大数据，听着陌生，但与每个人都紧密相关。小到网上购物、的喜好，大到超市设定促销货品、航空公司开通新航线，高如保监会修订财险条款、央行调整存款准备金率都是基于大数据的精确或不精确的应用。

  在汽车行业，大数据同样不可或缺。每一款新车上市前，都需要有海量的用户调查以了解消费者喜好，需要有详细的市场研究以定位细分市场及价格的范围，还需要耗时数月、以百万公里计的实路测试以检验产品的质量、提前修正Bug

  有个关于未来披萨店的笑话，最近总有朋友在各种社会化媒体中分享。每次读了，我都有种后脊梁冒凉气的感觉。即使在炎炎夏日，亦无例外。

  有个人打电话去订披萨，报上会员卡后，店员不但知道他的手机号、家庭住址，还了解他的既往健康史、图书借阅史，更知道他的银行信用状况、现时地理位置。每读及此，我脑中就有各种英文缩写一通乱闪CIA、MI6、FSB、TheMossad、BND、DST这个听着瘆得慌的笑话，其实就是人人都在谈的“大数据”应用。今时今日，任何一个人都被海量数据所记录、分类、存档。不同的是，是否有去检索、使用甚至修订、删除。

  大数据，听着陌生，但与每个人都紧密相关。小到网上购物、的喜好，大到超市设定促销货品、航空公司开通新航线，高如保监会修订财险条款、央行调整存款准备金率都是基于大数据的精确或不精确的应用。

  在汽车行业，大数据同样不可或缺。每一款新车上市前，都需要有海量的用户调查以了解消费者喜好，需要有详细的市场研究以定位细分市场及价格的范围，还需要耗时数月、以百万公里计的实路测试以检验产品的质量、提前修正Bug

  或是由于公民关于个人隐私的保护，大数据的应用有点半遮半掩的意思。有个源自欧洲的汽车品牌，最近发布了一个基于大数据的车载互联服务系统。有经营摄影工作室的朋友跑去店里看车，听销售顾问介绍了远程解锁车门、远程启动车辆、碰撞自动求助、被盗车辆定位等先进功能后，彻底打消了买车的念头。

  朋友的质疑不无道理“车辆的行驶轨迹会累积记录40天，只要能登录后台管理页面的人，不都能知道我在哪儿？记录我的行驶轨迹，还不是为了收集实时交通流量和修正导航策略。我花钱买车、我提供数据，我还要交服务费。你说这合理吗？”这个车载互联系统的存在是不是合理，市场自会做出判断。但大数据的存在与有效已是事实无疑。

  一花一世界，一叶一菩提。即使只有点滴数据，只要认真整理、归纳，也能发现看似无由的逻辑、找到貌似无理的关联。二手车的数据亦如是。分析19个品牌、39款在用车的换车数据，不难发现关于品牌忠诚度、车身形式选择、购车预算等很多值得深思的细节。

  看似局促的数据，一样能定性地揭示新车销售的发展变化趋势。SUV、MPV是换车用户的首选车型，三厢轿车用户多会再次购买轿车，两厢掀背车用户换车则会另寻新欢。大众汽车、本田汽车用户的品牌忠诚度最高，奥迪A6L、梅赛德斯-奔驰E级的用户换车则倾向于选择另外的品牌。豪华车的用户换车，六成会再次购买豪华车、四成选择购买日系车，但少有人转向韩系车、欧系车；日系车用户换车，则会坚定地绕开美系车。

  我尝试将用户的“原有车型”作为代数式，替换用户的“换购车型”，以追寻用户的“最终选择”。归纳三次换车的资金支出不难发现，几乎每次换车，用户的购车预算均有10万元以上的增加。首次购车支出多集中于11万元至16万元区间，第一次换车支出集中于22万元至30万元区间，第二次购车支出慢慢的出现分级，既有三四十万元的别克GL8、奥迪A4，也有五六十万元的梅赛德斯-奔驰E级。第三次购车反差最大，低有20万元的Mazda8，高有百万的丰田MPV埃尔法、保时捷SUVCayenne。

  数据是客观的，数据也是残酷的。貌不惊人的换车数据每次升级的购车需求、每次选择的车辆品牌、每次增加的购车支出，难道不是另类的人生记录？