涕零
『壹』 网络搜索引擎广告运作模式是什么
搜索引擎分类 搜索引擎按其工作方式主要可分为三种，分别是全文搜索引擎（Full Text Search Engine）、目录索引类搜索引擎（Search Index/Directory）和元搜索引擎（Meta Search Engine）。 全文搜索引擎 全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎，国外具代表性的有Google、Fast/AllTheWeb、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut等，国内著名的有网络（Bai）。它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息（以网页文字为主）而建立的数据库中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户，因此他们是真正的搜索引擎。 从搜索结果来源的角度，全文搜索引擎又可细分为两种，一种是拥有自己的检索程序（Indexer），俗称“蜘蛛”（Spider）程序或“机器人”（Robot）程序，并自建网页数据库，搜索结果直接从自身的数据库中调用，如上面提到的7家引擎；另一种则是租用其他引擎的数据库，并按自定的格式排列搜索结果，如Lycos引擎。 目录索引 目录索引虽然有搜索功能，但在严格意义上算不上是真正的搜索引擎，仅仅是按目录分类的网站链接列表而已。用户完全可以不用进行关键词（Keywords）查询，仅靠分类目录也可找到需要的信息。目录索引中最具代表性的莫过于大名鼎鼎的Yahoo雅虎。其他著名的还有Open Directory Project（DMOZ）、LookSmart、About等。国内的搜狐、新浪、网易搜索也都属于这一类。 元搜索引擎(META Search Engine) 元搜索引擎在接受用户查询请求时，同时在其他多个引擎上进行搜索，并将结果返回给用户。著名的元搜索引擎有InfoSpace、Dogpile、Vivisimo等（元搜索引擎列表），中文元搜索引擎中具代表性的有搜星搜索引擎。在搜索结果排列方面，有的直接按来源引擎排列搜索结果，如Dogpile，有的则按自定的规则将结果重新排列组合，如Vivisimo。 除上述三大类引擎外，还有以下几种非主流形式： 集合式搜索引擎：如HotBot在2002年底推出的引擎。该引擎类似META搜索引擎，但区别在于不是同时调用多个引擎进行搜索，而是由用户从提供的4个引擎当中选择，因此叫它“集合式”搜索引擎更确切些。 门户搜索引擎：如AOL Search、MSN Search等虽然提供搜索服务，但自身即没有分类目录也没有网页数据库，其搜索结果完全来自其他引擎。 免费链接列表（Free For All Links，简称FFA）：这类网站一般只简单地滚动排列链接条目，少部分有简单的分类目录，不过规模比起Yahoo等目录索引来要小得多。 由于上述网站都为用户提供搜索查询服务，为方便起见，我们通常将其统称为搜索引擎。 搜索引擎基本工作原理 了解搜索引擎的工作原理对我们日常搜索应用和网站提交推广都会有很大帮助。 全文搜索引擎 在搜索引擎分类部分我们提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。 另一种是提交网站搜索，即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址，它在一定时间内（2天到数月不等）定向向你的网站派出“蜘蛛”程序，扫描你的网站并将有关信息存入数据库，以备用户查询。由于近年来搜索引擎索引规则发生了很大变化，主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库，因此目前最好的办法是多获得一些外部链接，让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。 当用户以关键词查找信息时，搜索引擎会在数据库中进行搜寻，如果找到与用户要求内容相符的网站，便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度，出现的位置/频次，链接质量等——计算出各网页的相关度及排名等级，然后根据关联度高低，按顺序将这些网页链接返回给用户。 目录索引 与全文搜索引擎相比，目录索引有许多不同之处。 首先，搜索引擎属于自动网站检索，而目录索引则完全依赖手工操作。用户提交网站后，目录编辑人员会亲自浏览你的网站，然后根据一套自定的评判标准甚至编辑人员的主观印象，决定是否接纳你的网站。 其次，搜索引擎收录网站时，只要网站本身没有违反有关的规则，一般都能登录成功。而目录索引对网站的要求则高得多，有时即使登录多次也不一定成功。尤其象Yahoo!这样的超级索引，登录更是困难。（由于登录Yahoo!的难度最大，而它又是商家网络营销必争之地，所以我们会在后面用专门的篇幅介绍登录Yahoo雅虎的技巧） 此外，在登录搜索引擎时，我们一般不用考虑网站的分类问题，而登录目录索引时则必须将网站放在一个最合适的目录（Directory）。 最后，搜索引擎中各网站的有关信息都是从用户网页中自动提取的，所以用户的角度看，我们拥有更多的自主权；而目录索引则要求必须手工另外填写网站信息，而且还有各种各样的限制。更有甚者，如果工作人员认为你提交网站的目录、网站信息不合适，他可以随时对其进行调整，当然事先是不会和你商量的。 目录索引，顾名思义就是将网站分门别类地存放在相应的目录中，因此用户在查询信息时，可选择关键词搜索，也可按分类目录逐层查找。如以关键词搜索，返回的结果跟搜索引擎一样，也是根据信息关联程度排列网站，只不过其中人为因素要多一些。如果按分层目录查找，某一目录中网站的排名则是由标题字母的先后顺序决定（也有例外）。 目前，搜索引擎与目录索引有相互融合渗透的趋势。原来一些纯粹的全文搜索引擎现在也提供目录搜索，如Google就借用Open Directory目录提供分类查询。而象 Yahoo! 这些老牌目录索引则通过与Google等搜索引擎合作扩大搜索范围。在默认搜索模式下，一些目录类搜索引擎首先返回的是自己目录中匹配的网站，如国内搜狐、新浪、网易等；而另外一些则默认的是网页搜索，如Yahoo。 搜索引擎的第三定律 搜索引擎走到今天，已经是一个结束过去，开辟未来的时候了。为了说清楚我所讲的第三定律，我们先来回顾一下第一和第二定律。 第一定律 相关性定律 听起来象是一篇学术论文，的确，就连第一，第二定律的提法以前也没有过，但是第一，第二定律的内容确早已在业界和学术界得到了公认。其实这第一定律是早在互联网出现之前就被学术界广泛研究过的，那就是所谓的相关性定律。这个领域那时叫情报检索，或信息检索，也有叫全文检索的。 那时的相关性都是基于词频统计的，也就是说，当用户输入检索词时，搜索引擎去找那些检索词在文章（网页）中出现频率较高的，位置较重要的，再加上一些对检索词本身常用程度的加权，最后排出一个结果来(检索结果页面) 。早期的搜索引擎结果排序都是基于本文的第一定律的，如Infoseek，Excite，Lycos等，它们基本上是沿用了网络时代之前学术界的研究成果，工业界的主要精力放在处理大访问量和大数据量上，对相关性排序没有突破。 词频统计其实根本没有利用任何跟网络有关的特性，是前网络时代的技术。然而，网络时代的主要文献是以网页的形式存在的，而几乎每个人都可以随心所欲地在网上发表各种内容，词频相同的两个网页，质量相差可以很远，可是按照搜索引擎的第一定律，对这两个网页的排序应该是一样的。为了能够派在某些检索结果的前几位，许多网页内容的制作者绞尽脑汁，在其页面上堆砌关键词，搜索引擎对此防不胜防，苦不堪言。这种情况到了 1996年开始有了改变。 第二定律 人气质量定律 1996年4月，我到赌城拉斯维加斯开一个有关信息检索方面的学术会议，会议的内容就象拉斯维加斯的天气一样，照例比较枯燥乏味。但远离公司的我，却难得有一个静下心来认真思考问题的机会。就在听一个毫不相干的论文演讲的时候，我突然把科学引文索引的机制跟Web上的超级链接联系起来了 – 感谢北大，她在我上大三的时候就教授了我科学引文索引的机制，美国恐怕没有一所大学会在你本科的时候教这玩艺儿。 科学引文索引的机制，说白了就是谁的论文被引用次数多，谁就被认为是权威，论文就是好论文。这个思路移植到网上就是谁的网页被链接次数多，那个网页就被认为是质量高，人气旺。在加上相应的链接文字分析，就可以用在搜索结果的排序上了。这就引出了搜索引擎的第二定律：人气质量定律。根据这一定律，搜索结果的相关性排序，并不完全依赖于词频统计，而是更多地依赖于超链分析。 我意识到这是一个突破性的东西，回去以后就很快总结了思路，于96年6月申请了这一方面的美国专利。1999年 7月6号，美国专利和商标局批准了专利号为5,920,859的，以我为唯一发明人的专利。大约在96年底，斯坦福大学计算机系的两位研究生也想到了同样的解决方法，他们后来创立了一个叫Google的搜索引擎，Google的网站上至今仍然说他们的这项技术是Patent-pending (专利申请中) ，不知道美国专利局是不是还会再批这样的专利。Anyway, 超链分析的方法98年以后逐渐被各大搜索引擎所接受，由于链接是网络内容的一个根本特性，这时候的搜索引擎才开始真正利用网络时代的检索技术。 世事难料，2000年起网络泡沫迅速破灭，各大搜索引擎要么遭人收购，要么推迟上市，所有使用人气质量定律的搜索引擎公司都未能幸免。那么，搜索引擎的出路到底在哪儿？ 第三定律 自信心定律 人气质量定律解决的还是一个技术层面的问题，然而搜索引擎从诞生的那一天起，从来就不是一个纯技术现像，它融合了技术，文化，市场等各个层面的因素。解决搜索引擎公司的生存和发展问题需要搜索引擎的第三定律–自信心定律。 1998年的时候，没有太多的人拿一家远在硅谷500英里以外，刚刚成立的，叫作GoTo.com（现已更名为Overture）的公司当回事儿。它不过是买了一个搜索引擎的技术服务，然后再向那些网站的拥有者们拍卖他们网站在GoTo检索结果中的排名，谁付的钱多，谁的网站就排在前面，而且付费是根据网民点击该网站的情况来计算的，仅仅在搜索结果中出现并不需要付费。这就是自信心定律的最早实践者！根据这一定律，搜索结果的相关性排序，除了词频统计和超链分析之外，更注重的是竞价拍卖。谁对自己的网站有信心，谁就排在前面。有信心的表现就是愿意为这个排名付钱。需要声明的是，自信心定律也是我自己给这一模式起的名字，以前的文献中并没有人这样总结过。 今天，在网络业一片萧条，那斯达克风声鹤唳的时候，GoTo却如日中天，市值高达13亿美金，收入高达雅虎总收入的35%。反观门户网站，有哪一个能从它们的搜索引擎服务中赚出总收入的三分之一呢？究其原因，就是因为GoTo最早实践了搜索引擎的自信心定律。以前的搜索引擎都是靠CPM来收费的，而CPM是从传统广告业借鉴过来的，没有考虑网络媒体即时性，交互性，易竞价的特点，而竞价排名，点击收费则是为网站拥有者直接提供销售线索，而不是传统意义上的广告宣传。自信心定律一改过去搜索引擎靠CPM收钱的尴尬局面，开创了真正属于互联网的收费模式。总的说，网络搜索引擎广告就是在网络或者是谷歌上购买关键字，来进行竞价排名。
『贰』 有些职业容易被人工智能取代，你知道哪些呢
没有被人工智能淘汰的职业，只有被人工智能替代的劳动者。随着近些年人工智能的发展，整个职场上确实风声鹤唳，“狼来了”的呼声就没停过，今天某某说这个职业将被人工智能淘汰，明天那个职业将被人工智能消灭。是淘汰了职业和岗位吗？显然不是！真正在过程中被淘汰的是劳动者，职业仍然存在，只不过完成它的将不再是“人”！
人工智能最终的走向是让其具备人的思考和判断能力，最起码能替代人来解决一些难以搞定的问题。在人工智能量产的一些设备身上，我们目前能看到的还是比较少的，最起码它还不够“智能化”。但是，长远的趋势看，以及从各实验室的研究成果上分析，慢慢的人工智能将具备更多替代人来作业的能力，这也意味着在将来会有更多的岗位由人工智能来实现替代。从某种意义上讲，一部分人失业也确实是时间问题。
『叁』 互联网金融借力大数据玩转风险控制
互联网金融借力大数据玩转风险控制近两年，金融行业内竞争在网络平台上全面展开。大数据时代，这种竞争说到底就是“数据为王”。为什么大数据在互联网金融领域扮演着如此重要的角色？业内人士认为，“互联网+金融”具有共享性，提供了“大数据”和更充分的信息，即通过更完善的价格信号，帮助协调不同经济部门非集中化决策。信息占据核心地位信息占金融市场核心地位。金融市场是进行资本配置和监管的一种制度安排，而资本配置及其监管从本质上来说是信息问题。因此，金融市场即进行信息的生产、传递、扩散和利用的市场。在“互联网+金融”时代，信息的传递和扩散更加便捷，信息的生产成本更为低廉，信息的利用渠道和方式也愈发多元化，从而越来越容易实现信息共享。这种共享不仅包含着各类不同金融机构之间的信息共享，而且包含着金融机构与其他行业之间的信息共享、金融机构和监管机构及企业间的共享等。信息共享并由此形成的“大数据”，降低了单个金融机构获得信息、甄别信息的成本，提高了信息利用的效率，使信息的生产和传播充分而顺畅，从而极大地降低了信息的不完备和不对称程度。“大数据”不仅使投资者可以获取各种投资品种的价格及影响这些价格的因素的信息，而且筹资者也能获取不同的融资方式的成本的信息，管理部门能够获取金融交易是否正常进行、各种规则是否得到遵守的信息，使金融体系的不同参与者都能作出各自的决策。正确看待大数据征信互联网金融的发展带火了P2P市场，也折射出风控体系建设的缺失。P2P跑路现象主要原因就是风控缺失，体现在“重担保、轻风控”和“重线上风控、轻线下调查”。当前，多数P2P平台“重担保、轻风控”的思路是不正确的，担保是外界因素，风控是内在因素，一味强调用外在的因素而不解决自身的问题，不可能实现良好运转。互联网金融的风险管理不在规则之中，而在互联网和金融双重叠加的对象之中，其最基本的风险边界应是保证投资者的资产安全。守住了安全底线，这些平台才能健康成长。所以，P2P平台根本的安全底线还在于加强自身对象的风控。另一方面，风控分为贷前、贷中、贷后风控。目前有些P2P平台从最开始的贷前风控就缺失，贷前风控最重要的是要实现“线下调查”，即通过线下实地走访和考察，对客户信息进行交叉验证和真实性验证，包括对借款人银行流水、征信报告、财产证明、工作证明等的审查，通过审查评估借款人还款能力。这些线下风控是不可或缺的，不能迷信或过分夸大“互联网+”的效率和普惠，线上的大数据和线下的实地考察必须结合。基于大数据、个人征信的风控手段已有很多，大数据征信是实现P2P风控的创新路径。但是也需要正确看待，既不能要求大数据征信一步登天，一下子带来质的改变；也不能风声鹤唳，一有创新就以各种名义围追堵截，而需要给予更多理性的包容和试错的空间，在渐进创新中不断完善大数据征信体系。目前存在的困难：一是数据的虚拟性和“信息噪音”。虽然大数据及其分析提高了信息获取的数量和精度，但由于虚拟世界中信息大爆炸造成的“信息噪音”，导致交易者身份、交易真实性、信用评价的验证难度更大，反而可能在另一层面更强化信息不对称程度，也更容易存在信息垄断。二是信用数据关联的不确定性。信用数据是多样化的，包括朋友信用、爱情信用、事业信用等。所谓忠孝不能两全，一个对朋友忠诚的人不一定对事业忠诚。对事业或工作忠诚，也不一定能说明他的金融信用好。大数据通过日常信用来判断金融信用会出现偏差。三是“数据孤岛”不能实现数据共享。互联网平台具有强烈的规模效应，平台越大越容易产生数据，越容易使用数据。例如，阿里小贷主要通过卖家累计的海量交易信息及资金流水，也可通过大数据的分析在几秒内完成对商家的授信。但是，阿里小贷的数据，不可能提供给其他公司使用。因此，下一步应推动数据的整合和共享。玩转大数据风控系统传统的风控模式更多关注的是静态风险，对风险进行预判。而P2P市场让越来越多的传统金融企业转型互联网金融，大数据技术要对风险进行实时把握，要做到两点：大数据和云计算结合以及大数据的流处理模式。大数据和云计算结合，实现了实时监控。云计算为大数据实时把握提供了硬件基础，可以实现秒级的数据采集、分析和挖掘。流处理模式实现了静态风险和动态风险的有效结合。一种人习惯先把信息存下来，然后一次性地处理掉，也叫批处理，如定期处理过期邮件；另一种人喜欢信息来一点处理一点，无用信息直接过滤掉，有用的存起来。后者就是流处理的基本范式，实现了实时监控。怎样才能针对企业自身的发展和业务方向，玩转大数据风控系统，使其发挥到最大作用？我认为，要关注“大众数据”。要意识到互联网“长尾效应”的作用，互联网环境下“得大众者得天下”，关注大众数据，要了解大众心态，在归属感、成就感和参与感上下功夫。还要将业务驱动转向数据驱动。理解数据的价值，通过数据处理创造商业价值，看似零散的数据背后寻找消费逻辑。此外，还应改造公司数据相关的IT部门，将其从“成本中心”转化为“利润中心”，充分认识大数据是核心竞争力，重视其挖掘和预测的能力。当然，实时大数据风控还需要很多方面的探索，如何借助大数据建立全生命风控体系，形成贷前、贷中、贷后流程管理系统和决策系统。另外，还需加强信用数据相关性研究和量化模型的开发，金融信用（主要指借贷数据）可获得性比日常信用数据难，以金融信用为中心，通过日常信用，构建个人信用评估体系。
『肆』 万亿美团遭反垄断诉讼，背后的原因是什么
美团在自己的支付列表中取消的支付宝的选项，有用户表示，这是美团利用自己的垄断地位，强迫用户使用其他支付方式。近日，有美团用户起诉美团滥用市场支配地位，据悉，该案件目前已经被北京知识产权法院立案了。有媒体报道，是一位用户认为美团在支付列表中，取消了支付宝选项，认为其滥用市场支配地位，影响用户对支付手段的选择。目前为止，美团在国内外卖市场的份额达到了68%，遥遥领先于第二名饿了么，占据了外卖市场绝对领先的地位。
据悉，美团第三季度外卖成交额已经超过1500亿人民币，活跃商户数达到了650万，用户突破4.5亿人，占据着市场绝对领先的位置，目前来看，其遭遇反垄断调查的可能性还是有的。
『伍』 美国只管选举，重磅数据来袭，黄金能否实现V型反弹
疫情的影响——全球的股市大跌导致风险资产持续水涨船高，但是黄金却没能乘上这班顺风车，在10月29日出现大跌情况。美国当前正在忙于大选，而世界上其他各国也因为疫情骤然加重临时宣布进入封锁状态（法国和德国），看周五的法国新规定要求国内不要出门，除了必备品的采购不要出门，不过学校会继续开放。而美国内部的大选迫在眉睫，特朗普还一直在淡化疫情带来的影响，而且并没有要取消人群聚集的意愿。这一系列的信息导致各地投资者们情绪不断的恶化，亚洲区域开始一直下跌，经济疲软无力现象日趋严重。我认为，美国一直这样无限制的放水并不能改善未来长期的形式，虽然V是一个对半平衡的状态，但如今的情况则是急跌缓升，哪里算得上反弹呢？反而像个对号，而反弹情形我觉得也不会发生。
在当下一片风声鹤唳之中，黄金若能实现V型反弹则对特朗普的连任有着举重若轻的作用。因此越是临近选举倒计时，黄金市场便越是波诡云谲，到底鹿死谁手则要看黄金在1890处能否坚持住，一旦成功，则后续便能有更高的概率快速上涨。
『陆』 2022 年，想转行互联网行业还能吃香了吗
我觉得互联网行业发展前景还是不错的。
互联网的飞速发展，引领了社会生产新变革，创造了人类生活新空间，拓展了国家治理新领域，极大提高了人类认识世界、改造世界的能力。
互联网给人类的生产生活带来的巨大变化才刚刚开始，互联网驱动人类全面发展的列车才刚刚启动，未来想象空间无限。
互联网未来的发展分析
图片来源于网络若侵权联系删
一是互联网夯实基础，布局未来优势。要大力推动5G、千兆网络等新一代信息通信基础设施建设，超前部署6G等新型网络技术研发和产业布局;加快对下一代互联网、工业互联网、云计算、人工智能、数据中心、内容分发网络等建设部署和应用推广，促进应用基础设施快速发展。
二是互联网开拓创新，提升发展质量。要提升技术创新能力，加快高端芯片、网络切片、基础软件等关键技术突破。围绕实体经济数字化转型，加快技术创新、业务创新和商业模式创新，促进成果转化成为市场应用，推进产业链协同创新发展，加快构建具有竞争力的产业集群，着力增强产业链供应链的稳定性和竞争力。
三是以人为本，消除数字鸿沟。要坚持以人民为中心的发展思想，勇于承担社会责任，通过普遍服务、乡村振兴、信息无障碍建设等专项行动，减少技术、设备、观念上的数字鸿沟，让亿万人民在共享互联网发展成果上有更多获得感、幸福感和安全感。
资料来源于网络若侵权联系删
『柒』 在网站上留下的数据是如何泄露你的隐私的
就目前而言，普通人在互联网面前没啥隐私可谈，你在网络或者淘宝随便搜索一个东西，然后接下来的时间你浏览网页的时候都会有相应产品的广告。国内目前对于这方面的法律还不健全，像法国还是哪个国家行车记录仪都是不准许装的，主要是担心隐私泄露。在国内宾馆住宿，上网，只要你能接触到网络的地方没啥隐私可谈。只是你做的事情值不值得被利用过分析。一些老板或者商业人事他们上网可得当心，你的搜索记录是暴露你商业方向或目标的隐患。其实大家应该都明白一点，监控之下无隐私，各种APP要你手机注册，手机号码，其实都是互联网公司对你的一种隐私收集。就像你和流氓谈道德，有点可笑。现在来说，反而网吧的电脑比家里的电脑更不容易泄露隐私，前提是网吧电脑没有安装木马，当然网吧的电脑也在监控之下，他在公安系统监控中，如果你不违法，没人管你网吧电脑人流量大，不违法，谁也不知道是你，得罪网管除外。
『捌』 现金巴士资金匹配中，需要多久才能到款
停止放款了。
现金巴士大约在2019年9月下旬暂停放款，而这个时间节点正是国家加大数据行业监管整治力度，大数据公司风声鹤唳的时刻。
9月11日，基于区块链的知名数据交易平台公信宝运营方——杭州存信数据科技有限公司被警方查封。此举导致与其合作的现金巴士等小额借贷互金企业一方面是数据源供给损失，获客成本增加；另一方面，不少业内外人士顺藤摸瓜，将他们的问题揪出来了。
同时，9月里魔蝎科技、新颜科技等多家大数据公司都有相关人员被警方带走调查。到10月下旬，央行紧急展开银行与大数据公司合作排查工作，魔蝎、新颜等10家平台被列入排查名单。
显然，现金巴士在9月中下这个时间节点暂停放款，想必是有躲避风头的目的。
(8)风声鹤唳大数据扩展阅读：
现金巴士虽然是老牌微贷平台，但其目前是没有小贷牌照和放贷资质的。
现金巴士曾通过参股无锡市金鑫互联网科技小额贷款有限公司间接持有互联网小贷牌照，但2017年4月，唐阳转让了其以及微额速达持有的股份。之后微额速达欲独立申请互联网小贷牌照，但截至目前，未见明显进展，眼前的仍然是无证经营的现金巴士。
据2017年12月1日，互金专项整治办下发的《关于规范整顿“现金贷”业务的通知》，明确规定，未依法取得经营放贷业务资质，任何组织和个人不得经营放贷业务。
『玖』 四字词语大全
http://www.skycn.com/soft/6359.html http://dl.pconline.com.cn/html_2/1/151/id=7803&pn=0.html 爱情 情窦初开 一见钟情 有情有意 心有灵犀 两情相悦 情投意合 海誓山盟 神仙眷属 三生三世 祝福 岁岁平安、多福多寿、福寿双全、福禄寿禧、事业：旗开得胜、马到成功、飞黄腾达、步步高升、官运亨通、平步青云、青云直上、身体：生龙活虎、龙腾虎跃、龙马精神、虎头虎脑、虎虎生威、铜膀铁臂、膀大腰圆、延寿：福如东海、寿比南山、精神矍铄、鹤发童颜、学习：金榜题名、状元及第、一目十行、过目不忘、博古通今、博闻强识、博学多才、多才多艺 一、激动 悲喜交集 悲愤填膺 百感交集 感人肺腑 动人心弦 情不自禁 心潮澎湃 激昂慷慨 慷慨激昂 二、感激 感激涕零 感恩戴德 谢天谢地 没齿不忘 感同身受 三、懊丧 垂头丧气 灰心丧气 心灰意冷 心灰意懒 万念俱灰 自暴自弃 黯然销魂 大失所望 四、悲痛、哀悼 心如刀割 切肤之痛 哀毁骨立 悲天悯人 五、愤怒 怒不可遏 怒形于色 怒火中烧 忍无可忍 六、欢喜 欢天喜地 欢欣鼓舞 喜从天降 大喜过望 兴高采烈 兴致勃勃 乐不可支 心花怒放 手舞足蹈 拍手称快 皆大欢喜 七、忧愁 愁眉不展 愁眉苦脸 愁眉紧缩 忧心忡忡 忧心如焚 心急如火 郁郁寡欢 八、烦乱 坐立不安 局促不安 忐忑不安 方寸大乱 心烦意乱 六神无主 七上八下 神魂颠倒 心神不定 心乱如麻 若有所失 惘然若失 长吁短叹 度日如年 如坐针毡 火烧火燎 抓耳挠腮 描写心情的四字词语 ：心旷神怡,怡然自得,兴高采烈,乐不思蜀,心花怒放 欣喜若狂 悲喜交集 悲愤填膺 百感交集 感人肺腑 动人心弦 情不自禁 心潮澎湃 激昂慷慨 慷慨激昂 感激涕零 感恩戴德 谢天谢地 没齿不忘 感同身受 垂头丧气 灰心丧气 心灰意冷 心灰意懒 万念俱灰 自暴自弃 黯然销魂 大失所望 心如刀割 切肤之痛 哀毁骨立 悲天悯人 描写表情的四字词语：大惊小怪 大惊失色 大惑不解 从容不迫 毛骨悚然 生生世世 描写人的口才： 能说会道 巧舌如簧 能言善辩 滔滔不绝 伶牙俐齿 出口成章语惊四座 娓娓而谈 妙语连珠 口若悬河 来自历史故事的成语： 三顾茅庐 铁杵成针 望梅止渴 完璧归赵 四面楚歌 负荆请罪精忠报国 手不释卷 悬梁刺股 凿壁偷光 描写人物动作： 走马观花 欢呼雀跃 扶老携幼 手舞足蹈 促膝谈心 前俯后仰 奔走相告 跋山涉水 前赴后继 张牙舞爪五光十色、欢声雷动、欣喜若狂、载歌载舞、灯火辉煌、春暖花开、春色满园、春光明媚、春意盎然、 春回大地、兴致勃勃、精卫填海、愚公移山、百折不回、勇往直前、骨肉之情、痛痒相关、人山人海、 情深似海、恩重如山、循序渐进、由浅入深、日积月累、温故知新、漫山遍野、绿叶成阴、天长地久、 树大根深、自由自在、人无远虑，必有近忧、防患未然、有备无患、情不自禁、自言自语、临危不惧、 多谋善断、从容不迫、方寸不乱、金风送爽、雁过留声、秋色宜人、天朗气清、日月如梭、光阴似箭、 寒来暑往、星移物换、风吹草动、雨过天晴、瓜熟蒂落、水到渠成、人外有人、天外有天、学无止境、 一往无前、滴水成冰、地冻天寒、鹅毛大雪、雪兆丰年、勤能补拙、笨鸟先飞、人一已百、奋起直追、 宁折不弯、义正辞严、威武不屈、大义凛然、火树银花、数不胜数、灯火通明、观者如堵、一望无边、 不知不觉、雪窖冰天、勤学苦练、无家可归、千山万水、千辛万苦、三五成群、无忧无虑、引吭高歌、 连绵起伏、满面红光、张灯结彩、欢聚一堂、普天同庆、喜气洋洋、百花盛开、争奇斗艳、五彩缤纷、 色色俱全、得意洋洋、天长日久、狐假虎威、半信半疑、神气活现、摇头摆尾、东张西望、大摇大摆、 跋山涉水、餐风饮露、水送山迎、赏心悦目、生机勃勃、心狠手辣、起早贪黑、神通广大、高耸入云、 日思夜想、重见天日、舐犊之爱、乌鸟私情、天伦之乐、其乐无穷、摩拳擦掌、生龙活虎、身强力壮、 铜筋铁骨、专心致志、聚精会神、无可奈何、一本正经、千家万户、莘莘学子、立雪求道、春风化雨、 孺子可教、昏头昏脑、密密麻麻、闻名中外、金光灿灿、色彩斑斓、五颜六色、翩翩起舞、感人肺腑、 可歌可泣、艰苦卓绝、惊天动地、南来北往、披星戴月、流星赶月、众星捧月、烘云托月、惊涛拍岸、 意味深长、根深固本、浇树浇根、根深叶茂、叶落归根、一碧如洗、热闹非凡、层层叠叠、心旷神怡、 高堂广厦、玉宇琼楼、错落有致、曲径通幽、千岩竞秀、万壑争流、目不暇接、美不胜收、生根长叶、 竞相开放、胡作非为、兴风作浪、雏鹰展翅、老马识途、鱼贯而入、倾巢而出、鸡飞狗跳、狼奔豕突、 群龙无首、狡兔三窟、万般无奈、转弱为强、忍辱负重、以屈求伸、发奋图强、救亡图存、卧薪尝胆、 催人奋进、羽翼丰满、报仇雪恨、举世闻名、人流如潮、驰名中外、红白相间、大街小巷、人头攒动、 风驰电掣、车水马龙、华灯初上、流光溢彩、美轮美奂、巧夺天工、气势汹汹、不由分说、蛮不讲理、 一拥而上、无影无踪、干干净净、和风细雨、呼风唤雨、栉风沐雨、未风先雨、见风是雨、叶公好龙、 凄风苦雨、暴风骤雨、渐渐平息、经久不息、蜂拥而至、一无所获、埋头苦干、倾盆大雨、戎马一生、 身经百战、刮骨疗毒、传为美谈、约法三章、秋毫无犯、运筹帷幄、好谋善断、天各一方、一年一度、 学海无涯、书山有路、九牛一毛、沧海一粟、孜孜以求、全力以赴、百尺竿头、更进一步、水天相连、 星罗棋布、变幻无常、腾云驾雾、千姿百态、云遮雾罩、瞬息万变、一泻千里、四蹄生风、黔驴技穷、 流连忘返、气象万千、风云变幻、奇峰异岭、若隐若现、飘飘欲仙、白云苍狗、恍然大悟、不以为然 有利可图、有机可乘、有根有底、有始有终、有口难言、有恃无恐、有求必应、有志竟成、平平展展、 尽心尽力、神勇无比、运足气力、胸有成竹、文思如泉、风华正茂、出类拔萃、才思敏捷、后生可畏、 手不停挥、笔下生花、力透纸背、精妙绝伦、炉火纯青、活灵活现、栩栩如生、梦笔生花、浑然天成、 斗酒百篇、鬼哭神惊、喜出望外、谈笑风生、沙漠之舟、自强不息、忍辱负重、始终如一、飞沙走石、 志在千里、义无反顾、坚定不移、七嘴八舌、成千上万、坐观成败、按兵不动、操之过急、轻举妄动、 兴风作浪、蠢蠢欲动、雷厉风行、闻风而动、展翅高飞、望而生畏、窃窃私语、烟波浩渺、一碧万顷、 游人如织、一帆风顺、风平浪静、鸥水相依、海波不惊、揠苗助长、郑人买履、急急忙忙、振振有词、 争论不休、充满信心、杯弓蛇影、螳螂捕蝉、鹬蚌相争、欢天喜地、古今中外、情不自禁、心绪不宁、 各奔东西、悲欢离合、手足情深、蓬蓬勃勃、井井有条、羊肠小道、文思敏捷、聪明过人、青出于蓝、 一鸣惊人、桃李争妍、后继有人、十年树木、百年树人、遥遥相对、笑语盈盈、雄伟壮丽、格外挺拔、 尽收眼底、雕梁画栋、永垂不朽、花团锦簇、姹紫嫣红、水泄不通、以身许国、碧血丹心、年复一年 疾恶如仇、敢怒敢言、忧国忧民、横眉冷对、浩气长存、大义灭亲、若无其事、蔚为壮观、诗情画意、 雪峰插云、古木参天、平湖飞瀑、异兽珍禽、极目远眺、辽阔无垠、默默无闻、悠然自得、湖光山色、 人间天堂、明月清风、桂子飘香、水光接天、相得益彰、江山如画、鱼米之乡、开天辟地、精疲力竭、 纵横交错、小心翼翼、大发雷霆、不远万里、悬崖绝壁、日复一日、混沌不分、昏天黑地、大刀阔斧、 与日俱增、顶天立地、变化万端、改天换地、远渡重洋、名列前茅、滚瓜烂熟、毫不气馁、有所作为、 长年累月、断垣残壁、若有所悟、乘风破浪、浑身无力、不知不觉、起死回生、息息相关、丰富多彩、 远在天涯、近在咫尺、天南地北、万水千山、无所不有、足不出户、学富五车、学贯中西、博古通今、 功成名就、著作等身、温文尔雅、文质彬彬、不由自主、浩浩荡荡、滥杀无辜、恩将仇报、千恩万谢、 见利忘义、背信弃义、肝胆相照、开诚相见、同舟共济、心照不宣、志同道合、荣辱与共、唇亡齿寒、 亲密无间、洁白晶莹、琼枝玉树、千姿百态、欣欣向荣、万紫千红、开卷有益、抑扬顿挫、春满人间、 千帆竞发、万马奔腾、六畜兴旺、 五谷丰登、国泰民安、人寿年丰、欢声笑语、绿色工厂、春深似海、 风月无边、世外桃源、山外有山、飞瀑流泉、古木参天、诗情画意、蔚为壮观、循规蹈矩、鲜为人知、 漫山遍野、微不足道、机毁人亡、轻而易举、浅尝辄止、囫囵吞枣、浮光掠影、不甚了了、天道酬勤、 熟能生巧、寻根问底、无所不晓、三顾茅庐、蜿蜒起伏、青翠欲滴、秀丽宜人、群雄纷争、茅塞顿开、
『拾』 运营商大数据对外价值变现的十大趋势
作者 | 傅一平
来源 | 与数据同行
最近中国移动提出了DICT战略，显示其在政企市场进一步拓展的雄心，在这个背景下，重新探讨下运营商的大数据变现很有意义。虽然近半年“大数据圈”似乎有点风声鹤唳，但对于合法合规的进行大数据业务的企业来讲没有什么影响。
下面笔者就结合自身实践，给出未来2-3年运营商大数据价值变现的十个趋势判断，仅代表个人看法，希望于你有所启示。
1、行业服务边界不断拓展
依托于运营商潜力巨大的数据资源和政企市场渠道资源，经过多年的市场培育和拓展，当前运营商大数据业务从原来的金融、旅游等行业逐步拓展到政府、旅游、交通、教育、商业、招聘、医疗等各个各业。
运营商ICT业务在推进中，也孕育了不少大数据业务的商机，大数据业务则反过来促进了ICT业务的发展，因为大数据除了业务价值，还有一定的社会品牌效应，两者通过融合可以形成合力。
随着企业数字化转型的加快及产业互联网的崛起，作为未来社会基础设施的大数据，将与云计算、人工智能、物联网、区块链一起，在行业领域开疆扩土，其应用的边界几乎是无限的。
2、进入行业应用的深水区
大数据在行业领域拥有着巨大的潜力并不意味着运营商就能分得多少杯羹。虽然运营商大数据业务当前在金融、旅游等行业已经有所斩获，但这些行业低垂的果实基本要被摘光了。
以金融为例，4-5年前运营商切入的验真，失联触达等业务，当前仍然是运营商大数据变现的主力，但金融行业并未如运营商原先预料的那样，在贷前、贷中、贷后中给予运营商更多的机会，运营商很多变现业务模式的拓展基本是停滞的，起码不够快。
在大量的其他行业领域，运营商往往只能做到蜻蜓点水，而无法聚沙成塔，比如业务的复购率很低。
从定性的角度讲，运营商对于行业的理解还是比较浅的，其大量的行业应用游走在企业的核心生产流程之外，大数据似乎是奢侈品，而不是必需品，因此粘性是不够的。
以金融验真这个业务为例，其附加值并不高，且容易被替代，想想这几年对于金融行业的理解又增加了多少呢？这些都是需要反思的地方。
笔者曾经在智慧交通相关文章中提到：运营商的数据在很多领域其实是很有前途的，但必须深耕，要理解这个行业的业务，通晓这个行业的算法，不停的打磨产品，从而逼近核心。
可以这么说，运营商大数据将很快进入行业应用的深水区，为了顺应这个趋势，运营商需要建立专业化的组织去攻坚克难，挑战很大。
3、与互联网公司的竞争加剧
互联网应该没有把运营商当成主要的大数据竞争对手，但运营商进入这个领域会跟互联网公司形成事实上的竞争，无论是新零售，智慧交通等等，进入者都会感受到互联网巨头的压力。
比如运营商要为大型商超提供数据服务，但互联网公司早就捷足先登，新零售是互联网出的概念，当运营商还在进行自身渠道的艰难转型时，互联网公司线下商业的版图已经规划好了，当然也包括了大数据业务。你到商超谈，人家一开口就提XX通怎么样怎么样。
当然还不仅仅是这些。
无论是互联网公司在To G上自顶向下的推广策略，还有诸如城市大脑单一采购来源的霸气，都在说明巨型互联网公司在这些领域的影响力。
运营商要获得机会，得动用一切可用的资源，发挥自己数据的差异化价值，由点及面去寻找机会。实践证明，管道数据的价值是巨大的，但巨型互联网公司的数据也越来越好，这是不得不面对的现实。
4、从要素驱动向要素+能力驱动转型
运营商当前在大数据变现上的突破只能说摘取了低垂的果实，但这种通过简单数据加工形成的数据产品竞争力是不够的，也是不可持续的。
比如做智慧交通，如果位置精度和覆盖度不够，连速度都测不准，根本做不出高质量的数据产品。
应该来讲，运营商从来就没有现成的、高精度的、可以到用户级别的位置数据，粗精度的原始位置数据未来可能连支撑运营商自己的业务转型都不够，运营商需要充分挖掘现有位置数据的潜力，通过建模等方式把较为精准的位置模型做出来，才能有基本的大数据变现底蕴。
位置精度的提升虽然是一小步，但却是对外大数据变现的一大步。位置准了，运营商对于人们整个线下生活的理解就准了，无论是客流，路网，OD等等都不再话下。
现在运营商依靠数据资源这个要素能走出第一步是不错的，但光靠资源驱动已经不够了，能力必须过来接棒，没有能力加持的运营商大数据变现前景暗淡。
因此，运营商大数据变现未来不再是躺着挣钱，而是要从原始数据的驱动向数据+能力双驱动转型，这个能力包括人才、技术、数据、产品、运营等等，这是不容置疑的。但如果只是空喊着口号不敢探索尝试，则也许连能力提升的机会都没有。
5、持续强化大数据合作的生态
大数据变现从底向上涉及平台、数据、建模、产品、方案、渠道、咨询、运营、安全等一系列的内容，运营商无法一手包办，因此必须建立合作的生态。
从业务的角度看，缺乏渠道合作伙伴、缺乏行业解决方案对于运营商都是很现实的挑战，最大的痛苦莫过于不知道商机在哪里，不知道自己想做的这个数据或产品有没有前途。运营商不可能瞬间将现有的客户经理队伍转为数字化产品的销售队伍，毕竟知识结构的要求不一样。
虽然可以采取MVP的方式推进，但一方面试错的成本摆在那里，运营商也并没有资本为其背书，另一方面时间成本也大了点。现在很多运营商都有合作伙伴招募计划，这是很好的尝试，但符合要求的合作伙伴还是太少了。
从开放的角度看，中国移动的梦网曾经创造过辉煌，但开放这句口号不是随便喊喊的，你得建立一套标准，清晰的告诉别人你有什么能力，然后如何能方便的接入。
比如当我们在互联网大会展示城市实验室产品的时候，发现仍然有那么多的人惊讶于运营商竟然还能做这个，就说明我们在开放这条道上还有很长的路要走。
而当笔者第一次访问阿里云网站的时候，其较好的使用体验给我留下了深刻的印象，随后定期的营销推送起码说明是用心的，又比如笔者第一次使用腾讯云域名申请时，其后腾讯云客服的电话调研也是很及时的。
因此，能否跟更广泛的合作伙伴建立连接，能否建立起开放的平台，能否确保信息的安全，在很大程度上决定了运营商大数据变现的蛋糕能做多大。
6、通过集中化获得溢价能力的趋势将加强
由于历史原因运营商的大数据实际是分省存储和运营的，这跟互联网公司天然的集中统一的数据基因是完全不同的。虽然一些运营商在集中化上做了很多努力，但相对互联网公司，还是有一些差距。
各省本地化做一些产品虽然带来了灵活性，但造成了事实上的重复开发，这种模式在创新阶段其实没什么问题，但最大的问题是各个省能否有足够的资源去保证产品的持续优化，无论从数据的角度，还是从运营的角度看，我们都需要一定的集约化机制来确保高效低成本的运作。
但这还仅仅是一个方面。
另一方面，相较互联网，由于数据的割裂，运营商基于单个省的数据做出的产品溢价能力不高，往往只能服务于特定区域，在很多竞争中会处于劣势，比如当前运营商基于位置数据的应用很多，但为什么上网数据的变现却很少呢？
这个不仅仅是简单的https问题，更是因为客户对于上网数据的诉求基本是全国的，没有地域的概念，这让运营商失去了很多突破的机会。
因此，运营商的大数据在一个省创新后迅速全网复制是一直要坚持的策略，而基于集中化的数据进行创新是提升产品竞争力的一个关键。
7、运营商DICT战略将使得大数据获得更大支持
随着数字经济的发展和行业数字化的进步，传统产业转型升级的需求强劲，运营商和云服务提供商，均在强化云、网、端、边协同，推出“云+网+DICT”智能化解决方案，帮助企业实现更深层次的数字化转型。
运营商的政企2B市场是当前关注的焦点，而云+DICT（DT+CT+ICT+IDC）又是其中的关键，这意味着未来各种资源会逐步会向DICT倾斜，大数据需要抓住这个机会，通过DICT的融合来促进大数据业务的规模化发展，所谓“借势”。
另外，当前三大运营商已经宣布了5G商用，中国移动也发布了了“5G+”计划，其中包括“5G+AICDE”计划，“5G+AICDE”是将5G作为接入方式，与人工智能（AI）、物联网（IoT）、云计算（Cloud Computing）、大数据（Big Data）、边缘计算（Edge Computing）等新兴信息技术深度融合，准备打造以5G为中心的泛智能基础设施。
5G时代人和物、物和物之间的连接产生的数据类型将会更多，5G更密集的基站布点意味着更高的定位精度，5G业务形式更加多样意味着管道中的数据内容会爆发性增加，运营商对于客户行为的刻画能力将进一步加强，每项垂直5G行业应用都将会与大数据有着千丝万缕的关系，这些对于运营大数据的发展是利好。
8、日益趋紧的数据安全要求对于运营商既是挑战也是机遇
运营商虽然拥有海量的数据，但很多省公司并未实质性的开展大数据业务，很多是基于安全的考量。即使是正在开展大数据变现业务的运营商省份，合规合法经营也是其开展大数据业务的底线，运营商对于大数据的业务创新是相对保守的。
事实上，运营商当前能开展的各项大数据新业务，都需要经过内部极其严格的法律、安全多道审核，加上行业、集团、省出台的各种安全管理规范的约束，还有定期的安全检查，都让运营商大数据业务从一出生就经历着内部一轮轮的安全洗礼。
2019年持续发酵的各种信息安全事件让大数据圈似乎如履薄冰，但其打击的还是各种违法经营和黑市交易。事实上，经过新一轮的洗盘，运营商也许会面临较以往更好的商业环境，数据可能会变得更为稀缺，毕竟以前黑市的数据交易会导致良币驱逐劣币的现象，当然这也只是一种猜测。
可以肯定的是，未来国家对于信息安全管控的趋紧会使得大数据业务的创新变得更具挑战性，但合规合法的进行大数据价值挖掘，助力中国经济高质量发展始终是主流，运营商虽然会面临安全上的挑战，但也有更多的机会。
9、运营商大数据对于TO C业务的探索不会停止
互联网公司TO C业务前期是靠钱烧出来的，毕竟消费者是趋利的，拥有高体验的产品和一定基础的用户后，互联网公司才有了珍贵的海量数据，这个时候大数据才有用武之地，反过来赋能业务发展，这是互联网公司应用大数据的本质。
运营商天然就有大数据，但大数据变现的实践还是告诉我们，运营商的数据维度还是不够丰富，比如缺乏消费数据，而巨型的互联网公司通过应用的丰富不断积累着更多维度的数据。
事实上，当前运营商的数据维度拓展基本是停滞不前的，如果不加以改善，在不久的将来，运营商的数据优势会逐步变小，最终会影响到产品的竞争力。
现在运营商建立了很多专业公司，比如中国移动的咪咕，有人会质疑这些公司能否赚钱，姑且不从战略的角度思考这个问题，即使站在大数据的角度看，这些公司的拓展能够让运营商拥有更丰富的数据，这就很有价值。最近中移金科成立了，支付数据对于DT有多重要不用解释吧，因此意义是很深远的。
其实做大数据产品的，哪个没有点TO C的梦想？希望运营商能基于自己的资源优势，结合大数据的差异化特点，能够打造出真正的既卖座又叫好的TO C产品。
10、运营商对于低价值密度的大数据处理能力要求会大幅提升
运营商的DPI数据具有典型的大数据特征，有潜力但价值密度低，但这个数据是运营商除位置数据以外最珍贵的数据，很多人说这个数据在运营商变现中实际没啥应用场景，或者言必称https，那是比较业余的说法。
随着5G时代的到来，对于DPI数据的有效开采挖掘对于运营商大数据变现是核心的基础工作之一。
首先，DPI这个技术原生是为网络优化服务的，比如很多字段对于数据变现没有价值，能否考虑更高性价比的处理手段？这个就需要运营商针对性的进行研究，比如从客户洞察、精准营销和价值变现的角度去高效低成本的采集管道中的数据。
其次，5G海量、低延时、非结构数据的特点，将进一步促进数据存储、处理和分析技术的进步，即使是当前的4G，从采集到应用的时延也是比较高的，很难达到场景式营销的要求，而且保留的周期也非常有限。
最后，5G大数据的价值密度将进一 步降低，对AI的能力要求将更高，即使是针对当前的4G数据，运营商的NLP等能力储备也是不够的，因此要尽快补足短板。
当然，以上十个趋势只是笔者的个人判断，受限于自己的能力和视野，以上谈的肯定有很多不到位的地方，权当笔者抛砖引玉，如果能引发一点思考，那就更好了。