长沙开德克士赚钱吗？

一、长沙开德克士赚钱吗？

长沙开德克士地段好人流量大的话赚钱

二、长沙开篮球馆赚钱吗？

肯定能赚钱，运动是现必须的，何况蓝球能发展个人事业

三、长沙开外卖店赚钱吗？

外卖现在是热门专业，服务大众，百姓可以在家里点外卖。在长沙开一家好的外卖肯定能赚钱的，但手续得全。能吃苦耐劳。风雨无阻。

四、大数据基金真的赚钱吗？

不论定投3年5年都是有可能出现亏损的。一方面由于股指波动，盈亏变化大。另一方面也要看基金经理的操盘水平，经历牛熊转换的经理可以进一步考察，有的经理很不靠谱啊！基金定投没有人可以给你一个保证收益的承诺，基金投资本身具有风险性，一切都是未知的。就算是拿过往业绩做参照，有的参数变化，最后只能是作为一个参考。

五、做数据线赚钱吗？

赚钱。前提是你能把数据线的产量做起来，并找到很好的销路。我知道的在淘宝客那个领域，有很多优惠券平台就专门接那种10元数据线6元优惠券的产品，月销量在都在10万根左右，初步估计月纯利润就在5万左右，如果你能找到高效的平台推广，那是更赚的。

六、长沙大吗？

大，长沙是中国湖南省的省会城市，也是一个历史悠久、文化底蕴深厚的城市。长沙作为中部地区的重要城市之一，具有非常丰富的自然资源和人文景观。

首先，长沙是一个人口众多、经济发展迅速的城市。随着改革开放以来的快速发展，长沙的经济实力得到了显著提升。它在工业、建筑、汽车制造、新兴科技等领域有很强的实力，也吸引了大量的人才和投资。

其次，长沙拥有独特的自然景观和旅游资源。它被誉为“星城、花城、茶城”，这是因为长沙有许多美丽的公园、花海和茶园供人们欣赏。比如，橘子洲头、岳麓山、湘江风光带等都是长沙著名的景点，吸引了大量游客。

此外，长沙也是一个文化底蕴深厚的城市。它有着悠久的历史和丰富的文化遗产，包括传统的湖湘文化、鲜明的楚文化等。长沙还有许多博物馆、艺术馆和图书馆，为人们提供了学习和欣赏文化的场所。

综上

七、长沙开出租车赚钱吗？

干得好的话，除去缴纳的费用，收入在3000-5000之间。晚班和白班也有一点差别，晚班生意好一点，还是要自已投资搞一台好一点，收入高一点了，

八、长沙跑货拉拉能赚钱吗？

长沙有很多私人小厂给大厂代加工，只要跑货拉拉和这些小厂老板搞好关系，跑货拉拉就能赚钱。

小厂给大厂加工大件，自己运输成本太大，有时候没有时间送货，老板要紧盯生产，在送货就会有延迟，如果跑货拉拉和这些加工厂搞好关系，以走量的形式，适当给老板优惠，相信你跑货拉拉每天忙都忙不过来，薄利多运也是一种方式。

九、长沙开宠物店赚钱吗？

现在养宠物的人特别多！

我在开宠物店！利润还可以！你可以去试试

十、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。

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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