汽車行業的數據科學:數據科學重塑行業的 4 種方式
已發表: 2019-12-24目錄
見證變化
汽車行業的市場生態系統正在發生快速變化。 他們客戶的洞察力正在增長,他們對數字化更好的產品的需求也在增長。
產品偏好的差異,早期和現在處於規模的兩端。 該行業現在必須一直走這條線才能到達其客戶的需求端。
全球化、成本波動和技術快速發展是市場變化的主要原因,導致行業改變其運營方式。 汽車行業也是如此,它在革命性的流程變革中邁出了一小步。
改變消費者行為
革命性的環境帶來了各種需求。 隨著技術革命觸及所有人的生活,客戶正在數字空間中成長。
汽車的使用方式和未使用方式正在發生變化:
- 對與駕駛它們的人類進行數字連接的技術先進汽車的需求不斷增長。
- 網絡池提供共享服務。 人們購買汽車的原因有所下降。 千禧一代現在更傾向於預訂汽車而不是擁有一輛汽車。
- 訂閱模式和共享系統的出現改變了買家的格局。
隨著消費者行為的這些趨勢的出現,汽車行業正在改變他們的市場戰略。
- 通過消除經銷商的投入,提供直接面向消費者的購買模式。
- 在車輛中引入數字化採用和創新,以滿足整個領域前所未有的需求。
但是,一個行業如何知道需求是什麼,以及解決不斷變化的消費者行為的方法可能是什麼?
為什麼是這個數據?
該行業使用的營銷策略也隨著採用的方法的變化而變化。 “此”數據是以證據數字集證明的形式提供的信息,它告訴汽車行業此類(A 部分)是市場變化,而此類(B 部分)應該是他們採用這種變化的方式利潤。
建立客戶檔案並利用它來了解他們的需求將有助於汽車行業贏得競爭。
因此,各地的行業都在協調一致地解釋和分析這些不同的需求。 他們正在尋找滿足需求挑戰的解決方案,並進一步超越它們。
提出的挑戰
為了讓車輛對千禧一代更加友好,挑戰在於進入這一代的互聯網絡生態系統。
物聯網 (IoT) 的日益普及使汽車行業對進入這個互聯網絡和提取數據的方法感到好奇。 醫療保健中的數據科學:數據科學重塑行業的 5 種方式
對連接系統的研究和發現進入迷宮的方法應該會導致有用的數據提取; 這裡的挑戰是讓他們的車輛完成數據提取工作。
為用戶定制體驗的最終結果可以贏得他們的忠誠度。
數據的科學家角色
汽車行業正在向市場投放可行的、技術先進的、更複雜的新產品。

數據是解決方案的信使。
該行業必須挖掘這個信使才能更深入。 提取信息並分析趨勢以創建可操作的客戶群是數據科學家的新角色。
數據科學家正在使用原始的非結構化數據來準備可行的計劃。 大數據以多種方式幫助推動行業發展——從提高安全性、構建物聯網友好型車輛、使用預測分析解決運營問題,如增加成本和正常運行時間等等。
科學領域:
數據的使用必須達到提供自動化解決方案的標準。
正在駕駛的車輛將非常人性化,以至於它可以了解另一個人的行為。
- 研究與開發
汽車行業正在為研發而工作。 傳感器從用戶那裡收集海量數據,從而在部門工作的時間和精力方面節省了大量時間。
提取的數據可廣泛用於深入了解車輛的使用模式、用戶的環境消耗以及車輛排放。 從而將其用於行業的監管和營銷利益。
- 製造和供應鏈
該領域的分析並不新鮮。 可以分析巨大的數據塊以排除運營障礙,例如運輸性能(按時完成)及其信用評估。 致力於評估,使製造商能夠更全面地控制其供應鏈,包括物流和管理。 從而有助於數據驅動和精確映射的決策控制。
- 商業和金融
數據科學用於提取大量數據以分析問題。 此過程的一個真正優勢是深入研究未標記的區域以發現問題。 商業和金融也是如此。 偏離運營優勢,數據科學可用於業務和財務的底線流程,以提高整體工作自動化的效率。
汽車行業如何發展?
將分析的數據納入解決方案的推理,以下是汽車行業數據科學的一些發展:
- 客戶滿意度
通過行業團隊的技術和非技術幹部協作,最終目標是創建一個深度學習的車輛人性化模型。 該行業致力於消除數據痛點,從而改善數據驅動的決策。
- 成本控制
汽車中的傳感器用於收集有關速度、燃料消耗、氣體排放和安全資源的信息。
所有這些都用於尋找機器被過度使用或未充分使用的方式的漏洞,從而繪製出調節成本和控制智能使用的方法。
- 驅動價值
汽車行業採用的模型應該是可駕駛的。 數據管道經過逐步清洗,得到最終的轉換產品。 工人在這裡是數據科學家,其目標是產生最終數據以改變運營模式。
- 分析市場潛力
數據科學家成功地分析了潛在的市場趨勢。 通過探索連接的信息和斷開的數據源,他們現在可以通過分析買家的趨勢來挖掘可能的細分市場。
學習世界頂尖大學的數據科學課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程,以加快您的職業生涯。
結論
在業務標準和開發技術之間運作,該行業正在使用數據工具來徹底改變市場空間。
汽車行業的大數據究竟是什麼?
大數據是指大量不斷變化的數據,這些數據難以管理,但在分析方面具有巨大價值,使我們能夠創造新的和增強的用戶體驗。 在汽車領域,這些信息可能有助於提高駕駛員的安全性和體驗,從而生產出更好、更安全的車輛。 大數據有助於整合以前分散的系統,使公司能夠全面了解其生產過程。 此外,它使數據收集和處理自動化,從而可以更好地了解每個系統的狀態,無論是集體還是單獨。
數據分析在汽車行業扮演什麼角色?
汽車企業可以使用分析來更有效地跟踪已解決和突出的產品故障、調查和性能。 通過揭示與共享供應商、零件和技術相關的困難,這些見解可以幫助實現供應鏈效率。
什麼是汽車數據挖掘,它是如何工作的?
在汽車業務中,數據挖掘是分析數據以找到更有可能購買的消費者的過程。 該程序非常廣泛,檢查潛在客戶的社交媒體帖子、生活方式、金錢、駕駛習慣,當然還有信用報告。 汽車數據分析不僅涉及自動駕駛汽車,還涉及自動駕駛汽車。 數據科學和機器學習技術可以通過增強從研究到設計生產再到營銷的一切來幫助汽車製造商保持競爭力。