车联网大数据-数据实践驱动行业发展课件.pptx

1、数据服务合作模式车网互联有有 效效 信信 息息无论是开展新业务进行客户服务抑或是经营决策都需要真实准确的、实时的有效信息真实准确的、实时的有效信息都需要付出金钱、时间、管理和决策成本；重复投资：由于信息是非实时的，每次有新的 需求都不得不重新启动信息获取的流程；风险成本：拿到最终报告的时候才知道是不是 想要的。推导结论非实时市场环境瞬息万变，用户喜好也越来越难以琢 磨，而传统的调研方式由于时滞较长，已经无 法满足快速获取市场和用户信息的需求，面对 稍纵即逝的市场机会，往往会坐失良机。成本高调研成本：无论是自行调研还是购买咨询报告，不准确依赖人力的传统方式，在每一次信息流转时都 会产生信息缺失和

2、变形，最终获得的结论往往 不够准确，这无疑增加了我们的决策风险。而为了增加准确性，就必须增加样本数量和采 样范围，这又带来了成本的提升。信息缺失和变形收集信息$归纳分析$整理信息$时滞目前获取信息的途径大目前获取信息的途径大多多采用采用传传统的统的调调研方研方式式够齐全、模型足够精确，调研的边际成本极低。如果再计算节省的时间成本、管理成本和风险 降低的收益，整体成本的降低是显而易见的。更快速使用信息化手段处理数据，可以获得实时的结 果，这大大缩短了等待时间，也可以更早的对 用户反应做出判断和应对。同时，通过对信息 进行趋势判断，我们甚至可以超越“实时”，看到未来，充分掌握市场主动权。成本低从不

3、同的维度对数据进行分析，可以更简便的 定位需求，把钱花到刀刃上，只要原始数据足更准确通过信息化手段，我们无需再依靠调查问卷或 引用其它机构的数据，通过机器采集到的才是 第一手的、最精确的数据，而只有精确的数据 才能带来精确的结果，这使我们的最终决策有 了强有力的数据支持。假如我们采用信息化手假如我们采用信息化手段段去搜去搜集集和分和分析析信息信息呢呢？利利用用信信息息技技术术，获获取取有有效效信信息息我们的用户都是些什么样的人？他们在想什么？他们在干什么？他们喜欢什么？他们需要什么？他们的 驾驶行为怎么样？当前市场情况到底怎么样？人们开车更多了还是更少了？人们喜欢去什么样的场所消 费？人们是不

4、是更喜欢自驾游了？交通事故是怎么发生的？天气对人们的出行有什么影响？新能源汽车 是不是受欢迎？人们的驾驶习惯好不好？什么样的驾驶行为风险较高？了解用户合作模式车网互联数数 据据 服服 务务数据服务平台整合 利用分析 处理车网互联数据服务车网互联数据服务来自设备来自外部移动应用成本低可迅速覆盖大量用户 可采集部分行为数据数据重构不够准确车载终端数据质量高防盗与被盗车辆找回 与车辆绑定成本高需要硬件安装过程平台对接丰富的可参考历史数据 身份验证可能需要另行开发公共接口更多的参考依据 提供更多服务static void Main(string args)Console.WriteLine(“Hell

5、o world!);如何采集数据如何采集数据来自设备来自外部车载终端移动应用个人基本信息 GPS定位数据 速度和加速数据 电话接打状态 操作记录平台对接用户信息 保险信息 过往记录 网点信息 营业数据公共接口天气 停车场 道路状况 限行信息static void Main(string args)Console.WriteLine(“Hello world!);里程 空气流量 电动助力转向 油 量 发 动 机 系 统 系 统VIN码 变速箱系统 手刹状态 车 速 刹 车 系 统 车 门 状 态 转 速 安 全 气 囊 灯 组 状 态电瓶电压 车身 车门锁止动作*数据采集项根据设备类型及车型有区

6、别能够得到什么数据能够得到什么数据如何处理数据如何处理数据数据清洗检查原始数据的一致性，处理无效值和缺失值等。描述性统计全面把握数据分布的特征，需要找到反映数据分布特 征的统计指标，一般从以 下3个方面进行测度：分 布的集中趋势、分布的离 散程度、分布的形状。数据挖掘通过数据挖掘，从大量数 据中发现有效信息。在这 个阶段，我们寻找数据之 间的相关关系，进而通过 数据的变化进行事件识别 和异常诊断。数据应用基于数据挖掘的结果，进 行趋势判断、基于规律进 行预测、对复杂事件进行 数字化抽象表述，并对结 果进行可视化表达。业务应用结合业务，还可以开展更 多基于数据分析结果的服 务，如针对特定用户推送

7、 特定信息等。99分010101010101010101010原始数据可供使用的标准数据标准数据可通过API实时同步给行业客户的自有平台，供行业客户进行基础分析。将原始数据变成可用数将原始数据变成可用数据据日期：2015年6月1日-6月5日/车辆数量：1207辆/行程数量：19373次/行程时长：7233小时(433980分钟)/数据尺寸：1.5GB050010001500200025000:001:002:003:004:005:006:007:008:009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:0020:0021:0022:0

8、023:008:00-10:00行程终点分布行程时段分布判断位置和行驶时段判断位置和行驶时段行程平均时长分布行程平均速度分布统计行驶信息统计行驶信息日期：2015年6月1日-6月5日/车辆数量：1207辆/行程数量：19373次/行程时长：7233小时(433980分钟)/数据尺寸：1.5GB驾驶行为评分模型驾驶行为评分模型通过模型判断用户驾驶行为绿色（最好）驾驶人在所有维度表现都很好蓝色（平均水平）驾驶人和绿色相似但各项 表现稍差橙色驾驶人表现比较差，特别是平稳性和每 日驾驶时间红色驾驶人在速度方面表现很好，但在平稳 性和疲劳方面评分较差040208060总评分 100速度时段时长专注度平稳

9、性优良较差中等糟糕个人评分个人评分行程评分个人评分整体评分分布个人评分分布807060504030201008月5日8月12日 8月19日 8月26日 9月2日9月9日 9月16日 9月23日 9月30日 10月7日 10月14日驾驶行为评分分析驾驶行为评分分析日期：2015年6月1日-6月5日/车辆数量：1207辆/行程数量：19373次/行程时长：7233小时(433980分钟)/数据尺寸：1.5GB个人数据来源：日期：2015年8月5日-10月18日/车辆数量：1辆/行程数量：140次/行程时长：101.2小时(6072.1分钟)/数据尺寸：39.5MB外部数据外部数据结合道路信息进行判

10、断不同的复杂程度 不同的限速不同的理赔记录不同的道路环境：行人专区 十字路口 交叉路况理赔 频率15%10%5%020%40%60%80%高风险用户通过电话等方式进行 驾驶行为的提醒及指 导通过邮件等方式提供 驾驶行为报告提供驾驶行为改善计 划通过手机等方式提供 驾驶行为报告人以群分人以群分精准推送精准推送向用户展示最终结果根据用户属性展示不同的信息了解用户车网互联数据服务合合 作作 模模 式式成本低 快速上线满足个性化需求我们如何提供服务我们如何提供服务标准服务定制服务标准服务标准服务APP&SDK硬件终端APIstatic voidMain(string args)Console.Writ

11、eLine(“Hello world!);服务平台分析报告目前有OBD和TBOX终端可供选择，不同的终端可实现不同的功能，但均能采集到分析所需的数据；利用服务平台，行业用户将能够看到用户及用户群的基本信息，如车辆状况、驾驶行为、用户分布 等；我们利用在数据方面的优势和对行业的理解，提供一系列行业或产品相关的分析报告，这些报告均 由数据分析专家及行业专家制作；对于没有APP的行业客户，我们提供标准的数据采集APP，可以采集到大部分关键数据，可经由自 有渠道进行快速推广；对于已有APP的行业客户，我们提供SDK，行业客户只需要少量的开发工作即可与自有APP集成；通过标准接口，平台实现了“设备无关”

12、的特性，无论行业用户是在数据采集层还是在数据展现层有自己的方案，双方平台只需要按照接口协议进行对接即可；定制服务定制服务应用平台行业应用平台将完全根据行业客户的现实需求进行定制开发，数据由双方共享；分析报告我们利用在数据方面的优势和对行业的理解，提供针对行业客户的各种分析报告，这些报告均由数 据分析专家及行业专家制作；APP针对行业客户的需求，我们可以为其开发独立的APP。有了丰富的行业资源和服务经验的支撑，APP不仅可完成数据采集的任务，同时也能为用户提供各种车联网及后市场服务；行业合作模式行业合作模式保险租车用车企业主机厂专车数据采集商经销商政府其它了解用户数据服务合作模式车车 网网 互互 联联专业的团队专业的团队行业 研究市场 推广技术 支持软件 研发数据 科学硬件 研发运营客服产品 管理数据 分析心理 研究交互 设计营销技术产品运营与与 THE FLOOW 的合作的合作The Floow 是一家独立的英国科 技公司，总部位于谢菲尔德，为 不同地区的多家全球知名保险公 司提供有效的预测分析和数字终 端服务，从而改变保险业务模式。2015年6月18日，双方在 车网互联发布会上签订战 略合作协议。2015 年10 月19 日，双方 在中英互联网圆桌会议上 正式签订合作协议。