汽车行业的数据科学：数据科学重塑行业的 4 种方式

见证变化

汽车行业的市场生态系统正在发生快速变化。 他们客户的洞察力正在增长，他们对数字化更好的产品的需求也在增长。

产品偏好的差异，早期和现在处于规模的两端。 该行业现在必须一直走这条线才能到达其客户的需求端。

全球化、成本波动和技术快速发展是市场变化的主要原因，导致行业改变其运营方式。 汽车行业也是如此，它在革命性的流程变革中迈出了一小步。

改变消费者行为

革命性的环境带来了各种需求。 随着技术革命触及所有人的生活，客户正在数字空间中成长。

汽车的使用方式和未使用方式正在发生变化：

• 对与驾驶它们的人类进行数字连接的技术先进汽车的需求不断增长。
• 网络池提供共享服务。 人们购买汽车的原因有所下降。 千禧一代现在更倾向于预订汽车而不是拥有一辆汽车。
• 订阅模式和共享系统的出现改变了买家的格局。

随着消费者行为的这些趋势的出现，汽车行业正在改变他们的市场战略。

• 通过消除经销商的投入，提供直接面向消费者的购买模式。
• 在车辆中引入数字化采用和创新，以满足整个领域前所未有的需求。

但是，一个行业如何知道需求是什么，以及解决不断变化的消费者行为的方法可能是什么？

为什么是这个数据？

该行业使用的营销策略也随着采用的方法的变化而变化。 “此”数据是以证据数字集证明的形式提供的信息，它告诉汽车行业此类（A 部分）是市场变化，而此类（B 部分）应该是他们采用这种变化的方式利润。

建立客户档案并利用它来了解他们的需求将有助于汽车行业赢得竞争。

因此，各地的行业都在协调一致地解释和分析这些不同的需求。 他们正在寻找满足需求挑战的解决方案，并进一步超越它们。

提出的挑战

为了让车辆对千禧一代更加友好，挑战在于进入这一代的互联网络生态系统。

物联网 (IoT) 的日益普及使汽车行业对进入这个互联网络和提取数据的方法感到好奇。 医疗保健中的数据科学：数据科学重塑行业的 5 种方式

对连接系统的研究和发现进入迷宫的方法应该会导致有用的数据提取； 这里的挑战是让他们的车辆完成数据提取工作。

为用户定制体验的最终结果可以赢得他们的忠诚度。

数据的科学家角色

汽车行业正在向市场投放可行的、技术先进的、更复杂的新产品。

数据是解决方案的信使。

该行业必须挖掘这个信使才能更深入。 提取信息并分析趋势以创建可操作的客户群是数据科学家的新角色。

数据科学家正在使用原始的非结构化数据来准备可行的计划。 大数据以多种方式帮助推动行业发展——从提高安全性、构建物联网友好型车辆、使用预测分析解决运营问题，如增加成本和正常运行时间等等。

科学领域：

数据的使用必须达到提供自动化解决方案的标准。

正在驾驶的车辆将非常人性化，以至于它可以了解另一个人的行为。

• 研究与开发

汽车行业正在为研发而工作。 传感器从用户那里收集海量数据，从而在部门工作的时间和精力方面节省了大量时间。

提取的数据可广泛用于深入了解车辆的使用模式、用户的环境消耗以及车辆排放。 从而将其用于行业的监管和营销利益。

• 制造和供应链

该领域的分析并不新鲜。 可以分析巨大的数据块以排除运营障碍，例如运输性能（按时完成）及其信用评估。 致力于评估，使制造商能够更全面地控制其供应链，包括物流和管理。 从而有助于数据驱动和精确映射的决策控制。

• 商业和金融

数据科学用于提取大量数据以分析问题。 此过程的一个真正优势是深入研究未标记的区域以发现问题。 商业和金融也是如此。 偏离运营优势，数据科学可用于业务和财务的底线流程，以提高整体工作自动化的效率。

汽车行业如何发展？

将分析的数据纳入解决方案的推理，以下是汽车行业数据科学的一些发展：

• 客户满意度

通过行业团队的技术和非技术干部协作，最终目标是创建一个深度学习的车辆人性化模型。 该行业致力于消除数据痛点，从而改善数据驱动的决策。

• 成本控制

汽车中的传感器用于收集有关速度、燃料消耗、气体排放和安全资源的信息。

所有这些都用于寻找机器被过度使用或未充分使用的方式的漏洞，从而绘制出调节成本和控制智能使用的方法。

• 驱动价值

汽车行业采用的模型应该是可驾驶的。 数据管道经过逐步清洗，得到最终的转换产品。 工人在这里是数据科学家，其目标是产生最终数据以改变运营模式。

• 分析市场潜力

数据科学家成功地分析了潜在的市场趋势。 通过探索连接的信息和断开的数据源，他们现在可以通过分析买家的趋势来挖掘可能的细分市场。

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结论

在业务标准和开发技术之间运作，该行业正在使用数据工具来彻底改变市场空间。