分析车联网大数据时代汽车保险业的机遇和挑战

分析车联网大数据时代汽车保险业的机遇和挑战
分析车联网大数据时代汽车保险业的机遇和挑战

分析车联网大数据时代汽车保险业的机遇

和挑战

移动互联网能够通过电子商务、金融投资等手段,与汽车保险业进行广泛而有效的联合,从而推动汽车保险业的改革与升级。

车联网技术是对汽车保险进行统一管理的技术,它依托云计算与大数据技术,对汽车保险业的众多数据进行统计归纳,统一管理汽车保险的各种事务。车联网保险产业与传统保险业的联合,一方面能促进汽车保险业的改革升级;另一方面也能推动物联网等其他相关产业的发展。

一、车联网与大数据技术的必然融合

互联网大数据的发展使得物联网、云计算、移动互联网、车联网等网络数据与电脑更为紧密地连成一体。全球电子行业的迅猛发展也加快数据在全球范围内的传播速度,它们承载着众多的虚拟数据。而车联网是全球网络数据中最重要的环节,车联网在对各种车辆行驶的速度、加速度、温度、压力、亮度等多方面数据采集后,全面分析驾驶员的操作状态、车辆自身的运行状态以及路况情况,最后用准确的数据表述出来。车联网建设的关键环节是大数据技术,但车联网的发展也存在着诸多问题。

目前的车联网的发展没有相关规章制度予以限制,同

时在数据库建设与数据智能处理方面也存在着很多的技术难题,整体的商业运作还不够完善。大数据技术能够大大提高车联网数据搜集的速度与储存的数量,也能够有效地对众多数据进行处理,得出可靠的结论。车联网的大数据智能分析,会得到有关汽车运行的各种信息。车联网的数据信息不仅能用于汽车保险行业,也能应用于其他众多汽车行业,这表明车联网的数据信息能产生1+12的效果。

汽车行业的服务人员能够利用可靠的汽车数据信息,开展汽车销售方面的营销活动。大数据技术在车联网中的广泛应用,能够带动整个汽车行业产品的增值,也能够推动整个汽车行业的信息化发展,为企业未来的发展创造条件,从而实现良性循环的商业模式。车联网数据技术的发展,是汽车行业信息时代来临的标志。汽车行业依托强大的车联网信息资源,进行产品推销、汽车保险行业的规范管理、汽车产业链的深度扩张等方面的商业活动,获得更大的利润收入。

二、车联网汽车保险的产品发展

美国咨询集团的统计数据表明:全球车联网汽车保险项目的规模在不断扩大,车联网汽车保险的用户也在不断增多。目前车联网汽车保险制度发展较为规范的国家为欧美,它们在汽车拥有量与车联网汽车体系发展上处于全球领先地位。美国咨询集团指出:随着发展中国家的崛起,未来的车联网汽车发展规模会呈现指数增长,全球车联网汽车保险

用户也会达到数亿级别。世界的车联网数据采集仍旧通过GPS定位方式进行采集,很多汽车的车载设备都安装在前面,只有少量的车载设备安装在汽车后面。

车联网的数据传递通过GPRS技术向各个数据控制中心传输,很多保险公司使用第三方平台的车联网数据信息,这样能够有效减少保险公司自身的运营成本。车联网保险系统需要解决大数据的存储与运算问题、商业泡沫问题与系统规模问题等,只有在合理需要下制定的车联网保险体系,才能保证企业自身经济效益的平稳增长。

欧美国家的车联网保险系统经过多年发展逐渐形成完善的制度体制。车联网保险产品根据不同客户开发出不同的保险产品,能够满足所有用户的保险需求。

三、大数据时代的车联网汽车保险车

联网汽车保险与传统汽车保险的主要区别为:车联网汽车保险能够在对短时间内收集和处理大量的汽车运行数据,给出精确的数据分析结果。大数据时代汽车保险业的主要特征有以下三方面:

(1)车联网大数据系统能够存储超过数据精算师几千倍的数据资源,也能够在短时间内完成大量的数据搜集与处理工作,它是集数据收集、数据存储与数据分析与一体的智能数据系统;

(2)车联网大数据系统能够在传统理赔信息处理的基

础上,针对汽车的运行轨迹、传感器数据信息等多方面信息,确定更加详细的理赔方案;

(3)汽车保险公司最重要的无形资产是车联网大数据资产。车联网大数据资产提供的精确数据信息、快速数据处理能力,对汽车保险公司的理赔细节、责任划分有着重要作用,也对汽车保险公司未来发展具有重要影响。完善的车联网大数据系统,能够有效降低骗赔风险、诉讼费用,也能够提供更加便捷优质的服务。

四、结束语

车联网大数据时代汽车保险业存在着多方面问题,不仅是数据技术处理方面的问题,还有制度的制定问题和利益分配问题。

只有综合多方面问题制定合理的解决方案,才能使车联网汽车保险业获得长久稳定的发展。

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数 据挖 掘的哪类问题 (A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a) 警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b) 描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时, 分类和预测 数据流挖掘 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型, B. D. 聚类 隐马尔可夫链 通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 假设12 个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15 在第几个箱子内(B) A. 第一个 B. 第二个 C. 第三个 D. 第四个 9) 下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法:(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是:(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为:(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130 人,四年 级110 人。则年级属性的众数是:(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术:(B) A. 等高线图 B. 饼图

浅析我国车联网的发展现状及未来发展趋势

浅析我国车联网的发展现状及未来发展趋势 文/李兆荣 从09年G-Book和Onstar引入中国,09年被业界定位成中国的Telematics元年以来,汽车信息化的概念就从来没有停止过,甚至越来越热,汽车行业没人不提Telematics,眼下的汽车产业,Telematics代表着先进,代表着高端,代表着创新,中国的汽车业仿佛从09年开始已然进入了T时代。T的热度在2010年逐渐被一个新的名词所取代,这就是车联网。2010年10月28日在无锡举行的中国国际物联网(传感网)大会传出消息,汽车移动物联网(车联网)项目将列为我国重大专项第三专项的重要项目,并且相关内容已上报国务院,一期拨款有望达百亿级别,预期2020年实现可控车辆规模达2亿。车联网这个名词在物联网的大背景下应运而生,车联网的概念通过这次大会逐渐被放大,现在不管是Telematics还是GPS运营,都被纳入到车联网这个范畴中了。 然而车联网这个概念,从一开始就被烙上私家车的标签。为什么这么讲呢?因为前面讲过,先有Telematics的概念,再有车联网的概念,而二者都属于汽车行业。Telematics概念是因为做乘用车的通用和丰田引入中国的,加上这两年中国乘用车销量的迅速增长,业界把眼光聚焦在乘用车这个领域,所以,提起车联网,大家不约而同想到的就是乘用车厂的Telematics系统,想到的是汽车后市场的DVD导航厂商所推出的类似G-Book这样的系统,仿佛车联网就是乘用车市场的一个系统或平台。当然,不可否认的是乘用车在我国机

动车里所占的比重,我们从中国公安部交通管理局获悉,截至今年6月底,全国机动车总保有量达2.17亿辆。其中,汽车9846万辆,摩托车1.02亿辆。全国私家车保有量达7206万辆,占汽车保有量的73.2%,比2010年底上升1.21个百分点。个人汽车拥有率不断提高,私家车作为民众出行的交通工具日益普及。正因为以上原因,业界产生了一个误区,以为车联网就是私家车的市场,管中窥豹,可见一斑。其实车联网的领域,除了私家车,还有行业用户市场,集团用户市场。 车联网在私家车领域的现状 在私家车市场,你会发现车联网企业一边高调推出车联网的产品,一边又半遮半掩,迟迟不肯全面推广。这是为什么呢?因为不管是车厂主导的车联网产品还是后装市场的车联网产品,都绕不开一个门槛,就是商业模式。有人曾说过,如果车厂标配,车联网可全面开花。情况是这样吗?答案是否定的。我们以车载导航娱乐设备为例,目前车厂只是在中高端车型上安装相应的设备,并没有全面普及到中低端车型。前装市场车载导航设备的装配量和我国汽车1800万辆的产销量相比非常低,因此,前装市场的车载导航设备渗透率也不会很高。反观后装市场,DVD导航市场以30%-50%的速度递增。另一方面,由于后装市场的产品给产业链各方带来了一定的利益,因此,目前通过车厂标配的方式让车联网遍地开花,还尚需时日。 目前国内车厂主导的车联网平台,合资品牌车厂有通用的OnStar、丰田的G-Book以及日产的CarWings+智行;自主品牌车

大数据时代的机遇与挑战论文3000字[精品文档]

大数据时代的机遇与挑战 什么是大数据时代? “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据时代是怎样产生的? 物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展,数据正以前所未有的速度迅速增长和积累,数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来 大数据时代的特点? 1.数据量大(Volume) 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 2.类型繁多(Variety) 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 3.价值密度低(Value) 第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快、时效高(Velocity) 第四个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 大数据时代的机遇 大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享,成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段,为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心,及时搜集、实时处理数据信息,为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析,加强社会风险控制,提高政府预测预警能力和应急响应能力。

汽车行业面临的机遇与挑战

汽车行业面临的机遇与挑战 2013年初连续雾霾天气,使得全社会更加深切感受到空气污染的严重性。汽车主要排放氮氧化物(NOx)、碳氢化合物(HC)、一氧化碳(CO)和颗粒物 (PM)等,被证实是空气重要污染源之一。在9月初举行的2013中国汽车产业发展(泰达)国际论坛上,多位国内外汽车行业嘉宾围绕汽车污染物分担状况以 及企业如何保护环境、减少尾气排放展开讨论。 10%群体贡献了超过50%以上的污染物 国家能源委员会专家咨询委员会主任张国宝在会上表示,汽车尾气排放已经成为大气的主要污染源之一。他说,汽车尾气和燃煤是两个最重要的污染源。据报道,燃 煤大体上影响的雾霾为30%以上,而尾气也高于30%,两者基本相当。但另一种说法则认为,汽车尾气的影响要甚于燃煤,可接近40%. 国家环保部排污监控中心副主任丁焰说,机动车污染物分两种,一种是从汽车尾气直接排出的一次污染物;另一种是二次污染物,主要指由气态污染物在大气过程中 转化成的二次颗粒物。和八九十年代相比,我国空气污染源有很大的变化,这和社会经济发展以及百姓生活方式的改变有关。八九十年代的时候,我国的空气污染主 要以工业性污染为主。进入2000年以后,汽车保有量迅速增加。随着工业治理的开展,很多大型工业企业从城区搬到了郊区,所以目前在城市范围内,机动车污 染问题凸显出来。 丁焰认为,机动车成为我国城市空气主要污染源的原因是多样的。他指出,和发达国家不同,我国机动车污染成因存在以下几个特点:第一,10%的群体贡献了超 过50%以上的污染物。我国机动车保有量的构成中,高排放车辆比例较高,多数污染物来自这些车辆。比如黄标车在我国汽车保有量里占差不多10%的比例,但 这些黄标车排放的四种主要污染物超过了50%.现在很多城市在大规模淘汰黄标车,对黄标车进行限行、限制措施,也是基于环境污染物总量减排的考虑;其次, 我国机动车保有量以每年10%20%的比例迅速增长。从污染源的角度来讲,别的污染源都是在限制、搬迁、关停,但机动车却是与日俱增;另外,我国在车辆 使用环节上也有一些和发达国家有差距的地方。比如油品,我国汽、柴油质量相比发达国家差一些,汽车尾气排放的污染物也更多。还有就是交通拥堵情况在我国 一、二线城市非常明显,在低速行驶的条件下,车辆本身的排放也会更恶劣,这也造成了排放量提升。 空气污染下汽车行业的机遇 谈 到机动车空气污染防治,国家环保部科技标准司处长冯波说,近年来,汽车行业在节能减排方面的技术进步还是很大的。反观油品质量的提高,差距还是比较大。这 就导致了一个比较怪的现象发生,就是尽管国家实施了新的国家排放标准,但油品质量滞后,导致车辆采用的达标技术不能够完全发挥减排效果。 他说,美国拥有世界上最高的人均汽车保有量,但是空气质量还是好于我们国家,重要的原因在于美国实施了更加严格的排放标准,并有更清洁的燃油做保证。 国际清洁交通委员会创会主席Michael P.Walsh认为,目前中国机动车尾气污染很大一部分是油品低劣造成的。如果柴油车有一个特殊的过滤器,减少直接的PM2.5的排放,一氧化碳和氮氧化物的排放会下降很多。 天津大学博士生导师王务林表示,面对日益严峻的环境污染状况,治理污染不能太悲观。我们国家未来下一个阶段经济的增长点主要有两个,一是信息消费,二是环 保产业。治理污染从某种程度上来讲,也给某些企业带来一些机会。现在国外的公司已经研发出满足欧Ⅵ标准的后处理装置,但我国企业在这方面还是一片空白,没 有我们自主开发的装置。

大数据题目及参考答案

公需科目大数据培训考试 考试时间:120分钟 选择题中红色代表正确答案,判断题X为错,R为对。 1.根据涂子沛先生所讲,摩尔定律是在哪一年提出的?(单选题1分) A.1988年 B.2004年 C.1965年 D.1989年 2.2015年,贵阳市的呼叫服务产业达到()坐席。(单选题1分) A.3万 B.5万 C.10万 D.20万 3.以下说法错误的是哪项?(单选题1分) A.大数据的思维方式遵循因果逻辑推理 B.摩尔定律是戈登?摩尔提出的 C.图灵测试是阿兰·图 D.ENIAC于1946年诞生 4.茂名PX事件发生后,下列哪个学校的化工系学生在网上进行了一场“PX词条保卫战”?(单选题1分) A.北大 B.清华 C.浙大 D.复旦 5.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议?(单选题1分) A.2014年 B.2015年 C.2013年 D.2016年 6.根据涂子沛先生所讲,哪一年被称为大数据元年?(单选题1分) A.2012年 B.2010年 C.2008年 D.2006年 7.数据、信息与知识三者之间的变化趋势是(单选题1分) A.价值先增后减 B.价值递减 C.价值递增 D.价值不变 8.具体来说,摩尔定律就是每()个月,产品的性能将提高一倍。(单选题1分) A.18 B.16 C.12 D.6 9.“()大数据交易所”2015年4月14日正式运营,目前,交易所已有包括京东、华为、阿里巴巴等超过300家会员企业,交易总金额突破6000万元。(单选题1分)

A.毕节 B.安顺 C.贵阳 D.遵义 10.()说明如果联网越多,从介入方式、技术上越来越突破,则网络规模越大、成本越低,网络的成本可能会趋向于零。(单选题1分) A.吉尔德定律 B.摩尔定律 C.梅特卡尔夫定律 D.新摩尔定律 11.以下说法错误的是哪项?(单选题1分) A.大数据会带来机器智能 B.大数据不仅仅是讲数据的体量大 C.大数据的英文名称是large data D.大数据是一种思维方式 12.美国首个联邦首席信息官是下列哪位总统任命的?(单选题1分) A.克林顿 B.奥巴马 C.小布什 D.老布什 13.截至2015年年底,全国电话用户总数达到()。(单选题1分) A.13.37亿户 B.12.37亿户 C.14.37亿户 D.15.37亿户 14.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中,位居第七位的是()(单选题1分) A.嘉兴市 B.台中市 C.高雄市 D.嘉义市 15.吴军博士认为过去五十年是()的时代。(单选题1分) A.科尔定律 B.艾尔定律 C.摩尔定律 D.拉尔定律 16.ENIAC诞生于哪一年?(单选题1分) A.1946年 B.1938年 C.1940年 D.1942年 17.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络,指出网络的价值在于网络的互联,联网的接点数与其价值呈现()的方式,联网越多,系统的价值越大。(单选题1分) A.正比 B.对数 C.指数 D.反比 18.根据周琦老师所讲,高德交通报告针对全国()个城市交通状态进行挖掘分析。(单选题1分) A.38 B.21 C.25 D.30 19.2012年全国各城市支付宝人均支出排名中,位居第三位的是()(单选题1分) A.嘉义市 B.杭州市 C.嘉兴市 D.高雄市

浅析我国车联网的发展现状及未来发展趋势

文/李兆荣 从09年G-Book和Onstar引入中国,09年被业界定位成中国的Telematics元年以来,汽车信息化的概念就从来没有停止过,甚至越来越热,汽车行业没人不提Telematics,眼下的汽车产业,Telematics代表着先进,代表着高端,代表着创新,中国的汽车业仿佛从09年开始已然进入了T时代。T的热度在2010年逐渐被一个新的名词所取代,这就是车联网。2010年10月28日在无锡举行的中国国际物联网(传感网)大会传出消息,汽车移动物联网(车联网)项目将列为我国重大专项第三专项的重要项目,并且相关内容已上报国务院,一期拨款有望达百亿级别,预期2020年实现可控车辆规模达2亿。车联网这个名词在物联网的大背景下应运而生,车联网的概念通过这次大会逐渐被放大,现在不管是Telematics还是GPS运营,都被纳入到车联网这个范畴中了。 然而车联网这个概念,从一开始就被烙上私家车的标签。为什么这么讲呢?因为前面讲过,先有Telematics的概念,再有车联网的概念,而二者都属于汽车行业。Telematics概念是因为做乘用车的通用和丰田引入中国的,加上这两年中国乘用车销量的迅速增长,业界把眼光聚焦在乘用车这个领域,所以,提起车联网,大家不约而同想到的就是乘用车厂的Telematics系统,想到的是汽车后市场的DVD导航厂商所推出的类似G-Book这样的系统,仿佛车联网就是乘用车市场的一个系统或平台。当然,不可否认的是乘用车在我国机动车里所占的比重,我们从中国公安部交通管理局获悉,截至今年6月底,全国机动车总保有量达2.17亿辆。其中,汽车9846万辆,摩托车1.02亿辆。全国私家车保有量达7206万辆,占汽车保有量的73.2%,比2010年底上升1.21个百分点。个人汽车拥有率不断提高,私家车作为民众出行的交通工具日益普及。正因为以上原因,业界产生了一个误区,以为车联网就是私家车的市场,管中窥豹,可见一斑。其实车联网的领域,除了私家车,还有行业用户市场,集团用户市场。 车联网在私家车领域的现状 在私家车市场,你会发现车联网企业一边高调推出车联网的产品,一边又半遮半掩,迟迟不肯全面推广。这是为什么呢?因为不管是车厂主导的车联网产品还是后装市场的车联网产品,都绕不开一个门槛,就是商业模式。 有人曾说过,如果车厂标配,车联网可全面开花。情况是这样吗?答案是否定的。我们以车载导航娱乐设备为例,目前车厂只是在中高端车型上安装相应的设备,并没有全面普及到中低端车型。前装市场车载导航设备的装配量和我国汽车1800万辆的产销量相比非常低,因此,前装市场的车载导航设备渗透率也不会很高。反观后装市场,DVD导航市场以30%-50%的速度递增。另一方面,由于后装市场的产品给产业链各方带来了一定的利益,因此,目前通过车厂标配的方式让车联网遍地开花,还尚需时日。 目前国内车厂主导的车联网平台,合资品牌车厂有通用的OnStar、丰田的G-Book以及日产的CarWings+智行;自主品牌车厂有上汽荣威的InKaNet、一汽奔腾的D-Partner、长安汽车的InCall、吉利的G-NetLink。合资品牌的车联网平台发展速度较快,尤其是OnStar,其用户规模已超过20万。自2010年北京车展上推出InKaNet之后,上汽对车联网的推广力度还是比较大,但也只是在荣威350上安装,并没有普及到750、550所有车型,并且在350

大数据时代的机遇和挑战

大数据时代的机遇和挑战 【】First of all ,the paper makes a simple analysis of the concept and characteristics of large data. Secondly ,it explores the opportunities and challenges that big data brings to all aspects of economic life. Finally ,it explores how to deal with opportunities and challenges ,and improve the development environment of big data. improve the environment for the development of big data ,so as to make a certain contribution to the economic development in the era of big data. 【Keywords】big data age ;quantitative economics ;application 1引言 “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。被称为“第三次浪潮的华彩乐章”。近几年来,大数据吸引了越来越多的关注,

人们随时都能感觉到生活在一个日益信息化的世界中。随着网络技术的发展,越来越多的人使用社交软件进行网上聊天,发布个人心情状态,对网络中的信息进行评论,这些都极大的丰富了我们的生活。同时,网上每天都会产生大量的数据,根据有关统计,每天网络中大约出现220 万TB 的新数据, 而且这个速度还在不断增加 伴随着大数据时代的到来,数据资源越来越庞大,数据处理速度越来越快,人们可以通过大数据技术实现各种构想。学者能够利用大数据这一有利条件进行更加科学且贴近现实的经济研究。银行能够通过大数据考查企业的诚信状况,并决定是否放贷。而计算机则可以在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式,从而更好地学习模拟人类智能。随着科学技术的不断发展,未来大数据会发挥出更加强大的作用, 而如何应对大数据时代的机遇与挑战,有效利用大数据资源,是各行各业应关注的焦点。 2大数据时代的特点 大数据又可以称之为巨量资料,它的概念比较抽象,其定义是依靠互联网技术下的主流软件对一些规模较大、较复杂的资料进行处理、分析、管理,从而形成对经济发展更加有用的信息。大数据的主要特点就是信息量大、多样化、高速等。大数据的形成需要特殊专业的技术,例如互联网、数据挖掘电子网或者大规模并行处理数据库等软件,通过有效的掌握丰富的数据资源,并对这些数据进行专业化的处理,从而在经济社会的发展中实现盈利,把对大数据的处理加工有效的转变为信息资

汽车零部件企业的机遇与挑战

2013年 第 1 期 https://www.360docs.net/doc/466160178.html, MC策划 Plan MC ■ 博世(中国)投资有限公司/徐大全 汽车零部件企业的全球汽车行业的发展趋势 伴随着中国汽车的崛起以及新技术的创新,全球 汽车业也在发生着巨大的变化。其中主要趋势包括: 增长向亚洲转移,动力总成多元化,安全系统需求增 强和汽车电气化、信息化等。 在欧盟、美国、日本和韩国等先进市场趋于饱和 的状态下,亚洲、南美以及欧洲非欧盟国家的发展和 增长正在得到汽车生产厂的巨大关注,尤其亚洲的前 景最为看好,这包括中国、印度还有东南亚地区的未 来发展。到2020年,预测亚洲市场(不包含日本、韩 国)的年平均增长率将会保持在10%以上。亚洲正在成 为主机厂的必争之地。 动力总成也伴随着技术的进步,由简单的汽油、 柴油发动机发展到今天的多燃料系统、混合动力、纯 电动以及增程式电动等多种系统。博世坚信未来汽车 的发展方向是电动车,无论是配备动力电池还是燃料 电池。然而,电动车的市场何时形成还存在不同的观 点和争议。博世认为,2020年的汽车市场,电动车以及插电式电动车的数量将会达到汽车总量的5.6%。当然,在政府的大力支持下,中国的电动车比例或许会高于世界平均水平。不过,政府的政策可以刺激市场的发展,但不能建立市场。电池技术的突破在深层次上将主宰电动车市场的未来。互联网的技术在汽车上的应用,即汽车信息化,是一个新的领域。互联网技术、智能传感器、软件及数据采集等技术的应用将在导航、交通状况、路况以及维修服务等方面得到更广泛的应用。中国汽车市场潜力巨大中国汽车行业的发展仍将持续。相对于世界平均千人汽车拥有115辆,而中国现在的40多辆意味着发展空间仍然巨大。同是一个民族,有着同样消费理念的中国台湾,汽车千人拥有量现在是200多辆,到2020年,中国大陆达到世界平均水平的千人拥有汽车115辆是完全可以期待的。接下来的八年中,保持平均年增长率7%~8%,年产量趋于3000万辆的前景意味着中国汽车市场仍然会有巨大发展。

车联网总结

车联网的现状及趋势 当前车联网的发展应该说还处在初级阶段,对于无人驾驶、无事故、不堵车、智能停车、智能导航等理想的交通状态相比,还有很长的路要走。因此车联网的发展要更针对当前拥有的技术和需求进行设计:一方面去掉那些现阶段难以实现的功能和华而不实的功能;另一方面应用好RFID和传感器方面的最新进展。车联网是物联网的一个应用方面,因此技术上有很多重合,如RFID和传感器,;又有其特点,是对动态信息的实时采集、处理、传输,对传感器要求更高,对海量数据的处理和分析传输是个难题。 一、车联网主体功能现在对车联网的定义表述不尽相同,但主体大致是连接车和路、人和车、车和车以及车与服务中心的一个网络,主要实现车辆的安全、有序驾驶,交通的智能管理、方便的服务等功能。 二、车联网网络架构根据各个科研单位的侧重点不同,研究的目的不同,车联网的网络架构也不相同。《车联网网络架构与媒质接入机制研究》,同济大学,2011年05月18 日,作者:须超,王新红,刘富强。文章提出面向安全应用的车联网无线网络架构及其协同通信协议栈,并对车联网自适应多信道媒质接入协议进行分析。网址如下: 我们也可以按照自己的想法设计一个网络架构,如按照物联网结构也分为感知层、网络层、应用层三层结构。也可以按照功能来设计网络架构。下图为自己设计。根据具体情况可不断调整扩展。 现阶段车联网的两个关键领域为(ITS)智能交通技术和(RFID)射频识别技术。智能交通包括传感技术、通信技术、数据处理技术和信息发布技术等;射频识别技术可应用于车辆通信、自动识别、移动定位、远距离监控

等方面。中国科学院、北京邮电大学、同济大学等几所院校在物联网领域有一定能力。 国内车联网发展资金来源主要有政府专项资金、国有大企业、民间基金三个方面,主要来自于政府支持和国有企业投资。 三、车联网相关科研院校及公司 1.目前车联网终端设备领先的是金龙客车与杭州鸿泉合作开发的G-BOS 设备,即苏州金龙智慧客车3G客车。其车载设备终端整合了数据采集、硬盘录像、车辆身份信息、可视倒车、行车记录仪、GPS导航等主要功能。获得相关专利两项:司机行为监测方法和基于3G无线网络海量实时数据采控装置。 2.同济大学在车联网的应用示范与原型系统搭配方面有实力,它提出的车联网架构包括三个方面:被服务终端(汽车、列车、路上行人等),基础设施(热点接入点、基站、卫星、交通设施等),交通管理和控制实体(交通控制中心)。 3.长安汽车与清华大学:侧重于汽车安全技术,主动安全技术,国外已较为成熟。 4.力帆汽车、长安汽车与重庆邮电大学:国内首个“智能驾驶与车联网实验室”,2011年4月11日成立。 5.车联网车载系统设备产品还有中国电信、华为的车载模块/EVDO车载模块,江苏天泽的天泽星网,潍柴动力的共轨行系统等。 6.国内的宝信软件是公路信息化整体解决方案供应商,启明信息是车载端信息系统开发商,新国都开发了自助缴费系统。

浅谈大数据时代的机遇与挑战

湖南农业大学课程论文学院:信息科学技术学院班级:计算机1班姓名:XXX 学号:2015XXXX 课程论文题目:浅谈大数据时代的机遇与挑战 课程名称: 评阅成绩: 评阅意见: 成绩评定教师签名: 日期:年月日

课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战 学生:XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要:随着时代的发展,大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中,而大数据也与我们的生活关联越来越紧密,对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇,在大数据时代中脱颖而出,怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。 关键词:大数据;机遇与挑战;大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis

一、绪论 (一)什么是大数据? “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大?大数据能做些什么?在新互联网时代,这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大,种类多,速度快,价值大。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”(二)大数据能做些什么? 大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年,现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术,更是一种思维方式,一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器,也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点 有专家指出,大数据及其分析,会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能,从科学研究到保险,从银行业到互联网,各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中,已经有15个行业大公司拥有大量的数据,其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业,根据数据预测,如果具备相关的IT设施,数据投资和分析能力等条

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由(C)首先提出的。(单选题,本题2分) A:微软 B:百度 C:谷歌 D:阿里巴巴 2、大数据的起源是(C )。(单选题,本题2分) A:金融 B:电信 C:互联网 D:公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型,抽取最有意义的向量,决定选取哪种方法的数据分析角色人员是(C)。(单选题,本题2分) A:数据管理人员 B:数据分析员 C:研究科学家 D:软件开发工程师 4、(D )反映数据的精细化程度,越细化的数据,价值越高。(单选题,本题2分) A:规模 B:活性 C:关联度 D:颗粒度 5、数据清洗的方法不包括( D)。(单选题,本题2分) A:缺失值处理 B:噪声数据清除 C:一致性检查 D:重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发,体现了( D)的数据采集技术的应用。(单选题,本题2分) A:统计报表 B:网络爬虫 C:API接口 D:传感器 7、下列关于数据重组的说法中,错误的是(A)。(单选题,本题2分) A:数据重组是数据的重新生产和重新采集 B:数据重组能够使数据焕发新的光芒 C:数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D:数据重组有利于实现新颖的数据模式创新 8、智慧城市的构建,不包含( C)。(单选题,本题2分) A:数字城市 B:物联网 C:联网监控 D:云计算 9、大数据的最显著特征是(A)。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析,绘制了新的航海路线图,标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的(B )。(单选题,本题2分) A:在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B:在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C:在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D:在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中,错误的是(D)。(单选题,本题2分) A:数据规模大 B:数据类型多样 C:数据处理速度快 D:数据价值密度高12、当前社会中,最为突出的大数据环境是(A)。(单选题,本题2分) A:互联网 B:物联网 C:综合国力 D:自然资源 13、在数据生命周期管理实践中,( B)是执行方法。(单选题,本题2分) A:数据存储和备份规范 B:数据管理和维护 C:数据价值发觉和利用 D:数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中,错误的是(C)。(单选题,本题2分) A:网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B:用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C:数字轨迹用完即自动删除 D:用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中,错误的是( C)。(单选题,本题2分) A:1KB<1MB<1GB B:基本单位是字节(Byte) C:一个汉字需要一个字节的存储空间 D:一个字节能够容纳一个英文字符, 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中,错误的是(B)。(单选题,本题2分) A:不预先设定数据归类类目,完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别

福建汽车产业集群发展的机遇与挑战

福建汽车产业集群发展的机遇与挑战 [摘要] 福建汽车产业总体竞争力比较弱需要通过发展集群的方式来快速提升。福建汽车产业应抓住难得的历史机遇应对严峻的市场挑战才能提升集群竞争力。 [关键词] 福建汽车产业集群机遇挑战经过十多年的发展福建汽车产业已经基本形成了以东南汽车城为核心的闽中汽车产业集群主要生产轿车、轻客;以厦门金龙为核心的闽南汽车产业集群主要生产大中型客车;以新龙马汽车股份公司为核心的闽西产业集群主要生产载货车、专用车及“ 农村用车”。但这三大汽车产业集群竞争力较弱。面对国际国内汽车市场的激烈竞争福建汽车产业需要借助集群的方式来快速提升竞争力为此促进福建汽车产业集群的发展已迫在眉睫。在建设海峡西岸经济区的大环境下福建汽车产业集群的发展面临着哪些机遇和挑战呢?一、福建汽车产业集群发展的机遇 1.市场环境机遇中国汽车工业协会公布的数据显示20__年我国汽车产销均超过880万辆成为仅次于美国的第二大汽车消费国。私人购车占80%以上成为轿车市场的绝对主体。从客车市场的需求来看由于国民财富增加、基础设施的改善形成了大量的新增客车需求和替代需求全球客车年销售辆大约40万台左右中国约占四分之一如此广阔的国际市场和本土市场非常有利于客车企业成长。作为中国汽车产业的一部分福建汽车产业正面临着一个巨大的市场需求。 2.建设海峡西岸经济区的历史机遇

党的十六届五中全会明确提出支持“海峡西岸”建设并载入了中央文件。20__ 年以来福建省委、省政府提出了建设海峡西岸经济区的战略构想把建设“海峡西岸汽车制造业基地”摆在了重要的位置并在“十一五”规划中明确了汽车产业发展的战略布局。具体包括:闽中产业群以福州东南汽车城为核心向东南沿海延伸集整车生产、总成零部件制造为一体;闽南产业群以厦漳两地企业为基础主要建设厦门汽车基地重组发展漳州、泉州地区汽车产业;闽西北产业群以新龙马汽车股份公司为核心以龙岩地区、三明地区为基地。 3.产业发展机遇随着《汽车产业政策》的实施汽车产业的发展有了更加规范的宏观环境。发达国家和地区的汽车产业的对外转移为福建汽车与国际大集团合作提供了良好的机遇。 20__年东南汽车与日本三菱汽车建立战略合作关系三菱国际品牌与东南自主品牌并存的模式为东南汽车带来了更大的发展空间。同年福建汽车工业集团又与德国奔驰、台湾中华汽车共同组建了戴姆勒·克莱斯勒轻型汽车公司作为奔驰轻型汽车在亚洲地区的产销基地。这些合作不仅能引进项目、资金还能把先进的技术和管理水平引进来有利于福建汽车产业的发展壮大。

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战 本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意! 随着信息时代的到来,大数据(Big Data)一词逐渐被人们认知和熟悉,其常被用于定义和描述“信息爆炸时代产生的海量数”。随着“大数据”时代的来临,在商业、经济及其他领域中,人们做出决策不仅仅依靠经验和直觉,常以数据分析作为决策依据,这种方式大大提高了决策的科学性,最大限度避免决策失误。用好大数据,必将对商业发展、科学研究和政府决策产生积极的影响。 1 大数据的基本概况 大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据,其具有以下四个基本特性,即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。 2 大数据的时代影响 大数据,对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响,其可帮助人们进行量化管理,更具科学性和针对性,得数据者得天下。大数据对于时代的影

响主要包括以下几个方面: (1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策,可全面获取相关决策信息,让数据主导决策,这种方法必将促进决策方式的创新和改变,彻底改变传统的决策方式,提高决策的科学性,并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例,谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录,判断流感的传播源地,公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。 (2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业,但其影响绝不局限于通信产业,势必也将对其他产生较为深远的影响。目前,大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域,越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理,如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的,另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。 (3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求,是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展,计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案..

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题(共80题) 1)( D )的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖 掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离?(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务?(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法? (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内? (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法? (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年 级110人。则年级属性的众数是: (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

车联网及OBD现状及发展

首先讲讲车联网现状。现在行内大家对于车联网的未来看得都比较好,有一些数据也支撑了它的未来的乐观的前景,有一组数据说是到2018年,全球车联网的市场大约能够达到390亿欧元,其中83%是来自于卫星通信。国内在这方面并不落后于欧美国家:在2018年,大约有3000多万辆汽车在通信的情况下提供安全、娱乐的服务。 在2015年,我国的汽车产量预计能够到2500万辆,但是按今年的市场变化,这个数据不一定能实现,前几天我看到一个消息,汽车的库存量急剧增长,预示着它的增速会放缓。大家认为车联网是一个超级的蓝海,从车辆的保有量来看是这样的,但是从车联网市场来看,这只是一个蓝领的市场:车联网从业员工数量有30万人,从业的企业有上万家,这里面没有一家规模性的企业,在国内规模前10名的,一年也只有几个亿的销售额。到目前这一行没有特别富裕的老板,也没有特别富裕的员工。 从车联网的上下游的产业来看,深圳是仅次于上海,排名中国第二的基地,大约有30多家企事业单位,主要原因是沿海和北京、上海的车联网的意识崛起的比较早,参与的企业和单位比较多。从这几年来看,国内的车联网应用主要还集中在后装的市场,所谓的内嵌式的终端市场。这几年的市场的变化,出货量在去年大约是有700万套设备。我们有这么多从业人口,有这么多从业的企业,每一个企业占有的份额还是很低的,在目前中国跟车联网,或者是GPS终端运营商相关联的17家上市企业当中,一年的总销售额大约只有82亿,平均每家只有几个亿。 价格的恶性竞争是目前这个领域当中最显著的特点。这里给了两组数据,一个是乘用车市场,这三年价格的变化,一个是商用车的情况,出货的数量都在增加,但是市场的整体规模并没有增加。从利益链条来看,目前最大的获益者是移动运营,比如说中国移动、联通、电信。因为它是个摆渡的,大家都知道河对岸是车联网,它有一个巨大的市场,大家都要靠摆渡过去,所以它最终是最大的获益者。从第三方运营服务来看,赛格导航、九五一九零、安吉星、G-BOOK、翼卡、车友互联、车音网在国内是规模比较大的。车联网最后的落根它一定是汽车制造厂,当然现在也有几个热门的事件,腾讯、百度和厂商的合作,他们都想拿未来车联网的入口,他们现在是概念和商业意图大于短期之内的实效。 TSP的内容提供商包括地图、安防、道路救援以及还包括智能驾驶、语音识别、图象识别,将它合在一起就是智能汽车。 车联网从整体来看存在如下问题:第一个是没有清晰的商业模式,这是一个大问题,如果有一个清晰的商业模式,一定会出现两三家大的企业,没有出现就说明没有,后装市场是现在主要的情况,但是受到前装市场的挤压是非常厉害的。车联网服务的内容也比较单一,大部分的内容被手机应用取代,互联网技术的入侵会把免费的互联网概念带入移动互联网,这是非常有害的。

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