行业销售数据哪里查？(行业销售数据哪里查？)
1. 行业销售数据哪里查？
行业销售数据可以从以下几个渠道获取：明确结论：可以从官方发布的统计数据、行业协会的报告和第三方市场研究机构的数据中获取行业销售数据。解释原因：官方发布的统计数据通常来源于政府或相关机构，具有权威性和可信度，但更新可能较慢。行业协会的报告则更为专业，但数据可能不够全面，需要结合其他数据进行分析。第三方市场研究机构则通常可以提供更全面、具体、实时的数据，但收费较高。内容延伸：在选择数据来源时，需要注意数据的时效性、可信度和全面性，以及其与自己所需数据的相关性。此外，也可以结合实地调研等方法获取更为准确的数据。
2. 行业销售数据哪里查？
行业销售数据可以从以下几个渠道获取：明确结论：可以从官方发布的统计数据、行业协会的报告和第三方市场研究机构的数据中获取行业销售数据。解释原因：官方发布的统计数据通常来源于政府或相关机构，具有权威性和可信度，但更新可能较慢。行业协会的报告则更为专业，但数据可能不够全面，需要结合其他数据进行分析。第三方市场研究机构则通常可以提供更全面、具体、实时的数据，但收费较高。内容延伸：在选择数据来源时，需要注意数据的时效性、可信度和全面性，以及其与自己所需数据的相关性。此外，也可以结合实地调研等方法获取更为准确的数据。
3. 行业销售数据哪里查？
行业销售数据可以从以下几个渠道获取：明确结论：可以从官方发布的统计数据、行业协会的报告和第三方市场研究机构的数据中获取行业销售数据。解释原因：官方发布的统计数据通常来源于政府或相关机构，具有权威性和可信度，但更新可能较慢。行业协会的报告则更为专业，但数据可能不够全面，需要结合其他数据进行分析。第三方市场研究机构则通常可以提供更全面、具体、实时的数据，但收费较高。内容延伸：在选择数据来源时，需要注意数据的时效性、可信度和全面性，以及其与自己所需数据的相关性。此外，也可以结合实地调研等方法获取更为准确的数据。
4. 行业销售数据哪里查？
行业销售数据可以从以下几个渠道获取：明确结论：可以从官方发布的统计数据、行业协会的报告和第三方市场研究机构的数据中获取行业销售数据。解释原因：官方发布的统计数据通常来源于政府或相关机构，具有权威性和可信度，但更新可能较慢。行业协会的报告则更为专业，但数据可能不够全面，需要结合其他数据进行分析。第三方市场研究机构则通常可以提供更全面、具体、实时的数据，但收费较高。内容延伸：在选择数据来源时，需要注意数据的时效性、可信度和全面性，以及其与自己所需数据的相关性。此外，也可以结合实地调研等方法获取更为准确的数据。
5. 原有的数据透视表如何再贴新数据？
结论：原有的数据透视表可以通过刷新功能再贴新数据。解释原因：数据透视表是基于源数据生成的，当源数据有变动时需要更新数据透视表。此时只需要选择数据透视表区域，点击右键，选择“刷新”，或者通过“数据”菜单中的“刷新所有”选项，就可以将源数据的最新变动更新到数据透视表中。内容延伸：数据透视表是Excel中非常实用的数据分析工具，可以方便地对数据进行分类汇总、过滤筛选等操作。在使用数据透视表时，我们需要注意保持源数据的连续性和一致性，避免在更新数据透视表时出现异常。此外，为了提高数据透视表的查询效率，我们还可以考虑采用“数据透视表缓存”等技巧进行优化。
6. 原有的数据透视表如何再贴新数据？
结论：原有的数据透视表可以通过刷新功能再贴新数据。解释原因：数据透视表是基于源数据生成的，当源数据有变动时需要更新数据透视表。此时只需要选择数据透视表区域，点击右键，选择“刷新”，或者通过“数据”菜单中的“刷新所有”选项，就可以将源数据的最新变动更新到数据透视表中。内容延伸：数据透视表是Excel中非常实用的数据分析工具，可以方便地对数据进行分类汇总、过滤筛选等操作。在使用数据透视表时，我们需要注意保持源数据的连续性和一致性，避免在更新数据透视表时出现异常。此外，为了提高数据透视表的查询效率，我们还可以考虑采用“数据透视表缓存”等技巧进行优化。
7. 原有的数据透视表如何再贴新数据？
结论：原有的数据透视表可以通过刷新功能再贴新数据。解释原因：数据透视表是基于源数据生成的，当源数据有变动时需要更新数据透视表。此时只需要选择数据透视表区域，点击右键，选择“刷新”，或者通过“数据”菜单中的“刷新所有”选项，就可以将源数据的最新变动更新到数据透视表中。内容延伸：数据透视表是Excel中非常实用的数据分析工具，可以方便地对数据进行分类汇总、过滤筛选等操作。在使用数据透视表时，我们需要注意保持源数据的连续性和一致性，避免在更新数据透视表时出现异常。此外，为了提高数据透视表的查询效率，我们还可以考虑采用“数据透视表缓存”等技巧进行优化。
8. 狼人大数据海克斯什么意思？
狼人大数据海克斯是由王者荣耀游戏中的狼人英雄和大数据海克斯皮肤组成的一个游戏角色形象。大数据海克斯是一种未来主义风格的皮肤，狼人大数据海克斯则是在此基础上加入了狼人的元素，形象酷炫。在游戏中，玩家可以选择使用狼人大数据海克斯来进行游戏，体验更加个性化的游戏风格。
9. 原有的数据透视表如何再贴新数据？
结论：原有的数据透视表可以通过刷新功能再贴新数据。解释原因：数据透视表是基于源数据生成的，当源数据有变动时需要更新数据透视表。此时只需要选择数据透视表区域，点击右键，选择“刷新”，或者通过“数据”菜单中的“刷新所有”选项，就可以将源数据的最新变动更新到数据透视表中。内容延伸：数据透视表是Excel中非常实用的数据分析工具，可以方便地对数据进行分类汇总、过滤筛选等操作。在使用数据透视表时，我们需要注意保持源数据的连续性和一致性，避免在更新数据透视表时出现异常。此外，为了提高数据透视表的查询效率，我们还可以考虑采用“数据透视表缓存”等技巧进行优化。
10. 狼人大数据海克斯什么意思？
狼人大数据海克斯是由王者荣耀游戏中的狼人英雄和大数据海克斯皮肤组成的一个游戏角色形象。大数据海克斯是一种未来主义风格的皮肤，狼人大数据海克斯则是在此基础上加入了狼人的元素，形象酷炫。在游戏中，玩家可以选择使用狼人大数据海克斯来进行游戏，体验更加个性化的游戏风格。
11. 狼人大数据海克斯什么意思？
狼人大数据海克斯是由王者荣耀游戏中的狼人英雄和大数据海克斯皮肤组成的一个游戏角色形象。大数据海克斯是一种未来主义风格的皮肤，狼人大数据海克斯则是在此基础上加入了狼人的元素，形象酷炫。在游戏中，玩家可以选择使用狼人大数据海克斯来进行游戏，体验更加个性化的游戏风格。
12. 苹果互传一直正在准备传输怎么办？
如果您在使用苹果设备之间进行AirDrop文件传输或共享时，出现“一直正在准备传输”的情况，可以尝试以下方法解决：
1. 确保两台设备都已开启AirDrop功能，并且处于同一Wi-Fi网络下。
2. 尝试关闭AirDrop功能，然后重新打开。
3. 尝试在“设置”中将Wi-Fi和蓝牙功能关闭，然后重新打开。
4. 尝试重启设备，然后重新开启AirDrop功能。
5. 检查设备的存储空间是否足够，如果存储空间不足，可能会影响文件传输。
6. 检查设备的系统版本是否过旧，如果过旧，可能会影响文件传输。
7. 如果仍然无法解决问题，可以尝试使用其他文件传输方式，例如通过iCloud Drive、邮件、信息等方式进行传输。
请注意，如果您在使用AirDrop进行文件传输时，出现无法识别设备、传输速度缓慢等问题，可能是由于网络环境、设备设置、软件版本等原因造成的，建议您根据具体情况进行调整或升级。
13. 做大数据真的能赚钱吗？
国内冠以大数据之名的企业数以千计，但细分其专注领域，大致可归属三类：其一，平台型企业，例如华为、星环科技、浪潮、新华三等;其二，工具型企业，例如在数据采集、数据分析、数据清洗、数据可视化等领域中的海量数据、帆软软件、明略数据等;其三，应用型企业，例如百分点，以及国内诸多行业方案商多属于此类型。
展开剩余79%
不需否认，大数据已在国内诸多行业领域展现出其价值，但深究典型案例，应远未如媒体宣传中显著。为何?有资格被称为大数据企业，取决于两个先要条件：其一，掌握或接触到用户数据;其二，有能力为用户提供数据服务。
先观察首要条件，大数据企业能否掌握，或接触到用户数据。答案：很难。除互联网公开数据之外，第三方能接触到的数据资源着实有限。以IT方案商为例，此前其以为用户设计、实施行业应用软件为主营业务，理论上距离数据最近，但就如建筑商，建设了广厦千万间，建设了条条大路通罗马，也不能掌握居民和车辆信息一样。方案商实施了行业应用软件，其中也承载了海量价值数据，但这并不等同于能接触到数据。
退一步说，在企业意识到数据也是资产，数据也能创造价值后，其正急需寻找数据服务商，或数据运营商。而能够承担此角色者，IT方案商应为首选。原因?方案商为企业用户提供了十余年IT服务，多少会产生些信任度，从IT服务，延伸到数据服务，应为顺其自然。
而问题又由此而来，大数据真的有用吗?实施了铁路车辆检修大数据系统，工人手中使用了几十年敲敲打打的“小铁锤”就能退休?实施了金融风险管控大数据系统，其结论是否能直接自动导入金融机构业务流程，而无需人工干预?答案基本否定。
原因在于，大数据应用服务商即使能获得用户数据，也极其有限、极其不全面。以城市交通信息为例，此类通常掌握在20余部门手中，方案商几乎不可能全面融合此类数据。而基于不全面的、错误的数据源，也就不可能推导出正确，有决策价值的结论。
做大数据真的能赚钱吗?
当然，基于局部数据，也仍有可能建设出经典的大数据案例。但大数据项目真的赚钱吗?未必。在诸多大数据企业中，融资进度大多在B轮和C轮之间，尚没有一家企业完成D轮融资。也就是说，距离赚钱尚早。
而细分技术领域，首先，大数据工具类企业业务模式相对简单，其只是产业链中的一环，实现盈利相对容易。其次，大数据平台型企业，其盈利模式比较复杂。单纯依靠销售大数据平台几乎不可能产生经济效益，而基于不同的业务出身，其业务模式又可分化为三个流派，一类企业希望以大数据平台带动底层硬件产品销售;而另一类企业，通过提供支持标准的SQL接口，依靠提供数据服务实现盈利。当然，第三类企业比较“野蛮”，希望通过数据，或基于用户数据的服务直接变现。
而除此之外，业务模式更为“枯燥”的是大数据应用类企业。通常行业方案商的大数据业务范畴包括：数据获取、整合、治理、应用和展现等，其中尤以数据治理最苦最累，在大数据项目中50%~60%的工作量也集中于此，不要忽悠什么人工智能、深度学习能解决此类问题，基本还属于纸上谈兵的阶段。
问题由此而来，脏活累活总还是要有人干。配备10名数据科学家不能算多吧!月薪1万元要也不算苛刻吧!如此算下来，稍有实力的方案商大数据部门，年均人力成本就应在250万元以上。250万元?要做多少大数据项目，而且前提是要保证每个项目间要有很好地时间衔接，还要保证每个项目的能力需求都要与数据科学家的专长技能相匹配。
同时，与云计算不同，云计算考验方案商纯IT方面能力，而大数据项目则需要方案商数据科学家与行业团队，以及用户业务专家紧密结合，合作建立基于应用场景的数据分析模型。由此，每个项目的成功均需具备“天时、地利、人和”。也就是说，单个大数据项目的定制化程度相对较高，达到50%~40%，项目间很难具有可复制性，方案商也因此较难建立成熟的大数据项目盈利模型。
但最后还需说一句，形容中国大数据产业为“蒙面狂奔”，也许言过其实，但诸多桎梏确实摆在眼前。不管是依靠数据服务，还是行业应用定制，中国大数据产业仍需极大的人力消耗，成熟的盈利模型尚未建立。“蒙面”是现状，也是必然阶段，但衷心希望中国大数据企业再“狂奔”一两年之后，面纱终能被一缕清风揭去
14. 苹果互传一直正在准备传输怎么办？
如果您在使用苹果设备之间进行AirDrop文件传输或共享时，出现“一直正在准备传输”的情况，可以尝试以下方法解决：
1. 确保两台设备都已开启AirDrop功能，并且处于同一Wi-Fi网络下。
2. 尝试关闭AirDrop功能，然后重新打开。
3. 尝试在“设置”中将Wi-Fi和蓝牙功能关闭，然后重新打开。
4. 尝试重启设备，然后重新开启AirDrop功能。
5. 检查设备的存储空间是否足够，如果存储空间不足，可能会影响文件传输。
6. 检查设备的系统版本是否过旧，如果过旧，可能会影响文件传输。
7. 如果仍然无法解决问题，可以尝试使用其他文件传输方式，例如通过iCloud Drive、邮件、信息等方式进行传输。
请注意，如果您在使用AirDrop进行文件传输时，出现无法识别设备、传输速度缓慢等问题，可能是由于网络环境、设备设置、软件版本等原因造成的，建议您根据具体情况进行调整或升级。
15. 做大数据真的能赚钱吗？
国内冠以大数据之名的企业数以千计，但细分其专注领域，大致可归属三类：其一，平台型企业，例如华为、星环科技、浪潮、新华三等;其二，工具型企业，例如在数据采集、数据分析、数据清洗、数据可视化等领域中的海量数据、帆软软件、明略数据等;其三，应用型企业，例如百分点，以及国内诸多行业方案商多属于此类型。
展开剩余79%
不需否认，大数据已在国内诸多行业领域展现出其价值，但深究典型案例，应远未如媒体宣传中显著。为何?有资格被称为大数据企业，取决于两个先要条件：其一，掌握或接触到用户数据;其二，有能力为用户提供数据服务。
先观察首要条件，大数据企业能否掌握，或接触到用户数据。答案：很难。除互联网公开数据之外，第三方能接触到的数据资源着实有限。以IT方案商为例，此前其以为用户设计、实施行业应用软件为主营业务，理论上距离数据最近，但就如建筑商，建设了广厦千万间，建设了条条大路通罗马，也不能掌握居民和车辆信息一样。方案商实施了行业应用软件，其中也承载了海量价值数据，但这并不等同于能接触到数据。
退一步说，在企业意识到数据也是资产，数据也能创造价值后，其正急需寻找数据服务商，或数据运营商。而能够承担此角色者，IT方案商应为首选。原因?方案商为企业用户提供了十余年IT服务，多少会产生些信任度，从IT服务，延伸到数据服务，应为顺其自然。
而问题又由此而来，大数据真的有用吗?实施了铁路车辆检修大数据系统，工人手中使用了几十年敲敲打打的“小铁锤”就能退休?实施了金融风险管控大数据系统，其结论是否能直接自动导入金融机构业务流程，而无需人工干预?答案基本否定。
原因在于，大数据应用服务商即使能获得用户数据，也极其有限、极其不全面。以城市交通信息为例，此类通常掌握在20余部门手中，方案商几乎不可能全面融合此类数据。而基于不全面的、错误的数据源，也就不可能推导出正确，有决策价值的结论。
做大数据真的能赚钱吗?
当然，基于局部数据，也仍有可能建设出经典的大数据案例。但大数据项目真的赚钱吗?未必。在诸多大数据企业中，融资进度大多在B轮和C轮之间，尚没有一家企业完成D轮融资。也就是说，距离赚钱尚早。
而细分技术领域，首先，大数据工具类企业业务模式相对简单，其只是产业链中的一环，实现盈利相对容易。其次，大数据平台型企业，其盈利模式比较复杂。单纯依靠销售大数据平台几乎不可能产生经济效益，而基于不同的业务出身，其业务模式又可分化为三个流派，一类企业希望以大数据平台带动底层硬件产品销售;而另一类企业，通过提供支持标准的SQL接口，依靠提供数据服务实现盈利。当然，第三类企业比较“野蛮”，希望通过数据，或基于用户数据的服务直接变现。
而除此之外，业务模式更为“枯燥”的是大数据应用类企业。通常行业方案商的大数据业务范畴包括：数据获取、整合、治理、应用和展现等，其中尤以数据治理最苦最累，在大数据项目中50%~60%的工作量也集中于此，不要忽悠什么人工智能、深度学习能解决此类问题，基本还属于纸上谈兵的阶段。
问题由此而来，脏活累活总还是要有人干。配备10名数据科学家不能算多吧!月薪1万元要也不算苛刻吧!如此算下来，稍有实力的方案商大数据部门，年均人力成本就应在250万元以上。250万元?要做多少大数据项目，而且前提是要保证每个项目间要有很好地时间衔接，还要保证每个项目的能力需求都要与数据科学家的专长技能相匹配。
同时，与云计算不同，云计算考验方案商纯IT方面能力，而大数据项目则需要方案商数据科学家与行业团队，以及用户业务专家紧密结合，合作建立基于应用场景的数据分析模型。由此，每个项目的成功均需具备“天时、地利、人和”。也就是说，单个大数据项目的定制化程度相对较高，达到50%~40%，项目间很难具有可复制性，方案商也因此较难建立成熟的大数据项目盈利模型。
但最后还需说一句，形容中国大数据产业为“蒙面狂奔”，也许言过其实，但诸多桎梏确实摆在眼前。不管是依靠数据服务，还是行业应用定制，中国大数据产业仍需极大的人力消耗，成熟的盈利模型尚未建立。“蒙面”是现状，也是必然阶段，但衷心希望中国大数据企业再“狂奔”一两年之后，面纱终能被一缕清风揭去
16. 苹果互传一直正在准备传输怎么办？
如果您在使用苹果设备之间进行AirDrop文件传输或共享时，出现“一直正在准备传输”的情况，可以尝试以下方法解决：
1. 确保两台设备都已开启AirDrop功能，并且处于同一Wi-Fi网络下。
2. 尝试关闭AirDrop功能，然后重新打开。
3. 尝试在“设置”中将Wi-Fi和蓝牙功能关闭，然后重新打开。
4. 尝试重启设备，然后重新开启AirDrop功能。
5. 检查设备的存储空间是否足够，如果存储空间不足，可能会影响文件传输。
6. 检查设备的系统版本是否过旧，如果过旧，可能会影响文件传输。
7. 如果仍然无法解决问题，可以尝试使用其他文件传输方式，例如通过iCloud Drive、邮件、信息等方式进行传输。
请注意，如果您在使用AirDrop进行文件传输时，出现无法识别设备、传输速度缓慢等问题，可能是由于网络环境、设备设置、软件版本等原因造成的，建议您根据具体情况进行调整或升级。
17. 做大数据真的能赚钱吗？
国内冠以大数据之名的企业数以千计，但细分其专注领域，大致可归属三类：其一，平台型企业，例如华为、星环科技、浪潮、新华三等;其二，工具型企业，例如在数据采集、数据分析、数据清洗、数据可视化等领域中的海量数据、帆软软件、明略数据等;其三，应用型企业，例如百分点，以及国内诸多行业方案商多属于此类型。
展开剩余79%
不需否认，大数据已在国内诸多行业领域展现出其价值，但深究典型案例，应远未如媒体宣传中显著。为何?有资格被称为大数据企业，取决于两个先要条件：其一，掌握或接触到用户数据;其二，有能力为用户提供数据服务。
先观察首要条件，大数据企业能否掌握，或接触到用户数据。答案：很难。除互联网公开数据之外，第三方能接触到的数据资源着实有限。以IT方案商为例，此前其以为用户设计、实施行业应用软件为主营业务，理论上距离数据最近，但就如建筑商，建设了广厦千万间，建设了条条大路通罗马，也不能掌握居民和车辆信息一样。方案商实施了行业应用软件，其中也承载了海量价值数据，但这并不等同于能接触到数据。
退一步说，在企业意识到数据也是资产，数据也能创造价值后，其正急需寻找数据服务商，或数据运营商。而能够承担此角色者，IT方案商应为首选。原因?方案商为企业用户提供了十余年IT服务，多少会产生些信任度，从IT服务，延伸到数据服务，应为顺其自然。
而问题又由此而来，大数据真的有用吗?实施了铁路车辆检修大数据系统，工人手中使用了几十年敲敲打打的“小铁锤”就能退休?实施了金融风险管控大数据系统，其结论是否能直接自动导入金融机构业务流程，而无需人工干预?答案基本否定。
原因在于，大数据应用服务商即使能获得用户数据，也极其有限、极其不全面。以城市交通信息为例，此类通常掌握在20余部门手中，方案商几乎不可能全面融合此类数据。而基于不全面的、错误的数据源，也就不可能推导出正确，有决策价值的结论。
做大数据真的能赚钱吗?
当然，基于局部数据，也仍有可能建设出经典的大数据案例。但大数据项目真的赚钱吗?未必。在诸多大数据企业中，融资进度大多在B轮和C轮之间，尚没有一家企业完成D轮融资。也就是说，距离赚钱尚早。
而细分技术领域，首先，大数据工具类企业业务模式相对简单，其只是产业链中的一环，实现盈利相对容易。其次，大数据平台型企业，其盈利模式比较复杂。单纯依靠销售大数据平台几乎不可能产生经济效益，而基于不同的业务出身，其业务模式又可分化为三个流派，一类企业希望以大数据平台带动底层硬件产品销售;而另一类企业，通过提供支持标准的SQL接口，依靠提供数据服务实现盈利。当然，第三类企业比较“野蛮”，希望通过数据，或基于用户数据的服务直接变现。
而除此之外，业务模式更为“枯燥”的是大数据应用类企业。通常行业方案商的大数据业务范畴包括：数据获取、整合、治理、应用和展现等，其中尤以数据治理最苦最累，在大数据项目中50%~60%的工作量也集中于此，不要忽悠什么人工智能、深度学习能解决此类问题，基本还属于纸上谈兵的阶段。
问题由此而来，脏活累活总还是要有人干。配备10名数据科学家不能算多吧!月薪1万元要也不算苛刻吧!如此算下来，稍有实力的方案商大数据部门，年均人力成本就应在250万元以上。250万元?要做多少大数据项目，而且前提是要保证每个项目间要有很好地时间衔接，还要保证每个项目的能力需求都要与数据科学家的专长技能相匹配。
同时，与云计算不同，云计算考验方案商纯IT方面能力，而大数据项目则需要方案商数据科学家与行业团队，以及用户业务专家紧密结合，合作建立基于应用场景的数据分析模型。由此，每个项目的成功均需具备“天时、地利、人和”。也就是说，单个大数据项目的定制化程度相对较高，达到50%~40%，项目间很难具有可复制性，方案商也因此较难建立成熟的大数据项目盈利模型。
但最后还需说一句，形容中国大数据产业为“蒙面狂奔”，也许言过其实，但诸多桎梏确实摆在眼前。不管是依靠数据服务，还是行业应用定制，中国大数据产业仍需极大的人力消耗，成熟的盈利模型尚未建立。“蒙面”是现状，也是必然阶段，但衷心希望中国大数据企业再“狂奔”一两年之后，面纱终能被一缕清风揭去
18. 做大数据真的能赚钱吗？
国内冠以大数据之名的企业数以千计，但细分其专注领域，大致可归属三类：其一，平台型企业，例如华为、星环科技、浪潮、新华三等;其二，工具型企业，例如在数据采集、数据分析、数据清洗、数据可视化等领域中的海量数据、帆软软件、明略数据等;其三，应用型企业，例如百分点，以及国内诸多行业方案商多属于此类型。
展开剩余79%
不需否认，大数据已在国内诸多行业领域展现出其价值，但深究典型案例，应远未如媒体宣传中显著。为何?有资格被称为大数据企业，取决于两个先要条件：其一，掌握或接触到用户数据;其二，有能力为用户提供数据服务。
先观察首要条件，大数据企业能否掌握，或接触到用户数据。答案：很难。除互联网公开数据之外，第三方能接触到的数据资源着实有限。以IT方案商为例，此前其以为用户设计、实施行业应用软件为主营业务，理论上距离数据最近，但就如建筑商，建设了广厦千万间，建设了条条大路通罗马，也不能掌握居民和车辆信息一样。方案商实施了行业应用软件，其中也承载了海量价值数据，但这并不等同于能接触到数据。
退一步说，在企业意识到数据也是资产，数据也能创造价值后，其正急需寻找数据服务商，或数据运营商。而能够承担此角色者，IT方案商应为首选。原因?方案商为企业用户提供了十余年IT服务，多少会产生些信任度，从IT服务，延伸到数据服务，应为顺其自然。
而问题又由此而来，大数据真的有用吗?实施了铁路车辆检修大数据系统，工人手中使用了几十年敲敲打打的“小铁锤”就能退休?实施了金融风险管控大数据系统，其结论是否能直接自动导入金融机构业务流程，而无需人工干预?答案基本否定。
原因在于，大数据应用服务商即使能获得用户数据，也极其有限、极其不全面。以城市交通信息为例，此类通常掌握在20余部门手中，方案商几乎不可能全面融合此类数据。而基于不全面的、错误的数据源，也就不可能推导出正确，有决策价值的结论。
做大数据真的能赚钱吗?
当然，基于局部数据，也仍有可能建设出经典的大数据案例。但大数据项目真的赚钱吗?未必。在诸多大数据企业中，融资进度大多在B轮和C轮之间，尚没有一家企业完成D轮融资。也就是说，距离赚钱尚早。
而细分技术领域，首先，大数据工具类企业业务模式相对简单，其只是产业链中的一环，实现盈利相对容易。其次，大数据平台型企业，其盈利模式比较复杂。单纯依靠销售大数据平台几乎不可能产生经济效益，而基于不同的业务出身，其业务模式又可分化为三个流派，一类企业希望以大数据平台带动底层硬件产品销售;而另一类企业，通过提供支持标准的SQL接口，依靠提供数据服务实现盈利。当然，第三类企业比较“野蛮”，希望通过数据，或基于用户数据的服务直接变现。
而除此之外，业务模式更为“枯燥”的是大数据应用类企业。通常行业方案商的大数据业务范畴包括：数据获取、整合、治理、应用和展现等，其中尤以数据治理最苦最累，在大数据项目中50%~60%的工作量也集中于此，不要忽悠什么人工智能、深度学习能解决此类问题，基本还属于纸上谈兵的阶段。
问题由此而来，脏活累活总还是要有人干。配备10名数据科学家不能算多吧!月薪1万元要也不算苛刻吧!如此算下来，稍有实力的方案商大数据部门，年均人力成本就应在250万元以上。250万元?要做多少大数据项目，而且前提是要保证每个项目间要有很好地时间衔接，还要保证每个项目的能力需求都要与数据科学家的专长技能相匹配。
同时，与云计算不同，云计算考验方案商纯IT方面能力，而大数据项目则需要方案商数据科学家与行业团队，以及用户业务专家紧密结合，合作建立基于应用场景的数据分析模型。由此，每个项目的成功均需具备“天时、地利、人和”。也就是说，单个大数据项目的定制化程度相对较高，达到50%~40%，项目间很难具有可复制性，方案商也因此较难建立成熟的大数据项目盈利模型。
但最后还需说一句，形容中国大数据产业为“蒙面狂奔”，也许言过其实，但诸多桎梏确实摆在眼前。不管是依靠数据服务，还是行业应用定制，中国大数据产业仍需极大的人力消耗，成熟的盈利模型尚未建立。“蒙面”是现状，也是必然阶段，但衷心希望中国大数据企业再“狂奔”一两年之后，面纱终能被一缕清风揭去
19. 苹果互传一直正在准备传输怎么办？
如果您在使用苹果设备之间进行AirDrop文件传输或共享时，出现“一直正在准备传输”的情况，可以尝试以下方法解决：
1. 确保两台设备都已开启AirDrop功能，并且处于同一Wi-Fi网络下。
2. 尝试关闭AirDrop功能，然后重新打开。
3. 尝试在“设置”中将Wi-Fi和蓝牙功能关闭，然后重新打开。
4. 尝试重启设备，然后重新开启AirDrop功能。
5. 检查设备的存储空间是否足够，如果存储空间不足，可能会影响文件传输。
6. 检查设备的系统版本是否过旧，如果过旧，可能会影响文件传输。
7. 如果仍然无法解决问题，可以尝试使用其他文件传输方式，例如通过iCloud Drive、邮件、信息等方式进行传输。
请注意，如果您在使用AirDrop进行文件传输时，出现无法识别设备、传输速度缓慢等问题，可能是由于网络环境、设备设置、软件版本等原因造成的，建议您根据具体情况进行调整或升级。
20. 狼人大数据海克斯什么意思？
狼人大数据海克斯是由王者荣耀游戏中的狼人英雄和大数据海克斯皮肤组成的一个游戏角色形象。大数据海克斯是一种未来主义风格的皮肤，狼人大数据海克斯则是在此基础上加入了狼人的元素，形象酷炫。在游戏中，玩家可以选择使用狼人大数据海克斯来进行游戏，体验更加个性化的游戏风格。
