沈阳外地户口公积金集中封存后如何提取?

沈阳职工住房公积金账户集中封存满1年仍未重新就业，且本人及配偶无尚未偿清住房公积金贷款的，可持下列要件到缴存的管理部申请提取住房公积金。

提取要件：

①身份证（职工本人和代办人的身份证原件，代办人资格证明文件原件）；

②《沈阳市职工住房公积金集中封存证明》（2012年1月1日以后集中封存的职工无须提供）；

③己发放住房公积金联名卡的职工，应出具住房公积金联名卡。

提取额度：提取金额为职工住房公积金账户内的本息余额，同时注销该职工的住房公积金账户。

情感过去是一样的，但有些人最后会留在你的爱里。它们曾经出现过，成为你人生道路的一部分。人们会一个接一个地喜欢。但我不认为他们会一样。因为缘分，人总是被这样的人吸引，被这样的人迷失，然后又被别人吸引。摘自《玛格丽特公主和大卫的过去》。

我不觉得有什么伟大的理由或者感情的理由。也许今年的爱情运气不太好，但是如果爱上了，就不容易后悔了。只是有时候感觉怪怪的，你不主动找，但它还是会如期找上你。那么2018年将成为过去，这一年的爱恨情仇将告一段落，2019年将是一个新的起点。那么，到2019年，人们会有丰富的情感经历，他们的生活会真的幸福吗？

生肖虎在2019年会有一个非常完整的情感之旅。关键是由于太岁的搭配，尤其是单身男女属虎，因为他们对感情消费更有想法，会得到很多好处。2019年单身男女虎有很多机会被陌生的异性朋友接触。所以一个人一定要抓住机会，能够抓住自己的亲人，尤其是身边的人和家人详细介绍过的人。人们甚至应该试着去触摸它们。有些人表面上看起来很无聊，但也许他有一个有趣的灵魂。

由于两位幸运星将在2019年到来，将会有一些女巨人来帮助他们。关系到感情层面的事情，会依赖巨头的帮助来征求意见，所以要提高警惕，寻求巨头的帮助。已婚的属虎人应该在亲子关系上多花些精力，维持良好的家庭环境。但是因为桃花多，要做好互相安慰，保持自己的清洁，不要在外面抓桃花。浪漫的生肖虎会和对方结婚。也就是说，2019年生肖虎的感情生活会很幸福。

到2019年，十二生肖龙将成为月德贵人之龙。一切都好，一切都好。此外，今年生肖中的龙有红凤星的运动，很容易带来巨大的幸福。无论单身与否，男女皆桃花满。单身生肖龙男女在普通的短途旅行中，在一些聚会活动或者社会发展交流中，很容易遇到自己的爱人。两人将可以多次眼神交流，翻译每一个充满激情的经典爱情故事。2019年底，恋爱关系中的龙人将享受婚姻的幸福，与相恋一段时间的情侣步入婚姻的大门。相爱的龙人很容易在家里造成危机，因为他们内心有丰富的欲望。他们应该提前做好充分的准备，防止自己的家被其他第三方打扰。这样会接连造成严重的不良影响，一定要慎重。

生肖兔属兔。到2019年，因其兴旺，开满桃花运。一年之内会非常非常好，一段时间后会受到一些异性朋友的青睐。2019年生肖兔将可以依靠这宝贵的桃花盛开期来谈一场热烈的爱情。单身男女的盆友如果想主动寻求爱情，可以去比较繁华喧闹的地区，会在健身俱乐部或者一些养生会所遇到自己的爱人。另一对单身兔子必须努力寻找爱情。哪儿都感觉不到。对于十二生肖已婚兔来说，一定要学会拒绝，不能让一时的新鲜快乐破坏了家庭的和谐。如果马上停在边缘，还是会有好结局的。2019年，另一个属兔的盆友会去亲戚家，度过危险期，家庭会越来越和睦幸福。

到2019年，属于生肖鼠群体的人将处于整个旅程的高端，在衣食住行方面会更幸福。生肖鼠是非常单身的男女，桃花盛开的时候非常幸运。稍微懂一点的异性朋友都会表现出善意。甚至还有异性朋友在旅游线路上随便聊天。桃花盛开。2020年是老鼠寻找真爱的好机会，在桃花中找到最合适的枝干。但是要特别注意的是，会有一些桃花邪神，太多的人会反感。但是，为了保持最终的真诚，不能太快地表达自己的厌恶。另外，要多注意三角关系，盆友的另一半会少了一些纠缠，一定要防止。如果你全心全意的工作，2020年会有不错的结果，甚至是闪婚。已婚鼠的另一半会结婚，新组成的家庭稳定和谐，简单却充满幸福。

“乌合之众”这个词也许并不陌生，它源于法国社会心理学家勒庞的著作《群众心理学》。在勒庞看来，群体行为是一种特殊的心理现象，它可以使得个体在群体中失去自我，变得盲从、冲动、暴力甚至疯狂。那么，乌合之众到底是怎么样的呢？如何从心理学角度解读群体行为？

首先，我们需要了解什么是群体心理。群体心理是指在群体中，个体的思想、情感和行为受到群体影响的一种心理状态。在群体中，个体会失去独立思考和判断的能力，而变得容易受到群体情绪和行为的影响，从而产生盲从、冲动、暴力等行为。

其次，我们需要了解群体行为的特点。群体行为具有以下特点：一是情绪高涨，群体情绪往往比个体情绪更加激烈，容易引发冲动行为；二是行为极端，群体行为往往具有极端性，表现为暴力、破坏等行为；三是盲从性，群体中的个体容易失去独立思考和判断的能力，从而盲从跟从群体行为。

接着，我们需要探讨群体行为的成因。群体行为的成因主要包括以下几个方面：一是情绪传染，群体中的情绪容易传染，从而引发群体情绪高涨；二是信息不对称，群体中的个体信息不对称，容易导致信息失真，从而引发群体行为；三是社会认同，群体中的个体往往有着相似的社会认同，从而形成群体行为的共同目标。

最后，我们需要探讨如何避免乌合之众的产生。避免乌合之众的产生需要从以下几个方面入手：一是加强教育，提高个体的独立思考和判断能力；二是加强信息传播，避免信息失真和不对称；三是建立社会信任，提高个体的社会认同感和社会责任感。

总之，乌合之众是一种特殊的心理现象，它可以使得个体在群体中失去自我，变得盲从、冲动、暴力甚至疯狂。从心理学角度解读群体行为，我们需要了解群体心理、群体行为的特点和成因，并探讨如何避免乌合之众的产生。只有通过加强教育、加强信息传播和建立社会信任，才能有效避免乌合之众的产生，保障社会的稳定和安全。

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。2、回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。3、聚类聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。4、关联规则关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。5、特征特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。6、变化和偏差分析偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。7、Web页挖掘随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

利用数据挖掘方法的数据分析是常用的分类，回归分析，聚类，关联规则，特征，变化和偏差分析，Web页面挖掘，他们从不同的角度进行数据挖掘。

①分类。分类是确定共同的特征在数据库中，根据分类模式的一组数据对象可以被划分成不同的类别，由所述分类模型的目的，在数据库中的数据项被映射到给定类别。它可以应用到客户的分类，特性和顾客分析的特点，客户满意度分析，预测客户的购买趋势，如按照用户的喜好对汽车分为不同的种类的汽车零售商，因此商家可以将广告手册新车有客户这样直邮的喜好，从而大大增加商业机会。

②回归分析。回归分析反映了属性值的事务数据库中的时间的特性，以产生一个数据项映射到预测的一个实数值函数发现变量或属性之间的依赖关系，主要研究的问题包括趋势数据系列的特性，以及预测数据等之间的数据序列的相关性。它可以适用于所有方面的营销，诸如客户寻求维持和流失预防活动，产品生命周期分析，销售趋势，预测和有针对性的促销活动。

③集群。聚类分析是一组根据相似性和差异被分为几类的数据，并且它的目的是使属于同一类别的尽可能大的数据之间的相似性，在不同类别的数据作为之间的相似性越小越好。它可以应用到客户群体，客户背景分析，客户购买趋势预测，市场细分等方面的分类。关联规则

④。关联规则是描述存在，即交易的基础上某些项目的出现，可以导出其他项目在数据库中录入数据之间的关系，这是隐藏在之间的关系的规则还出现在同一交易或关联数据。客户关系管理，通过挖掘数据库中大量数据的企业用户，你可以找到大量的记录，一个有趣的关系，找出影响市场营销，产品定位，定价和定制的客户群的客户寻求的有效性的关键因素，分割和维护，并提供一个参考的营销推广，市场营销，风险评估和诈骗预测决策支持。

⑤功能。这些特征是从数据库中提取数据类型的特征的一组数据，其中这些特征的数据集的总体特征的表达。通过特征提取的客户流失因子营销人员，可以有许多原因和主要特点导致客户流失，利用这些特性可有效地防止顾客流失。

⑥变化和偏差分析。偏差包括一大组的潜在有趣的知识，如不正常情况下的分类，该异常模式下，预期的结果观察到的偏差，其目的是要找到有意义的结果的基准差的量之间进行了观察。在其早期预警和危机管理，管理人员更感兴趣的是那些意想不到的规则。挖掘意外规则可以被应用到的信息，分析，识别，评估和预警异常的检测。

⑦Web页面开采。随着互联网的飞速发展和网络的全球普及，使得Web上的信息非常丰富的量，可以通过Web挖掘，你可以使用Web来分析大量数据的收集政治，经济，政策，技术，财务各种市场信息的竞争者，供应和需求信息，客户和其他相关浓缩物上进行分析和处理信息的外部环境和内部管理信息，对业务显著或潜在显著影响，并发现了各种业务的管理，该分析过程中发生的结果问题和先兆可能导致危机的影响，来分析和处理这些信息，以便识别，分析，评估和管理危机。

    我国一人户家庭已超125亿，在惊讶于数据的庞大之余，我们还能看到，任何一种现象的出现，也会带来各种各样的商机，独居人口的增加也不例外。

    现代年轻人的生活节奏快、竞争大、压力也大，在疯狂内卷和生活的花式磨砺中，很容易会有抑郁、焦虑、烦闷的情绪，一人户家庭中社恐的孩纸就占据很大比例，于是更需要一个宣泄口。很自然，饲养萌宠，就成为了治愈心灵的绝佳方式。尤其是身处异地他乡，宠物就是最好的陪伴。

    据统计截至2021年年末，在所有宠物中，我国养猫和狗的人群数量仍然占比最大，均超过50%，且猫类已超过犬类。 讲真，翻开短视频平台我的关注列表，发现三分之二都是宠物博主，而且几乎都是饲养宠物猫的博主，云养宠物简直不要太快乐～所以家里有萌宠的宝子们，这不就是商机吗！拍一拍家里小可爱的日常，还可以做做直播，收入也能很可观。

    强大的市场需求也就带来了相应的商机，宠物相关的行业也逐渐兴起，宠物店中品相好一点的宠物几千上万元毫不稀奇。又比如宠物粮、零食、服饰，甚至还有宠物专用的小套家具等等。举例来说，想要给家里的猫猫买一套猫爬架，种类和款式就多到可以瞬间患上选择恐惧症，而且质量好一点的、大一点的猫爬架价格基本都在百元以上。

    不仅如此，毛孩子生病也是很常见的事情，带毛孩子就诊，又是一笔不小的费用。同理来看，学兽医的小伙伴们，市场需求还是很大的，相信未来就业岗位会越来越多。但是也可以看到，养宠物固然很治愈，但是绝对不省钱，没有稳定的收入来源，还是谨慎饲养宠物吧。

    另一部分的独居小伙伴们，不论是因为囊中羞涩还是对宠物无感，甚至像我一样对宠物毛过敏，就会选择养花种草养鱼。确实，以前逛花鸟鱼市的都是中老年人，而现在年轻人一有时间就混迹其中。所以具有强大洞察力的朋友们肯定已经发现了，做花草和观赏鱼生意都是很好的选择。

    除此之外，一个人吃饭怕浪费有一人食外卖、一个人看病不知道流程有医院陪诊员等等，这些都属于看到商机之后兴起的赚钱方式。举个栗子，为了避免一个人吃火锅的尴尬场面，还推出了一人食火锅简直不要太人性化~

   总之，随着时代的发展，各种新的社会现象的出现，很多以前可能并不被看好的行业会逐渐兴起，而曾经辉煌一时的行业又会逐渐归于沉寂，这都是很正常的现象。选择创业就是要善于抓住即将到来的商机，千言万语还是希望大家都能暴富吧～

② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；

③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。

2、步骤：① 调查研究：收集、分析、挖掘数据

② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表

3、常用方法： 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。

世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思？大数据概念什么意思？大数据分析什么意思？所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？

一：大数据的定义。

1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据

的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。

当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

二：大数据的类型和价值挖掘方法

1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记(CallDetailRecords)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。

3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点

业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：

1、是数据体量巨大

数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过15PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

2、是数据类别大和类型多样

数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

3、是处理速度快

在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

4、是价值真实性高和密度低

数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。     

四：大数据的作用

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变

例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

五：大数据的商业价值

1、对顾客群体细分

“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

2、模拟实境

运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。

云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案

投入回报最高。

3、提高投入回报率

提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

4、数据存储空间出租

企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。

5、管理客户关系

客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。

6、个性化精准推荐

在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。

7、数据搜索

数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。

运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典    

六：大数据对经济社会的重要影响

1、能够推动实现巨大经济效益

比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。

2、能够推动增强社会管理水平

大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。

3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放

对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。

1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。

2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。

所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。

七：最后北京开运联合给您总结一下

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，开运联合等。

3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：