池网科技 一、如何看待Uber的动态定价？
Uber 的动态定价主要是 Surge Pricing，在叫车需求量过大时采用的一种定价策略。Uber 官网叫动态提价：当 Uber 平台上的车辆无法满足大量的需求时，将提升费率来确保您用车的需要。若使用需求过高，Uber 平台上的车辆较为有限，那么更多司机会由于提价及时加入。
二、动态定价的目的是什么？
在需求过量而供给不足的时期，当乘客的数量远超司机的数量时，Uber会根据司机的稀缺程度在标准票价的基础上成倍的增加。这种所谓的动态定价就是利用微观经济学来为乘客和司机计算市场价格。动态定价策略的目的是在司机满足乘客的需求和乘客的等待时间最小化之间找到所谓的均衡价格。研究表明动态定价策略能够实现这个设计的初衷：提高在线司机数量，并且分配乘客给那些更满足他们需求的司机。
然而动态定价有一个重要的形象问题。几乎没有人认同它，甚至有很多人认为是在哄抬物价。这给Uber带来了很大的麻烦。它和哄抬物价的的不同点关键在于其适应性和它带给给乘客的便利，而动态定价是带来这些便利的必须途径。
动态定价的障碍在于它的构成方式以及如何向乘客解释的问题上。这些因素直接导致乘客的不满和大量恶意的压力。但是解决这些困难并不是不可能的，Uber可以采取接下来的四种行为来解决动态定价带来的困难。
1、给动态定价机制设置一个合理的上限，并且把这个上限明确的传达给乘客。Uber的定价机制核心是动态的倍增器，而这是个黑盒子。除了Uber自己之外，没有人知道它的计算模式和增加上限是什么。当系统计算出来价格的超过原来5倍时，乘客就会为必须支付如此高昂的价格表示愤怒。一家来自瑞典的媒体报道Uber已经开始测试高达50倍的倍增系数。
对Uber公司来说，不对倍增机制的上限加以限制话会起到相反的效果。主要有两个原因：首先，它给乘客留下一种不好的印象，那就是Uber公司从乘客身上榨取每一分钱来剥削乘客；其次，这种无限性会产生不确定性。即使Uber公司已经通知乘客什么时候动态定价机制会生效以及动态定价的上调程度，但是动态定价没有上限的事实依旧是一个公关难题和客户关系问题。甚至有些司机都对巨大的价格上调感到不好意思
解决办法很简单。Uber应该选择一个合理的上限，比如说5倍（有证据显示，当超过五倍时乘客开始感到不安），并且明确表示上涨的价格超过这个上限。这个办法将会对减轻乘客的担心和媒体的诟病有很大帮助。
2、减少价格的波动性。乘客对动态价格在短时间内波动之大十分抱怨。仅仅耽误五分钟，导致的结果可能是乘客需要支付原来两倍的价格，也可能是只需要支付原来价格的几分之一。一项调查显示，动态的价格每三到五分钟改变一次。还有一些乘客指出动态价格对地点具有高度的依赖性。仅仅隔了几条街，两个地点的价格可能有数倍的差别。当价格具有如此大的不确定性时，许多乘客就会对Uber公司失去信任，因为他们不知道什么时候订车合适或者说他们不知道自己是不是正在挨宰。
要解决这个问题，Uber需要降低价格改变的频率。减小价格波动并且增加价格改变的可预测性将会使乘客的乘车经历是更加可预知的，这将会使乘客感到更加安心舒适。比如说在上下班高峰时期和周末晚上提高价格而在每天的其余时刻恢复正常。
3、向乘客宣传动态定价策略的好处。许多乘客仅仅注意到他们支付了高昂的价格，但忽略了他们因此而得到的显著的实惠。要解决乘客在决策分析时只关注价格的问题，聪明的营销人员会把乘客因高价格而得到的好处明确的传达给乘客。
以大型连锁超市Kroger为例，在顾客的收据上，他们会把该顾客因为厂家优惠券或者店内促销或者客户忠诚计划而节省的费用明细打印出来。“您今天节省了X元”会让顾客在购物时不再抱怨。
这种说明在价格上调时就显得更为重要。选择一条路程较远但是时间较短的路线，并且在收据中这样解释将很有帮助：“因为动态定价，您今晚节省了30分钟的等待时间”、“您今天如果打的需要45分钟，我们让您只花费了20分钟就到达了”。 向乘客阐明动态定价的价值并且改变乘客对动态定价策略的看法。
4、重新定义一下“动态定价”这个概念。虽然“动态定价”这个名称是描述性的并且也很精确，但是它来源于经济思维而不是营销人员的想象。韦氏词典中“surge”定义为“突然增加到一个异乎寻常的高水平” 。就乘客而言，不管价格多少都不是最好的价格。大多数人都把动态定价和哄抬物价联系起来，是不是很惊讶？
一个可能的解决办法是放弃“动态定价”这个名字。动态定价需要被另一个词汇取代，这个词汇应该用来形容定价方法对乘客带来的好处而不是价格的上涨速度。对这种定价方法来说，像“便利性定价（毕竟节省了顾客的等待时间）”、“确定性定价（提供了乘客获得服务和应付价格的确定性）”、“优先级定价（优先考虑更需要服务的乘客）”这类标签全都是更加准确并且以客户为中心的名称。“surge”这个标签应该去掉。
Uber的动态定价就如何结合科技和经济学来创造一个更加精细的定价策略提供了一个好的例子，但是这个方法没有把乘客适当的考虑进去。毕竟，体验服务并支付要价的是那些放弃出租车或公共汽车选择Uber的乘客，所以把乘客对这个定价方法的评估考虑进去是至关重要的。 仅仅因为现在的科技允许，就选择将价格快速而连续的改变不是最好的办法。
三、基于竞争对手的定价有什么优势？
竞争定价即把价格设定为与竞争对手相同的水平。这种方法的依据是竞争对手是在进行充分透彻地研究后才确定的价格。无论是何市场，都会有许多公司销售完全相同或者极其相似的产品，根据古典经济学的观点，这些产品的价格理论上已处于平衡状态（或至少处于局部平衡的状态）。
因此，通过设定与竞争对手相同的价格，新成立的公司可以避免定价过程因价格尝试和出现错误的价格而导致的成本。但是，每家公司都是不同的，其成本也不同。鉴于这一点，竞争定价法的主要局限性就在于这种方法无法说明各公司的成本差异（生产、采购、销售队伍等）。因此，这种定价法有可能效率较低和导致利润降低。
四、以什么为中心的定价法为动态定价法？
以市场供需关系为中心的定价法称为动态定价法。使用这种方法要求饭店研究市场的需求,根据市场需求设计产品和服务,根据顾客对饭店产品和服务的价值的理解、供需关系的变化情况、细分市场消费的行为模式、市场竞争状况等决定价格。
动态定价是指根据市场对产品的需求以及顾客的购买力来对产品进行定价。
五、基于FPGA的高速数据采集？
高速A/D的数据采集系统肯定是用到模数转换了采集模拟量，一般这样的系统是会强调多路采集数据和高分辨的AD。
高速的FPGA数据采集系统往往设计到多个外界模块的数据采集，一般是各种传感器采集外界环境的变化量
六、基于大数据的指数类数据有哪些？
基于大数据的指数类数据有如下几种类型：
.1.交易数据(TRANSACTION DATA)
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化买卖数据，这样就能够对更广泛的买卖数据类型进行剖析，不仅仅包含POS或电子商务购物数据，还包含行为买卖数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2.人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及经过博客、维基，尤其是交际媒体产生的数据流。这些数据为运用文本剖析功用进行剖析供给了丰富的数据源泉。
3.移动数据(MOBILE DATA)能够上网的智能手机和平板越来越遍及。这些移动设备上的App都能够追踪和交流很多事情，从App内的买卖数据(如搜索产品的记录事情)到个人信息材料或状况陈述事情(如地址改变即陈述一个新的地理编码)。
4.机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)这包含功用设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备能够配置为与互联网络中的其他节点通信，还能够自意向中央服务器传输数据，这样就能够对数据进行剖析。
七、基于大数据的数据挖掘
数据挖掘是大数据时代一项重要的技术领域。随着信息技术的快速发展，庞大的数据集变得容易获取和存储。这些数据集通常包含了海量的信息，但如何从中提取出有价值的洞见却是一个挑战。因此，基于大数据的数据挖掘成为了在商业、科学和社会领域中探索隐藏模式、发现关联规律和预测未来趋势的一种有力工具。
什么是数据挖掘
数据挖掘是一种通过分析大规模数据集，从中发现模式、关联关系和趋势的过程。它结合了多个领域的知识，包括统计学、机器学习、人工智能和数据库管理等。数据挖掘不仅可以帮助我们理解数据背后的规律，还可以为决策提供支持和预测未来发展趋势。
在基于大数据的数据挖掘中，数据集的规模往往非常庞大，包含了数百万、甚至数十亿条记录。这使得传统处理技术无法胜任，需要借助先进的计算工具和算法来处理。基于大数据的数据挖掘涉及到数据的预处理、特征选择、模型建立和模型评估等多个步骤。
数据挖掘的应用领域
基于大数据的数据挖掘在各个行业和领域都有广泛的应用。以下是一些常见的应用领域：
- 商业智能：通过分析销售数据、市场趋势和消费者行为，帮助企业做出决策，优化业务流程和提高竞争力。
- 金融领域：利用大数据进行风险评估、信用评分和交易分析，帮助银行和金融机构做出准确的决策。
- 医疗保健：通过分析患者的医疗记录、疾病模式和药物疗效，提供个性化医疗方案和疾病预测。
- 社交媒体：通过分析用户的兴趣、行为和社交网络，实现精准的广告投放和个性化的推荐系统。
- 交通领域：通过分析交通流量、道路状况和车辆数据，实现交通管理和智能导航。
基于大数据的数据挖掘的挑战
尽管基于大数据的数据挖掘有着广泛的应用前景，但也面临着一些挑战：
- 数据质量：大数据集往往包含了大量的噪音、缺失值和不一致的数据。如何在数据挖掘过程中处理这些问题是一个挑战。
- 计算能力：处理大规模数据集需要强大的计算能力和存储资源。如何高效地处理和分析大数据是一个技术难题。
- 隐私和安全：大数据集涉及到大量的个人和机密信息。如何在数据挖掘过程中保护隐私和确保数据的安全是一个重要的考虑因素。
- 算法选择：在基于大数据的数据挖掘中，选择合适的算法对于结果的准确性和效率至关重要。如何选择最适合的算法是一个挑战。
结语
基于大数据的数据挖掘在现代社会中扮演着重要的角色。它不仅可以帮助企业做出准确的决策，还可以为科学研究和社会问题解决提供有力的支持。然而，数据挖掘面临着诸多挑战，需要我们不断探索和创新，以提高数据挖掘的准确性和效率。
八、基于大数据的数据仓库
随着信息时代的到来，大数据已经成为了当今社会不可忽视的一部分。人们对数据的需求变得越来越迫切，如何有效地管理和分析这些数据成为了许多企业和组织面临的重要挑战。在这样的背景下，基于大数据的数据仓库应运而生，成为了许多企业解决数据管理和分析问题的利器。
什么是基于大数据的数据仓库？
基于大数据的数据仓库是指利用大数据技术和工具构建起来的用于存储和管理海量数据的系统。它不仅具备传统数据仓库的存储和查询功能，还能够应对大规模数据的处理和分析需求，帮助企业更好地利用数据来进行业务决策和优化。
基于大数据的数据仓库的优势
相比传统数据仓库，基于大数据的数据仓库具有诸多优势。首先，它能够处理大规模数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，为企业提供更全面的数据支持。其次，基于大数据的数据仓库采用分布式计算和存储架构，具备较高的可扩展性和可用性，能够应对数据量的不断增长。此外，基于大数据的数据仓库还能够实现数据的实时处理和分析，帮助企业更快速地响应市场变化。
基于大数据的数据仓库的应用场景
基于大数据的数据仓库在各个行业都有着广泛的应用场景。在金融领域，基于大数据的数据仓库可以帮助银行和金融机构分析客户行为、风险管理等数据，提升服务质量和效率；在电商领域，可以通过数据仓库进行用户行为分析、个性化推荐等，提升用户体验和销售额；在医疗领域，可以帮助医院进行病例分析、疾病预测等，提升医疗服务水平。
基于大数据的数据仓库的未来发展
随着大数据技术的不断发展和普及，基于大数据的数据仓库在未来将有着更加广阔的发展前景。未来的数据仓库将更加智能化、自动化，能够实现更精细化的数据管理和分析，帮助企业更好地理解和利用数据。同时，随着人工智能、机器学习等技术的应用，数据仓库还可以为企业提供更加智能化的业务决策支持，推动企业向数字化转型迈进。
九、基于大数据的论文
基于大数据的论文：探讨未来研究趋势
随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热点话题之一。作为一种新兴的研究方法，基于大数据的论文在学术界引起了广泛关注和讨论。本文旨在探讨基于大数据的论文在未来研究中的应用前景和发展趋势。
大数据与学术研究
大数据指的是规模庞大、类型繁多且更新速度快的数据集合，传统的数据处理工具和方法已经无法有效处理这些数据。随着互联网的蓬勃发展，大数据的规模和价值日益凸显。在学术研究领域，基于大数据的论文通过挖掘和分析海量数据，为研究人员提供了全新的研究视角和方法论。
传统的学术研究往往依赖于实验设计和样本调查，受限于数据量和数据来源的局限性。而基于大数据的论文则可以直接利用互联网、社交媒体、移动设备等数据源，实现对大规模数据的收集、分析和应用。这为学术界带来了许多新的挑战和机遇。
基于大数据的论文方法
基于大数据的论文通常包括以下几个关键步骤：
基于大数据的论文具有数据量大、变量多、关联复杂等特点，因此需要研究人员具备较强的数据处理和分析能力。同时，跨学科合作也成为推动基于大数据研究的重要因素。
未来研究趋势
随着大数据技术的不断成熟和发展，基于大数据的论文在未来将呈现出以下几个研究趋势：
综上所述，基于大数据的论文在学术研究中具有重要意义，其应用前景广阔，发展潜力巨大。未来，我们需要进一步完善研究方法，加强学术交流和合作，推动基于大数据的研究不断取得新突破。
十、基于大数据的管理
基于大数据的管理
随着信息时代的发展和互联网技术的高速发展，大数据成为当今社会的热门话题。大数据不仅在商业和科学领域产生了巨大的影响，同时也对管理过程和决策提出了全新的挑战。在这篇博文中，我们将探讨基于大数据的管理，并研究如何利用大数据来优化决策和提高业务绩效。
1. 什么是大数据管理
大数据管理是一种利用先进技术和工具来管理和分析大规模数据集以获得商业价值的过程。它涵盖了数据收集、存储、处理、分析和应用等多个环节，旨在通过深入洞察海量数据中的相关模式和趋势来推动业务发展。
基于大数据的管理不仅仅是对数据的处理和分析，更重要的是如何将数据转化为有意义的见解并应用于实际业务中。通过运用数据驱动的决策和管理方法，企业能够更好地把握市场动态、优化运营流程、提高客户满意度以及减少风险。
2. 大数据管理的关键挑战
尽管大数据管理在理论和实践中都有着巨大的潜力，但也存在着一些关键挑战需要克服。
首先，数据质量是大数据管理的基础。由于数据规模庞大且多样化，数据质量可能会受到影响，例如存在噪声、不完整性和不准确性等问题。因此，确保数据的准确性和完整性是非常重要的，这需要包括数据清洗、标准化和验证等步骤。
其次，数据隐私和安全也是大数据管理中不容忽视的问题。随着大量敏感信息的涌入和存储，保护数据的隐私和安全成为一项重要任务。企业需要采取适当的措施来防止数据泄露、未经授权的访问以及网络攻击等风险。
另外，数据分析的复杂性也是大数据管理的挑战之一。由于数据的多样性和价值隐藏在海量数据背后，如何高效地分析和获取有用的信息是一个复杂的问题。这需要数据科学家和分析师具备深厚的专业知识和技能来应对这一挑战。
3. 基于大数据的决策优化
大数据管理为企业提供了更准确、快速和全面的信息基础，有助于优化决策过程。以下是一些利用大数据进行决策优化的常见方法：
- 预测分析：基于历史数据和模型，预测分析可以帮助企业预测未来的趋势和事件，从而做出更准确的决策。例如，在销售领域，预测分析可以预测需求，帮助企业合理安排生产和库存。
- 实时监控：通过实时监控企业的关键指标和业务流程，可以及时发现潜在问题，并采取相应的行动。这有助于企业迅速做出反应，避免潜在风险和损失。
- 个性化推荐：通过分析用户的历史数据和行为模式，可以为用户提供个性化的推荐和服务。例如，在电子商务领域，个性化推荐可以提高用户购买率和满意度。
- 风险管理：利用大数据分析技术，可以对企业内部和外部的风险因素进行识别和评估。这有助于企业制定风险管理策略，并及时采取措施来降低风险。
4. 大数据管理的商业价值
基于大数据的管理不仅可以为企业提供决策支持，还可以创造巨大的商业价值。
首先，大数据管理可以帮助企业发现新的商机和市场趋势。通过对大量数据进行分析，企业可以发现隐藏在数据中的新产品需求、潜在客户以及市场机会。这为企业提供了拓展业务和开拓新市场的机会。
其次，大数据管理可以提高企业的运营效率和生产效率。通过分析和优化业务流程，企业可以减少时间和资源的浪费。例如，在物流领域，大数据管理可以优化路线规划，从而提高交通效率和降低成本。
另外，大数据管理还可以改善客户关系和提高客户满意度。通过分析客户的偏好和行为，企业可以提供更个性化、精准的产品和服务。这有助于提升客户的忠诚度和满意度，从而增加市场份额和收入。
5. 大数据管理的未来发展
随着技术的进步和数据产生速度的加快，大数据管理将继续发展和演进。
首先，人工智能和机器学习将成为大数据管理的重要技术。通过引入人工智能和机器学习算法，可以提高数据的分析和挖掘能力，进一步优化决策和业务过程。
其次，数据治理和合规性将成为大数据管理的重要关注点。随着数据隐私和安全的日益重要，企业需要建立健全的数据治理框架，并符合相关法规和合规要求。
另外，边缘计算和云计算将加速大数据管理的发展。通过在本地设备和云平台之间进行数据存储和计算，可以更好地满足数据处理和实时分析的需求。
结语
基于大数据的管理已经成为现代企业不可或缺的一部分。通过充分利用大数据，企业可以更好地理解市场和客户需求，并做出更明智的决策。
然而，大数据管理也存在一些挑战，包括数据质量、隐私安全和数据分析的复杂性等。因此，企业需要采取适当的措施来解决这些挑战，并确保大数据的有效利用。
随着技术的不断发展和创新，大数据管理的未来将更加广阔。我们期待看到大数据管理在各个行业和领域中发挥更重要的作用，并为企业带来更大的商业价值。
