大數據需求匹配

『壹』 大數據報告裡面有個產品匹配是什麼意思

個人大數據的意思是指隨著信息化時代的大穗到來，個人的大部分行為已豎仿嘩經轉化為數據記錄，這些數據記錄經過各部門或者企業的整理，形成個人的大數據，用於判斷你的下一步行為意向或者作為金融機構的風控參照。
所以要搞明白自己的大數據記錄，保護好自己的信用記錄，不要破壞個人大數據。那麼余行個人大數據具體是說：個人風險綜合查詢違法犯罪記錄：刑事、行政拘留信貸逾期記錄電商授權數據實名認證數據；運營商授權報告異常通話；身份證實名信息查詢實名校驗；平台風險查詢平台借貸記錄；手機號碼定位信息定位功能開通；個人資產報告房產：車牌號；車貸模塊行駛證：車主信息；信貸模塊個人風險評分系統；各種app應用，瀏覽器的分析，現在市場上的app大多會對注冊者個人或者使用的設備(不限於手機)進行全部的數據記錄，你的日常使用其實就是數據的產生和積累。

『貳』 大數據技術在物流中的應用

1、大數據在物流決策中的應用

在物流決策中，大數據技術應用涉及到競爭環境的分析與決策、物流供給與需求匹配、物流資源優化與配置等。

在競爭環境分析中，為了達到利益的大化，需要與合適的物流或電商等企業合作，對競爭對手進行全面的分析，預測其行為和動向，從而了解在某個區域或是在某個特殊時期，應該選擇的合作夥伴。

物流的供給與需求匹配方面，需要分析特定時期、特定區域的物流供給與需求情況，從而進行合理的配送管理。供需情況也需要採用大數據技術，從大量的半結構化網路數據，或企業已有的結構化數據，即二維表類型的數據中獲得。

物流資源的配置與優化方面，主要涉及到運輸資源、存儲資源等。物流市場有很強的動態性和隨機性，需要實時分析市場變化情況，從海量的數據中提取當前的物流需求信息，同時對已配置和將要配置的資源進行優化，從而實現對物流資源的合理利用。

2、大數據在物流企業行政管理中的應用

在企業行政管理中也同樣可以應用大數據相關技術。例如，在人力資源方面，在招聘人才時，需要選擇合適的人才，對人才進行個性分析、行為分析、崗位匹配度分析;對在職人員同樣也需要進行忠誠度、工作滿意度等分析。

3、大數據在物流客戶管理中的應用

大數據在物流客戶管理中的應用主要表現在客戶對物流服務的滿意度分析、老客戶的忠誠度分析、客戶的需求分析、潛在客戶分析、客戶的評價與反饋分析等方面。

4、大數據在物流智能預警中的應用

物流業務具有突發性、隨機性、不均衡性等特點，通過大數據分析，可以有效了解消費者偏好，預判消費者的消費可能，提前做好貨品調配，合理規劃物流路線方案等，從而提高物流高峰期間物流的運送效率。

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『叄』 大數據對物流行業有什麼影響

1、提高物流行業的智能化

物流行業可以看出，是一個程序化很強的行業，而大數據則是一種嚴謹的數據分析技術。兩者相結合之下，通過對物流數據的跟蹤分析，大數據應用可以根據情況為物流企業做出智能化的決策和建議。在物流行業的決策中，大數據還可能會涉及競爭環境分析、物流供給與需求匹配、物流資源優化與配置等的決策分析，這種情況下大數據也能夠很好的應對。

2、能夠促進行業的發展

現在的物流行業，整體上的運輸、倉儲和搬運等都是通過人為來控制和完成的，在效率上都較為落後。而大數據技術能夠在整體上完成對物流行業全過程的迭代整理。而且在行業競爭環境的分析中，為了達到品牌利益的最大化，需要對競爭對手進行全面的分析，預測其行為和動向，從而來尋找自己品牌在行業中的不足和需要改進的地方。這種方式下，大數據能夠很快的完成對行業的促進作用，加速行業的發展。

3、提高用戶的體驗感

物流行業在最後，是需要把產品送到用戶的手中的，而在大數據黑科技的加持下，相較於以前低效率的人工配送，大數據技術可以為用戶提供更好的物流體驗，進一步鞏固和用戶之間的關系，增加用戶的粘性。

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『肆』 上市後首份年報出爐，黃韜「五步」詳解麗人麗妝背後的商業邏輯

文丨尹應娥

3月17日晚間，國內領先的化妝品網路零售服務商麗人麗妝，迎來了一個重要時刻，其上市之後的首份年報在股民的滿懷期待中如約而至。

年報顯示，麗人麗妝2020年全年實現營業收入46.00億元，同比增長18.72%；歸母凈利潤3.39億元，同比增長18.70%；扣非歸母凈利潤3.09億元，同比增長41.72%。

3月18日，麗人麗妝開盤跳空高開3%，盤中一度沖擊漲停，收盤於29.40元，漲6.72%，市值達118億元。

針對上市後的首份財報，3月18日上午10點，麗人麗妝專門舉行了2020年財報專場沙龍會。麗人麗妝董事長、總經理黃韜攜公司6位高管團隊，向媒體詳細解析了財報背後麗人麗妝的商業邏輯。

以「效率」為生命，方能行穩致遠

在流行「沒有中間商賺差價」、國際美妝巨頭不斷收回品牌自營電商渠道的今天，不斷有人在問，代運營商真正的價值在哪？

作為一家以「買斷式」運營模式為主的電商代運營商，「效率」在某種程度來上就意味著「生命」。

「對於流通環節來說，品牌電商渠道無論是自營還是代運營，真正的核心目的都是要讓品牌的增速超越大盤。」黃韜在分享會上舉例道， 去年天貓雙十一，雅詩蘭黛、蘭蔻是50%左右的增長，而麗人麗妝旗下後和雪花秀是100%的增長。 而雪花秀和後最終花費的 營銷費比 是雅詩蘭黛、蘭蔻的一半。 「用一半的營銷費比做到比別人多一倍的增速，這充分體現出了中間環節的意義和價值。」

黃韜還舉例道，不少品牌收回自營之後，增速反而逐年下降甚至是出現負增長。

因此，麗人麗妝就是要在零售效率上面做文章。用黃韜的話總結就是，「通過我們的系統不斷地累積效率，讓合作的品牌超越行業的平均增速，跑贏大盤，甚至超越大盤一倍左右的增速，這是麗人麗妝公司一直在思考的事情。」

另外，對於不同於「買斷模式」的「傭金模式」，黃韜認為，傭金模式盡管具備自身的優勢，但傭金模式在與品牌溝通確認方案的過程中，溝通效率要比買斷式低出很多。這也是為何麗人麗妝堅持買斷式經銷模式的原因之一。在他看來， 傭金模式對改善整個流通環節的效率不能帶來真正的價值。

效率是生命，穩健是目標。視效率為生命，麗人麗妝才能在十餘年的發展中行穩致遠，才能源源不譽此斷地吸引一批又一批品牌，創造持續穩定的營收和利潤增速。

黃韜表示，麗人麗妝並不會刻意通過增加很多品牌的方式去追求GMV,而是堅持繼續發揮營銷優勢，保持穩定增長。「虛胖沒有用」。

在談及希望麗人麗妝會成為一家什麼樣的上市公司時，黃韜的回答是，「我希望公司未來是能夠做到收入、利潤穩健增長，不靠各種重組概念炒作和提升公司股價，能分紅就盡量給大家分紅，這就是我最樸素的一個想法。」

自主大數據建模和營銷優勢 構建公司「護城河」

如果說效率是麗人麗妝的生命，那麼，強大的自主大數據建模能力和營銷成本的控制能力，更是為麗人麗妝構建起了一道銅牆鐵壁式的「護城河」。

擁有清華大學大數據和人工智慧專業背景的黃慶畝迅韜，從公司創立之初，就嘗試用大數據建模對消費者需求進行精準畫像。「大數據與消費者需求匹配效率越高，流量成本就會越低，營銷費比也越低，進而給到消費者更多的實惠，品牌和代運營公司也能夠賺到相應較好的利潤，這就是麗人麗妝的運營模型。」

如今，麗人麗妝已具備領先的IT 系統和精細化管理，有效提升了供應鏈價值及運營效率。公司自行研發了業界領先的 OMS(訂單管理系統)、IMS(庫存管理系統)，能夠實現訂單快速拉取及處理，同時，通過 IT 後台系統，公司所有采購、銷售、庫存及物流數據均能夠得到完整記錄，並准確追蹤定位全業務鏈的各個操作環節，實現各環節數據的無縫銜接。

同時，麗人麗妝還具備出色的數據分析能力，以數據分析為品牌運營賦能。公司通過與大量化妝品品牌的合作經驗，積累和沉澱了龐大而有效的用戶消費數據，並自行研發了BI 商業智能分析系統、大數據存儲處理系統和 CRM 客戶忠實度管理系統；憑借強大的信息系統和耐游數據挖掘分析能力，為品牌運營提供數據支持及策略建議，為建立品牌的消費者數據、資產管理體系，提升品牌價值提供有力的支持。

這些優勢也為麗人麗妝在庫存測算、消費趨勢預測、消費人群畫像、廣告投放等各個方面，帶來了眾多實實在在的效益。據麗人麗妝大數據分析，2021年，卸妝、防脫、男士等品類將迎來爆發，為此，麗人麗妝也在這些品類上提前做了充足的准備。

再例如，疫情以來，麗人麗妝迅速預測推算出2020年化妝品在各個品類和價位段的變化，並迅速做出調整，修改生產計劃，從而保證了公司2020年的業績。

得益於大數據帶來的實際成效，麗人麗妝還保持了極高的人效。據黃韜介紹，麗人麗妝近幾年營收增長的同時，員工人數一直保持在1000名左右。數據顯示，麗人麗妝2017-2019年的人均銷售收入在279萬元、339萬元、440萬元，遠高於同類型公司。

不僅如此，強大的大數據建模能力，也為麗人麗妝在控制銷售成本、營銷費比各項指標上起到了關鍵性作用。

年報顯示，在營收高速增長的同時，麗人麗妝的銷售成本逐年下降。2020年，公司期間費用率同比下降2.73個百分點至24.52%。另外，麗人麗妝在營銷費比的控制上也呈現逐年下降的趨勢，銷售費用率下降2.66個百分點至22.14%；廣告費用率下降1.29個百分點至7.64%。麗人麗妝希望未來能把營銷費比盡最大努力壓縮在15個點以內。

要知道，在人口紅利消失，流量紅利白熱化競爭的階段，唯有依據大數據精打細算控制好營銷費比，才能做好成本控制，走得更穩更遠。

掌握選品主動權，方顯英雄本色

2018年，麗人麗妝運營的歐萊雅旗下多個品牌被收回，丟失了20多億元的生意對任何一家代運營商來說，都是致命一擊。但麗人麗妝並沒有因此大受影響，出現斷崖式下滑情況。究竟是為什麼？

黃韜解密說，公司在預測每年每個品類、每個價位段需要哪些產品之後，就會去找相應的商品匹配相關的預測趨勢。因此，只要公司繼續維持豐富和全面，在護膚、彩妝、洗護等每個價位段、每個功能區間的產品時，減少任何個別品牌，都不至於對公司的營收和利潤產生巨大的影響。比如，在這之前，麗人麗妝少了歐萊雅的染發劑，就會把施華蔻的染發劑賣多一點，少了歐萊雅的潔面，就會把芙麗芳絲的潔面賣多一點，少了蘭蔻就多賣奧倫納素。

因此，麗人麗妝在選品上，不會因為公司和品牌名氣進行取捨，只會考慮公司自身對於全品類和價位段的整體布局。黃韜表示，這也源於麗人麗妝對於公司整體營銷能力的極度自信。

當被問及自有品牌的布局時，黃韜認為邏輯其實是一樣的。「麗人麗妝只關心如何找到更好的商品給到消費者，至於這個品牌是不是全新的品牌，是不是大集團推出的品牌，是不是新國貨，公司不care，因為麗人麗妝的 核心能力是效率匹配和營銷費比的控制 。一般而言，如果我們預測的需求在我們已代理的品牌結構里達不到相應的匹配，那麼，我們就會自己去生產。」據悉，疫情期間，麗人麗妝生產的抑菌類護手霜美壹堂便是這樣誕生的。

如今，麗人麗妝已獲得了漢高、愛茉莉太平洋、韓國LG生活 健康 、日本佳麗寶、皮爾法伯等多家國際化妝品集團授權合作，手握雪花秀、奧倫納素、後、雅漾、施華蔻、馥綠德雅等超60個美妝品牌，且品類已擴充至服裝及母嬰領域。

聚焦天貓 現在還不是大力拓展其他渠道的好時機

年報顯示，麗人麗妝2020年的營收98%來自天貓。其中，天貓國內營業收入為43.52億元，同比增長17.12%；天貓國際營業收入為1.62億元，同比增長118.56%。並且，阿里巴巴（中國）網路技術有限公司因持有17.59%股權，是麗人麗妝第二大股東。

基於此，也有一些人質疑麗人麗妝過度依賴天貓平台，又或者質疑麗人麗妝受限於阿里而不能大力發展其他平台。

黃韜對此也做了回應。

黃韜認為，很多人對天貓有誤解，認為天貓流量成本越來越高了。但他不這么看。他認為，天貓是目前唯一個流量成本在下降的電商平台，麗人麗妝的實踐也證明了這一點。而這其中，黃韜特別強調，並不存在大家誤解的阿里「灌水」一說。他堅定地認為，如果一個品牌一旦陷入了負增長，更要注重建設天貓的生意才能渡過難關。

其次，黃韜認為，品牌要大規模推廣，最核心的還是要抓住天貓渠道。「天貓的廣告系統經過多年的發展，是最先進的廣告系統。天貓的人群畫像是最目前最先進的，其他的平台暫時還沒辦法做到。」

財報顯示，在麗人麗妝已運營的90家店鋪中，天貓國內有50家，天貓國際有12家，拼多多、抖音小店、Lazada&Shopee分別有1家、7家、8家，其他平台有12家。

麗人麗妝始終聚焦天貓，是沒拓展其他平台的能力嗎？對此，黃韜回答，麗人麗妝在其他很多平台也有一些實驗性店鋪，並不是麗人麗妝沒有能力去做別的平台，而是從目前的實踐情況來看，其他平台生意的投入產出比值達不到天貓的比值，盡管拓展其他平台，可能會使整體的GMV上去，但營銷費比將會逐年上升。黃韜認為，「現在還不是我們大力拓展其他渠道的好時機。」

8億庫存，是備貨正常所需

他進一步解釋道，化妝品行業的特殊性還在於，去年雙十一之後，貨已經基本賣光了，這時候備貨，就要一直備貨到今年三月份。再加上春節和不確定的疫情對物流的影響等因素，麗人麗妝在12底，就備好了今年第一季度的貨品。從周轉天數來看，麗人麗妝一直保持在90天左右。因此，麗人麗妝的庫存周轉很良性。

2021年，麗人麗妝給自己定的銷售目標很保守，力爭實現營收48億元、扣除非經常性損益後歸屬於母公司凈潤達3.77億元。

對於一家網路零售服務商而言，這個目標似乎過於保守，但對於長期主義者黃韜來說，麗人麗妝能夠走得更穩更遠，才是最重要的目標。

『伍』 成都大學用演算法為新生匹配室友，「大數據選房」是否能較好滿足新生需求

成都大學使用演算法為新生匹配室友，這種行為也從根本上解決了新生入住困難的問題，而且也給了新生自由選亂神擇室友的權利。所以，大數據選房勢必會成為主流，而對一些高校來說，通過相對的演算法，通過學生自主匹嘩仿虧配室友的行為，也能夠減少一些非必要的麻煩，同時有利於促進新生內部的溝通交流，促進新生和睦相處，極大地提高新生的幸福感，所以可以從一下幾個方面出發來看待問題。

3，大數據選房確實能夠滿足新生的需求，而且也能夠擺脫對傳統規定下宿舍分配的不公正的現象。

其實不得不說是對於大多數新生來說，在入學之後，換宿舍也成了燙手的問題。一部分學生在接觸的過程中認為自己的室友不適合一起居住，但是礙於情面無法合理的調控，通過自主選擇，為新生提供選擇匹配室友的權利，也從根本上杜絕類似現象，切實保護新生的權益和自由。

『陸』 大數據時代什麼最重要

隨著雲時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。 大數據的4個「V」，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別;第二，數據類型繁多。前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質
的不同。業界將其歸納為4個「V」——Volume，Variety，Value，Velocity。 物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式 著雲台
例子包括網路日誌，RFID，感測器網路，社會網路，社會數據(由於數據革命的社會)，互聯網文本和文件;互聯網搜索索引;呼叫詳細記錄，天文學，大氣科學，基因組學，生物地球化學，生物，和其他復雜和/或跨學科的科研，軍事偵察，醫療記錄;攝影檔案館視頻檔案;和大規模的電子商務。
大的數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
一些但不是所有的MPP的關系資料庫的PB的數據存儲和管理的能力。隱含的負載，監控，備份和優化大型數據表的使用在RDBMS的。
斯隆數字巡天收集在其最初的幾個星期，比在天文學的歷史，早在2000年的整個數據收集更多的數據。自那時以來，它已經積累了140兆兆 位元組的信息。這個望遠鏡的繼任者，大天氣巡天望遠鏡，將於2016年在網上和將獲得的數據，每5天沃爾瑪處理超過100萬客戶的交易每隔一小時，反過來進口量資料庫估計超過2.5 PB的是相當於167次，在美國國會圖書館的書籍 。
FACEBOOK處理400億張照片，從它的用戶群。解碼最初的人類基因組花了10年來處理時，現在可以在一個星期內實現。
「大數據」的影響，增加了對信息管理專家的需求，甲骨文，IBM，微軟和SAP花了超過15億美元的在軟體智能數據管理和分析的專業公司。這個行業自身價值超過1000億美元，增長近10%，每年兩次，這大概是作為一個整體的軟體業務的快速。 大數據已經出現，因為我們生活在一個社會中有更多的東西。有46億全球行動電話用戶有1億美元和20億人訪問互聯網。
基本上，人們比以往任何時候都與數據或信息交互。 1990年至2005年，全球超過1億人進入中產階級，這意味著越來越多的人，誰收益的這筆錢將成為反過來導致更多的識字信息的增長。思科公司預計，到2013年，在互聯網上流動的交通量將達到每年667艾位元組。
最早提出「大數據」時代已經到來的機構是全球知名咨詢公司麥肯錫。麥肯錫在研究報告中指出，數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素;而人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。
「麥肯錫的報告發布後，大數據迅速成為了計算機行業爭相傳誦的熱門概念，也引起了金融界的高度關注。」隨著互聯網技術的不斷發展，數據本身是資產，這一點在業界已經形成共識。「如果說雲計算為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，那麼如何盤活數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，則是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。」
事實上，全球互聯網巨頭都已意識到了「大數據」時代，數據的重要意義。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微軟(微博)在內的全球IT 巨頭紛紛通過收購「大數據」相關廠商來實現技術整合，亦可見其對「大數據」的重視。
「大數據」作為一個較新的概念，目前尚未直接以專有名詞被我國政府提出來給予政策支持。不過，在12月8日工信部發布的物聯網「十二五」規劃上，把信息處理技術作為4項關鍵技術創新工程之一被提出來，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數據的重要組成部分。而另外3項關鍵技術創新工程，包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術，也都與「大數據」密切相關。

『柒』 大數據技術在倉配管理中有哪些應用

目前隨著網路技術的不斷發展，大數據技術在各行各業都得到了充分的利用大數據技術，在倉配管理當中主要是可以利用數據了解倉儲管理的時間空間等進行有效的管理。

『捌』 如何提高物流大數據素養的方法與手段

做出全方位轎棗的分析。在現代物流決策中，大數據分析技術應用主要包括競爭環境分析、貨物供應和需求匹配、物流資源優化和分配，在競爭環境分析中，想要實現利潤的最大化，必須對競爭者做出全方位的分析，閉乎拆預測其情況和行動，以便了解某些特定地區或者頃岩在某些特定時間，需要選擇的夥伴。

『玖』 用大數據解決個性化出行需求

用大數據解決個性化出行需求
經常搭公共交通工具出行的人最擔心的就是遇到突發情況導致行程遇阻。搭乘滴滴巴士這樣的互聯網定製班車的用戶也會遇到這樣的狀況。而每當遇到這樣的狀況，駕駛員的反應處理和平台的快速調度，成為服務質量高低的關鍵。
突發狀況 滴滴巴士快速調度
北京下第一場雨夾雪時，滴滴巴士上庄——上地路線的一輛巴士在中途一段車輛最密集的路段，突發刮蹭事故。當值的巴士司機立即與滴滴總部聯系，請求調度應急車輛。很快，應急車輛就到達了事故地點，並將在寒風中等待的乘客安全送回家。後來第二天有乘客反應沒有等到救援車輛，自己打車回家了。司機當即與總部反應情況，徵得同意後，為打車自費回家的用戶報銷了打車費用。
類似的事情在沙河——上地線路的乘客也遇到過。同樣是雪後，滴滴巴士即將抵達沙河時，突燃「熄火」。當值司機李師傅首先聯系滴滴總部給予車輛支持，隨後趕往沙站一面安撫乘客情緒，一面與到站的滴滴巴士司機溝通，將等待的乘客送上車。由於雪後路滑，李師傅不停提醒上車的乘客小心腳下。
滴滴巴士能夠在突發事件時，快速做出反應，除了巴士司機們多年的經驗積累外，還有源自滴滴平台的大數據分析處理能力。
大數據解決個性化出行需求
有統計顯示，北京平均人口大概3000萬，私家車500萬台，計程車66000台，車和人的比大概是1：6，小汽車滲透率是15—18%，而在美國，這個數字是46.5%。北京這樣的特大型城市，不可能讓小汽車無限增長，但人們的出行需求卻是不斷增長的，要解決二者之間的矛盾，就需要藉助大數據與共享經濟。
滴滴巴士利用大數據解決出行難題主要體現在兩方面：車輛和用戶。滴滴巴士事業部總經理李錦飛介紹，滴滴巴士通過對滴滴快的平台上海量出行數據進行抓取和分析，針對現有公交主幹線的進行補充，解決公交系統無法滿足的上班族的出行需求。
李錦飛介紹，在車輛方面，滴滴巴士主要是與有經營資質的旅遊公司和有合法資質的租賃企業合作，結合線下閑置大巴資源進行數據匹配，搭建平台，完成用戶的找車需求。
而在用戶方面，滴滴巴士則通過微信公眾號收集用戶出行需求。當一個新線路的出行需求在3天內達到30人時，滴滴巴士就可以開通。「不只如此，每條線路的出發時間也都不是固定的，因為我們是通過以收集乘客需求為主要依據來制定每條線路和出發時間，同時還根據滴滴平台的出行大數據來進行設定。」李錦飛表示。
由於滴滴巴士用戶的出行需求高度集中，車輛又基本上全是社會閑置車輛資源，因此，在大數據分析下，可以靈活地進行路線規劃、站點設置、發車時間設置等車輛調度，滿足用戶的個性化出行需要。

『拾』 大數據匹配是什麼意思

通過大數據參數找到相同的參數。大數據匹配最廣泛地適用於婚戀網站，根據雙方的信息更精準的找到相互合適的的伴侶，也就是門當戶對。