状况。

2、应对轨交各系统数据量的迅速增长，基于明细数据，任意业务的计算及展现，可达到秒级响应。

3、运营和分析部门都能做部分自服务分析，以满足实时探索分析需求。

4、能够快速响应新的分析需求和变化，提高工作效率 。

2、大数据在汽车领域怎么应用？

“大数据”作为时下最时髦的词汇，开始向各行业渗透辐射，颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下，大数据也触动着汽车行业管理者的神经，搅动着汽车行业管理者的思维；大数据在汽车行业释放出的巨大价值吸引着诸多汽车行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据为汽车行业经营管理服务也是当今该行业管理者面临的挑战。

3、汽车+大数据=变形金刚？

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。

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4、汽车与大数据相结合有哪些前景值得期待？

市场竞争日益激烈，消费者购物观念不断转变，企业想要在互联网时代更好的发展，就必须提高自身的核心竞争力，如今，随着大数据概念的不断应用和发展，很多人都认为大数据是DT时代企业提高核心竞争力的关键，那么对于汽车行业而言，通过与大数据的对接又有哪些前景值得期待呢？

对于汽车的需求和购买，80后、90后已经逐渐的成为消费主力，60、70后的产品无法真正的触动他们，他们所追求的产品不仅要动力强、实用性，还要充分体现他们的个性，而想要应用逐渐改变的用户需求和市场变动，大数据的作用就开始真正的体现出来。

关于大数据与汽车行业的对接，其前景非常值得我们期待，不仅仅是对于汽车而言，对于消费者也是一次购物体验的极大提升。下面我们可以从几个点来了解一下汽车如何借助大数据提高核心竞争力，也了解一下大数据汽车的前景在哪里？

一、大数据让汽车业行业对消费者习惯有了精准定位

通过对于消费者的数据统计，能够得出更加精准的用户画像，包括消费人群的喜爱、价位、购买时间等等，这些都对于汽车行业而言，不能有助于实现精准营销，还能够为其研发新产品提供数据基础。

二、提高生产效率，降低生产成本

大数据在整个生产线上随时采集数据，随即和最好质量的模型进行对比，一旦发现生产过程中质量有问题，很快就可以停下来，这个地方可以重新做，以免这个产品交到用户手里，发现问题再召回，对于每个生产的环节还可以通过大数据来分析，哪些环节能够优化，从而提高效率，当然，汽车还可以利用大数据对原材料市场进行实时监控和预测，从而采购到足够且低价的产品。这就在采购和生产方面提供了效率，降低了成本。

三、改变优化推广方式

互联网时代，销售模式也在不断的概念，新型的80、90后消费人群更依赖于线上的购买模式，而且，购买时间也不固定，而如何实现更加精准的营销就显得尤为重要，这一点在如今的DT时代，借助大数据的功能能够更好的实现，通过大数据对于消费者习惯的分析和处理，能够实现更好的实现精准营销，不仅能够降低运营成本，还能够提高销售额。

四、汽车行业与人工智能的结合

人工智能如今开始在各个领域不断应用，汽车行业也不例外，但是想要真正的实现汽车领域的人工智能，就需要大数据作为支持，其实不止汽车领域，其他行业想要实现人工智能都需要大数据来作为支撑，所以，这就显示了大数据的作用性，也体现了未来汽车行业的发展方向。

大数据在未来的发展中，大数据势必与各个行业都将有密切的联系，如今，各大品牌汽车公司都已经开始纷纷的布局自己的大数据矩阵，以期在未来的市场竞争中展现更强的竞争力。可以想象未来无论我们是买车、还是驾驶等，大数据都将扮演者越来越重要的角色，而大数据在汽车领域的影响也将愈加的深远。

5、交通出行大数据到底要分析什么？

相数科技表示，交通出行大数据信息包含如：结合城市地理信息数据、车辆信息、停放监测、地理围栏等各类与交通相关的数据信息，经数据挖掘和深度分析，可以为城市规划及管理提供科学、有价值的数据参考。

6、如何利用汽车大数据的报告选车？

4月，UC汽车行业第一季度大数据报告新鲜出炉，其中显示德系车最受移动互联网用户关注，大众品牌凭借超高的人气一举登顶。宝马占据第三席位，而此前刚摘得2016年“最可靠汽车品牌”桂冠的奥迪，这次位居第四。作为日系三强的日产、丰田以及本田，也集体成为一季度中国车市的赢家。
这份基于阿里大数据技术，采集了UC浏览器超过8200万活跃汽车用户2016年一季度汽车资讯的搜索情况、浏览情况等综合数据，直观反映了当前汽车行业动态及用户对汽车产品的认知与需求，被业界称为“2016汽车热力指南”。

高端品牌较受关注 德系霸榜

报告显示，互联网用户最为关注的十大汽车品牌，均被德日美三系牢牢霸占。其中，“神车”大众以其庞大的用户群体和德系品牌常年积累的良好口碑稳居榜首，丰田、宝马、奥迪、福特等热门品牌紧随其后，自主品牌哈弗突围，占领第十位置，为中国自主品牌赢得了尊严。

值得注意的一点是，与其他同类型汽车行业报告不同，UC汽车品牌热度榜中，用户对于宝马、奥迪等豪华品牌的关注度远远高于别克、现代等其他热门品牌。这可能跟UC较为年轻化的用户群体及其较高的消费水平有关。

SUV热到“着火” 自主品牌实力逆袭

车型关注度方面，SUV无疑是时下互联网上热度最高的一款。网友关注的十大热门车型前五名中，就有三辆是SUV。不得不说，随着SUV市场整体不断增长，紧凑型SUV与小型SUV逐渐市场主力军。
同时，伴随着SUV大热的浪潮，以哈弗H6为首的一系列自主品牌车型，如宝骏560、传祺GS4等，更是凭借其“良心”的功能品质和极具竞争力的价格在这一领域异军突起，赢得了较高的用户关注度，也完成了自主品牌对合资品牌的一记漂亮逆袭。

除了最受关注品牌和车型排行榜外，报告还提供了不同价位区间的热门车型排行，精确到价格区间的热度排行一定程度上，反映了当下网友的购车意向。其中，30万以上品牌关注度被宝马、奥迪、奔驰，全面包揽，看来德系高端品牌在30万以上价格段拥有热衷用户群。

数据挖掘深入具体80后中产哥消费欲爆表

UC汽车行业大数据报告关于汽车用户的一系列数据统计，也是别有趣味。这份报告中，除了对当前车市的总体分析，还多出了对于汽车用户的全面观察，这也是其互联网大数据技术的优势之一。
报告显示，有超过8200万UC汽车月活跃用户在关注汽车资讯，连国民现任老公宋仲基都望尘莫及。用户的年龄、性别分布、人均消费、日均浏览时长等细化数据，也被直观呈现。

在打通阿里大数据后，我们甚至可以将UC汽车活跃用户人均消费与淘宝总体用户人均消费作以对比，进而分析出哪的用户更具购买力和营销价值：“淘宝用户整天哭着要剁手，殊不知UC汽车用户已经连整条胳膊都剁下来了，因为他们更喜欢买买买。”

最有趣的是，UC甚至连各级别车型最吸引什么星座这样细微的关注点都进行了准确分类。这样精密的数据挖掘当然不是为了炫技。国际专业咨询机构毕马威发布的《2016全球汽车业高管人员调查》研究报告显示，在互联网时代冲击下，传统汽车行业对于主宰客户关系的信心大幅下降，而强大的信息工程能力和数据驱动的思维模式将会在未来的市场竞争中，在用户层面起到关键性的作用。

事实也证明，多懂用户一点，总是好的。不妨大胆试想，如果有大数据技术作为支撑，传统车企也可以对用户需求进行有效挖掘，并针对性地制定一系列销售甚至品牌策略，让汽车行业在互联网+时代迸发出新的更大生机。

宏观展现市场动态，多维洞察用户需求

众所周知，国内汽车行业的发展存在着较大的地域差异，这一现象与中国经济发展的地域不平衡以及全国各地一定程度上的文化、环境差异相对应。

结合报告，我们可以从宏观掌握汽车用户需求变化，并从中察觉到不同地域用户的一些明显的偏好趋势。报告显示，泉州、中山、保定等三线城市潜力具大，犹如一片广阔的处女地。这与目前汽车消费渠道整体下沉的趋势相符合。而三线城市作为首次购车人群最集中的区域，其用户关注点倾向于更具经济性的紧凑型和小型车。

除此之外，报告还利用大数据技术进一步对国内各地区汽车用户市场进行了划分：西藏青海要求“耐操”、广东海南注重能耗、重庆贵州喜欢浪漫、甘肃新疆独爱新潮，至于北京天津……“神车党”高兴就好。在宏观角度下，一系列区域差异格外明显，让人不得不感慨中国汽车市场的多元化。

进入互联网时代，车企之间数据竞争的序幕也逐渐拉开，要掌握并应对用户对于汽车品牌、产品乃至服务层面的全新定义，已经不是传统汽车厂商单方面意愿可以解决的问题。而UC的这份汽车行业报告，也向我们充分展示了大数据技术的魅力所在：通过对用户购车偏好、关注重点、群体构成、结构变化、区域分布等趋势特征进行多维度深入洞察，进而为汽车厂商的品牌重构和产品布局提供一定参考。