大数据预测汽车行业利益

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正如汽车广告已经发生变化一样，事实是车辆将包含大量数据，这些数据不仅用于减少事故，还可以根据驾驶员的日常行为模式创建不同的驾驶员档案。 该信息可能用于 为您提供完全个性化的服务或产品。数据及其分析在汽车行业的应用 将帮助品牌更好地控制价值链。 什么是大数据？ 它们是一组非常多样化的数据，并且以高速且数量不断增加的方式呈现。它们非常复杂且庞大，因此无法通过常规数据处理进行管理。相反，它们可以用来解决以前不可能的业务情况。 就汽车行业的大数据而言，技术可以帮助品牌比较车型、配件、颜色等。这些信息可以与全国经销商的销售情况进行交叉引用，从而确定每个站点销售的车辆的特征、配件或类型。这样，就可以制定更有效的商业策略。 大数据在汽车行业的应用 大数据可以具有基于复杂变量的其他应用程序，例如消费者行为。

最相关的用途包括预防和检测欺诈以及创建与客户放弃相关的预测模型。 一些全球最大的制造商预计其营业利润每年将增长 %。 人工智能在汽车行业 新加坡数据 的应用 购买汽车的方式更加科技化。除此之外，这让汽车行业的制造商意识到了技术投资的重要性——他们已经投资了超过亿美元来实现工厂。通过这些改进，预计到 年该行业的收入将达到 亿美元。 一些全球最大的制造商预计营业利润每年将增加超过 亿美元，即增长 %。 各品牌预计 年底前 % 的工厂将实现智能化。因此，其中 % 的企业在不同的实施层面上进行数字化。



大数据在汽车行业的主要应用 数字系统和机器人以及其他技术的实施促进了数据收集和实时获取更精确信息的可能性。汽车行业不仅仅是另一个使用该工具的行业，而且在数据的使用和利用方面可以提供很好的参考，例如以下情况： 新模型设计流程 社交媒体和互联网是创建大量非结构化数据的地方。如果我们知道如何通过大数据收集和分析用户在这些媒体中捕获的信息，则可以正确组织这些信息，以便可以根据最畅销的车辆类型、最需要的饰面等进行预测。 售后服务 如果您了解您的客户，您就更有可能满足他们并为他们提供积极的体验。另一方面，借助大数据，可以估计可能的车辆故障并在故障发生之前进行自动预约。 如果使用预测模型来预测零件的磨损，行业可以节省 % 的维护成本。