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銷售數(shù)據(jù)分析報告范文第1篇

［關(guān)鍵詞］OLAP;數(shù)據(jù)挖掘;審計;商業(yè)智能

1商業(yè)智能模型

本文利用SQLServer2005構(gòu)建基于商業(yè)智能的審計模型TAuditMin，如圖1所示。審計過程分為：采集審計數(shù)據(jù)、建立數(shù)據(jù)倉庫、OLAP多維分析、數(shù)據(jù)挖掘、前端展示等。

1.1源系統(tǒng)

數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)是大量的歷史數(shù)據(jù)。這里的源系統(tǒng)是指與審計業(yè)務(wù)相關(guān)的各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如金蝶數(shù)據(jù)庫、用友數(shù)據(jù)庫等。這些業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)可以應(yīng)用SSIS（MicrosoftSQLServer2005IntegrationServices），通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）等步驟載入數(shù)據(jù)倉庫，為多維分析和數(shù)據(jù)挖掘作準(zhǔn)備。

1.2數(shù)據(jù)倉庫

該部分的功能就是為數(shù)據(jù)挖掘提供多維數(shù)據(jù)集（Cube）和數(shù)據(jù)集（Dataset），用于數(shù)據(jù)挖掘的Cube也可以根據(jù)用戶的要求作相應(yīng)的更改。商業(yè)智能提供了自動創(chuàng)建Cube的功能，用戶只需要設(shè)置好相應(yīng)的維度表和量度組，通過一些簡單的命令就能實現(xiàn)Cube的自動生成和重新生成。因此，數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計主要在于設(shè)計維度表和量度組，以及兩者之間的關(guān)系。

1.3OLAP多維分析

OLAP為用戶提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析功能。在數(shù)據(jù)倉庫建好后，輸入測試數(shù)據(jù)，測試數(shù)據(jù)倉庫和模型。如果分析結(jié)果顯示創(chuàng)建的模型有問題，則可以通過OLAP提供的功能重新創(chuàng)建模型，并且按照用戶喜好的方式顯示數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。模型沒有問題之后，就可以對ETL處理過的真實數(shù)據(jù)做相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析。

1.4數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘模型的建立以MDX語句為基礎(chǔ)，同時也支持手工操作。模型建好以后，需要對選擇數(shù)據(jù)挖掘的模型進(jìn)行測試和訓(xùn)練。用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)可以來自于數(shù)據(jù)倉庫生成的Cube，也可以直接使用其他數(shù)據(jù)集，如文本文件。模型訓(xùn)練的結(jié)果既可以直接瀏覽也可以生成報表在客戶端展示，數(shù)據(jù)挖掘功能主要通過微軟的SSAS和AMO實現(xiàn)。

1.5客戶端

即數(shù)據(jù)挖掘模型、報表和OLAP分析結(jié)果的前端展現(xiàn)，是用戶與系統(tǒng)交互界面。目前比較流行的方式是基于Web的B／S結(jié)構(gòu)。

1.6發(fā)現(xiàn)審計線索

在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，定位重點(diǎn)審計對象，利用先進(jìn)的計算機(jī)技術(shù)或其他方式追蹤線索，重點(diǎn)審計該類數(shù)據(jù)。

1.7形成審計報告

針對審計線索，加以重點(diǎn)審計，提交審計報告，以供分析和決策。

本文提出的解決方案將數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)相結(jié)合，可指導(dǎo)審計人員高效地開展審計工作，增強(qiáng)審計人員的審計數(shù)據(jù)分析能力，提高審計的效率和效果。

2商業(yè)智能在審計中的應(yīng)用

商業(yè)智能在審計中的應(yīng)用主要包括OLAP和數(shù)據(jù)挖掘兩部分，以下具體介紹這兩部分的應(yīng)用。

2.1OLAP在審計中的應(yīng)用

通過數(shù)據(jù)倉庫，可以利用OLAP技術(shù)，采用包含結(jié)構(gòu)、趨勢、同比、因素、TOPN等多種分析方法，自動生成圖文并茂的分析報告，并可以在任意時間，生成任意內(nèi)容（如財務(wù)、銷售、倉庫、采購、應(yīng)收、應(yīng)付），同時實現(xiàn)分析報告中的動態(tài)鉆取，滿足審計人員的需要。我們可以利用OLAP進(jìn)行銷售分析、應(yīng)收款項分析、倉庫庫存分析以及財務(wù)決策評價等。

OLAP支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。如MDX查詢語句：

withset［TenBest］as

’TopCount（［Product］．［BrandName］．Members，10，［UnitSales］）’

set［LastMonth］as

’Tail（Filter（［Time］．［Month］．Members，NotIsEmpty（［Time］．CurrentMember）），1）’

set［Last6Months］as’

［LastMonth］．item（0）．item（0）．Lag（6）：

［LastMonth］．item（0）．item（0）’

select［Last6Months］onCOLUMNS，

［TenBest］onROWS

fromSales

可以方便地查詢某商場最近6個月銷售趨勢最好的前10種商品及銷售量。

又如，對應(yīng)收賬款進(jìn)行分析，可以通過圖表，直觀顯示賬齡、金額等情況（如圖2所示）。

2.2數(shù)據(jù)挖掘在審計中的應(yīng)用

在審計中，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法，不僅能減輕審計人員的負(fù)擔(dān)，而且能提高審計風(fēng)險管理的質(zhì)量［3］。具體包括決策樹算法、聚類分析算法、貝葉斯算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、時序算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、回歸算法等。在審計中，運(yùn)用商業(yè)智能平臺TAuditMin，不僅能減輕審計人員的負(fù)擔(dān)，而且能提高審計風(fēng)險管理的質(zhì)量。

銷售數(shù)據(jù)分析報告范文第2篇

因此，很多企業(yè)都會利用Hadoop實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲，再通過其他工具實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的高速捕獲和實時分析。這里，我們將通過艾瑞咨詢集團(tuán)的一個真實案例，解讀一下敏捷BI如何和Hadoop進(jìn)行互補(bǔ)，幫助其實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析的。

定制化項目效率低下

艾瑞咨詢集團(tuán)（iResearch）是一家專注于網(wǎng)絡(luò)媒體、電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)游戲、無線增值等新經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，深入研究和了解消費(fèi)者行為，并為網(wǎng)絡(luò)行業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)客戶提供市場調(diào)查研究和戰(zhàn)略咨詢服務(wù)的專業(yè)市場調(diào)研機(jī)構(gòu)。

目前，艾瑞咨詢集團(tuán)可以向企業(yè)提供線下報告和軟件兩種定制化咨詢報告服務(wù)。但是，企業(yè)客戶的定制化需求非常多變，艾瑞咨詢集團(tuán)生成一份線下報告交付周期需要3至4周，提供軟件的交付周期則需要半年。再加上項目所需人工成本升高、迭代周期延長，艾瑞咨詢集團(tuán)往往不敢承接太多定制化項目。

通過調(diào)研，筆者發(fā)現(xiàn)了艾瑞咨詢集團(tuán)的真正需求：根據(jù)時間維度和網(wǎng)站匯總對用戶的來源地區(qū)、來路域名、頁面訪問次數(shù)、停留時間、有效訪問次數(shù)、跳出率、回訪者、新訪問者、回訪次數(shù)和回訪相隔天數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，并且還能夠在動態(tài)添加條件之后，通過對監(jiān)測用戶行為獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以最終得出更加詳細(xì)、清楚的用戶行為習(xí)慣。

因此，艾瑞咨詢集團(tuán)迫切需要一種更加敏捷、高效的大數(shù)據(jù)分析工具提升定制化業(yè)務(wù)的效率。

大數(shù)據(jù)面前：敏捷BI PK傳統(tǒng)BI

在解決艾瑞咨詢集團(tuán)面臨的難題時，傳統(tǒng)BI的做法是，IT人員事先根據(jù)需求分析進(jìn)行建模，建好二次表或打Cube并提前匯總好數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)人員才能在前端查看到分析結(jié)果的報表。雖然這種做法很成熟，但是解決不了艾瑞咨詢集團(tuán)的難題。

首先，業(yè)務(wù)人員查看的報表相對靜態(tài)，分析的維度和度量的計算方式已在建模時預(yù)先設(shè)定好，不能更改。例如，定好了求和或求平均數(shù)，再想改成求方差必須再去修改模型。

其次，分析需求變更時，業(yè)務(wù)人員不能直接調(diào)整報表，需要IT人員重新建模或修改已有分析模型，耗時較長，響應(yīng)速度較慢。

最后，有些企業(yè)的數(shù)據(jù)量很小，也需要按照此流程和架構(gòu)來進(jìn)行大費(fèi)周折的數(shù)據(jù)分析。

造成這些問題的本質(zhì)原因是，過去的技術(shù)架構(gòu)針對海量數(shù)據(jù)的計算能力不足，企業(yè)用戶需要通過建模、二次表、Cube提前進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算匯總。

艾瑞咨詢集團(tuán)希望為企業(yè)客戶提交這樣一份分析報告，不僅能看還能動態(tài)分析。對于艾瑞咨詢集團(tuán)來說，數(shù)據(jù)展現(xiàn)應(yīng)該是起點(diǎn)而不是終點(diǎn)。看到了數(shù)據(jù)，要能交互式分析、深入向下挖掘，要能發(fā)現(xiàn)問題并找到答案，還要能采取行動。與數(shù)據(jù)交互的過程要足夠快，如果用戶每次點(diǎn)擊需要等三五分鐘才出結(jié)果，就無法進(jìn)行交互分析。

并且，分析報告應(yīng)能讓非IT部門的同事直接在分析平臺上做出來。不能把所有的分析報告需求都提交到IT部門，這樣會嚴(yán)重增加IT部門的工作負(fù)擔(dān)。同時，敏捷BI的實施和操作要簡單化，讓業(yè)務(wù)人員可直接使用。

同時，分析報告需求經(jīng)常需要牽涉到數(shù)據(jù)層的改動，需要IT部門去改進(jìn)數(shù)據(jù)層和業(yè)務(wù)層，傳統(tǒng)BI平臺需要一兩個月才能完成模型梳理。敏捷BI無需事先建模，可以在分析過程中靈活調(diào)整分析維度和報表展現(xiàn)，需求變更可以在一天之內(nèi)響應(yīng)，提升企業(yè)的洞察力決策力。

與傳統(tǒng)BI的重量建模、統(tǒng)一視圖不同，敏捷BI采取輕量建模、N個視圖的方法，不建二次表和Cube，數(shù)據(jù)導(dǎo)入后可以直接進(jìn)行分析，并且業(yè)務(wù)人員可以實時調(diào)整分析的維度和度量的計算方式，極大地增加了靈活性，真正做到和數(shù)據(jù)對話。

既然有這么便捷的方式，為何傳統(tǒng)BI不采用這種架構(gòu)呢？那是因為，傳統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)沒有引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，面對海量數(shù)據(jù)無法在用戶點(diǎn)擊后的幾秒內(nèi)就展現(xiàn)企業(yè)客戶需要的分析結(jié)果，因此必須通過建模提前把數(shù)據(jù)匯總好，才能保證分析報表展現(xiàn)時的速度。

因此，實現(xiàn)敏捷BI的前提是采用新架構(gòu)處理數(shù)據(jù)，其涉及的技術(shù)包括分布式計算、內(nèi)存計算、列存儲、庫內(nèi)計算等。敏捷BI可以通過更低的成本、更短的上線周期，快速讓企業(yè)洞察到數(shù)據(jù)的含義和價值。

業(yè)務(wù)效率數(shù)倍提升

深入研究艾瑞咨詢集團(tuán)要分析的數(shù)據(jù)，筆者發(fā)現(xiàn)，艾瑞咨詢集團(tuán)每天要分析的數(shù)據(jù)量達(dá)幾千萬條，且不同企業(yè)客戶的分析需求各不相同。因此，復(fù)雜多變的多維度分析需求對分析工具的分析性能提出了更高的挑戰(zhàn)，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫和Hadoop架構(gòu)已經(jīng)無法滿足高性能和即時分析的需求。

為此，艾瑞咨詢集團(tuán)考察過國外一些知名的產(chǎn)品，但是當(dāng)他們獲知產(chǎn)品的價格和后續(xù)的服務(wù)費(fèi)用之后只能放棄。而國內(nèi)大多數(shù)的分析工具大多是上一代BI，需事先建模再進(jìn)行分析，難以應(yīng)對靈活的多維度分析變化需求，且針對大數(shù)據(jù)量的處理能力不能滿足要求。

最終，艾瑞咨詢集團(tuán)選擇了永洪敏捷BI技術(shù)。當(dāng)艾瑞咨詢集團(tuán)將三個月的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)（約50億條）導(dǎo)入敏捷BI系統(tǒng)，直接就可以展現(xiàn)出定制分析報告。對比原先基于Excel和SQL編程的分析方法，艾瑞咨詢集團(tuán)的業(yè)務(wù)效率獲得數(shù)倍的提升：線下報告交付周期從3至4周縮短至小于1周，軟件交付從半年縮短至一個月。

同時，艾瑞咨詢集團(tuán)原來由于擔(dān)心需求變化導(dǎo)致沒有能力交付的很多項目被收入囊中。采用敏捷BI工具后，艾瑞咨詢集團(tuán)可以在幾天內(nèi)快速搭建原型向客戶展示，任意的需求變更都可以一周內(nèi)調(diào)整完畢。這種快速原型試錯的方式，使得艾瑞咨詢集團(tuán)有能力承接很多此類項目。

由于業(yè)務(wù)效率的極大提升，有能力承接更多的項目，艾瑞咨詢集團(tuán)的收入空間也出現(xiàn)了數(shù)倍的增長。與此同時，艾瑞咨詢集團(tuán)的客戶滿意度也穩(wěn)步提升。

不僅如此，為了提供更加直觀可交互的分析報告，提升企業(yè)用戶體驗，艾瑞咨詢集團(tuán)基于敏捷BI工具，構(gòu)建了一個新型SaaS平臺。艾瑞咨詢集團(tuán)把企業(yè)客戶用Hadoop架構(gòu)存儲的數(shù)據(jù)，通過敏捷BI提供的接口導(dǎo)入到數(shù)據(jù)集市內(nèi)，然后通過敏捷BI快速呈現(xiàn)出結(jié)果。

事實上，Hadoop和敏捷BI都有各自適用的不同業(yè)務(wù)場景，兩者是相互補(bǔ)充的關(guān)系。當(dāng)前，很多企業(yè)都采用Hadoop實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲，然后把Hadoop數(shù)據(jù)導(dǎo)入敏捷BI基于分布式內(nèi)存計算的高性能數(shù)據(jù)集市中，之后再進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析。鑒于現(xiàn)在Hadoop在企業(yè)的應(yīng)用相當(dāng)廣泛，永洪敏捷BI產(chǎn)品也支持Hadoop數(shù)據(jù)源的連接。

銷售數(shù)據(jù)分析報告范文第3篇

一、客戶關(guān)系管理概念

客戶關(guān)系管理（CRM）是獲取、保持可獲利客戶的管理過程?？蛻絷P(guān)系管理是利用先進(jìn)的管理系統(tǒng)及技術(shù)進(jìn)行有效整合，實現(xiàn)將企業(yè)所涉及消費(fèi)者的各領(lǐng)域提供完美集成，使企業(yè)可以低成本、高效率地滿足客戶的個性化需求，與客戶建立起一對一的營銷模式，從而讓企業(yè)最大程度地提高客戶滿意度和忠誠度。既可保有客戶，也可發(fā)展新的客戶。 客戶關(guān)系的管理主要通過管理系統(tǒng)軟件來實現(xiàn)的。

二、客戶管理的功能實現(xiàn)

（1）實施目標(biāo)：客戶關(guān)系管理的實施使企業(yè)更加看清市場和客戶。過去，企業(yè)把發(fā)展新客戶作為擴(kuò)大市場的關(guān)鍵。而現(xiàn)在，企業(yè)不但要注重新客戶的發(fā)展，更要注重對原有客戶的保有。通過對客戶消費(fèi)習(xí)慣的全面掌握和分析，才能不斷深化對客戶需求的認(rèn)識，才能更有針對地的開發(fā)出適合客戶需求的產(chǎn)品，達(dá)到提高銷售額度、增加利潤率及提高客戶滿意度等目標(biāo)。

（2）實施手段：如何能及時、準(zhǔn)確地捕捉到客戶的詳細(xì)信息呢？只有安裝和使用客戶關(guān)系管理系統(tǒng)CRM，才能準(zhǔn)確地了解客戶需求及客戶消費(fèi)信息。只有掌握這些信息才能深入地分析客戶需求，開發(fā)出適合客戶的產(chǎn)品。

（3）實施步驟：客戶關(guān)系管理系統(tǒng)CRM重要實施環(huán)節(jié)是對數(shù)據(jù)的分析和有效處理。CRM項目一共可分為三步實施：

第一步：系統(tǒng)的應(yīng)用業(yè)務(wù)集成

首先需要搭建一個平臺，將以往獨(dú)立運(yùn)營的各個系統(tǒng)進(jìn)行整合。如企業(yè)使用的銷售管理系統(tǒng)、市場管理系統(tǒng)和售后服務(wù)系統(tǒng)等各個管理系統(tǒng)模塊。通過對多渠道的數(shù)據(jù)來源進(jìn)行統(tǒng)一管理，才能實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的集合與共享。這一環(huán)節(jié)的實現(xiàn)，是為系統(tǒng)分析提供重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，是代表目前客戶真實發(fā)生的業(yè)務(wù)狀況，只有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)真實，才能使分析的結(jié)果更貼近客戶實際需求。

第二步：系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析

通過建立一個平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)的集中采集后，就需要針對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、處理與分析。通過采用OLAP（Online Analysis Processing）等方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，分析之后生成需要的各種報告；也可通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫（Business Information Warehouse）等的處理手段，對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的加工和數(shù)據(jù)挖掘，以此來分析各數(shù)據(jù)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，建立起關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行模擬和預(yù)測。得到這一步的結(jié)果是至關(guān)重要的，它不單單可以反映出業(yè)務(wù)目前的實際狀況，同時也可對業(yè)務(wù)的未來發(fā)展計劃的調(diào)整起到方向性指導(dǎo)作用。

第三步：系統(tǒng)的決策執(zhí)行

通過平臺的數(shù)據(jù)采集和使用相關(guān)手段對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘以后，針對呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析和提供的可預(yù)見性的分析報告，企業(yè)的管理者要對現(xiàn)有的業(yè)務(wù)過程中所存在的問題進(jìn)行總結(jié)和更正。并且根據(jù)分析報告對于出現(xiàn)方向性錯誤的問題進(jìn)行及時的糾正和業(yè)務(wù)計劃的調(diào)整。并且針對分析報告，調(diào)整企業(yè)發(fā)展方向和企業(yè)的營銷策論等，來增強(qiáng)與客戶之間的聯(lián)系，生產(chǎn)更適合客戶使用的產(chǎn)品，才能使企業(yè)進(jìn)入良性的循環(huán)，使業(yè)務(wù)運(yùn)作更適應(yīng)市場需求。

三、客戶關(guān)系管理重要作用

（一）提高客戶忠誠度

許多企業(yè)想通過促銷、贈券、返利等“賄賂”客戶，想得到顧客對企業(yè)的忠誠，但是往往事與愿違。當(dāng)今的顧客需要的是企業(yè)的關(guān)注和個性化需求的滿足，企業(yè)如果能及時了解客戶需求及購物習(xí)慣等信息，并且能提供超乎客戶期望的可靠服務(wù)，那將大大增強(qiáng)客戶的信任，才能實現(xiàn)客戶的長期價值和客戶的忠誠。從市場營銷學(xué)的角度來說，企業(yè)培育忠誠顧客是要樹立“客戶至上”的意識，通過與客戶建立起一種長久的、穩(wěn)固的合作、關(guān)注、互惠互利的關(guān)系，使各方利益得到滿足， 顧客才能成為企業(yè)的忠誠顧客。

（二）建立商業(yè)壁壘

對于企業(yè)來說，滿意并不是客戶關(guān)系管理的根本目的，客戶的忠誠才是最重要的。那么如何建立起有效的商業(yè)壁壘，使對手不易模仿？只有對顧客的資料詳細(xì)掌握，并制定相關(guān)策略服務(wù)，才能真正實現(xiàn)商業(yè)壁壘，才能增加其他企業(yè)挖走客戶的難度。只要通過客戶關(guān)系管理系統(tǒng)CRM充分有效地為客戶提供個性化的服務(wù)，顧客的忠誠度才能大大提高。

（三）創(chuàng)造雙贏效果

由于良好的客戶關(guān)系管理對客戶與企業(yè)都是有利的，是一種雙贏的策略。對客戶來說，客戶關(guān)系管理的建立能夠為其提供更好的服務(wù)、更適合的產(chǎn)品；而對于企業(yè)來說通過客戶關(guān)系管理可以隨時了解顧客的構(gòu)成、需求變化等信息，并靈活地做出回應(yīng)。

（四）降低營銷成本

銷售數(shù)據(jù)分析報告范文第4篇

關(guān)鍵詞：企業(yè)集團(tuán)；經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析；實際操作

一、企業(yè)集團(tuán)建立經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析體系的意義

經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析是指運(yùn)用經(jīng)濟(jì)的、財務(wù)的分析方法對企業(yè)的經(jīng)營狀況進(jìn)行分析，以便于企業(yè)集團(tuán)及時掌握和評價各子公司在各時期的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況，是保障出資人資產(chǎn)安全的有效的監(jiān)督和管理手段。

深入分析經(jīng)濟(jì)運(yùn)行態(tài)勢，準(zhǔn)確把握經(jīng)濟(jì)運(yùn)行特點(diǎn)，及時發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中存在的傾向性、苗頭性問題，科學(xué)判斷經(jīng)濟(jì)發(fā)展走勢，是企業(yè)集團(tuán)科學(xué)決策、加強(qiáng)宏觀管理，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提和基礎(chǔ)，是各子公司提高市場經(jīng)濟(jì)駕馭能力的基本功。對于促進(jìn)產(chǎn)業(yè)快速健康發(fā)展，順利實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)目標(biāo)，具有特別重要的意義

二、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報告的設(shè)計思路

經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報告以“一條主線，三個方面”為宗旨開展編制工作，即緊緊圍繞主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)和重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)項目發(fā)展這一主線，重點(diǎn)做好動態(tài)分析——準(zhǔn)確把握經(jīng)濟(jì)運(yùn)行動向與趨勢；業(yè)務(wù)管理——及時進(jìn)行業(yè)務(wù)發(fā)展導(dǎo)向；綜合協(xié)調(diào)——積極推動結(jié)構(gòu)調(diào)整，適時進(jìn)行綜合協(xié)調(diào)這三個方面工作。

經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報告由運(yùn)行監(jiān)測、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、匯總分析三個坐標(biāo)軸構(gòu)成，運(yùn)用現(xiàn)代科學(xué)經(jīng)濟(jì)理論和科學(xué)分析方法，形成一個三維立體的分析坐標(biāo)體系。其中，⑴運(yùn)行監(jiān)測是手段，通過對各子公司經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況的縱向監(jiān)測、對主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況的橫向比較的二維模式構(gòu)成監(jiān)測數(shù)據(jù)網(wǎng)，全面反映產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況；⑵數(shù)據(jù)統(tǒng)計是基石，通過搜集、整理經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、管理指標(biāo)等重點(diǎn)數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地量化反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢；⑶匯總分析是結(jié)論，根據(jù)獲得的詳實資料，進(jìn)行分析、比較和判斷，從反映情況、歸納分析、問題預(yù)警、措施建議四個層次逐步深入，為下一步工作的開展出具指導(dǎo)性意見和建議。

三、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報告的主要內(nèi)容

企業(yè)集團(tuán)根據(jù)財務(wù)報表和統(tǒng)計資料反映出的指標(biāo)狀況，從產(chǎn)品的合同、收入、支出、利潤、主營業(yè)務(wù)運(yùn)行情況、資產(chǎn)經(jīng)營狀況、人員情況、市場狀況及前景、競爭對手對本單位的影響、年度重點(diǎn)工作進(jìn)展情況等方面，運(yùn)用財務(wù)和統(tǒng)計的分析方法，對本單位在一定時期內(nèi)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況進(jìn)行綜合評價和分析，以揭示企業(yè)經(jīng)營活動的現(xiàn)狀、規(guī)律和發(fā)展趨勢。

1、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行總體情況

通過銷售收入、利潤、外貿(mào)收入等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，以及科技創(chuàng)新平臺建設(shè)、科技創(chuàng)新成果、新產(chǎn)品研發(fā)投入費(fèi)用等內(nèi)容，概括反映企業(yè)集團(tuán)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，有一個總體的認(rèn)識。包括：⑴生產(chǎn)經(jīng)營情況，重點(diǎn)運(yùn)用銷售收入、利潤、新簽訂合同額、外貿(mào)收入等效益指標(biāo)反映本年累計與去年同期的效益增減情況，對經(jīng)營情況、財務(wù)狀況、盈利業(yè)績給予客觀的概括和預(yù)測。⑵科技創(chuàng)新情況，運(yùn)用科技創(chuàng)新強(qiáng)度（即研發(fā)費(fèi)用占銷售收入比重）、新產(chǎn)品開發(fā)費(fèi)用、科技創(chuàng)新平臺數(shù)量、科技創(chuàng)新成果數(shù)量、新產(chǎn)品銷售額等重點(diǎn)管理指標(biāo)，闡明分析。

2、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行特點(diǎn)及原因

⑴主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)經(jīng)營情況。將本單位的主營業(yè)務(wù)歸入主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的相應(yīng)類別，通過銷售收入、利潤、應(yīng)收賬款、存貨、研發(fā)費(fèi)用、新簽訂合同額、外貿(mào)收入等數(shù)據(jù)，反映主導(dǎo)業(yè)務(wù)領(lǐng)域經(jīng)營情況。⑵經(jīng)濟(jì)運(yùn)行特點(diǎn)及原因。分析本單位主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢以及在總業(yè)務(wù)發(fā)展中所占的比重，對總體盈利或虧損做出因素分析，為產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向、結(jié)構(gòu)調(diào)整提供依據(jù)。

3、重點(diǎn)產(chǎn)品/項目進(jìn)展與市場開況

⑴重點(diǎn)產(chǎn)品/項目經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，對本單位主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中的重點(diǎn)產(chǎn)品/項目，通過本月新增銷售收入、環(huán)比增長率、新簽訂合同額以及市場占有率等數(shù)據(jù)，反映產(chǎn)品/項目的經(jīng)濟(jì)效益情況。⑵重點(diǎn)產(chǎn)品/項目市場開況，通過新合同簽訂/中標(biāo)、營銷渠道建設(shè)、產(chǎn)業(yè)合作推進(jìn)等市場開拓的重大事項，反映產(chǎn)品/項目的實施進(jìn)展情況。通過主要競爭對手、競爭優(yōu)劣勢等因素分析，說明重點(diǎn)產(chǎn)品/項目的市場開況。⑶重大固定資產(chǎn)投資情況，對主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中的重大固定資產(chǎn)投資項目，通過項目簡介，投資總額（包括自籌資金、國家撥款、銀行貸款），預(yù)期效益（產(chǎn)能、經(jīng)濟(jì)效益、社會效益）等三方面進(jìn)行說明。

4、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中存在的問題、原因及解決措施

根據(jù)大量數(shù)據(jù)所反映出來的指標(biāo)的升降、市場的大小、環(huán)境的變化等多方面情況，通過總結(jié)、歸納與分析，找出存在的問題，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵的因素和重要的原因，給出發(fā)展趨勢的判斷或提示，提出解決的措施建議。

四、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析體系的管理制度及保障

1、信息來源

各子公司每月搜集一次經(jīng)濟(jì)運(yùn)行材料，包括上月財務(wù)數(shù)據(jù)（財務(wù)標(biāo)準(zhǔn)報表）、產(chǎn)業(yè)實施情況，認(rèn)真編寫經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報告。企業(yè)集團(tuán)對各子公司的月度經(jīng)濟(jì)運(yùn)行材料進(jìn)行綜合、分析，并提出意見和建議，形成企業(yè)集團(tuán)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報告，報集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)。

2、工作要求

各子公司信息統(tǒng)計人員應(yīng)嚴(yán)格按照《中華人民共和國統(tǒng)計法實施細(xì)則》開展工作，對編制上報的統(tǒng)計報表資料的統(tǒng)一性、準(zhǔn)確性和及時性負(fù)責(zé)；所有對外提供的統(tǒng)計報表必須保持內(nèi)外口徑、前后報表數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。

3、日常評價與管理

企業(yè)集團(tuán)按月對各子公司上報的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析報告和各類報表的及時性、準(zhǔn)確性、完整性等方面進(jìn)行考核和評價。按季度進(jìn)行情況通報，對報送材料及時、內(nèi)容質(zhì)量好的單位進(jìn)行表揚(yáng)，對多次不能及時報送和材料內(nèi)容質(zhì)量差的單位提出警示。每半年召開一次經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析工作通報會，總結(jié)分析企業(yè)集團(tuán)當(dāng)期產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析體系執(zhí)行情況，研究存在的困難和問題，部署下一階段工作。

銷售數(shù)據(jù)分析報告范文第5篇

每臺電動汽車每小時可產(chǎn)生數(shù)十GB的數(shù)據(jù)。搭載在車身上的傳感器、車載系統(tǒng)、OBD接口、GPS定位等，都是獲取車輛數(shù)據(jù)的方式。

隨著國內(nèi)車輛保有量的不斷上升，汽車將會成為數(shù)據(jù)量名列前茅的行業(yè)，車企、服務(wù)公司、數(shù)據(jù)公司、維修零部件商，正在形成大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈。

數(shù)據(jù)孤島問題正在阻礙這個生態(tài)鏈進(jìn)一步的發(fā)展，由整車廠主導(dǎo)的制造和維修環(huán)節(jié)掌握了大量數(shù)據(jù)，但形成了一個閉環(huán)，無法變現(xiàn)和共享數(shù)據(jù)。售后市場雖已運(yùn)用檢測設(shè)備等各種方法試圖建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)庫，卻由于無法獲取海量數(shù)據(jù)，數(shù)字化程度還是很低。

大數(shù)據(jù)生意究竟是一張畫得很大的餅，還是下一個價值洼地？ 數(shù)據(jù)多，難采集

杭州的車主鄭先生打算把開了幾年的大眾高爾夫2012款1.6L自動舒適型賣掉，他在二手車電商平臺車置寶的網(wǎng)站上點(diǎn)擊“我要賣車”，填入汽車基本信息，車置寶為其分配一個專屬賣車顧問，根據(jù)其所在城市分派檢測人員上門服務(wù)。

核對了車輛信息之后，技術(shù)人員開始檢測車身問題，特別是維修情況、故障碼等影響估值的數(shù)據(jù)。

檢測數(shù)據(jù)由“車檢寶”移動端再上傳到后臺服務(wù)器，以檢測數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，形成報告，主要涵蓋車輛概況、損傷、配置、4S店維修保養(yǎng)記錄這幾方面信息，然后由系統(tǒng)生成1級-6級的車輛檢測評級。

最后，通過競拍中心，將車輛信息和數(shù)據(jù)報告推送到全國二手車零售端，進(jìn)行競價，價高者得。鄭先生最終成交價為9.71萬元，比市面上的車商收購價高出了約3個百分點(diǎn)。

“二手車市場太缺數(shù)據(jù)了?！避囍脤毬?lián)合創(chuàng)始人張煒告訴《財經(jīng)》記者，他指的是售后市場可用數(shù)據(jù)太少。

二手車一車一況，準(zhǔn)確獲取車輛數(shù)據(jù)很困難，每一輛車，都必須進(jìn)行人工檢測才能定價。由于數(shù)據(jù)碎片化，標(biāo)準(zhǔn)也不統(tǒng)一，二手車估值還是以經(jīng)驗為主，價格區(qū)間浮動較大。車置寶線下檢測團(tuán)隊有400多人，每日人均客單量至少10起。

車置寶這種類似于招拍掛的形式，正是找準(zhǔn)了二手車無法精準(zhǔn)估值的痛點(diǎn)。

目前汽車市場的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀是：海量信息分散在各個數(shù)據(jù)孤島上，龐大的數(shù)據(jù)量無法互相連接成為推動汽車全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展的基石。

任何一個駕駛行為都會產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)量，車主每踩下一次油門，每去一次4S店維修，每行駛過一個紅綠燈，哪怕只是把車安靜地停在路邊，你的車況和駕駛行為都會被記錄下來，進(jìn)行存儲，繼而通過大數(shù)據(jù)分析，提煉有價值的車況信息以及駕駛行為分析。車輛本身是數(shù)據(jù)集中產(chǎn)生的地方，又是數(shù)據(jù)的使用者。

除了車況信息，人車交互產(chǎn)生的駕駛行為數(shù)據(jù)量也極大，由這些數(shù)據(jù)驅(qū)動的車聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛技術(shù)是車企瞄準(zhǔn)的下一個藍(lán)海。 早在2D03年為防止汽車制造端對配件和維修市場的壟斷美國政府就已規(guī)定須開放車輛診斷、維修所必需的技術(shù)信息。

汽車全產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)菙?shù)據(jù)的生產(chǎn)端，如主機(jī)廠、4S店、快修店等，又成為數(shù)據(jù)的受益者。

車輛從生產(chǎn)初期、交易、維修、老化，整個生命周期中，信息在交易行為中不斷迭代，大數(shù)據(jù)都在高速運(yùn)轉(zhuǎn)著。

生產(chǎn)初期，車輛的原始數(shù)據(jù)是建立數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)，但是原車在經(jīng)過各種環(huán)節(jié)最終到達(dá)零售端的過程中，配置已有修改。力洋軟件科技有限公司開發(fā)的汽車VIN碼識別技術(shù)及車型庫，就是基于實車數(shù)據(jù)，結(jié)合人力校驗整理，而形成的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫有了，生意就好做了。

力洋數(shù)據(jù)創(chuàng)始人馬程告訴《財經(jīng)》記者，公司用13萬條汽車配置信息數(shù)據(jù)、價格數(shù)據(jù)和技術(shù)參數(shù)數(shù)據(jù)，千萬條原廠配件信息和售后品牌件信息，連接了340家用戶，進(jìn)而打通了二手車產(chǎn)業(yè)鏈上下游，包括：二手車電商、維修配件商甚至主機(jī)廠。

在汽車行業(yè)數(shù)字化程度較低的情況下，如能掌握數(shù)據(jù)，統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，那自然就掌握了話語權(quán)。

在數(shù)據(jù)量這塊大蛋糕面前，各方力量拉鋸。

車管所、主機(jī)廠、維修商、電商平臺，各自掌握著數(shù)據(jù)，但又徘徊在信息的孤島上。近期國家八部委出臺法規(guī)，要求公開車輛維修技術(shù)信息，以政策導(dǎo)向來推動碎片化的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀。

反觀美國，早在2003年，為防止汽車制造端對配件和維修市場的壟斷，美國政府就已規(guī)定須開放車輛診斷、維修所必需的技術(shù)信息。

孤立的數(shù)據(jù)平添了汽車后市場的運(yùn)營阻力。

馬程從2008年開始創(chuàng)業(yè)，前三年，公司不超過十個人只做一件事，每天跑二手車市場、4S店，采集數(shù)據(jù)?！跋葎e提大數(shù)據(jù)，這個行業(yè)連基礎(chǔ)數(shù)據(jù)都沒完全建立好?！瘪R程告訴《財經(jīng)》記者。

張煒表示，整個產(chǎn)業(yè)鏈中，整車廠擁有較大的數(shù)據(jù)量，通過品牌專營4S店，掌握維修信息，并形成專有零部件的市場壟斷，又通過零售端掌握銷售數(shù)據(jù)，目前這些信息都停留在車企內(nèi)部。而電商平臺只能通過與OBD廠家合作，OBD即車載自動診斷系統(tǒng)，包括發(fā)動機(jī)、控制系統(tǒng)檢測等，讀取部分主機(jī)廠愿意公開的數(shù)據(jù)。

連接信息孤島，共享車輛維修數(shù)據(jù)只是開始。

SAP大中華區(qū)副總裁彭俊松博士向《財經(jīng)》記者直言，限于碎片化的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，國內(nèi)大數(shù)據(jù)具體應(yīng)用，目前仍處于初級階段。

汽車產(chǎn)業(yè)數(shù)字化程度太低，主機(jī)廠的信息化建設(shè)仍然滯后，從生產(chǎn)端到銷售端，IT業(yè)務(wù)系統(tǒng)就先需要整合。 變現(xiàn)渠道少

大數(shù)據(jù)的核心在于預(yù)測，預(yù)測性保養(yǎng)或維修是其一。力洋數(shù)據(jù)根據(jù)車輛的使用情況，形成市場調(diào)研報告，包括：車輛問題報告、預(yù)測性維護(hù)、分析報告、售后配件市場覆蓋率報告等，反饋給客戶，電商平臺、主機(jī)廠和零部件商都在其中。

用到數(shù)據(jù)分析的場景很多，比如：根據(jù)車輛的運(yùn)行情況，預(yù)測保養(yǎng)需求。又或是，對零部件進(jìn)行失效監(jiān)控和預(yù)測分析，廠商可以調(diào)度配件，提前備貨，并給出預(yù)防性維護(hù)建議，以避免保修費(fèi)用和潛在的召回風(fēng)險。力洋數(shù)據(jù)還統(tǒng)計了歷年新車數(shù)量，對主機(jī)廠進(jìn)行上市車型分析、銷售分析。

數(shù)據(jù)分析的市場前景吸引了眾多公司。

SAP推出的SAP HANA平臺，就是大數(shù)據(jù)的分析平臺。獲取了車輛傳感器數(shù)據(jù)以后，通過后臺對大數(shù)據(jù)的分析計算，可改進(jìn)汽車前端的制造質(zhì)量，包括對車況數(shù)據(jù)的分析，找出產(chǎn)品質(zhì)量問題和背后的原因，反饋給主機(jī)廠。在新車開始量產(chǎn)前得到快速發(fā)現(xiàn)和消除，也降低今后進(jìn)行產(chǎn)品召回的風(fēng)險。

IBM則通過大量原型車試駕的數(shù)據(jù)和維修商報告獲得數(shù)據(jù)。經(jīng)過系統(tǒng)分析，對于重復(fù)出現(xiàn)的問題，出具數(shù)據(jù)分析的解決方案。目前已有數(shù)百個分析應(yīng)用程序，為企業(yè)提供解決方案。2015年，IBM在商業(yè)分析和大數(shù)據(jù)方面的營收為200億美元。

本田在一級方程式比賽中，采用的就是IBM的解決方案，將包括溫度、壓力和動力水平的車輛數(shù)據(jù)直接分享到云中，從而快速高效地查看剩余燃油量，并且預(yù)估機(jī)械問題出現(xiàn)的可能性。分析快速行駛的車輛和車手?jǐn)?shù)據(jù)，實時調(diào)整比賽策略，包括補(bǔ)充燃油的方式，這些都是比賽需要的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

精準(zhǔn)營銷是其二。精準(zhǔn)營銷的大數(shù)據(jù)來源主要為車企自有的數(shù)據(jù)，比如官網(wǎng)信息、投放的廣告等，其次是媒體和第三方提供的數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)的廣告營銷耗費(fèi)了車企每年幾十億元的費(fèi)用，而基于大數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)營銷對特定人群定向投放，收獲了比傳統(tǒng)方式多3倍以上的覆蓋率。

通過大數(shù)據(jù)分析，可以準(zhǔn)確把握每個客戶的需求和購買預(yù)期，推送給客戶是一方面，同時客戶的購買行為也可以反饋給主機(jī)廠，幫助其更好理解客戶。車企早已意識到了精準(zhǔn)營銷的重要性，比亞迪就專門成立了數(shù)字化營銷部門，通過新型營銷的探索，線上引導(dǎo)線下，這一方式占了將近50%的成交率。

車企的大數(shù)據(jù)邏輯在于個性化營銷和提高轉(zhuǎn)換率，使用大數(shù)據(jù)分析建立詳細(xì)的客戶檔案，以觸及很多潛在客戶。車企希望了解目標(biāo)客戶的精準(zhǔn)圖像，知曉哪個環(huán)節(jié)會提高客戶訂單，再進(jìn)行定向營銷。

預(yù)測與精準(zhǔn)營銷是目前為數(shù)不多已經(jīng)實現(xiàn)的大數(shù)據(jù)商業(yè)模式。

然而，在大數(shù)據(jù)已經(jīng)如火如荼地被討論了好多年后，許多困境還是沒有得到解決。比如車險的大數(shù)據(jù)運(yùn)用。

人保車險部門相關(guān)人士告訴《財經(jīng)》記者，首先是樣本太小，形不成大數(shù)據(jù);其次，消費(fèi)者認(rèn)可度很低，如果基于駕駛行為得出車主事故風(fēng)險較大，他多半不可能接受定制的高費(fèi)率保險套餐。數(shù)據(jù)和商業(yè)模式的對接目前還是有很大距離。 未來愿景

停在車庫的汽車，可以啟動自動駕駛模式，開到加油站，加完油之后再自行倒車入庫。這個類似科幻小說的情節(jié)或許能在未來實現(xiàn)，得益于大數(shù)據(jù)分析運(yùn)算能力的發(fā)展。

這一場景是以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)和無人駕駛技術(shù)的結(jié)合，其中大數(shù)據(jù)的采集是自動駕駛發(fā)展的關(guān)鍵。

沃爾沃汽車集團(tuán)研發(fā)高級副總裁彼得?默滕斯（Peter Mertens）在接受《財經(jīng)》記者采訪時表示，為了推進(jìn)自動駕駛，整車廠需要通過傳感器采集各種各樣的數(shù)據(jù)，比如駕駛行為方式的數(shù)據(jù)，人車交互的數(shù)據(jù)、以及環(huán)境的數(shù)據(jù)，包括氣象數(shù)據(jù)、地圖數(shù)據(jù)等。經(jīng)過不斷驗證迭代，了解到在特定的氣象情況或道路交通狀況下，汽車表現(xiàn)的實時數(shù)據(jù)之后，無人駕駛技術(shù)才能趨于成熟。

一旦打通了人與人、人與車、人與環(huán)境之間的大數(shù)據(jù)之后，數(shù)據(jù)的變現(xiàn)能力驚人。

福特聯(lián)手IBM，在美國推出了動態(tài)班車項目。如果班車發(fā)生故障，可以通過IBM云端和分析技術(shù)在后臺進(jìn)行分析，重新調(diào)配車輛任務(wù)。此智能移動平臺還在特定區(qū)域搜集停車地點(diǎn)的車輛出入數(shù)據(jù)，從而預(yù)測可用停車位信息，或在交通堵塞時及時提供高效出行建議。還有平時出行使用的地圖導(dǎo)航，也是基于大數(shù)據(jù)的計算才能找到最便宜或距離最短的出行路線。

數(shù)據(jù)孤島開始慢慢轉(zhuǎn)變。

IBM大中華區(qū)全球企業(yè)咨詢服務(wù)部汽車行業(yè)總經(jīng)理王濤告訴《財經(jīng)》記者，整車廠已經(jīng)逐步形成了以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的新興業(yè)務(wù)模式，大多與認(rèn)知計算、大數(shù)據(jù)、移動等新技術(shù)休戚相關(guān)。

共享出行大熱的當(dāng)口，模糊了信息的邊界，整車廠看到了數(shù)據(jù)共享對于服務(wù)客戶的利處，也倒逼著車企開始分享數(shù)據(jù)。

豐田與微軟近期成立了一家名為“Toyota Connected”的數(shù)據(jù)公司，主要致力于搜集和分析車況、位置信息等大數(shù)據(jù)，并將其應(yīng)用于新商品和新服務(wù)的研發(fā)工作之中。目前信息的用途主要是防止交通事故、改善駕駛習(xí)慣、改良和開發(fā)新車型、將數(shù)據(jù)產(chǎn)品出售給保險公司、地圖公司等相關(guān)行業(yè)和領(lǐng)域的企業(yè)等。

互聯(lián)網(wǎng)公司技術(shù)性強(qiáng)，地圖道路方面的數(shù)據(jù)量多。通過合作，豐田的野心不只在做智能駕駛，甚至要插一腳打造智慧城市。

封閉的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀開始改變，豐田邁出了第一步，和互聯(lián)網(wǎng)公司共享客戶數(shù)據(jù)，聯(lián)手做起了大數(shù)據(jù)生意。