1、怎么利用大数据进行有效的车辆排查
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2、下面是车辆工程专业的毕业设计题目，我想问一下什么是改进设计，和一般大设计有什么区别？
改进设计就是占选有的基础上就开始设计首先你应该有一个改前的图纸。然后指出它这个存在的问题，然后重新设计。
3、大数据，数据挖掘在交通领域有哪些应用
交通领域大数据分析和应用的场景会相当多，这里面要注意两点，一个是大数据本身的技术处理平台，一个是数据分析和挖掘算法。具体场景当时写过点内容，如下：
对于公交线路规划和设计是一个大数据潜在的应用场景，传统的公交线路规划往往需要在前期投入大量的人力进行OD调查和数据收集。特别是在公交卡普及后可以看到，对于OD流量数据完全可以从公交一卡通中采集到相关的交通流量和流向数据，包括同一张卡每天的行走路线和换乘次数等详细信息。对于一个上千万人口的大城市而言，每天的流量数据都会相当大，单一分析一天的数据可能没有相关的价值，而分析一个周期的数据趋势变化则会相当有价值。结合交通流量流向数据趋势变化，可以很好的帮助公交部门进行公交运营线路的调整，换乘站的设计等很多内容。这个方法可能很早就有人想到，但是在公交卡没有普及或海量数据处理和计算能力没有跟上的时候确实很难实际落地操作，而现在则是完全可以落地操作的时候了。
从单一的公交流量流向数据动态分析仅仅是一个方面，大数据往往更加强调相关性分析。比如对于在某一个时间段内公交流量和流向数据发生明细的趋势变化的时候，这个趋势变化的究竟和哪些潜在的大事件或其它影响因素的变化存在相关性，如何去分析这些相关性并做出正确的应对。举个简单的例子来说，当市中心区内的房屋租金持续增长的时候一定会影响到交通流的变化，很多人可能会搬离到更远的地方去居住，自然会形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大数据时代》里面谈到更多的会关心相关性而不是因果只是一个方面的内容，实际上往往探索因果仍然很重要，就拿尿片和啤酒的例子来说看起来很简单，但是究竟是谁发现了这种相关性才更加重要，发现相关性的过程往往是从果寻因的过程，否则你也很难真正就确定是具备相关性。
其次就智能交通来说，现在的智慧交通应用往往已经能够很方面的进行整个大城市环境下的交通状况监控并发布相应的道路状况信息。在GPS导航中往往也可以实时的看到相应的拥堵路况等信息，而方便驾驶者选择新的路线。但是这仍然是一种事后分析和处理的机制，一个好的智能导航和交通流诱导系统一定是基于大量的实时数据分析为每个车辆给出最好的导航路线，而不是在事后进行处理。对于智能交通中的交通流分配和诱导等模型很复杂，而且面对大量的实时数据采集，根据模型进行实时分分析和计算，给出有价值的结果，这个在原有的信息技术下确实很难解决。随着物联网和车联网，分布式计算，基于大数据的实时流处理等各种技术的不断城市，智能的交通导航和趋势分析预测将逐步成为可能。
还有一个在国外大片中经常能够看到的就是实时的车辆追踪，随着智慧城市的建设，城市里面到处都是摄像头采集数据，当锁定一个车辆后如何根据车辆的特征或车牌号等信息，实时的追踪到车辆的行走路线和位置。这里面往往需要实时的视频数据采集，采集数据的实时分析和比对，给出相应的参考信息和数据。这个个人认为是具有相当大的难度，要知道对于视频流和图像信息的比对和分析往往更加耗费计算资源，需要更长的计算周期，要从城市成千上万个摄像头里面采集数据并进行实时分析完全满足大数据常说的海量数据，异构数据，速度和价值等四个维度的特征。基于车辆能够做到，基于人当然同样也可以做到，希望这类应用能够逐步的出现，至少现在从硬件水平能力和技术基础上已经具备这种大数据应用的能力。
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4、大数据正在改变汽车行业的5种方式
大数据正在改变汽车行业的5种方式
大数据在十年前是一个有趣的概念，而现在却成为现代企业的一个普遍特征。数据从根本上讲是有价值的，这取决于所收集的内容以及如何使用，数据可以给企业带来更好的商业洞察力，帮助企业改变经营方向，并指导学习以及为什么企业的业务如此运作。当这些数据被大规模收集时，其收益会进一步增长。
每个行业都在利用大数据的利益，而这些新的能力、理念和流程正以令人兴奋的全新方式重塑各个行业。汽车行业就是一个很好的例子，从理念到持续的客户服务，大数据正在从根本上改变汽车行业。
汽车行业离不开大数据
汽车行业的规模可能比人们想像的要大。有许多知名的汽车制造商，他们为大众设计和装配车辆，但人们还需要考虑他们依赖的广泛的供应商网络来制造和运送这些车辆所需的各个部件。也有经销商负责运输和销售这些车辆，另外，不要忘记安全和客户服务等部门。大数据的应用对汽车行业影响深远，因为几乎每个层面都将使用大数据。
巨大的变化
大数据将让汽车行业的多个不同层面提到改善：
(1)价值分析。首先，大数据帮助企业了解汽车的真正价值。这在设计新车时非常有用，但在评估旧车时更加有用。Kelley BlueBook公司所提供的估值服务比以前更加精确和高效，像Clunker Junker公司这样的车辆回收商可以为车主提供更为精确的车款。
(2)供应链管理。大数据最重要的应用之一是解析跨多个组织的特定流程的价值和流程;在汽车行业中，这一分析被应用于供应链管理。组织需要知道他们从哪里获得的零件，成本是多少，提供的效率如何，以及这些行为如何影响整个公司的整体盈利能力。复杂的数据处理功能可以洞察这些维度，而企业正在相应地优化其策略。
(3)降低成本。汽车行业的大数据正在推动整体成本下降。大数据分析允许公司理解一种材料实质上有益于另一种材料，并帮助他们发现能提高效率或最大化生产率的新工艺变化。最终，这就意味着企业能够以更低廉的价格整合车辆，而消费者也看到了收益。消费者最终为车辆支付更少的费用，汽车制造商仍然能够获得最大的利润。
(4)安全改进。企业也在使用大数据深入分析车辆安全。在从测试崩溃和模拟情景中收集数百万个数据点之后，企业可以对其车辆进行数百项额外的改进，以提高其能力，以在紧急事件和长期磨损的情况下生存下来。这又对企业和消费者都有利;消费者可以拥有更安全的汽车，企业的客户更快乐，保险成本更低。这也逐渐让交通更安全。
(5)消费者的理解。最后，汽车制造商正在使用大数据来更好地了解客户的需求。这使得他们可以为大众设计更具吸引力，更实用的车辆(这可以使消费者更多地了解他们正在寻找的东西，并增加制造商的销售量)。它还为汽车制造商提供了重要的见解，然后他们可以用它来创建更具体的广告和营销活动，通过提高效率和最大限度地宣传其最重要品牌来节省资金。
如果某人拥有一辆汽车或者计划在不久的将来购买一辆汽车，大数据已经使其受益。得益于大数据和预测分析，人们的车辆的价格将变得越来越便宜和安全，并可以根据个人需求量身定制。如果有机会完成客户调查，并为这些汽车厂商需要不断改进的大量数据做出贡献。