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大数据毕业论文大数据时代篇一
汽车，至今已经历了100多年的发展，成为人们社会生活不可缺少的工具。下面小编带来的是关于汽车营销毕业。
论文。
希望对你有帮助。
摘要：我国汽车营销，严格地说是在九十年代初期的物资流通体制改革之后发展起来的。而进入21世纪之后，特别是在中国加入wto之后，汽车营销格局才加快形成。一方面，在过去的5年中，中国汽车市场以每年24%的速度高速增长，并于2010年已经取代美国成为世界最大的新车市场，私人购车已成为主流。另一方面，各种资本纷纷进入汽车行业，新车型频频推出，车市价格战连绵不断，大部分汽车厂家也开始尝试各种营销手段，打造一批强势汽车品牌，中国的汽车普及率至今仍然较低，只有5%左右，这标志着中国汽车业真正进入营销时代。
关键词：汽车；营销模式。
一、影响汽车营销模式的因素，企业实力决定营销体系的制定。
对于不同实力的生产企业，它们的生产规模、资本实力、产品开发能力、企业名声、产品品种等各方面都会存在差异，这就决定了它们的市场营销的策略会有较大的差别。相对于实力弱企业而言，综合实力强的企业就易于组建自销渠道，建立规模大、功能齐全、覆盖面广的汽车营销网络和售后服务体系。
不同的汽车种类导致其价格、产品储运和技术服务要求等方面存在差异，围绕主导产品，发展产品系列，以利于主导产品的市场营销。市场特性产品销售的地域，购买者的层次、分布状况和购买习惯，以及市场竞争状况等因素，也影响着市场营销的建立和发展。并且，各企业针对的目标市场不同也决定了其营销特点不同。
促销策略的建立考虑客户个性化、多样化的基础上交通基础设施和城市的规划建设情况也制约着汽车营销的发展，汽车工业的发展离不开城市规划、公路建设以及交通网络，而汽车的发展也极大地推动了城市规划的发展、交通网络的完善，加快公路的建设，三者是一个有机的整体。扩大城市规模，完善城市交通网络和加强公路建设成了轿车工业发展的重要组成部分，它们是相辅相成，互相制约的。
汽车税收也是影响营销市场的一个因素，汽车税征收过高大大增加购车者的经济承受能力，影响消费者的购车意向，在我国严重影响汽车工业的发展之一的因素就是税费过高，养车的费用支出偏高，再就是收费乱，停车费以及各种高速公路费用，过路过桥费用的增多，也影响了购车者的购买欲望。
二、汽车营销模式现状汽车营销模式主要包括三个要素，即：营销理念、营销组织和营销手段，三部分是相互影响、相辅相成的。
其中营销理念是战略层，营销组织是战术层，营销手段是具体操作层。所谓营销理念，就是企业在开展营销活动的过程中，在处理企业，顾客和社会三者利益方面所持的态度，思想和观念。这里所说的营销组织是指汽车制造商和经销商之间存在的组织关系，也可以理解为销售渠道的模式。营销手段是指营销过程中所采用的方法手段，也包括广告促销等活动。营销组织和营销手段往往决定于营销理念，营销理念起指导作用。
发达国家的汽车主要营销模式是特许经营。
特许经营源自1865年美国胜家缝纫机公司的分销模式，是指特许人和特许经营人之间的一种契约式联合，具有三个特点：特许人将自己所拥有的商标等许可给被特许人使用，并收取一定的费用；被特许人为获得特许经营需要支付一笔费用；特许人向被特许人提供市场经营体系。
汽车特许经营营销模式兴起于世纪初，汽车工业发展、生产规模的不断扩大，要求产品能够及时、大量的销售，特许经营适应了这种需求并迅速发展起来。这种特许经营大致分为两种形式，即只销售一个制造商汽车的排他性特许经销商、不同制造商同时授权的特许经销商，加上制造商直销或专卖店，汽车销售形成三大渠道。
在美国，汽车市场主流的营销模式就是特许经营模式，并有新车经销商和二手车经销商两类。在欧洲，大多数零售商都具备新车销售、旧车回收及销售、零配件供应、维修服务和信息反馈等功能，简称为5s功能。
我国现阶段汽车营销体系中汽车制造商实力最强大，直接影响着汽车营销模式发展。
从汽车制造商授权的汽车4s专卖店，到有形的汽车交易市场，再到汽车连锁经营，汽车经销商是在汽车制造商制订的规则下生存，这些现有的汽车营销模式都在国内外汽车制造商掌控之下。同时，大量的汽车有形市场在各大中城市生存。大概分为以下三种经营模式：一是以管理服务为主。即管理者不参与经营销售，由经销商进场经营售车，市场只做好硬件建设及完善的管理服务；二是以自营为主，其他的入市经销商少，即市场管理者同时也是主要汽车销售者，该类型约占有形市场的80%――90%；三是从销量上看，自营与其他的入市经销商各占50%。目前绝大部分的大中城市至少都有3家到4家交易市场，有的甚至多达10多家，当地现有的交易市场已完全能满足当地的购车需求。同时，厂家大力推广的专卖店体系也对有形市场的功能与发展提出了更高的要求。而在地方汽车交易市场规模增长变化不大、厂家大力推广专卖体系的压力下，沈阳、上海、西安、深圳等城市仍斥巨资正在大建、特建大型或超大型的汽车交易市场，有的甚至宣称将是中国最大或亚洲最大的汽车交易市场。
报告预测，从2011年至2020年，suv销量的年复合增长率预计将升至13%，超出所有其他细分市场的增长速度。未来10年，随着富裕型消费者不断增多，suv年销量将增至现在的3倍。
和过去相比，中国消费者在今后10年购买25万元到80万元人民币高价汽车的可能性将增加。一方面原因是居民收入提高，另一方面原因是随着车主将入门级汽车更新换代，高端品牌将展开更强劲的市场营销和销售活动。
中国市场将在未来进一步差异化。企业将面对不同地区的各式消费者，他们对汽车产品有着相异的需求。汽车企业应该以更精细的、分区域的视角看待市场，深入分析细分市场特点，平衡自身产品组合，在维护好现有客户的基础上拓展新客户，以积极备战未来不断增长的中国市场，应对可能的不确定因素带来的挑战。
大数据毕业论文大数据时代篇二
在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展和改革的过程中，计算机的软件和硬件都得到了有效的提高，磁盘、磁鼓等储存软件，得到了全面的普及和发展。同时，在在不断发展的过程中，计算机将大数据的组成形式，叫做大数据文件，并且在大数据文件上就可以直接的取名字，直接的进行查看，这对大数据的管理，无疑不是一个新的发展的起点。在大数据时代的大数据文件管理的过程中，由于大数据长期的保存在外面的，这样在对的大数据处理、分析、查找、删除、修改等操作的过程中，提供了极大程度上的'便利，其对其操作的程序，也具有特点的要求。但是，在文件管理的过程中，由于共享性能较大，数据与数据之间缺乏一定的独立性，对其管理和维护的费用和时间较大，这样往往工作效率提高，不能被广泛的使用。
大数据毕业论文大数据时代篇三
未来的十年，将是大数据引领下的智慧科技时代。不管你是否意识到它的存在，大数据都将越来越快地改变我们这个时代，包括我们的生活方式。
维克托·迈尔-舍恩伯格是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。他通过一个大家熟知的事例，来帮助我们理解“大数据”的潜在影响力，那就是四个世纪之前望远镜和显微镜的发明。望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜能够让我们观测微生物，它们都是收集海量数据的新工具，因为这种工具的发明，人们同步更新了分析数据的技术和方法，促进了人们对世界更好的理解。如果说望远镜和显微镜是测量领域中的一场革命，那么今天的数据测量就相当于是现代版的望远镜、显微镜。随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富，以及更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及数据的增长速度比历史上的任何时期都要多、都要快。一个大数据的时代，不经意间顺理成章地翩然而至。
一、什么是大数据?
大数据是当前最热门的话题之一。但什么是大数据，人们尚未给出确切的定义。首先，“大数据”是相对过去小的、局部性的数据而言的;其次，利用大数据进行分析和工作时，所依据的关于此事尽可能完整的数据，从而“一览众山小”，而不是采用局部的小数据，从局部推断整体。
维克托也并未直接给出大数据的定义。不过，他用三大转变描述了大数据的特性：
转变之一：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。例如一项针对相扑比赛中非法操纵比赛结果的研究对64000场比赛进行了分析，这算不上一个很大的数字，但由于这是过去十年所有的比赛，所以它是大数据。
转变之二：由于有了更多的数据，我们可以接受更多的混杂、更多数据上的不精确。如果我们对于一个事物只有50个数据点，那么每一个数据点都必须非常精确，因为每个数据点都是有用的;但是如果我们有5000万个，去掉10个，甚至去掉1000个都没有太大的问题。
转变之三：不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。分析大数据主要为了预测未来“是什么”，而不是“为什么”。因为很多时候我们以为我们找到了事情背后的原因，实际上却没有找到。更多时候知道了“是什么”就足够了。例如知道流感将会扩散到哪里就足够了，我不需要知道为什么;知道什么时候在网上购买机票能够获得最优惠的价格就足够了，我不需要知道为什么此时价格最低。
二、大数据带来的变化。
大数据从根本上改变我们认识世界和改变世界的方式。很多传统的习惯将被颠覆，很多旧的制度将面临挑战。举例来说：
第一，科学探究的思路和方式受到挑战。
探究是新课程改革中的一个热词，是促进学校教学与科学研究相融合的实践举措。科学探究的基本路径是：发现问题，提出假设，制定方案，实践探究，分析数据，得出结论。之所以会梳理出这样一个探究的路径，与我们对问题知晓的信息过少有关。换句话说，对所要研究的事物，我们知道的数据很少，需要从这些很小的数据出发，通过猜想和假设，进行试探性的研究，如果研究得出的结果和自己的假想是一致的，则说明我们的假说是正确的，这些假说会上升为对该事物描述的知识，我们掌握该事物的数据也随之增加。
利用测量所获得的点滴数据，从一个局部来推测世界是怎样的，这是科学探究的基本思路和方式。长期以来，我们总是通过这样的方式来认识世界，对其有宗教般的信仰。尽管我们知道，决策者总是先有了想法，才会提出假设。如果决策者自身对所研究的事情存在着偏见，所提出的假设就很难得到实证的支持，这往往会导致探究花费了很长的时间、很大的物力和财力，也常常劳而无功。但科学研究者还是坚定不移地沿着这条道路前行，学校在教学中也将其作为科学研究的基本规范来传授。
在大数据时代，这样的研究方式收到了极大的挑战。先举个事例来说吧。手机辐射是否能够致癌?关于这个问题，无论我们的假设如何，实验的设计都很难进行。首先，样本选择过少，没有统计学上的意义;其次，不能拿人做研究对象;第三，短时间的研究很难观察到变化。有了大数据之后，这样的难题就可以迎刃而解了。前段时间，丹麦就进行了这样的研究。丹麦拥有1985年手机推出以来所有手机用户的数据库。他们从这个数据库中分析了1990年至20xx年拥有手机的所用用户的数据，同时，他们还收集了这一期间医院收集的所有癌症患者的数据，然后分析手机用户是否比非手机用户有更高的癌症发病率。这两个数据库本身是完全独立的，在作分析之前从来没有想过可以做这样的研究。结果表明，使用移动用户和癌症风险增加之间不存在任何关系。20xx年10月，这一研究的结果发表在《英国医学杂志》上。
上述的案例告诉我们，在获得了大量的数据，能够对事物的整体进行全面的认识之后，假想就没有意义了，我们可以直接根据全面的数据做出结论。
大数据毕业论文大数据时代篇四
文中清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样等于全体;要效率不要绝对精确;要相关不要因果;第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力;最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。
本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。
引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是20__年h1n1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与20__年、20__年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事长马云通过大量数据分析得出20__年经济疲弱，为其商家提前做好迎接经济危机提供了时间缓冲。(补充并清晰描述详细)关于大数据在商业领域的应用，farecast公司是一个成功的典型范例。该公司由奥伦·埃齐奥尼创办，利用机票的销售数据来预测未来的机票价格，旨在帮助用户在购买机票方面做出预测，并对机票价格走势预测的可信度标示出来供消费者查考。farecast系统利用近十万亿条价格记录预测的准确度达75%，使得使用farecast票价预测工具购买机票的旅客，平均每张机票节约50美元。而处理如此多的数据离开了大数据技术将无法进行。
也正是由于我们进入了一个前所未有的信息化时代，人们拥有了如此多的数据，才提供给我们利用大数据的分析处理手段，创造新的价值。也许有人以为我们大数据时代的还未来临。其实大数据技术早已渗透到我们中间，它被应用在垃圾邮件的过滤，新浪微博技术平台，谷歌翻译以及输入文字的自动纠错等。
文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。
关于不是随机样本而是整体数据中。作者指出了随机取样是小数据时代用最少的数据获取最大价值的做法。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义。乔布斯成为世界上第一个对自身所有dna和肿瘤dna进行排序的人。乔布斯曾开玩笑说“我要么是第一个通过这种方式战胜癌症的人，要么就是最后一个因为这种方式死于癌症的人”。虽然最后难免死于癌症但这种获得所有数据而不是仅样本的方法将他的生命延长了几年。同样，从事跨境汇款业务的xoom公司侦破一起犯罪集团的诈骗也是由于使用了整体数据。初此之外，他还列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。
作者同时也指出随着数据使用的越来越多，其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确，特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。作者特别举了谷歌翻译成功的例子。谷歌翻译之所以优于ibm的candide系统并不是因为它拥有更好的算法机制。和微软的班科和布里尔一样，谷歌翻译增加了各种各样的数据，并且接受了有错误的数据。(其语库来自于未经过滤的网页内容，会包含一些不完整的句子、拼写错误、语法错误以及其他各种错误)。
在不是因果关系，而是相关关系的篇章中。作者指出在大数据时代往往知道是什么要比知道为什么来的更实在。作者列举了林登的亚马逊推荐系统的成功，证实了大数据在分析相关性方面的优势以及在销售中获得的成功。沃尔玛也是充分利用并挖掘各类数据信息的先锋和代表，从以前广为人事的啤酒和尿布的案例，以及作者举的有关蛋挞和飓风天气的案例，都说明了掌握了相关关系对于其策略的帮助。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。aviva保险公司利用几百种生活方式的数据，如爱好、长浏览网页等间接的预测出哪些人更可能患高血压、糖尿病和抑郁症。ups国家快递公司通过使用预测性分析检测其全美6万辆车队。进行防御性的修理，节约巨大得的成本。这些都充分显示了大数据在预测方面的优势。
本书第二部分讲的是大数据时代的商业变革。
作者用莫里绘制导航图的例子告诉我们，远在信息数字化之前，对数据的运用就已经开始了。莫里利用大量的人力去分析多年保存的航海记录，他从这些大量的数据中获取到新的利用价值。绘制的图表帮助商人节约一大笔钱，使年轻的海员们间接获取了成千上万名经验丰富的航海家的指导。日本先进工业技术研究所越水重臣教授通过安装压力传感器将人屁股特征数据化，进而形成对乘客身份的特征识别。这项技术为汽车防盗系统提供了方案。公司，致力于为顾客预测商品的价格，通过收集处理海量的价格信息，预测准确率高达77%，帮助顾客在购买一个产品时节约了大约100美元。r部门通过分析来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录，分析得出商业发展和客户消费趋势，如通过分析发现如果一个人下午四点左右给汽车加油的话，他很可能在接下来的一个小时内去购物或者去餐馆吃饭，且在这一小时里大约花费35到40美元。商家正可以利用这个分析结果，在加油的小票背面附加上附近商店的优惠券。
这些例子都证明了大数据蕴藏着巨大的商业价值。根据提供价值的不同来源，大数据价值链包括三大构成部分。包括第一种是基于数据本身的公司。这些公司拥有大量数据或者至少可以收集到大量数据，却不一定有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。第二种是基于技能的公司。它们通常是咨询公司、技术供应商或者分析公司。它们掌握了专业技能但并不一定拥有数据或者提出数据创性用途的才能。比如说，沃尔玛和pop-tarts这两个零售商就是借助天睿公司的分析来获得营销点子，天睿就是一家大数据分析公司。第三种是基于思维的公司。皮特.华登，jetpac的联合创始人，就是通过想法获得价值的一个例子，他通过用户分享到网上的旅行照片来为人们推荐下一次旅行目的地。对于某些公司来说，数据和技能并不是成功的关键。挖掘数据的新价值的创新思维才是这些公司脱颖而出的优势所在。
大数据成为许多公司竞争力的来源，未来可能整个行业的结构会发生改变，大公司和小公司最有可能成为赢家。如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。当然公司要根据自己的情况进行调整。大数据向小数据时代的赢家以及那些线下大公司(如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司)提出了挑战。同时，大数据也为小公司带来了机遇。大数据也将会影响国家竞争力。当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候，工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。随着技术的发展，西方世界在大数据技术的优势将会慢慢消失。对于大公司而言，好消息是大数据技术可以加剧优胜劣汰。一旦公司掌握了大数据，它不但可能超过对手还可能遥遥领先。
文章第三部分讲了大数据带来无数好处的同时带来的不良影响以及如何面对这些影响。包括如数据的收益的处理问题以及数据中用户资料的隐私和决策过程带来的影响。作者在保护个人隐私方面提出了几种想法。一种是使用数据时征询数据所有个人的知晓和授权。第二个技术途径就是匿名化。作者同时也指出了这两种方式的难度。一方面收集到的数据可能会被后续的多次利用。另一方面，匿名化会在数据收集越来越多和数据的相互结合关联使用时变得无效。作者列列举电影《少数派报告》的情节说明越来越依赖数据时，大数据可能将我们禁锢在可能性之中。当然通过分析犯罪的常发地与常发时间，合理安排警力会对治安防范提供不小的帮助。作者还指出不能尽信数据的分析结果，因为不能保证获取分析结果来源的数据准确性。大数据在给我们生活提供便利的同时，也让隐私保护的法律手段失去了作用。我们必须杜绝对数据的过分依赖。
在高速迈进大数据时代的同时，人类信息管理准则需要重新定位，这将带动社会核心价值观的转变。大数据时代，对原有规范的修修补补已经不足以抑制大数据带来的风险。保护个人隐私就需要对个人数据处理器对其政策和行为承担更多责任。同时必须重新定义公正的概念，以确保人类行为的自由。作者提出了解决这些问题的方向。如个人隐私保护方面，可以让使用者承担更多的社会责任。将责任从民众转移到数据使用者有很多意义，也有充分的理由。因为他们更清楚将如何使用数据且是数据应用最大的受益者。关于公正方面简单的讲就是个人可以并应为他们的行为而非倾向负责。就像公司有内部会计和外部审计人员一样，大数据时代，公司将设置专门的人员--内部和外部算法师对大数据活动进行监督。还有可能出现第三方的机构对大数据行为进行监督和衡量。作者甚至考虑到对大数据存在的垄断情况进行分析并在反垄断反面给了建议。最后结语中作者提出大数据提供给人们的只是参考答案，提醒我们在利用这个工具时要铭记人类的作用是无法完全替代的。
大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的国际竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向，冲破与西方国家的差距。对于一个国家如此，对于一个企业亦是如此。在如此快速的到来的大数据时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。公司的规划中，也需充分考虑到大数据对于公司的未来发展所带来的机遇和挑战。对于掌握大量数据的公司，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途?比如国内目前的社交网站，购物网站等都掌握了用户的大量的数据信息。在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给其他企业或个人带来价值。
大数据毕业论文大数据时代篇五
论文。
常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，下面是关于浅谈汽车营销毕业论文的内容，欢迎阅读！
摘要：随着居民收入水平的不断提高，汽车变成家庭生活中不可缺少的部分，同时汽车市场的竞争也越来越激烈，面对竞争环境变化和消费需求的变化，我国汽车生产企业必须转变传统的营销模式，特别是在营销理念方面，以适应汽车市场环境的变化。在本文中，首先初步分析我国汽车企业营销策略存在问题，并在这个基础上指出我国汽车市场营销应考虑的因素，同时在此基础上探究如何适应不同的场合、不同的情景，研究新的营销策略，以适应多变而又有挑战的汽车市场。
关键词：营销问题营销因素营销策略。
汽车营销和其他行业自然有很大的不同，买车的行为从产生购车动机，到最终实现把上了牌的车开回家，至少需要三个月甚至以上的时间，所以买什么类型、什么品牌、什么价位的车，对很多消费者而言，是一个大问题。也就是说，汽车不但是耐用消费品，汽车营销更是一个实现复杂购买行为的营销概念。这其实也对汽车厂商提出了很大的挑战，在如今竞争日趋激烈的市场上，如何让自己的品牌和产品脱颖而出，让众多消费者能在这最后下定决心的过程中选择自己的汽车，就是一个大问题。？这些年来，各大汽车厂商对于汽车营销的重视和投入可谓与时俱增。汽车营销手段不断翻新，汽车营销理念也不断变革，已由简单的卖车手段，逐步演变成一种商战中的艺术。总体来看，整体汽车营销发展势头良好，同时也暴露出汽车市场营销的一些问题。
（1）4s店的渠道模式存在问题。
4s店模式由于投资规模较大，导致顾客付出的购买成本也较高。平均每个专卖店的建设和配套设备费用在2000万元左右，年维护费用也将在100万元左右，这些费用都将转嫁到最终用户的消费成本里。
4s店在城市内的布局受限。一般具备4位一体功能专卖店的占地面积都在5000平方米以上，要想在理想的销售服务范围内找到合适的建店场所是比较困难的。4s店并不是完整的“4s”。在市场上信息反馈中分析，目前的服务质量与理想的4s店的初衷还有很大差距。很多4s店并没有起到信息反馈的作用。信息反馈最关键的是产品需求量的信息，厂家依据代理商返回的信息进行生产。在中国，几乎所有的汽车代理商都不能掌握潜在客户的未来一段时间的需求，即使是将已售客户的资料记录准确、保存完整、反馈给生产企业，也是仅有一部份的销售店能够做到。有时厂家和渠道经销商之间存在着博弈现象，厂家认为经销商难管、不听话、胡要价，各自为自己的利益争执不休，营销方案和政策执行不下去，导致厂家和最终消费者之间的距离越来越远，对客户的把握能力下降。
（2）营销模式存在问题。
价格战是绝大多数行业发展初期的共同现象，是对市场、对消费者的需求把握不准确的一种市场过渡现象。众车行里人气高涨，消费者忙于看车，销售员忙于讲解车型或是与消费者签购车合同等。这样的销售情境，照理说，车行负责人应该开心才对，但事与愿违，虽然说店里人气高涨，车商却面临着库存高企，无利润可赚的局面。库存压力大了，汽车价格战也是愈来愈激烈。经销商不断降价，而且价格动辄就是数万元至十万元的降幅，让消费者目不暇接了。面对焦灼的价格战，汽车专业人士表示，这会导致更多的消费者持币观望。因为消费者看不到价格是否触底，而且也让他们怀疑自己所要购买的车型是否保值等。因此，价格战或对车市产生一定的负面影响。而且消费者最先选择的时候是从品牌入手，价格就被逼到了后一步的考虑因素中去。
（3）汽车服务意识存在问题。
汽车销售合同中暗藏猫腻是经销商存在的普遍问题。在不少经销店中，发现经销商与消费者签订的合同，文本不规范、违约责任不对等、交车时间不约定、乱收费现象严重等问题都较为集中。其中，随意扩大对“不可抗力”的解释、免除延迟交车的违约责任等更是比比皆是。
通过对我国汽车目前营销中存在问题的分析，参考国外汽车营销先进经验，结合我国具体国情在制定汽车营销策略时应考虑下述因素。
3.1国家政策因素。
现在，国家政府纷纷运用政策和法令来调控本国的经济运行。典型的，如财政、税收、利率等方面的经济政策自不必说，甚至有些政治方面的政策、法令也影响着企业的市场营销策划。由此可见，了解和预测国家政策，对营销策划是非常重要。
3.2社会文化因素。
“知己知彼，百战不殆”是军事上一条致胜的准则。现代商战中的“知彼”目的在于“胜彼”，了解竞争对手的资金、技术、产品、渠道等方面的信息，才能充分发挥己方的长处，在营销策划中才能先行一步，早动一时，抢占制高点以挫败对手，占领市场。日本丰田汽车公司早在石油危机到来之前，就了解到美国、欧洲的汽车公司着力开发豪华、大型、高耗油量的汽车。就实力而言，难以和它们抗衡。于是丰田公司避实就虚，研制小型节能汽车，在石油危机到来之际，迅速打入美国、欧洲市场，并制定完整、缜密的营销策略，以无可比拟的优势击败了竞争对手，出现了“有路必有丰田车”的繁荣景象。
3.4消费者因素。
营销策划的目的是成功地推出产品，得到消费者的货币选票。以产品为中心的营销模式已被顾客至上的营销观念所取代。消费者的价值观念、消费心理、态度左右着其消费行为，从而吸引着营销策划者的目光。成功的企业往往是从消费者的心理、行业变化趋势中找到营销策划的依据。美国的l·l·比恩公司认为：“在本公司中，顾客是最重要的人。”他们的营销策划以优质的产品和周到的服务而闻名。公司保证当场测试其产品，追踪并解决一切消费者投诉，从而赢得了97%的顾客的最高评价，为其他企业的营销策划提供了借鉴。
3.5科技因素。
根据汽车营销要考虑的因素，我们的营销策略有如下几点。
首先，建立以消费者为导向的营销模式。营销模式只有做到以消费者的需求为导向，才能体现其科学性、合理性和有效性。因此，必须建立以符合消费者需求为导向的汽车营销模式。国内汽车生产企业、汽车销售企业，要以消费者的利益为中心，赢得消费者、市场及自己的发展。此外，在维护消费者利益的前提下，我国汽车营销模式的建立还需从全局出发，构建一个合理均衡的集厂商、经销商和消费者利益为一体的三角平台，只有这三方的利益均衡发展，才能维系我国汽车营销模式的良性运作，并不断向前发展，为我国早日进入汽车强国打下良好的基础。
其次，建立汽车营销的模块化战略发展模式。在汽车销售中，虽然有标准化的流程，但也有每个销售顾问一些灵活的方法。顾客也是各式各样的，不可能用一种方法对待所有的客户，因此我们需要在标准化的服务中，针对不同的客户进行灵活的处理。客户虽然各式各样，但是也是根据一些标准进行分类。根据不同的消费人群划分不同的营销模块；通过举办车展和特定消费群体热爱的活动拉近和消费者或潜在消费者之间的关系；然后通过和消费者的不断接触，零距离了解该类消费群体的需求来制定未来的销售策略；最后通过合理的促销活动，达到销售目标。将客户进行分类是必要的，但是要注意，不能轻易的通过外表来判断，而且无论是哪种客户，我们都不能表现出嫌贫爱富的特点，都要进行完善的服务。我们的销售顾问通常容易犯错误就是武断地判断客户，结果流失掉了很多客户。客户并非是到店看车的才是客户，每一个我们身边的人都有可能成为我们的潜在客户。
5.1“微”营销。
在现今世界上，中国人的生活和工作节奏无疑是全世界最快的，因此什么事情都要短小精悍。微博、微视频（电影）等新的传播方式的出现，就很快地被一些勇于尝鲜的汽车厂商所拿来，运用为其主要的营销手段。比如东风雪铁龙（微博）2011款世嘉上市，就利用腾讯微博进行转播和收听，还很好地利用微博“上墙”，在车展等官方发布会上进行公众展示。而在其他厂商的诸多活动中，“微”营销也逐渐成为主流的传播工具，如雪佛兰赞助的“11度青春”系列微电影，由于贴近主力目标群体80后的生活形态，得到了为数巨大的网友支持。预计在2011年，“微”营销的力量会成为很多厂商的首选营销利器。
5.2“炫”营销。
2010年“凡客体”的一度流行，给人们印象深刻的同时，也说明了营销活动是不是够“炫”，成为诸多厂商的一个主要营销考核目标。比如上海大众斯柯达晶锐fabia酷黑版上市的“嘿，顶一个！”活动就是这样，3d视觉效果的fabia酷创新城，让传统的minisite成为一个好玩的受众新奇体验和资讯落脚点。简单的游戏机制，“嘿，顶一个”让网民可以有效及时分享，同时“酷黑dna影像展”也利用iphone等够炫的手机进行差异化传播，这些都有效的体现了一个“炫”的价值，“炫”不仅是80后的主流生活方式，也是一个重要的汽车品牌传播核心dna。
5.3“互动”营销。
现在所有的汽车厂商都明白一个基本道理：不互动，不营销！所以，互动是一个在制订营销方案时的最基本的考虑，如果没有广泛的观众参与和互动机制的形成，那这个活动基本可以说是失败的。而互动的本身，并不在于为了互动而互动，更重要是一个能否让观众自发形成一个互动机制，这才是营销活动规划好坏的关键。比如奔驰smart的团购活动，不但利用了时下最热门的“团”的概念，而且三个半小时就被“团”走将近半年的销量，也足以证明好的创意无须自己传播，让网友自发形成一个互动炒作热潮，才是新一代互动营销的特征。吉利熊猫的1元网络拍卖抢购活动，也达到了类似的传播效果。
5.4“跨界”营销。
“跨界”一词，如果探究本意，原指两个领域的不同合作。但在汽车业界，crossover车型的出现，已经让跨界一词的界限变得不那么清楚。在汽车营销领域，2010年的跨界合作自然也是一个风潮，其实如果细究起来，前面提到的微薄、团购等方面也算是跨界合作的一种方式。不过，做得更有规模、更有影响力的是要算是和音乐和电影跨界，这个做的比较好的是荣威550全时数字演唱会，“吴伍林”巡回演唱会本身就有卖点，再加上利用网络sns社区的极速抢票赛游戏活动，来制造病毒传播效应，同时还有针对即时通讯工具的“thisim”及时分享给好友参与和回复。最终不单达成了网络总参与人数的新高，更直接拉动了更多预约试驾的人去各地的4s店。
任何一种产品要想迅速的占领市场都离不开迎合消费者的消费观念，而消费者的消费观念又是随着经济形势的发展或衰落而更改的。所以任何一种营销模式都不可能是永恒有效的，只有根据消费者的消费观念和生活工作方式等快速的制定出新的营销模式，才能立于不败之地。
参考文献。
[1]刘飞.关于我国汽车营销模式发展的探讨[j].特区经济，2007（8）.[2]刘一昕.中国汽车营销渠道的现状与发展趋势[j].上海汽车，2009（2）：39.[3]刘娜.中国汽车营销模式的现状与发展[j].商场现代化，2006.
大数据毕业论文大数据时代篇六
4月13日下午，在湖南大学东楼205参加了关于《大数据时代》的读书交流活动。通过相互交流学习，使我更深层次的理解了大数据时代的利与弊，机遇和挑战。在写心得体会前，我想再重新审视一下关于大数据的历史沿革和现实意义。
首先，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”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。大数据作为云计算、物联网之后又it行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业it架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
其次，进入20xx年，大数据(bigdata)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽约时报》20xx年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
最后，随着云时代的来临，大数据(bigdata)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据(bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像mapreduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用g或t来衡量。大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张dvd;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……，截止到20xx年，数据量已经从tb(1024gb=1tb)级别跃升到pb(1024tb=1pb)、eb(1024pb=1eb)乃至zb(1024eb=1zb)级别。国际数据公司(idc)的研究结果表明，20xx年全球产生的数据量为0.49zb，20xx年的数据量为0.8zb，20xx年增长为1.2zb，20xx年的数量更是高达1.82zb，相当于全球每人产生200gb以上的数据。而到20xx年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200pb，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5eb。ibm的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了20xx年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
首先，谈谈大数据带给生活的转变。大数据已经是信息产业发展的必然趋势，可以说，大数据现在已经开始慢慢渗透入我们的生活，如：现在流行的打车软件、三维立体化社区的建立、某些从事生产销售的行业利用大数据来优化规模和实现利益最大化。而我们很多人对大数据还很陌生，只是被动的适应着大数据给生活带来的改变。大数据时代是以云计算为基础的，所以，要实现大数据，相关的很多的硬件设备都要更新换代，信息处理系统、信息传输系统、信息反馈系统、信息决策系统都将面临新的挑战，相关产业都要重新调整产业结构，在那时，可以夸张的说，信息就是黄金，信息就是石油。大数据时代的到来会解放更多的劳动生产力，势必将会更加加剧生产力过剩的现状，社会两极分化现象会更加明显，掌握不了信息资源，很难再翻身，要防止信息垄断带来的可怕局面。大数据时代的到来会使人们的生活节奏急速加快，信息的时效性决定了它的流通速率，人们的生活节奏要跟上信息流通的速率，就不得不加快自己的节奏，人们会越来越忙，到那时，就像现在的日本，可能想找个人听你说说话，真的是一件很难的事。
第二，关于数据管理的看法。大数据时代，数据管理是一件很重要的工作，如何才能避免自己的数据被非法窃取、丢失和被盗?我的看法是，人防、技防、物防一体化。人防，即我们要从思想上牢固树立信息安全防范的意识，不主动泄露信息，要管理好自己身边的信息设备;技防，就是要运用软件来管理和处理数据，经常检查更新数据库，定时查杀电脑病毒，确保电脑状况安全;物防，就是重要的数据一定要备份保留，而且应当做到备份与原始文件是物理隔离，无关的信息应当及时删除，减轻硬盘的压力。
三、怎么保护自己的隐私。隐私，顾名思义，就是不愿意让别人看到的东西，所以，在大数据时代，更要管理好自己的隐私，以免对自己和家人造成麻烦和损失。越是隐私的信息，越要远离网络，不要再公开的社交网络储存和展示个人图片、资料等信息，免得被非法人士采用和窃取。建议还是用纸质的日记代替电脑日记，避免信息传播范围太大，管理好自己的日记本。研发一种新的硬件连接器，总是以随机码来保护自己真实ip地址，提高网络安全的可靠性，加强对联网信息的管理和保护。
不论我们情不情愿，大数据时代都会到来，现实社会是我们高喊着走向大数据时代，其实大数据时代已经向我们走来，所以与其被动接受，不如主动学习，从中找到自己的出路，成为大数据时代的建设者和受益者。
大数据毕业论文大数据时代篇七
系别：汽车技术与服务专业班级：
学生学号：xxxxxx学生姓名：xxx。
指导教师：xxx。
什么是大数据呢？大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的3v特点：volume（数量巨大）、velocity（产生速度快）、variety（离散的）。对于这个解释，我们可以这样理解：企业的正常经营数据是一个铁矿，单一而容易开采提炼，价格不高。而大数据好比是一个稀土矿，虽然在地球上储量非常巨大，但冶炼提纯难度较大，蕴藏着大量的贵金属，应用价值非常高。在数字信息化急速发展的时代，技术的进步让我们能够完成前人无法完成的工作——提炼、分析、创造价值。
那么，大数据在汽车这个较为传统的产业上有什么价值呢？回答这个问题，我们首先要明确的是大数据能否适用于汽车行业。
我们前面提到，大数据的特点：大、快、广（离散），反观汽车行业，首先是数据量，根据世界著名的美国汽车行业杂志wardsauto公布，截至2011年8月16日，全球处于使用状态的各种汽车，包括轿车、卡车以及公共汽车等的总保有量已突破10亿辆。美国是目前最大的汽车拥有国，其汽车注册量达2.4亿辆；中国次之，汽车拥有量为7800万辆；日本的汽车拥有量为7400万辆。如此惊人的汽车保有量，同时每辆汽车涉及的数据元素也极为庞大，这些数据综合起来，为汽车大数据提供了量的基础。
再说速度快，根据2012年中国汽车产销突破1900万来算，中国平均每天有超过5万辆汽车进入市场，同时市场上近亿的车辆每天都有新的数据信息产生，每辆车涉及的数据是纷繁复杂，有些数据（如车辆使用、维修保养）又是随时发生的，因此，汽车业数据增长可以用爆发式来形容。
最后是数据广度，上文已提到，每辆汽车涉及的数据极为复杂，从设计、采购、生产、物流环节的海量数据信息，到成千上万个车身零件信息带来的大体量字节，再到车辆在终端环节的庞大信息量，包括渠道、价格、用户资料、车辆使用、保养维修、保险、汽车社交„„而对于这些数据，对于涉及面如此广的数据信息，我们如何科学的开发利用，是汽车大数据主要解决的课题。
核心的问题是：既然大数据技术能够应用到汽车行业，那么我们如何用大数据？大数据如何创造价值？如何通过大数据提升企业竞争力？下面我们将针对这些问题进行探讨和展望。
在探讨问题之前，我们有必要介绍一项新的技术：车联网。作为未来汽车智能必不可少的一项技术，车联网已经引起越来越多的企业的重视，而且已形成快速发展的市场。车联网，就是是由车辆位置、速度、路线、车况等信息构成的巨大交互网络。举个例子，一个搭载了车联网系统的车辆，车主可以通过网络或电话方便知道自己的车在哪里，能够远程监控、操作汽车，在驾驶过程中，能够实时了解交通情况，汽车在导航过程中能够自动计算出平均时速与油耗，设计出经济最优路线，同时还能得到更多的增值服务，如爱车定期体检报告，驾驶习惯纠正，故障预警，差异化定制保养等。此外，车联网的汽车还具有更多的网络功能，如社交、购物、信息搜索等功能等。而汽车企业与经销商则可以实时掌握自己的产品的全方位信息，并能够对这些信息进行深入分析。可以说，车联网为用户的汽车智能生活和企业的大数据营销提供了无限可能性。
下面我们来谈一下汽车企业如何利用大数据创造价值，打造核心竞争力。前文提到，一辆汽车从研发到采购，再到生产到物流，最后到营销、服务以及后市场，所涉及的数据信息量是极为巨大的，大数据技术完全可以应用在全价值链体系中，通过大数据可以提高产品质量、改进生产、简化业务流程、改进业务模式、提升效益。比如福特汽车就已经在利用大数据分析，通过对海量加工数据及汽车内部的详细输出数据的研究，探索最佳工艺指标，改进或帮助改变其业务模式。丰田汽车也在今年宣布通过收集汽车的位置和速度等庞大的“大数据”，开发出可提供交通量和行驶线路等交通信息服务。我们下面将通过一些实际应用来展现汽车大数据带给企业的利益与冲击。
一、市场反应更快,决策更清晰。
现在几乎所有汽车制造商都意识到，如果要生产真正适合市场需求、满足消费者喜好的汽车，就必须对汽车消费者进行真正的了解。汽车大数据分析可以通过互联网、车联网搜集客户对汽车的消费、使用偏好，进而制定更为有效的产品策略，快速调整开发、生产以及各项资源分配。
互联网方面，汽车企业通过第三方公司对某一时段互联网搜索量进行分析，确定市场人气、关注车型、地域关注度等信息，同时，通过对论坛、微博、微信等社交媒体的分析，如把一款车型@给10个好友再加上他们的评语就能判断出这款汽车在市场上的受欢迎程度，从而采取相应的市场策略。
车联网方面，企业可以真正的做到实时监控自己的产品在市场上的分布、使用情况，如采集车辆can总线信息，同时结合产品的地理位置，来分析各个地区购买产品的用户的驾龄、驾驶习惯，以及地区路况、车况等，调整产品车型与区域的市场策略。
二、营销更精准,成交率更高。
现有汽车企业在对车辆信息分析的过程中，主要是针对标准的业务数据，如产品信息、用户档案信息、售后业务信息等，再深入一些就是用户交互信息（电话、潜客、网络反馈等）。多数企业近年在引入crm系统后，能够把这些信息进行有效整合，进行关系营销。这种模式有较大的局限性：首先，汽车企业所得到的信息源极为有限，所有的营销活动都是由已发生的业务信息为基础，在深度、广度上都不够。其次，采集的数据不一定能够反映用户真实的需求，比如现在多数公司都在进行用户调查，希望用设计好的问题来得到用户的真实想法，结果往往事与愿违，得到的结果与实际情况差别很大。
在大数据广泛应用之后，现有营销模式将产生质的飞跃。海量的数据源能够给营销工作提供更大的支撑，企业可以通过网络数据分析，得到用户的行为倾向，比如根据用户在某个车型网页停留的时间，同一用户浏览一个网页的次数，可以得到该用户的购买意愿，然后通过推送促销信息来提高用户的成交可能性。同样的，通过对社交媒体的用户关注与转发进行分析，来确定该用户的购买可能，从而制定精准的促销策略。
析出用户的消费习惯。另一方面，通过对行车数据的分析，汽车企业能够分析现在已有客户的车辆状况，能够得到有换车需求的用户，从而开展二次购车营销工作。当然，由于汽车大数据需要采集用户用车信息、车辆的地理位置信息，用户隐私的保护成为一个不可回避的问题，企业可采取在服务协议中加入信息保密条款，或设置用户可选择性功能屏蔽的方式来解决用户隐私的问题。
三、成本费用大幅降低。
前文已提到，企业通过对大数据的分析，可以提高产品质量、改进生产、简化业务流程。比如，通过对车辆运行和维修保养信息进行采集分析，了解各个产品的质量在市场上的表现，这些数据对研发部门、生产部门、采购部门、营销部门都有极大的价值。下面我们来看看车联网、大数据分析在营销服务环节成本费用控制的积极作用。
首先，通过对待售产品的地理位置信息进行分析，可以对企业物流情况进行评估，从而提升物流水平，缩短交付时间，降低库存成本，并能够结合业内先进的otd(ordertodelievery)模式，大幅缩减企业成本。其次，由于大数据分析能够让企业做到精准营销，产品推广资源也能够得到高效利用，无形中节省了大笔的营销费用。最后，在汽车售后环节，通过对市场车辆的运行情况进行分析，能够第一时间掌握已售产品的质量状况，从而快速进行技术支持、备件储备，同时能够对故障隐患车辆进行预警，在降低用户车辆风险的同时，减少了厂家的维修成本。
四、创新模式与利润的大幅增长。
在汽车大数据时代，企业不只是产品制造商和提供商，还是服务和解决方案提供商，企业通过对大数据、车联网的应用，为客户创造更多的价值体验。比如通过对用户车辆的运行状况进行定期分析，定期提供车辆“体检表”，进行定制化保养，对用户驾驶习惯分析与纠正。通过车辆地理位置和行车路线行为分析，为用户提供方便的出行指南与实时路况信息。甚至可以与餐饮、娱乐、零售、酒店等行业进行合作，打造全新的的车生活模式。
最后，我们来探讨一下车企业需要具备什么样的条件，才能顺利应对即将到来的大数据浪潮，并保持领先地位。以下五点供企业管理者参考：
一是领导力。领导者必须具备大数据时代所必须的视野与洞察力，能够设定清晰的目标，能够使团队充满激情的、全身心的投入到大数据工作中，能够快速的将结果应用到决策过程。同时，因为汽车大数据是不断的从海量数据中挖掘新的价值模式的过程，领导者还应具有创新精神和包容心态,通过不断开发、不断创新，确保企业价值链最优。
二是人才。汽车大数据时代最关键的要素非人才莫属，因为我们要面对技术的革新（车联网、互联网）、处理海量的信息（销售信息、售后服务信息、车辆使用信息、产品地理信息„„），同时要结合汽车产业特色提供解决方案与创新模式，因此我们需要三类人才：数据分析人才、专业营销人才和汽车技术专家，通过这三种人才的紧密协作，大数据的价值才能被深度的开发出来。
三是技术。汽车大数据需要先进的技术做支撑，可以说技术的革新是汽车大数据时代的主要推动力，车联网、云计算、人工智能等技术的应用会越来越多的渗透到汽车产业与人们的汽车生活当中。而这些技术由于来自多个领域，开放平台、跨界合作将成为必然趋势，这就要求企业不能固步自封、闭门造车，而应该快速的将新技术应用到用户价值提升和模式创新上，进而提升企业竞争力和产品竞争力。
四是管理结构。在汽车大数据时代，企业需要快速的将信息和决策权统在一起，以提高效能。这就要求企业采取灵活的组织形式，尽量避免“自主研发综合症”，强化跨部门协作，以数据信息为圭臬，以客户价值提升为宗旨，将数据决策结果快速实施到各个价值链环节中。
五是企业文化。大数据需要深入进企业的基因，企业不能再跟着感觉走，要时刻问自己“我们知道什么？”而不是“我们怎么想？”。这就要求企业要具有理性客观的文化。真正形成以数据驱动为导向的决策与大数据和汽车车联网注定带来一次革命以及生活方式的改变，当人们生活在智慧的城市，用智慧的交通工具，过智慧的信息化生活，企业也必将通过先进的工具应对智慧的市场。大数据时代充满了激动人心的机会和未知的挑战，汽车企业需要主动拥抱它的来临。
【参考文献】。
大数据毕业论文大数据时代篇八
3月11日下午两节课后，我校全体教师和受邀而来的金南学区各友好学校的领导及教师汇聚于多媒体教室，共同分享、交流《大数据》读后感。
老师们从：何谓大数据；立足国情对大数据进行探讨；大数据在教育教学中的主要应用等几个方面畅谈了自己的感悟。
张萌老师说：大数据体量庞大、结构复杂、是产生巨大价值的数据集合。大数据这种方法在中国的国情下需要以更加科学、合适的方式进行实践，不可生搬硬套。
董译雯老师说：在你我感叹《大数据》里深植于美国民众血液中的自由、民主、严谨的价值观的同时，可否想过中国教育体制下的孩子们身上还残留多少独立与自我意识？作为典型的八零后，我们这一代人身上最缺失的便是独立思考能力。但愿，我的学生哪怕是因为我所做的一点点努力而开始思考“我”这个字的含义，足矣！
张红杰老师说：很感谢校长给我们推荐了《大数据》这本书。在教学工作中，应该有大数据意识，创新意识。学习一些专业的教学统计法、数据分析法，从中发现一些教育现象，并采取相应的策略。让我们的教育教学工作少一些随意和盲目，多一份严谨与科学。
白媛媛老师通过文中的三个事例，结合教学实际，谈了自己教学中对数据使用的价值；结合自己的工作，谈了如何实现工作的最高境界。
交流活动尾声，身为阅读《大数据》的倡议者、发起者、以及忠实的读者韩校长幽默风趣的同大家分享了他读后的感悟：我们心中要装着学校，因为我们个人的命运依赖群体的命运；工作要追求精细化，不能做胡适书中的“差不多”先生；尊重数据，拥有数据意识，建立数据团队！
此次活动从寒假期间倡导读《大数据》一书，到开学伊始的分组沙龙，再到今日的阅读共享，现已圆满告一段落。相信此次活动定会增强我校全体教师的数据意识，掌握大数据，运用大智慧助推我校的教育教学上一个新的台阶！
大数据毕业论文大数据时代篇九
这一章节，利用马修莫里导航图的例子引出了大数据的实践方式，奇人莫里通过整理航海相关的边角数据，把整个大西洋按照经纬度划分了出来，并标注出了温度、风速和风向，从而发现了洋流，也为船员提供了有效的航海路线，这就是数据的价值体现了。书中也提到了，量化我们周围的一切，是数据化的核心，将文字变成数据、将方位变成数据，将沟通、情感变成数据，通过大数据，我们会意识到，世界在本质上是由信息构成的。
在工作中，这点也可以作为启发点，通过对数据的整理，或者说以某种方式采集到相关数据，将数据整理出有价值的信息后，不断的改善到工作流程、效率、服务方面，也是工作上的创新点。
笔者在书中提到了，数据的潜在价值，并提出了数据创新应用的方法，第一是数据的再利用，数据信息被采集用作特定分析后，在另一个领域或者角色立场下，或许会开发出新的有价值的信息;第二是数据的重组，将不同类别、类型的数据进行重组，产生一个新的数据集合出来，寻找其中的关联性;第三是数据的扩展，这就需要在记录数据的同时设计好他的可扩展性;第四是数据的折旧值，数据将会贬值，但是仍会有其潜在价值;第五是数据废气，即数据采集时的离散量、离散交互信号，举例是谷歌与微软的拼写检查;第六是开放数据，数据的开放将会有利于各行各业的使用，并促进全行业数据时代的发展。这其中又提到了数据估值的概念，在数据使用时价值才会体现出来，而不是在占有本身。
根据所提供价值的不同来源，分别出现三种大数据公司，基于数据本身(采集大量数据的公司)、基于技能(提取用户的需求，给出数据分析结果的公司)、基于思维(挖掘数据新的价值的公司)。
大数据毕业论文大数据时代篇十
知道＂是什么＂就够了，没必要知道＂为什么＂。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是让数据自己＂发声＂。这个命题是我读这本书最大的感触。
对于大多数人来说，这的确是一场思维变革。对于理科学生来说，会认为这是一个错误的观点，因为这无异于否定了他们对世界客观物理化学规律探索的重要性；对于一名工科学生，其实这并不是一个多么新颖的观点，因为工科是讲求时用性的，如何能更好地利用基本自然科学规律创造社会财富比探索自然科学知识显得更重要。
这些天来，在读大数据这本书的同时，也稍微重温了一下自动控制原理，认识到控制系统中存在明显的大数据时代思维方式，借读书交流会之际，与大家分享。
对系统的有效控制需要对系统理解与建模。以一个日常生活中的例子说明。开车的时候一脚油门下去车就飞出去了，但并不知道这一脚油门下去能给多大车速，这就需要驾驶人员的熟练的驾驶技能了，不然超速被开罚单是很正常的。那么，问题就来了：如何能实现速度的自动控制而不用驾驶人员踩油门？这就是控制系统最关键的环节——建立系统数学模型。大白话就是知道车速与燃油量的数学关系式。若是以探索为什么的思维模式，不可避免的要列一大堆能量方程、动量方程等物理化学式子，经过繁杂的计算，还是能得到车速和燃油量的数学关系式的。很明显这是一个繁琐的过程，因为得知道现象背后的原因。这仅是对于这种简单的系统，若是对于航空发动机这种复杂的系统，结构工艺过于复杂，分析各部分的物理化学过程是十分困难的，这时候可以通过实验法得到数学模型。
实验法主要有时域测定法、频域测定法和统计相关法。与大数据时代思维最接近的是统计相关法，主要过程是对被研究对象施加某种随机信号，根据被测对象各参数的变化，采用统计相关法确定被测系统或对象的动态特性。这种方法可以在被测系统或生产过程正常运行状态下进行在线辨识，测试结果精度较高，但要求采集大量测试数据，并需要相关仪和计算机进行数据计算和处理。
若用开车实例来解释，此时的系统为汽车动力系统，施加的随机信号为燃油量，被测对象指车转速，得到的动态特性就是指车速与燃油量函数关系式，从而不用探求背后的物理化学规律就得到了数学模型。
在沈阳黎明航空公司实习时去过试车间，除了发动机点火后震撼的场景动人心魄，控制室屏幕上海量的数据也同样引人注目，我想这么多数据无非就是验证数学模型或直接实验法得到数学模型，结合航空发动机这种复杂的系统，对于搞控制的人来说，得到数学模型就够了，现象背后的原因交给研发的人来探索更好。
大数据毕业论文大数据时代篇十一
舍恩伯格的《大数据时代》，让我重新审视了"大数据"这个在信息时代异军突起的热点词汇，作为信息安全专业的我，对大数据这个词本身有着更多的热忱。
在百度上搜索到的解释是："大数据"，或称巨量资料，指的`是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。特点：数量、速度、品种、真实性。
而舍恩伯格认为，大数据并不能定义一个确切的概念。他提到"大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府和公民关系的方法。"这是一种更具有人文色彩和社会意义的诠释。
本书中，主要从三个方面论述，即思维变革、商业变革和管理变革。而舍恩伯格更是着重阐明三大观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。
对于观点一，我不敢苟同，毕竟大数据的实现需要一定的技术支持，而显然，现在这种技术还不够成熟，同时一些简单的事情运用大数据反倒是问题更加复杂化，因此这种大叔据的繁杂处理方式更适用于一些特定的情况，比如商业预测，人类dna的研究等。
而对第二种观点，我是十分赞同舍恩伯格所说的"大数据的简单算法比小数据的简单算法有效"。在计算机行业迅速发展中，一种新的简单可行的算法的出现，远没有计算机在运算速度和存储容量的发展快，而大数据算法似乎更能迎合这种大趋势。
观点三中提到的相关关系在大数据中可是重量级的，它能较快找到事物规律和对应的解决措施，当然，也不能完全忽视因果关系，毕竟人们在思维上更能够接受因果关系分析出的结果，而大数据预测的需要人们慢慢的适应才能接受。当我们完成相关关系的分析而又不满足于只知道"是什么"的时候，我们就可以转而研究"为什么"了，毕竟问题的根本在于因果。而舍恩伯格的全体数据和相关关系是大数据时代下的一种捷径。
但是在信息时代，信息安全问题的日趋凸显，数据独裁与隐私保护之间的矛盾更是立于风口浪尖，成为众矢之的，舍恩伯格在本书的最后章节曾试图寻找一种解决方式来摆脱这一种困境，但最终没能做到，但是他提出"大数据并不是一个充斥着算法的和机器的冰冷世界，人类的作用仍无法被完全代替。"这里表明人在数据时代同样的重要，数据是为人类服务的，也就该人类驱使下完成相应的目的。
在这样的大环境下，常引起我更多的思考和担忧。
大数据时代对于我们同是机遇与挑战，一些国家已开始步入大数据时代的行列，并在各个领域开始研究和使用。而对于我国庞大的人口，以及较大的领土面积，都可以在大数据时代为我们提供数据的保障，而能否面临挑战，在大国之间的新一轮角色角逐间崭露头角，我们更需要解决技术等方面的问题，更应在政策上逐步开放各领域的数据，保证数据来源、权限等问题得到解决，不断学习先进的计算机技术，缩小与其他国家的差距。
工业化、信息化，我们都向世界交出了一份让世界不能小觑的答案；
大数据时代的数据化我们又将怎样在新的风暴中所向披靡，如果大数据时代是一种必然趋势，那这就是我们这一代人的责任，是我们新的战场！
大数据毕业论文大数据时代篇十二
当看完一本著作后，相信你心中会有不少感想，需要好好地就所收获的东西写一篇读后感了。那么我们该怎么去写读后感呢？下面是小编为大家收集的《大数据时代》读后感，希望对大家有所帮助。
如今一提起互联网和新媒体，就不得不提到“大数据”，在多数人印象中，这是个很宽泛的定义，大数据到底是什么，对我们的工作生活又产生了哪些影响，在拜读《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》后，思路仿佛逐渐清晰。
对于大数据，研究机构给出了这样的定义：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。作者舍恩伯格在书中前瞻性的指出大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
一直以来，人类都在利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济、文化等各方面进行预测以期达到选择最优。进入大数据时代，人类所掌握的数据以爆炸性的速度增长，数据的存储和分析数据的方法成了释放大数据能量的关键。例如，微博、微信、抖音等推送的消息无处不在，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。毫无疑问，在大数据时代，人们与现实的距离被网络拉近了，周围一切的人和事物都变得触手可及起来，如同舍恩伯格所言“开启了一次重大时代转型，就像望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜让我们看清微生物一样，大数据要改变的是，我们的生活方方面面以及理解世界的方式。”
大数据意味着全体数据，而不是随机样本，以前没有获得和处理大数据的技术，只能采用随机采样，用最少的数据获得最多的信息，随着大数据时代的到来，采用所有数据的方法取代了随机分析法这样的捷径。当然，大数据也是泥沙俱下的，所有数据里面包含了更加复杂的成分，混杂的不精确数据占了所有数据的一部分，如何去伪存真更高效的使用大数据，成为所有人需要思考的课题。
大数据时代，比知道“为什么”更重要更有价值的是知道“是什么”，大数据体现的不是因果关系，而是相关关系，很多时候我们不是非得知道现象背后的原因，让数据告诉我们相关的现象就足以帮助我们做出选择和决策。传统的统计调查数据可以描述事物发展的趋势，对未来的预测起到重要作用，现在有了大数据，这种相关趋势就可以得到更加完整的拟合，有利于数据的佐证，更有利于数据解读工作。
大数据非常强大，可以在社会的方方面面帮助我们，但是这种帮助只是暂时的，大数据不能为我们提供最终答案，只能是参考答案，人类本身的作用是无法被大数据所完全替代的，将来，更好的`方法和答案将在人类的作用下一步一步到来。大数据作为一种资源，也是一种工具，它改造我们的生活，它能优化、提高、高效化并最终捕捉住利益，但是它对社会的促进是有限的，社会的发展和进步源自于我们人类的独创性，这种独创性包括创意、直觉、冒险精神和知识野心等，在大数据时代，这些人类特性的培养依旧显得尤为重要。
海南自由贸易港是习近平总书记亲自谋划、亲自部署、亲自推动的改革开放重大举措，自贸港建设正在如火如荼的进行中，建设体现中国特色、践行社会主义核心价值观的新时代重要开放门户，需要勇于创新，也要坚持底线思维，作为这场改革浪潮的参与者，大数据时代带来的既是机遇也有挑战，要更好的发挥统计监督作用，对海南自由贸易港进行统计监测，运用翔实统计数据准确全面反映自贸港建设的进展情况及建设成果，我们要善于合理利用大数据，不完全把它作为统计分析的判断依据，而是作为一项参考指标，要有自己独立判断，利用大数据中最有价值的部分。
大数据毕业论文大数据时代篇十三
“除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”——这是《大数据》中出现的让人印象深刻的一句话，也是全书力图传递的信息。在数字信息时代，数据和空气一样遍布生活，对于有些人来说，数据无意义，而对于有些人来说，数据，即真相。
美国是《大数据》的主角，全书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例——奥巴ma建设“前所未有的开放政府”的雄心、公共财政透明的曲折、《数据质量法》背后的隐情、全民医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结、街头警察的创新传奇、美国矿难的悲情历史、商务智能的前世今生、数据开放运动的全球兴起，以及云计算、facebook和推特等社交媒体、web3·0与下一代互联网的未来图景等等，为读者一一细解数据创新给公民、政府、社会带来的种种挑战和变革。
透过全书，一个立体的美国及美国人民的思想呈现在我们面前——美国人民执著于个人隐私的保护，却又不遗余力地推动着政府信息的透明与公开。
读完此书，对生活中的数据及数据处理突然有了很大的兴趣。如果有一天，处处以数据说话，那么，政治、制度、生活将更加清明，事故、腐朽将降到最低点。
作为信息技术教师，是有必要阅读此书的！有慧根的教师将能从书中挖掘出信息技术特有的文化以及能用于教学的鲜活案例。
大数据毕业论文大数据时代篇十四
悦读愉悦身心，悦读陶冶情操，悦读改变生活。
悦读，翻开我们手中的书，书是桥梁，让人思接千里；书是翅膀，让人心游万仞。摩挲书页，捧卷而读，聆听文化的钟鸣，啜饮文化的甘露，我们每个人都能遇见一个不一样的自己。
本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格，是最早洞见大数据时代的发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出：“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念，它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来，它的关键是在“大”，数据存储量越大，价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”，引申出“规划”与“解决方案”，也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、ibm、苹果、facebook、twitter、visa等大数据先锋们最具价值的应用案例。
在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、o2o、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值：一是时间，二是金钱。要知道“时间就是金钱，效率就是生命。”
采样数据向全部数据转变；精确制导向方向引领转变；因果关系向相关关系转变。
1.不再局限随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们有更多的数据可以分析，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样，这也是通过大数据打通的传统壁垒。
2.不再局限精确性数据，而是混杂性数据：以前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着数据的积累，数据库的完善，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。
3.不再局限因果关系数据，而是相关关系数据：在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系，相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因，但是它会提醒我们事件的发生。
近年来，我国数字农业发展方兴未艾，从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业，到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑，数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说，我认为数字农业就是有一块地，你种什么，种多少，施什么肥，打什么药，卖给谁，都用数据来表达，以大数据来支撑决策，通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲，数字农业是指以数据为关键要素，以数字技术与农业融合发展为重点，以数字产业化、产业数字化为路径，实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。
当前，我国已进入加快发展数字农业的新时期，发展数字农业有条件、有需求，恰逢其时，势在必行。人类社会经历了农业革命、工业革命，如今正在经历信息革命。现代信息技术日新月异，全球数据爆发增长、海量集聚，数字经济高歌猛进。互联网、物联网、大数据、云计算等数字技术加速向农业全方位渗透，让传统农业插上数字化的翅膀，培育了经济新增长点和发展新引擎，数据对农业发展的放大、叠加、倍增作用正在快速释放。这将为农业发展带来深刻的变革，创造千载难逢的历史机遇。
大数据毕业论文大数据时代篇十五
舍恩伯格的《大数据时代》被人推崇为最佳书籍，今年安泰读书会的重头戏。虽然主讲人最后放了个香港大黄鸭般的鸽子，但现场讨论氛围依旧非常热烈——而且还是在没几个人读完的情况下，也就意味着——大数据对我们的影响，已经深入到生活的方方面面。
无处不在的大数据：各种云计算，谷歌的神通，亚马逊的推送，天涯人肉，微博万能等等等等，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。大数据拉近了我们与现实的距离，“地球村”变成了“地球屋”，仿佛所有人所有事物都触手可及，而这些牛逼哄哄的互联网巨头就在客厅展示着世界的每一寸光景。
然而，事实真的是这样吗?首先，从应用角度出发，低廉的运算能力和存储空间，让以前的样本分析显得非常简陋——一些从全体数据挖掘出来，忽略精确而从大量数据的简单算法得出来的结论颠覆了常识。但个人觉得，这只是统计学的终极目标——并没有非常大的跨越，可能终结了回归分析，有效性验证等手段，但依旧还是统计。而革命性在于关注相关关系而非因果关系。现场讨论从神学角度挑战了因果关系的不可能——或者说人类用简单思考的逻辑来定义因果，以及用之前小数据演绎出大概率事件来推导因果，都是不正确的。真正的因果关系应该属于上帝的范畴，人类如果真的完全掌握之后，会统治整个宇宙。但我觉得，无需从神学观点来讨论，而可以借鉴量子力学对经典力学的颠覆——在原子层面上，经典力学会失效——那么在大数据层面上，普通的抽样调查直观反映会失效。而且从量子力学角度是很难推导经典力学的公式，那么从现在的惯有思维，也难以推导出大数据的因果关系。
大数据毕业论文大数据时代篇十六
读完《大数据时代》，我才意识到这并不是一本枯燥无味的书籍。作者运用案例和讲故事的方式，把美国数据开放、收集、使用背后的立法故事、公民故事、技术故事、商业故事娓娓道来，引人入胜，令我大开眼界。
我在想，大数据概念对于教育来说会产生什么样的实用价值呢？一直以来，中国教育在研究教育的数字化，比如数字化校园，这个思路就是把我们教育的内容进行数字化，其结果指向的就是电子教材的研发或者是教学过程的数字化。美其名曰，这是教育技术的重要内涵。在教学过程中，学生的行为表现都可以被数据化，而这项研究不是任何一个专业可以深入下去的，它的专业性太强，所以我才会想到，所谓教育技术与其研究教育的数字化，不如研究教育的数据化来得实在，来的有意义。长期以来，我们并不了解教育对一个人的影响具体会如何表现，我们有的只是一个轮廓，我们也并不确定一个教师的行为对学生具体产生了哪些影响。所以，人们对教育一直有一个深深的质疑，它是不是科学的？大数据概念至少提出了关注“是什么”比“为什么”要有实际意义得多。而我们的教育恰好需要把注意力从“为什么”转移到“是什么”上面来，只有如此，才能把教育从为什么发展成“可能成为什么”上来，这会是一次思想上的革命。而对于现在地位岌岌可危的教育技术来说，把研究的重点从数字化转移到数据化上面，这才是它的出路。
如何将数据融入教学，教育者首先通过标准化全科教学处方，实现了教师授课模板和教学内容的标准化，保证每个教学过程和内容是可控的，然后结合每天的教学内容，处理好面对的数据，处理好数据，自然也就处理好了课堂的反馈，最终形成了既注重教学体验又以教学结果为导向的教学体系。
与此同时，不仅要注重课上的学生资源，在课后还要对这些资源进行跟踪处理。这与过去的教育教学显然是不同的，面对大数据时代的到来，教学有所改变是必然的。所以，无论环境怎么变换，数据如何复杂，我们都不能不去改变自己的教学去迎合将来的这个大数据时代。
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