汽服运营大数据
大数据 汽车后市场
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成交量
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综合评价
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好评率
应用场景 - 交通运输 、 汽车经销
应用终端 - PC端
开发语言 - Java 、 PL/SQL
数据库类型 - MySQL 、 Oracle 、 MongoDB 、 Redis
基于汽服运营系统进行的大数据收集、处理、分析、展示、决策判断。
组成部分如下：
ETL数据清洗
数据采集后 先进行 清洗，然后分场景存储
海量数据存储
通过 Hadoop + HDFS + MongoDB进行分场景存储
海量数据分析
应用于 车联网 应用，人工智能 决策支持；
通过 mahout和业务模型算法 以及Drools规则引擎支撑，impala 对结果进行查询分析
业务大数据分析
消费活跃度分析
商品销售排行分析
商品销售数量日分析
会员购买商品 分析
OBD远程诊断
数据上传 分析 与 电商合作，应用于场景电商
驾驶行为大数据 驾驶行为大数据 应用于车险领域
大数据指导 汽车制造厂商
位置服务数据分析
衍生周边消费
客户&车辆数据分析
行业数据报告 异业营销
- 综合得分0.00
- 技术能力0.00
- 完成质量0.00
- 如期兑现0.00
- 响应速度0.00
- 沟通能力0.00
- 合作精神0.00
