报告
汽车产业大数据建模与分析发展现状及未来趋势研究
摘要
随着数字化进程的加快，汽车行业积累了海量数据，这些数据中蕴涵着大量信息，是企业与行业的重要资产。作为传统制造业的代表，汽车行业尤其注重利用大数据相关技术助力自身的数字化转型升级，并不断探索融合发展新方向。本文首先介绍了汽车产业大数据的组成和主要特征，分析了汽车产业大数据建模与分析发展现状；接着提出为了更好地实现汽车产业大数据的建模、分析、挖掘，建设汽车产业大数据建模与分析平台；最后指出汽车产业大数据建模与分析未来发展趋势，使汽车产业大数据价值最大化。
作者
朱悦 ，中汽数据有限公司数据技术部专员。
张永嘉 ，中汽数据有限公司数据技术部专员。
方祥毅 ，中汽数据有限公司数据技术部高级技术经理。
Zhu Yue
Zhang Yongjia
Fang Xiangyi
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报告目录
- 一 引言
-
二 汽车产业大数据的构成与特征
- （一）汽车大数据构成
- 1.设计研发大数据
- 2.生产制造大数据
- 3.销售大数据
- 4.运营大数据
- 5.其他大数据
- （二）汽车大数据特征
- 1.规模性
- 2.高速性
- 3.多样性
- 4.价值性
- （一）汽车大数据构成
-
三 汽车产业大数据建模与分析发展现状
- （一）汽车制造业公司推动大数据技术落地
- （二）第三方服务企业加快汽车大数据挖掘进程
- （三）整车企业与互联网企业合作共同推进汽车大数据发展
-
四 汽车产业大数据建模与分析平台建设
- （一）算法开发层面
- （二）数据处理层面
- （三）算力提升层面
- （四）平台建设层面
-
五 汽车产业大数据建模与分析未来发展趋势
- （一）产业内数据开发共享
- （二）跨产业大数据融合
- （三）前沿技术融合
- 六 小结
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