股票作为理财方法之一，越来越多的人开始进行股票投资，为了赢得更多的利润，投资者开始了解和学习股票知识，下面，美盛财富通讲解关于《汽车与大数据》的内容，希望对各位有所帮助。
一、利用大数据做人群分析
根据百度观星盘大数据可知：
人群画像：25-34岁男性为购买新车的核心人群。
请点击输入图片描述
2.购车需求：95%的人选择轿车和SUV; 66%的人偏轿车德系，SUV偏好分散；关注下沉市场。
3.购车关注：关注价格，轿车车款、图片/视频和外观；SUV口碑、油耗、空间。
①价格是轿车和SUV用户最关注的因素；
②轿车和SUV相比，消费者更关注轿车的车款、图片/视频和外观；更关注SUV的口碑、油耗、空间。
二、利用大数据做营销推广
关于优化：账户结构要细致，定向方式准而广，创意样式丰富美，页面精美好转化。
1.账户结构要细致
①搜索：搜按品牌/车型分计划，推荐使用OCPC出价方式。
②信息流：按品牌/车型分计划，意图定向为主，OCPC要使用。
流量选择：优选【手机百度】
出价模式：ocpc
落地页：每个车型对应1个介绍页面，重点信息前置，首屏重要；
2.定向方式准而广
①搜索：
优化中心-加词，筛选使用；
搜索词报告：好词添加；
扩量：匹配智选/自动扩量。
②信息流：
基础定向：根据所售卖车型，分析人群、推广地域、年龄等（如售卖高端车型 受众年龄可选择30岁+等）；
主定向：意图词、意图词兴趣、人群（人群定向、人群排除）。
3.创意样式丰富美
①搜索：
搜索不同车型展示对应车型设计图，高度相关、展示面积大、展示内容多且美观；
视频创意，介绍更直观，重要！
②信息流：
创意三要素：相关、好看、有吸引；视频、大图、三图必要有。
4.页面精美好转化
品牌/车型一页面，排版逻辑好，视频胜千言，多转化组件（但不建议超过3个）。
①首屏：品牌、优势、表单
②中屏-外观 内饰 性能 优惠
③尾屏-承转化简介、门店地址
5.其他优化提示
①活动常推常更新：活动更新、优惠吸引；
②物料定期要更换：新车新图、新图新吸引、信息流常更新保持创意吸引力；
③评估转化好优化：调优OCPC模型，信息流进入二阶可加大扩量等；
汽车市场持续稳健增长，精准洞见消费者，借助大数据进行线上营销，不断调整优化，提升营销效率，助力汽车企业把握市场发展方向与机遇，提升品牌声量的同时，引流获客！
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哪里？
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预测，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。
数据和云计算，在汽车自动驾驶技术里的作用是什么？可以基于路况、车辆性能、驾驶员操作习惯等因素，提供节能减排、降低驾驶疲劳的驾驶方案。自动驾驶借助汽车上的激光传感器和GPS，车辆通过相对先进的算法进行自我定位。
科技解放人力的趋势从未停止，把人类从繁重重复的机械劳动中解放出来一直是科技进步的原始动力。驾驶，一项需要长期关注的机械任务，已经成为科技发展和应用的主要目标场景之一。自动驾驶汽车的传感器包括高智能摄像头、激光镭等。通过这些技术，我们可以感知汽车在行驶过程中遇到的各种信息。这些信息被传输到云上，在云中进一步集成、机器学习和分析后，将再次分发到车辆上。这种数据传输在高精度实时流量中也发挥着重要作用。
云计算产生大数据，这让自动驾驶技术成为现实。借助汽车上的激光传感器和GPS，车辆通过相对先进的算法进行自我定位。然后，需要确定道路上其他人和车辆的位置，从而预算出自动驾驶所需的安全信息，如周围物体的轨迹和安全距离。这些确定后，加入人工智能系统，分析信号、路径、速度、能源的统计数据，然后通过云端。
大数据云计算技术可以根据车辆在特征道路环境中的行驶特性、不同交通因素以及不同领域驾驶员的驾驶需求，自适应调整车辆危险的预警阈值和驾驶策略，使预警效果更好地满足相应领域和状态下驾驶员的安全需求。基于图大数据信息的挖掘分析，可以基于路况、车辆性能、驾驶员操作习惯等因素，提供节能减排、降低驾驶疲劳的驾驶方案。大数据存储管理技术可用于智能联网车载系统交互数据和控制系统数据的在线监测，提供车辆启动时的数据稳定性和可靠性检查，提供车载控制系统级安全性的在线检查。
在道路上行驶是一个处理大量数据并做出决策的过程，而自动驾驶汽车则使用各种传感器来“观察”道路。这个过程也会产生大量的数据，平均1.5小时左右的驾驶时间会产生4TB的数据。在车辆方面，显然不适合处理和储存如此巨大的工作量。所以最好的办法就是使用云计算和云存储来支持自动驾驶汽车。
大数据技术在新能源汽车领域的应用主要体现在智能运营方面。
以智能充电为例，新能源汽车主要以电力能源作为汽车运行的动力，当汽车内部储存的电能消耗到一定程度时，必须充电才能确保纯电动汽车的正常使用。为了确保新能源汽车能够在短时间内完成充电工作，彻底解决以往纯电动汽车充电装置稀缺、充电难等问题，我国正在大力推动新能源汽车相关维护设施的建设工作，在城市区域和高速公路服务区等多个区域修建了大量的电动汽车充电站和充电桩。
作为新能源汽车使用过程中重要的基础设施，充电站和充电桩在为新能源汽车提供服务的过程中会产生海量的运行数据，如果不依托大数据技术对充电设施进行维护管理，新能源汽车在智能充电方面将会耗费大量的运维成本。简单来讲，新能源汽车领域依托大数据技术实现智能运营的主要方案就是打造车联网和充电网，并将二者与互联网相融合，形成一个为新能源汽车运营而服务的云平台。
该云平台首要具备的便是超强的数据处理能力，无论是并发数据还是海量数据均可快速有效地加以处理。其次，该云平台要具备强大的数据分析和挖掘能力，从海量数据中为新能源汽车运营挖掘高价值的数据信息。为了保证新能源汽车运营的效率和质量，需借助运营云平台对运营结构进行改革，整合运营数据，促使新能源汽车运营过程中涉及的全产业链互联互通。
在此基础上，车辆生产商和服务商可以通过大数据云平台获取新能源汽车的车辆信息，驾驶行为信息，电池数据和充电情况，并通过大数据技术建立车辆电池的全生命周期模型，为车辆用户提供更为精细化的管理与服务。
汽车+大数据=变形金刚？解读汽车大数据价值
车联网是基于“人-车-路-环境”四大要素的综合系统， 每一个要素自身都存在海量可挖掘数据，而每一个要素同时又是大数据应用和变现的对象。多重数据的叠加和交互关系使得车联网大数据价值巨大。
大数据应用代表向生态圈演进的新型车联网盈利模式。 目前车联网尚处于初期，商业模式仍然以 B2B 为主，能够直接付费的用户较少，而随着产业链数据的打通和互联网巨头的强势介入，后续数据运营将成为车联网向生态圈转变的关键。
车联网的大数据在预测方面可以发挥到极致， 如预测交通堵塞的地段，实时交通信息，驾驶者驾驶行为分析等。
车联网大数据的应用趋势
第一， 从被动安全到主动安全发展
汽车的安全措施可以大略地分为主动安全措施（防止事故发生）和被动安全措施（减小事故后果）。目前车联网数据在被动安全（个性化保险等）领域已经有较为成熟的盈利模式。
实质上，主动安全（尽量自如的操纵控制汽车的安全系统措施）才是车联网真正追求的方向，目前主要以辅助驾驶为主，而其代表的终极方向是无人驾驶。
车联网数据对于主动安全的价值应用
汽车识别数据，对于非结构化道路，准确的识别，实现主动安全。主要表现在弯道识别，路边状态，附近车辆提醒等。通过各种传感器，雷达、摄像头，这样可以实时监控路边的状态。
驾驶员行为数据，对驾驶者驾驶情况的监测，如眼睛是否看前方，手是不是在方向盘上，根据车周边的状态会及时提醒给驾驶员，如果前面有车离我很近了，这个驾驶员眼睛又不在前方，这样车里面会提供预警，甚至采取措施帮助驾驶员回到正常的驾驶状态。
车与车通信数据，通过车车通信，当前车急刹车时，可以实现前面车刹车之后信息及时发出来，周边的车及时得到信息，这样给驾驶者一个提前预警。如有校车、警车或急救车在车附近，汽车会接受到信息知道旁边有特殊的车辆通过的话会提早让路，或者是减速来给车辆提供一些方便，这也是车和车和周边环境的通讯提供一些安全的保障。
汽车状态数据，胎压监测，在汽车行驶过程中对轮胎气压进行实时自动监测，并对轮胎漏气和低气压进行报警，以确保行车安全，另外其他 OBD 可提供的行车信息。
第二， 以大数据为基础向汽车后市场渗透
目前我国汽车后市场存在空间大但净利润占产业链比重较低的矛盾，而此类矛盾的核心问题之一就是信息不对称，大数据正是解决这一痛点的关键。
随着生态系统的健全和互联网场上的介入，基于车辆数据形成的大数据产品，逐步向 O2O与汽车后市场渗透，商业模式呈现多点开花的局面。
车联网产业链各环节大数据布局
上游数据采集：以四维图新为代表，“挟天子（地理信息数据入口）以令诸侯”。
中游数据运营：以百度为例，以平台和人工智能切入，用大数据训练“百度大脑”，最终把控无人驾驶的终极趋势
下游数据行业应用 ： 百花齐放，智能停车场作为用户数据入口竞争最为激烈。
对于大数据+汽车后市场应用来说，获取用户 数据是基础。 我们认为，停车应用将成为其重要的入口。首先，停车作为刚需、高频的汽车消费应用，相比较于洗车、保养等其他APP 而言，更有可能成为获取用户流量和数据的高粘性入口。其次，停车场景天然与 O2O汽车后市场服务链接，停车场景为汽车后市场服务的创业企业提供了时间和空间。停车应用平台通过与汽车后市场的服务提供商，将切入万亿级的汽车后市场。
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