1楼：匿名用户
汽车行业的开发，运用大数据的话，实际上就是运用信息采集技术，把有价值的情报等信息采集，然后汇总分析。
采集的原理是这样的：
采集后对数据进行加工处理，形成有用信息，其工作原理如下：
里面涉及到的技术就是信息采集，和舆情监测技术。
大数据在汽车领域怎么应用？
2楼：湖南万通汽车学校
“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。**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楼：匿名用户
这是汽车企业需要花人力物力去解决的问题，你心有点大啊。。。
大数据精准营销如何应用在汽车行业？
4楼：黑川掉逃
最简单的是帮助获客，举个例子：汽车经销商需要找目标购车用户，有地理位置和时间的要求。发源地大数据公司就建立一个汽车行业经销商的获客模型，里面包含标签：
最近一个月、在上海、经常看汽车之家、bba车型的客户、浏览时间及浏览的一些参数等等一系列具备潜在购买者特征的标签行为，之后进行标准化广告投放或者定制化电销服务。
如何利用大数据精准营销？
5楼：匿名用户
你的问题不如直接改成 精准推荐算法怎么实现的精准营销就是对你的客户投放他需要看的广告产品投放过程是根据数据挖掘出来的
数据里有3个主要信息，什么用户在什么上下文看到什么广告。这个信息能判断这类人对什么类型上下文和什么类型广告敏感，
以这个知识进而进行推送
汽车与大数据相结合有哪些前景值得期待？
6楼：血刺章鱼
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**？
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**，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。
如何利用汽车大数据的报告选车？
7楼：匿名用户
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**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**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**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
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**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：“**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**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：**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**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。
汽车企业如何搭建大数据的最新相关信息
8楼：乐思
大数据能够帮助汽车企业**经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。汽车企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思软件从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。
企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。
其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。
其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。
其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。
首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。
服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。
产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要**，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。
然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。
大数据在汽车领域怎么应用,大数据精准营销如何应用在汽车行业？
1楼 湖南万通汽车学校 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。 和学习如何借助大数据为汽车行业...