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有机构预测，秀智医疗领域在应用数据分析后，人均GDP将提高200美元，国家在医疗卫生领域的支出将减少5%~9%，人类的平均寿命将增1年。综合来看，机推荐数据分析让循证决策更精准更高效。

那么，位优数据分析应用在医疗领域存在的问题又是什么呢?答案即为缺乏可以让数据实现交互性的操作。同时，秀智鉴于医疗健康行业的大环境和政府政策，导致数据的利用过程可能会比较缓慢。在医疗服务中，机推荐预估最有潜力的三个环节是：远程监测、导诊、个性化医疗。

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相比之下，机推荐制造业、公共领域和健康医疗影响就没那么深了。

所以在大数据商业探索的过程中，位优利益相关者们可能会从变化莫测的数据分析中迷失，不知所措。汽车自身成本+停车成本+充电费用+运维成本，秀智一辆用于分时租赁的新能源汽车面临的成本高昂，秀智有数据统计，目前分时租赁企业平均单车亏损在一天50元-120元。

无奈之下，机推荐他们只能跑到贴吧、微博、知乎发帖，并通过QQ和微信把大家聚集起来。尽管彼时友友用车的团队对“电动汽车分时租赁业务”有着很高期望值，位优但这个领域，位优目前的阶段来看，同样存在着很多痛点：1、自购车辆模式太重，资金压力大，新能源车残值低，目前市场上除了特斯拉，其余电动车品牌进入二手市场之后的残值都可以忽略为0;2、停车和运维成本高企，停车成本高是分时租赁企业面临的主要问题，尤其在一、二线城市核心地段，单车月租成本均上千元，而汽车的调度和充电问题，又让运维成本居高不下;3、自由取还车模式下，汽车停放将受到市政的严格管控，并且需要在调度上设置大量人力;而定点取还车的模式，如果车辆和网点数量不能做到足够的规模，用户动态需求的匹配效率也会大大限制;4、资质牌照稀缺、基础设施落后。

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