4006582019
刷脸支付代理项目如何挣钱？
作为一项技术前沿、潜力无穷的全新支付领域。刷脸支付拥有庞大的市场需求和巨额的官方奖励补贴，这也注定了它的光明的未来和可观的利润，因此无数人蜂拥而至，想要分一杯羹，刷脸支付赚钱的利润点有哪些？
第一、官方设备补贴
支付宝的蜻蜓单台封顶补贴一千六，按一百台设备算就是奖励十六万。而蜻蜓最低1399可拿，其他不谈光设备差价就已经***不赔。
现在市面上的所有商家基本都是使用0.38%的费率，交易一万就有38元的手续费，支付宝或微信官方扣除0.2%的成本，服务商扣除0.01%到0.02%的运营成本，剩下的就都是代理商的流水分润。按每月流水十万一百家商户来算，每月的纯利润为1.7万。
广告收益分为两块，一是刷脸设备屏幕上的三个滚动广告位，按分众传媒的市场价算，每月能产生两万一千的收益；二是支付完成后的弹窗广告，一百家商户每天约六千笔交易，按五十元每千次的市场价算每月能产生一万的广告收益。
如何看待万豪数据再次泄露***？
诚邀回答。
不到两年，万豪酒店再次发生数据泄露。本周二，万豪酒店表示，公司有近520万房客的个人信息被泄露。上一次万豪有3.83亿人次详细个人信息被泄露。上次更加严重最终据说被索赔125亿美元，被罚1.24亿美元。
随着大数据时代的来临，个人数据的价值越来越大，信息泄露***频出，除了万豪酒店，洲际、希尔顿、凯悦、文华东方和华住等酒店集团均遭遇过用户数据泄露***。更加可笑的是，据说有一家酒店的数据库密码还是root,当时黑客直接就给破解了。
个人信息价值越来越大，那就是越来越值钱了，天下熙熙皆为利来，天下攘攘皆为利往，有钱赚的地方肯定是黑客重点攻击的目标，酒店的星级越高端，用户的层次越高端，价格也会水涨船高。
信息泄露一方面是酒店管理方的问题，另外一方面也源于黑客技术的过分强大，针对本次***，阿里云安全的一篇分析文章指出：酒店集团数据泄露一般有三大原因：一是未经授权的第三方组织窃取数据；二是特权账号被公开至GitHub导致泄露，开发人员将包含有数据库账号和密码的代码上传至GitHub，被黑客扫描到以后进行了拖库；三是pos机被恶意软件感染，因POS机被植入恶意程序，导致支付卡信息被窃取。
无论是酒店，还是其他企业，保护用户隐私安全都是重中之重。防黑的路任重而道远，相信光明会有到来的一天。
物联网行业未来该如何发展？
比如共享单车，以前是扫码开车，扫码是物-云-物，现在摩拜又出来蓝牙开车，就是物与物之间通讯，不需要再透过云。同样智能门锁也是。
我觉得未来几年内，可以看到蓝牙，nfc，rfid，zigbee，433，2.4g，5g兼容并包。再往后几年，会有一到两种技术经过迭代以后，胜出。就好像我们曾经用软盘，光盘，，，光盘经过cd，DVD，蓝光几次迭代，终于还是退出市场，u***和网线胜出。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，是实现工业4.0的关键，也是信息化时代的重要发展阶段。随着工业互联网+迅速崛起，智慧化物联网时代悄然来临，物联网技术的应用逐渐广泛，例如：公共安全、智能运输、智能建筑、数字化医疗、工业自动化、供应链、石化、气象、农业、电力水务、军事、消防等多种领域，随着数字时代、云计算、人工智能等技术的发展，物联网行业未来的发展也将逐渐升温。
市场上，改变传统通用的标准模式，深入行业，根据行业特有的业务场景及业务需求构建标准体系，形成一套独有的行业标准，打造标杆客户、案例，并随着行业、技术等发展逐步更新。
应用上，未来物联网行业的发展仍将以具体应用为主，实现从产业到行业再到具体企业，最终走向个人，由大至小的细分，分别从设备、传感器全面感知、信息网络可靠传输、海量信息智能处理等方面达到人与人、物与物之间的沟通协作。
方案上，打造软、硬件一站式物联网技术平台，包括成套的技术体系、设备体系、实施体系、服务体系，融合当前互联网、云计算、大数据等信息通信新技术，并结合企业个性化需求进行平台开发及系统集成。
真正实现把IT的技术应用到各个行业领域的每个细节，让用户享受到物联网技术带来的安全性与方便性。
如何学习数据分析？
谢邀
现在发达城市北上广，已经开始用大数据，运做[_a***_]了。而且门槛很高，必须金融和计算机的本科以上人员，研究生择优录取。
可见大数据，发展的力度。很多人不知道大数据怎么交易股票，这这里简单说下，现在好多券商软件支持，大数据自动化交易，也就是说，当你编写好自己的预期策略后，由程序根据你的策略实行，自动化交易。现在名声仅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大数据量化交易的先驱，他名下的大奖章基金，就是根据大数据量化交易运行。
大数据量化交易，可以实现。一天成百上千次此交易，只要资金允许。这也是发达发达城市为什么着重研究的对象。还有大数据是未来的趋势。电脑在对市场热度的分析，要强于人工识别。但是论单个交易，人工肯定强于电脑，但是从现在的基金规模来看。电脑交易是主要趋势。不管多厉害的基金经理，精力都是有限的。
目前的大数据都是借助python为主要语言编写的，感兴趣的可以看看相关方面的学习。券商对自动化交易的资金，一般是5w门槛。所以，随着市场的发展。大数据量化交易，会慢慢普及。
以上就是本人对大数据的看法，喜欢的可以加个关注，点个赞。
学习数据分析可以遵循以下步骤：
- 学习基础数学和统计学知识。数据分析需要掌握一定的数学和统计学知识，包括概率、***设检验、回归分析等。
- 学习数据分析工具。掌握一些数据分析工具，如Excel、Python、R等，可以帮助你更好地进行数据分析。
- 学习数据可视化。学习数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，可以将数据分析结果以图形化的方式呈现出来，更加直观地展示数据分析结果。
- 学习实践案例。通过学习实际的数据分析案例，可以更好地理解数据分析的应用场景和方法。
- 参加培训课程。参加一些数据分析相关的培训课程，可以加速学习过程并且获得实践经验。
- 扩展阅读。阅读相关的书籍、文章、博客等，可以帮助你了解更多的数据分析知识和技能。
- 实践练习。通过实践练习，将学到的知识应用到实际项目中，进一步巩固和提高数据分析能力。
优秀的数据分析师并不能速成，但是零经验也有零经验的捷径。
市面上有《七周七数据库》，《七周七编程语言》。今天我们就《七周七学习成为数据分析师》，没错，七周。
第一周：Excel学习掌握
如果Excel玩的顺溜，可以略过这一周。但很多人并不会vlookup，所以有必要讲下。
了解sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，时间转换等。excel的各类函数很多，完全不需要学全。重要的是学会搜索。我学函数是即用即查，将遇到的问题在网上搜索得到所需函数。
重中之重是学会vlookup和数据***表。这两个对后续的数据转换有帮助。
学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge能很快掌握。
学会数据***表，SQL中的group，Python中的groupby也是同理。
这两个搞定，基本10万条以内的数据统计没啥难度，也就速度慢了点。80%的办公室白领都能秒杀。
网上多找些习题做，Excel是熟能生巧。
很高兴回答您的问题。
首先，做数据分析首先得学习数据库，比较数据是最基本的***。
其次，是数据分析相关的理论，为建模或者进行进一步分析打基础。代数和统计知识要求较高。
再次，学习各种软件。Excel是最最最基本的工具，各种函数、插件的学习;SPSS、R至少掌握一种吧，个人认为SPSS更容易上手，当然每个行业有自己相对认可的工具;Python建议掌握，很强大的工具，清洗数据、建模、可视化、爬虫等等都可以完成。最后建议掌握一个可视化软件比如Tableau。当然分析完需要写报告，不管文字功底、概括能力、审美能力，都是有要求的。
最后，模型学习，这个没的说，要知道每个模型是用来干什么，比如决策树做画像是经常会用到的。
特别想说一点，数据分析不能只看数据，还要相对了解业务，脱离业务的数据分析什么都不是。
希望对您有帮助。
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