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Coyote：从客户流失分析到预测安全

公司规模

Large Corporate

地区

Europe

国家

France

产品

Coyote IoT-based devices
Coyote mobile applications
Dataiku

技术栈

IoT
Machine Learning
Predictive Analytics
Dataiku

实施规模

Enterprise-wide Deployment

影响指标

Customer Satisfaction
Productivity Improvements

技术

分析与建模 - 预测分析
分析与建模 - 机器学习

适用行业

汽车
电信

适用功能

物流运输
销售与市场营销

用例

预测性维护
交通监控
车载远程信息处理

服务

数据科学服务
系统集成

关于客户

Coyote 是欧洲领先的实时道路信息提供商。该公司使用基于物联网的设备和移动应用程序，使用户能够警告其他驾驶员在驾驶过程中检测到的交通危险和状况。通过其联网设备，Coyote 收集了有关其社区不同用途的大量数据，例如里程数、在路上花费的时间或社区成员发出的警报数量。该公司旨在利用物联网设备提高道路安全。

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挑战

Coyote 是欧洲领先的实时道路信息提供商，它使用基于物联网的设备和移动应用程序来警告驾驶员交通危险和状况。该公司收集了有关其社区不同用途的大量数据，例如里程数、在路上花费的时间或社区成员发出的警报数量。最初，Coyote 从预测分析开始，以提高客户保留率。然而，他们希望利用其庞大数据源的价值，并在其核心产品和服务的核心实施数据驱动战略。他们的目标是使用物联网设备来提高道路安全。

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解决方案

Coyote 使用 Dataiku 开发了一个项目，利用大量物联网数据来识别汽车道路上陡峭、潜在危险的转弯，并开发动态推荐限速模型以防止发生交通事故。机器学习模型有助于检测限速异常，并使 Coyote 能够估计显示限速的全局质量和可靠性。该项目涉及识别法国的所有 S 曲线并计算其角度，基于这些数据开发动态推荐限速模型，构建和发布危险道路曲线数据库，以及监控和服务优化。Dataiku 提供了端到端解决方案，用于连接数据、构建动态限速模型、特征工程、数据库部署、数据可视化和可视化 AutoML 以及模型监控和优化。

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运营影响

Coyote was able to develop a dynamic recommended speed limit model to prevent road accidents.
The machine learning model facilitated the detection of speed limit anomalies and enabled Coyote to estimate the global quality and reliability of the displayed speed limit.
Coyote was able to build and release a database of dangerous road curves.
Dataiku's centralized and elastic environment, collaboration features, and focus on operationalization have allowed Coyote to significantly reduce the time needed for feature engineering.

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数量效益

Coyote's marketing campaigns saw an 11% increase in efficiency thanks to increased knowledge of the actual uses of the service.
Coyote was able to successfully deploy and continuously optimize their predictive maintenance products and services for delivering quality driver assistance and improving road safety.

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