摘要：9月11日，Dealer Leads旗下的Elastica DB披露了“研究”网站收集的大量潜在购车者的信息。超过1.98亿份包含潜在购车者信息的记录被发现暴露在互联网上，这些记录包括贷款和金融数据、车辆信息以及网站访问者的IP地址。
无论在股市还是车市上，新能源汽车早已站在了舞台中央。在一台台爆款新车的背后，是造车新势力们产品力和技术力的强强联手，更是数字营销和直营的绝妙组合。早在 2021 年，造车新势力们就已基本完成了销量的“原始积累”。根据各品牌的官方数据，以“蔚小理”为代表的造车新势力 Top3 年销量均已突破 9 万台，无限接近于 10 万台的里程碑。
编者注：本文节选自《实战大数据：DT时代智能组织工作方法》（中信出版集团）一书。原文作者江晓东曾是Carfax创新核心项目的一员。本文主要以Carfax作为大数据业务应用创新成功的案例，介绍一个两人团队是如何从确认和收集小数据开始，直到做出垄断欧美二手车市场的大数据产品全过程。---- 消灭“柠檬车” 美国经济学家乔治·阿克尔洛夫1970年发表的一篇著名的学术论文《柠檬市场：质量不确定性和市场机制》。阿克尔洛夫在这篇论文中，把二手车市场作为在买卖双方掌握的信息（数据）不对称条件下，导致二手车质量不确定性的一
5月26日，记者从海略咨询公司获悉，由众调网联合海略咨询和同济大学市场营销研究所共同编制的2015年度“中国汽车经销商集团竞争力百强指数”（以下简称”百强指数”）在众调网正式发布。作为“中国汽车经销商发展的航标”，由于数据的真实性、全面性和客观性、受到了汽车厂商、汽车经销商集团、行业专家、金融机构、汽车媒体及消费者的高度关注。 百强指数由众调网、海略咨询和同济大学市场营销研究所联合研究设计，并得到中关村大数据产业联盟汽车专委会的智慧支持。其中，众调网负责指数研发、大数据整合分析和指数发布，海略咨询提供经销
随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性就变得显而易见，几种作为最低层的简单的数据挖掘算法，现在利用微软数据案例库做一个简要总结。 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在，很多的环境都会应用到数据挖掘，之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据，或者说还没有体会到数据的重要性，现在随着IT行业中大数据时代的到来，让我一起去拥抱大数据，闲言少叙，此处我们就列举一个最简单的场景，一个销售厂商根据以往的销售记录单，通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单，我相信这也是很多销售机构想要得到的数据
上次某国产数据库的大领导在某群，公告，数据库销售人员水平参差不齐的话语还在耳边，2024年的1月3日，白鳝（徐戟）老师的文章就出现了，具体可以参见《可以卷，但不能下作》
入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。
这篇报告和之前我发写过的文章很类似，不过举的例子更加直观一些，所以也发出来给大家参考。
近年来，信息技术的快速发展，加快了汽车产业的变革。与此同时，随着智能化、网联化的推进，汽车的数据安全问题也日益凸显。当下，如何保障数据安全，成为影响智能汽车产业健康发展的关键问题。
沃尔沃作为一家瑞典豪华汽车制造商，旗下拥有超过95,000名员工，每年能够销售近70万辆汽车。沃尔沃的客群基本上是一些有一定经济实力的客户，这对于一些犯罪分子来说无疑是块极具吸引力的“肥肉”。 据网络新闻研究小组调查发现，巴西的沃尔沃汽车零售商Dimas Volvo在近一年时间里都在持续通过其网站泄露敏感文件，这些信息可能会被一些不怀好意的人拿来用于劫持官方通信渠道或者直接入侵公司的系统。 美国数字安全调查媒体的相关人员联系了Dimas Volvo和负责沃尔沃总部数据保护的相关官员，了解到目前这个信息泄漏的
点击图片立刻参与！ 1、吉利计划在海口建设新能源车专用车项目，为海南首个 2、华为推出新能源汽车家用充电桩，含安装服务售价8000 元 3、华为：过去5年有超过20亿台智能手机获得华为4G/5G专利许可 4、Magic Leap：ML2将增加对OpenXR与WebXR的支持 5、英特尔冻结PC芯片部门招聘：至少持续两周 6、比亚迪将为特斯拉供应电池？后者回应：没听过这个消息 7、Twitter将向马斯克开放数据库访问权 8、郭明錤预测苹果的头显将会推迟到2023年第二季度出货 9、AMD称与
VIN码即车架号就是汽车的唯一的身份证，汽车从下线出厂、进4S店销售、行驶证登记造册、保险登记、车辆车检、车辆维修保养、车辆召回、车辆交易等直至车辆报废，这无数有关于汽车的场景中，汽车VIN码的信息录入始终贯穿其中，如同我们一生中无数场景都要用到身份证一样。
整理 | 晓旭 近日，大众集团发生了一起影响 330 万 + 客户的数据泄露事件，大部分受影响的客户都是奥迪汽车的当前或潜在买家。 据了解，这次泄露的数据库是大众集团 2014 年至 2019 年期间的销售和营销数据，这些数据在 2019 年 8 月到 2021 年 5 月之间的某个时间点被“在线公开”。3 月 10 日，大众和奥迪收到了通知，这些数据被“未经授权的第三方”访问了。 据悉，此次泄露的原因是供应商的某套在线系统存在安全配置错误，泄漏的数据主要包括姓名、邮寄地址、电子邮件、电话号码以及有关有关“
李杉 编译 news.stanford 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “什么样的人，开什么样的车。” 宾利、MPV、皮卡，不同的汽车都能透露出车主的个性差异。 而斯坦福研究人员则将这种思
日前汽车之家发布了第三季度财报，财报显示其三季度净营收同比增长5%至15.48亿元人民币（2.327亿美元），净利润同比增长63.3%至4.26亿元人民币（6400万美元）。净营收增幅较低，主要是因为在今年二季度就已经全部出清的汽车自营电商业务大幅拉高了去年营收的基数。如果我们排除自营电商收入，只看传统核心业务（媒体和销售线索），这部分净营收同比增长达到38.7%，在互联网上市公司中处于一流水平。另外，平台化转型后的汽车之家，今年11.11疯狂购车节交易总额达421.33亿，超去年2倍，按照绝对值排队仅次于
1865 年，Richard Millar Devens 在“商业和商业轶事百科全书”中提出了“商业智能”(BI) 一词。” 他用它来描述银行家亨利弗内斯爵士如何通过在竞争前收集信息并根据信息采取行动而从中获利。最近，在 1958 年，一位名叫汉斯·彼得·卢恩 (Hans Peter Luhn) 的 IBM 计算机科学家撰写了一篇文章，描述了通过使用技术收集商业智能 (BI) 的潜力。
据多家外媒报道，7 月初，来自 UpGuard 安全团队的研究员 Chris Vickery 在网上发现了汽车供应商 Level One 的不安全数据库，数据库包括将近 47000 份文件，涵盖汽车制造厂商近十年的详细蓝图、工厂原理图、客户材料（如合同、发票、工作计划等），以及各种保密协议文件，甚至连员工的驾驶证和护照扫描件等隐私信息也包含在内。整个数据库的数据总量达 157 GB。Chris Vickery 表示，通过 Level One 的文件传输协议 rsync，可以不需要密码，直接访问他发现的这个数据库。
🍉🍉🍉 正所谓商场如战场，有多少人被电视剧蒙蔽了双眼。平日里我们以为商战就是运筹帷幄，决胜千里之外。想象中的商战，是在宴会上推杯换盏，老板们弹指间几个亿上下。
4月20日开始，又是两年一度的北京车展了，车展前，百度数据研究中心发布了一份《2013汽车行业研究报告》，以一个搜索引擎的视角，结合中国网民每天几十亿次点击后留下的大数据，分析了中国汽车业的现状、变化、趋势，以及网民围绕汽车而留在网上的习惯与需求。比如： 1、网民对汽车领域的相关内容搜索，无线端正在逐渐赶超PC端； 2、经历了连续两年的销量低增长后，2013年中国乘用车市场需求回暖，全年日均搜索指数超千万； 3、从产地上看，网民对进口车的搜索关注度逐年提升，且经济发达的省份对进口车的关注度更高； 4、从车型
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客
本文根据美国LinkedIn公司的数据分析部资深总监Simon Zhang在3月7日的阿里巴巴西湖品学大数据峰会的演讲整理而成，他着重分享了LinkedIn对体内数据的搭建、产品化和矩阵化的构想。文章未经演讲者审阅。 现在的大数据的后面是个大冰川，海平面上的普通人一般能看见，海平面以下是专业人士能看见的。Linkedin内部大约有起码20种不同的数据库，就是完全不同的技术的数据库，还不包括同样一种数据库有不同的应用。但实际上我们真正的内部企业用户，包括Linkedin本身，需要的不是一个大冰川，需要的最
基于用户行为分析的定向网络广告投放 19世纪末，美国百货零售业之父约翰?华纳梅克发出困惑之叹：“我知道我的广告费浪费了一半，问题是我不知道哪一半被浪费了。”这就是著名的——华纳梅克浪费率。 在整体
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 1、分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而
临近年末，汽车市场逐步回暖，进入一年一度的旺季。在汽车保有量逐渐增加、油价不断攀升，城市限牌政策收紧、二手车接受度日益提升的情况下，新车销售市场正面临着不小的挑战。但与此同时，人们收入的增加和汽车价格的下降又给了汽车销售员越来越多的机会。
在恶劣天气下驾驶对于人类来说并不容易，而对于自动驾驶汽车来说同样艰难。这也是博世与芬兰天气预报提供商Foreca合作开展预测路况服务的原因，该服务旨在提高自动驾驶车辆的安全性，让它们可以驶过结冰的桥，雨水路面以及避开沿途的其他危险。
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增
数据挖掘——就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
区块链对蓝色巨人的意义越来越重大。 如今对于以比特币底层技术而广为人知的区块链技术的需求持续增加，以至于这很有可能会成为明年国际商业机器公司（IBM）向全球其他公司出租约60个数据中心的最大容量用户之一。而IBM是第一批了解到区块链前景的大牌公司之一，并一直为开源项目贡献代码，同时鼓励初创企业在其云端试用这项技术。 像IBM这样一家拥有106年历史的公司全力以赴开展区块链项目就显示出，数字分类账本技术自其早期在暗网中支撑比特币毒品交易以来已经取得了极大的进步。据研究机构Markets & Markets
销售智推作为基于腾讯社交和大数据的一个自动化营销工具，帮助企业通过自动化的运营社交渠道的潜客触达和裂变，结合大数据线索评级，来帮助品牌最大化的降低获客成本，提升转化。那今天就带大家看一下对于汽车行业，怎么利用销售智推来解决行业问题。 本次阅读指引（全文干货1700字左右，大约阅读7分钟） 1. 汽车行业案例客户现状分析 2. 针对客户诉求的解决方案 首先看一下这两个汽车行业的客户。一个是中国成立最早和目前最大的汽车经销商、服务网络遍布全国82个城市，销售人数众多。另一个是专注于区域省市的汽
腾讯云存储专家解决方案架构师，王登宇，将出席数据智能分论坛，分享“腾讯云COS Data Lake在AIGC和自动驾驶场景解决方案”的主题演讲，数据智能分论坛将分享智能工程平台通过大数据、存储、数据库与人工智能等技术，帮助车企在数据采集、存储、处理、分析、应用等各环节实现智能化，提高数据治理效率。
我并不否认所有的成功都是有方法的。就如同某某咖啡，当铺天盖地的广告向你砸来，你很难避免不被这种“饱和营销”的冲击波打击到。但本质上，它与“脑白金”的增长方式无异，尤其是手持10亿元充足的资金去做“增长”的情况下。
汽车租赁系统总共分为两个大的模块，分别是系统模块和业务模块。其中系统模块和业务模块底下又有其子模块。
泛微OA基于低代码平台，连接企业微信，协助汽车销售行业高效构建“市场-商机-销售-库存-售后”于一体的汽车销售服务数字化平台，助力汽车销售企业内部高效协作、外部快速连接客户。
当前，数据呈现指数型增长，构建发掘制造行业数字化发展体系，挖掘释放数据效能，正在成为制造行业转型升级的新引擎。
2022 年，中国公有云数据库市场规模首次过半[1]，预计未来占比将进一步扩大。许多中国的数据库厂商也抓住了云计算的发展趋势，积极进军云数据库。
引言：我们创造的数据比以往任何时候都多——但是大部分数据都不好。这对于B2B营销人员及其线索产生（Lead Generation）/销售线索意味着什么？
上一章聊到时序数据是什么样，物联网行业中的时序数据的特点：存量数据大、新增数据多（采集频率高、设备量多）。详情请见：
最近田哥在搞一个项目：充电桩项目。本文给大家介绍这个项目背景、部分原型图、核心功能、核心模块、技术栈等。
PostgreSQL 让人着迷的地方，不在于他比某些数据库的流行，也不在于比某些数据库的高“贵”， 更不如某些数据库的“简单”。Postgresql 让人无法自拔的是他的”多端变化”， 用开发的角度来说，叫多态性。
作者：Zheng Wan 译者：raawaa 摘自：译言（www..yeeyan.org） 大数据时代，生物信息学数据库的发展、数据共享，以及技术资源的易于访问等特点已经显现。直至最近，这股开放性科
在过去的几年中，我看到许多项目将几乎任何类型的业务需求都喜欢建立与需求原因无关的技术对象模型（后面可能简称对象模型）。在很多情况下，针对技术对象建立业务需求模型是相当不错的，我总体上对此表示赞同。但是，用受影响的业务对象来建立业务需求模型的话往往会使我们构建出一个糟糕且复杂的数据结构。下面我举一个简短的例子来阐明我的想法。
您在Google上获得的图表数据库的描述主要是学术性的。我看到很多关于图形数据库的描述，它们讨论了Königsberg的七座桥梁或互联网的发明者Berners-Lee。有理论和愿景很好，但对我来说，我仍然认为引导相关性很重要。为什么图形数据库对您很重要？
近年来，随着汽车保有量的攀升，近万亿规模的汽配行业也正在迎来新一轮变革，面对新趋势，传统汽配商如何利用数字化趋势增强自身实力成为关注焦点。9月15日，由腾讯云、腾讯企点、配Q联合举办的“破局而出，探寻汽配商的新增长路径暨腾讯企点&配Q首期私享沙龙”在深圳腾讯滨海大厦成功举办。 腾讯企点全国销售负责人李奇男、腾讯企点商务负责人刘航、腾讯企点广东区域总监邵乾坤、广州市汽车零部件行业协会常务副会长蔡才峰、广州市汽车零部件行业协会常务副会长&广州贝偲特汽车零部件有限公司创始人赵春江、汽车后市场媒体“汽配圈
翻译 | SHAWN 编辑 | Donna 斯坦福大学的研究人员开发出了一种可以进行观察和学习的算法，他们用这种算法分析了百万张公开的Google街景（Google Street View）图像。经过这种训练后，算法可以识别给定社区的车辆，判断社区居民的政治倾向。 从低调奢华的宾利到可靠的家庭休旅车，再到实用的皮卡，美国人深知汽车能反映车主的性格。正如那句西方谚语所说：You are what you drive（人如其车）。斯坦福大学的研究人员将这句谚语的含义延伸到了新的层面——开什么车代表你投哪个党
1）设计模式（design pattern）是前辈的经验积累，是软件开发人员解决软件开发过程中的一般问题的通用方案，能够帮助开发人员提高代码的可重用性，增强系统的可维护性，快速地解决开发过程中常见的诸多难题。
一、前言 本文仅代表作者的个人观点； 本文的内容仅限于技术探讨，不能作为指导生产环境的素材； 本文素材是红帽公司产品技术和手册； 本文分为上篇和下篇两部分； 本文实验的业务用例是一个汽车保险公司的报
随着数据分析能力的提高，预测分析正演化为一种有力的工具，可以大大提升预测效率以及运营和绩效。但挑战在于，汽车制造商是否能玩转这些海量的知识和经验数据。数据分析可以把这些信息融合起来——不论是“机器可读的”数据集，还是非结构化数据如视频、录音或文本。只要处理得当，效果将令人称奇。以下总结了文中的主要观点和发现：
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