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文档简介
1、一、什么是大数据大数据顾名思义就是很大的数据,所以大数据英文的名字是Big Data,准确来说大数据并不是一个新概念。 早在早在1980年,著名未来学家阿尔文 托夫勒便在第三次浪潮一书中,将大数据 热情地赞颂为第三次浪|潮的华彩乐章Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用,根据客户的需求,Google实时从全球海量的数字资产(或数字垃圾)中快速找出最可能的答案,呈现给你,就是一个最典型的大数据服务。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少,在IT行业没有形成成型 的概念。现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业,累积的数据量越来越 大,越来越多企业、行业和国家发现
2、,可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机 会、扩大新市场以及提升效率,才逐步形成大数据这个概念。以往大数据没有得以广泛应用还有一个原因是计算能力不足,十几年前整个大学的计算能力甚至还比不上现在的一台个人电脑,随着计算机计算能力的提升相信大数据对经济社会会逐渐提升。二、大数据前景未来大数据的应用及研究场景可以渗透到人类生活的各个方面:有一个有趣的故事是关于奢侈品营销的。PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件 PRADA进试衣间,RFID会被自动识别。同时,数据会传至PRADA总 部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间,数据都被
3、存储起来加以分析。如果有一件衣服销量很低,以往的作法是直接干掉。但如果RFID传回的数 据显示这件衣服虽然销量低,但进试衣间的次 数多。那就能另外说明一些问题。 也许这件衣服的下场就会截然不同,也许在某个细节的微小改变就会重新创造出一件非常流行的 产品。大数据还可能改变以往很多的商业思维和商业模式,我们不妨用汽车的行业的狂野想象来展开这个 题目。 在人的一生中,汽车是一项巨大的投资。 以一 部30万车、七年换车周期 来算,每年折旧费 4万多(这里还不算资金成本),加上停车、保 险、油、维修、保养等 各项费用,每年耗费应 在6万左右。汽车产业也是一个很长产业链的龙头产业,这个方面只有房地产可以媲
4、美。但同时,汽车产业链是一个低效率、变化慢的产业。汽车一直以来就是四个轮子、一个方向盘、两排沙发。这么一个昂贵的东西,围绕车产生的数据却少的 可怜,行业产 业链之间几无任何数据传递。我们在这里设想一番,如果将汽车全面数字化,都大数据了,会产生什么结果?有些人说,汽车数字化,不就是加个 MBB模块 吗?这太小儿科了。 在我理想中,数字化味着汽车可以随时联上互联网,意味着汽车和沙发,意味着可以数字化导航、 自动驾驶, 包括每一次维修、每一次驾驶路线、每一次事 至你的每一个驾驶习惯(如每一次的刹车和加 周都可能产生T比特的数据。是一个大型计算系统加上传统的轮子、方向盘意味着你和汽车相关的每一个行动都
5、数字化,故的录像、每一天汽车关键部件的状态,甚速)都记录在案。这样, 你的车每月甚至每好了,我们假设这些数据都可以存储并分享给相关的政府、行业和企业。这里不讨论隐私问题带来的影响,假设在隐私保护的前提下,数据可以自由分享。那么,保险公司会怎么做呢?保险公司把你的所有数据拿过去建模分析,发现几个重要的事 实:一是你开车主要只是上下班,这条线路是非繁华路线,红绿灯很少,这条路 线过去一年统计的事故率很低;你的车况(车的使用年限、车型)好,此车型在全你所在的城市也是 车祸率较低;甚至统计你的驾驶习惯,加油平均,临时刹车少,超车少,和周围车 保持了应 有的车距,驾驶习惯好。最后结论是你车型好,车况好,
6、驾驶习惯好,常走的线路事故率低,过去一年也没有出过车祸,因此可以给予更大幅度的优惠折扣。这样保险公 司就完全重 构了它的商业模式了。 在没有大数据支撑之 前,保险公司只把车险客户做了简 单的分类,一共分为四种客户,第一种是连续两年没有出车祸的,第二种过去一年没有出车祸,第三种 过去一年出了一次车祸, 第四种是过去一年出 了两次及以上车祸的, 就四种 类型。这种简单 粗暴的分类,就好像女人找老公,仅把男人分 为没有结过婚的、结过一次婚的、结过二次婚的、结过三次及以上婚的四种男人,就敢嫁人一样。在大数据的支持下, 保险公司可以真正 以客户为中心,把客户分为成千上万种,每个客户都有个性化的解决方 案
7、,这样保险公司经营就完全不同,对于风险低的客户敢于大胆折扣,对于风险高的客户报高价甚至拒绝,一般的保险公司就完全难以和这样的保险公司竞争了。拥有大数据并使用大数据的保险公司比传统公司将拥有压倒性的竞争优势,大数据将成 为保险公司最核心的竞争力,因为保险就是一个基于概率评估的生意,大数据对于准确评估概率毫无疑问是最有利的武器,而且简直是量身定做的武器。在大数据的支持下,4s店的服务也完全不同 了。车况信息会定期传递到 4s店,4s店会根 据 情况及时提醒车主及时保养和维修, 特别是对 于可能危及安全的问题, 在客户同意下甚 至会 采取远程干预措施,同时还可以提前备货,车 主一到4s店就可以维修而
8、不用等待。对于驾驶者来说,不想开车的时候,在大数据和人工智能的支持下,车辆可以自动驾驶,并 且对于你经常开的线路可以自学习自优化。谷歌的自动驾驶汽车,为了对周围环境作出 预测,每秒钟要收集差不多1GB的数据,没有大数据的支持,自动驾驶是不可想象的;在和周围车辆过近的时候, 会及时提醒车主避让;上下班的时候,会根据实时大数据情况,对 于你经常开车的线路予以提醒,绕开拥堵点,帮你选择最合适的线路; 在出现紧急状况的时候,比如爆胎,自动驾驶系统将自动接管,提高安全性(人一辈子可以难以碰到一次爆胎,人在 紧急时的反应往往是灾难性的,只会更糟);到城市中心,寻找车位是一件很麻烦的事情,但未来你可以到了商
9、场门口后,让汽车自己去找停车位,等想要回程的时候,提前 通知让汽 车自己开过来接。车辆是城市最大最活跃的移动物体,是拥堵的来源,也是最大的污染来源之一。数字化的车辆、大数据应用将带来很多的改变。红绿灯可以自动优化,根据不同道路的拥堵情况自 动进 行调整,甚至在很多地方可以取消红绿灯;城市停车场也可以大幅度优化,根据大数 据的情 况优化城市停车位的设计, 如果配合车辆的自动驾驶功能, 停车场可以革命性演变, 可以设计专门为自动驾驶车辆的停车楼,地下、地上楼层可以高达几十层,停车楼层可以 更矮,只要能高于车高度即可(或者把车竖起来停),这样将对城市规划产生巨大的影响; 在出现紧 急情况,如前方塌方
10、的时候,可以第一时间通知周围车辆(尤其是开往塌方道路 的车辆);现在的燃油税也可以发生革命性变化,可以真正根据车辆的行驶路程,甚至根据汽车的排污量来收费,排污量少的车甚至可以搞碳交易,卖排放量卖给高油耗的车;政府还可以每年公 布各类车型的实际排污量、税款、 安全性等指 标,鼓励民众买更节能、 更安全 的车。电子商务和快递业也可能发生巨大的变化。运快递的车都可以自动驾驶,不用赶白天的拥堵 的道路,晚上半夜开, 在你家门口设计自动接 收箱,通过密码开启自动投递进去,就好 像过去报童投报一样。这么想象下来,我认为,汽车数字化、互联网 化、大数据应用、人工智能,将对汽车业及 相 关的长长的产业链产生难
11、以想象的巨大变化和产业革命,具有无限的想象空间, 可能完全被重构。当然,要实现我所描述的场景,估计至 少50年、100年之后的事情了,估计 我这辈子 是看不到的。 三、大数据分析初探从以上的分析来看大数据及大数据应用将很可能成为社会的重要技术,如何能够更好的利用大数据,分析大数据,使大数据为社会发展造福将是科研工作者的一项重要工作。大数据与以往结构化的数据不同,是非结构化,非线性,纷杂性很强的信息,对其利用需要将其先规范化,结构化并通过一定的定义进行分类才能够更好的予以利用。针对大量的数据我们首先需要做的是数据的预处理,即剔除信息中的数字垃圾, 尽量减小数据处理的规模,然后通过一定额规则将数据
12、进行归类整理以便于进一步的分析,最后根据某种算法对已有数据进行计算分析给出较好的结论。以前文提到的车辆保险为例,我们将基本保险费作为一个基础价格E, f(x)作为调整系数可以再基本保费基础上对保费进行调整,而对f(x)产生影响的子函数f(xn)将对应维修次数,日常行驶路况(可映射目前主要城市的实时路况系统),事故次数,车辆状态(车辆年限,关键部件是否及时保养),驾驶习惯(刹车,加油,是否系安全带等),年度里程数,城市综合状况(城市平均事故系数,城市车辆负载系数等),通过以上的分析将以往简单的保费划分更细致的分析,同时在考虑城市车辆负载等因素后,可以间接起到控制城市车辆保有率,降低车辆事故及污染等作用。针对目前保费的各种类型,简历初步的费用评价体系如下:合计保 额交强险日常行驶路线车况(年限,车型)过去一年时间出险次数驾驶习惯(加油,刹车,超车等)酒驾,毒驾,无证驾驶等违法驾驶行为跨地区驾驶次数所在城市的交通状况商业第三者责任险日常行驶路线车况(年限,车型)过去一年时间出险次数驾驶习惯(加油,刹车,超车等)酒驾,毒驾,无证驾驶等违法驾驶行为跨地区驾驶次数所在城市的交通状况车辆损失险日常行驶路线车况(年限,车型)过去一年时间出险次数驾驶习惯(加油,刹车,超车等)酒驾,毒驾,无证驾驶等违法驾驶行为跨地区驾驶次数所在城市的交通状况玻璃单独破碎险及 车身油漆单独划痕 赔偿居住小区,办
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