随着如今迅速发展的技术，现代汽车已经成为带有轮子、安全气囊与乘客空间的计算机。运用在汽车上的创新可以为司机规划安全路线、播放卫星广播、连接手机免提功能、使汽车保持在车道内行驶、并通过距离感应器和自动驾驶避免交通事故的发生。所有的这些功能增强和改进都归功于先进的软件技术和大数据分析。

什么是大数据?

大数据是对非常大量的数据进行收集和分析的产物，这些信息数据可以通过计算机进行分类排序，从而揭示某种趋势、模式或关联。当涉及到人类的行为，以及人类与某个产品或某种服务之间的交互行为，大数据技术将尤为实用。在进行供分析数据的收集时，最重要是记住三个方面：数量、多样性和可变性。在国际和全球范围内需要被分析的数据量是巨大的，而且随着收集到的信息越来越多，其总量会逐年增长。

思路1：智能手机的使用

智能手机作为覆盖面最广，功能性最强，便携性好的终端设备，能够很大程度上给用户带来便利。互联化的一个最重要的部分就是连接智能手机。

智能手机的运用主要有两个方面：

1、实时反馈车辆状态信息和运行信息。

这方面比如胎压、实时车速、里程数、安全行驶公里数等等。某些混合动力汽车装备有传感器，可以生成和处理信息，并通过移动应用程序发送给驾驶员。这种软件技术可以告知用户汽车的电池寿命。

2、车辆周围服务信息

推荐最近的充电站位置，并提供其他与汽车性能相关的信息。这些数据可以带给用户安全感，通过与汽车的实时连接反馈避免一些由于混合动力汽车的不便所带来的焦虑。

同时可以提供个性化服务，比如长途汽车可以通过摄像机记录沿途的风景，生成旅游日志等等。

思路2：分析社交媒体

对社交媒体以及其他网络数据进行分析是大数据分析技术中用于评估在线客户报告的一部分。这些数据分析可以让制造商在无偏见的假定中了解客户对车辆的评价。他们可以收集到关于某种车型在公众角度与另一种车型相比较的结果，并发现当前出现的问题。对这些他们不一定总是能通过调查获取的客户反馈信息进行分析，可以帮助制造商实现和改进目前的汽车性能。它还可以为生产中为了推动未来进一步改进的关注点提供参考。

思路3：绩效反馈

汽车的自我学习系统可以通过识别驾驶条件进行适当的功能评估，并且可以相应地调整其性能。制造商仍不断在新品牌和和新型号的汽车上装备尽可能多的传感器，但解决遗留的技术问题才是真正的挑战。每辆汽车都有成千上万个不同的部件和传感器，而这些传感器都被装备在不同的功能位置，完整的汽车视图、内部的传感器、以及反馈信息都对数据收集和未来的效率改进工作有很大帮助。

思路4：库存管理

企业们在库存管理系统中运用大数据分析，以确保经销商拥有最佳的库存量。只在库存中囤销量最好的车并不总是最佳选项。当有些汽车的销量比其他车型好，能够收集相关的数据，有助于经销商确定库存。大数据不仅能统计销售信息，也能通过其他本地的相关信息提供软件改进的建议。

思路5：不断的研究与分析

通过开源技术和相关信息，制造商已经能够使用大数据收集用户数据。自然语言处理和大量文本信息采集过程之中揭示了人与企业之间的交叉关系。运用这些信息来揭示两者之间的关系。通过识别移动平均线，分布直方图，确定导致问题的核心因素，并提出影响企业未来的关键问题。

总结

大数据分析允许对快速开发进行检查，并与用户反馈和建议进行比较。大数据和汽车制造业的结合大大增加了行业内的正面反馈。能够根据公众的意见调整功能，有助于根据社区的需求定制和改进产品。人与企业之间的这种交叉关系只会改善未来汽车制造的方式。

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