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1. 泰安携程网打车能打到什么软件了？
2. 新一轮网约车大战要来了，你打车会更便宜吗？
3. 能简单通俗的解释一下什么是大数据吗？

泰安携程网打车能打到什么软件了？

泰安地区可以使用的打车软件有很多，以下是一些常用的打车软件：

1.滴滴出行：国内最大的打车软件之一，提供出租车、快车、优步、豪华车等多种服务。

2.快滴出行：国内新兴的打车软件，提供出租车、快车、专车等多种服务。

3.神州专车：专注于高端出行服务的打车软件，提供豪华车、商务车等服务。

4.曹操专车：提供高品质的专车服务，包括豪华车、商务车等。

5.高德打车：由高德地图推出的打车软件，提供出租车、专车等服务。

6.携程打车：由携程旅行网推出的打车软件，提供出租车、专车等服务。

7.需要注意的是，不同的打车软件可能在服务范围、价格、优惠活动等方面有所不同，建议根据自己的需求和实际情况选择合适的打车软件。

同时，在使用打车软件时，也需要注意安全和隐私保护，避免遇到不必要的风险和问题。

新一轮网约车大战要来了，你打车会更便宜吗？

我是一名DD司机，太苦逼，DD平让人无发生成，不说他提成太多，一天下来起步价要跑个两三公里去接人，怎么能赚钱，都说DD有奖励，那就是骗骗人吧了，我算是二线成市，平均每小时30元流水，你们自己算去吧，还有就是受气，不管什么，什么错，反正平台一句话都是司机的过错，真希望马云出手弄死DD。

就上海的情况来看，不会有多便宜吧！

美团打车登录上海后，前期通过奖励政策很快获得了乘客和司机的认可，而滴滴在观望了5天，不得已也开始了价格补贴战，对乘客推送了新的奖励政策。但由于补贴大战导致了上海网约车乱象丛生，出现了约有4成并不符合要求的“***”进入两大平台，导致乘客约来的车总是各种马甲车、外牌车，这对乘客的安全保障产生了影响。

因此，两大平台的补贴未持续太长时间，就被上海的监管层叫停了，上海交通委对两家网约车平台均进行了约谈整治，并且开出了10万元的罚单。之后，滴滴于4月14日宣布在上海取消常态化补贴，而美团在被要求整顿后，也于规定日期内完成内部整治，同时将常态化补贴大幅降低至0~4元，原有“低价”广告也统统将被替换（见下图）。

至此，在上海地界，美团和滴滴的补贴大战其实已经偃旗息鼓，前后仅仅持续了不到两周的时间。很显然，监管层不希望有补贴大战，不希望出现低价补贴这种恶性竞争，因为会扰乱原有的市场环境，导致乱象丛生。同时，就企业自身来说，也不希望这种大规模补贴，因为真的很烧钱，美团上线前就准备了6亿来烧。

其实网约车现有的新竞争者，在运营上还是有不小的差异化，携程更多的是结合自己的业务体系，高德目前也只是顺风车而已，大家都还未直面的竞争，价格大战一时半会儿也还打不起来。总体来说，新一轮网约车大战可能已经开启，但是整体价格要想大幅便宜，还是不要有太多奢望吧！

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谢谢邀请！网约车大战，让我想起了三国鼎立时代，估计大同小异，价格会分三步曲，三个阶段走:①首先，如全面开战，正面交火，肯定烧钱开路，谁家后面都有几个财团支持，火拼三五个月，开疆拓土，打车费用会很便宜的。②一年半载左右过后，有几家会败下来，财力单薄，守着几个三四线城市，坐山观虎斗，那时价格会更低。③一两年后，有实力的前几名大佬也疲备不堪，会握手言和，***也会做合事佬介入插手，坐下谈判，制定行规，分割江山，统一市价，那时候价格就最合理了。

感谢邀请，下面为你解答。

新一轮网约车大战的到来，短期内价格会便宜，长期来看，打车价格应该变化不大。

首先，网约车是一块很大的蛋糕，其他公司话肯定会想从中分一杯羹。美团、携程和高德地图相继高调进入网约车市场，很明显他们是想从中分一块蛋糕。对于他们的加入，滴滴肯定会有危机感，一家独大的局面不复存在，所以滴滴会给乘客打车进行补贴，打车会相对便宜一些。

其次，美团、携程和高德刚开始进入市场，前期为了增加用户量，肯定也会进行价格补贴，抢占市场份额。这也就有了滴滴美团大战。其实归根结底，网约车大战实际上是资本层面的角逐，谁有钱，谁的补贴就会多，谁没钱，谁就会被踢出局。滴滴和优步中国就是这样。但是，滴滴，美团等都是商业性公司，其根本目标是利润，而现在的网约车大战，价格补贴也都已经达到极限了，也就是烧钱烧到极限了，潜在用户数量有限，增长空间也不大，接下来不会再烧钱了。而用户能享受到的优惠就在这期间。

所以长期来看，网约车大战，用户能在短期内打车会便宜一些，但是长期来看，价格优惠不会持久，打车不会便宜多少钱的。

以上就是我的答案，希望对你有所帮助。

张建富，一个有思想的司机

出租车司机是单人单车独立与乘客在道路上完成运营结算业务，具备个体经营的特性，应该属于个体经营者。而且，出租车属于一种公共***，是城市的基础设施，也是司机的劳动工具；司机的劳动场所是道路，也属于一种公共***，也是城市的基础设施。所以出租车行业的管理属于公共***管理的一种，公共***的管理直接体现出一个城市甚至一个国家的管理水平。出租车行业是乘客在养活司机并不是***、公司、车主、软件公司在养活司机。出租车司机应该属于***直管企业下个体经营的合同制员工。

能简单通俗的解释一下什么是大数据吗？

随着互联网时代的到来，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，人们生活息息相关的事情都会变成网络中的数据，而大数据就是这个高科技时代的产物，所以大数据是非常重要的一个***。

大数据是每时每刻都在变化变动，是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要，所以我们要把这些数据进行深度的挖掘和分析，扩大他们的价值。

大数据是需要通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的、想做的，而对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键，比如精准营销，征信分析，消费分析等等。

实践表明，大数据在推动经济转型升级、服务社会民生、促进***治理体系和治理能力现代化等方面发挥了重要并且越来越明显的作用，大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧，而随着时代发展，科技进步，会有越来越多的高科技时代的产物，大数据只是其中之一。

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相信大家对于这次***肺炎疫情期间社区防控力度之严、强度之大深有体会。但在杭州滨江区，在疫情爆发之初，却面临着社区疫情防控人手不足的问题。对此，国家电网杭州分公司研发了全国首个“电力大数据+社区网格化”算法，实现了收集、研判电力数据功能，并对滨江157476户居民、超过1000万条电力数据，进行了收集和分析。为了精准判断细微的用电数据差别，该公司在算法中开发了居民短暂和长期外出、举家返回、隔离人员异动等3个场景6套算法模型。通过3轮150余万条次电力大数据巡航，精准判断出区域内人员日流动量和分布，还可以实时监测居家隔离人员、独居老人等特殊群体347户。这让社区人员得以根据电量波动判断业主状况，提高了登记和服务的效率，从而解决了人手不足的难题。

听完这个例子，不知道你有没有什么感触呢？看似“高大上”的大数据，实际上就是这么的“接地气”。今天呢，我主要是想纠正一些大家对于大数据的误解，对大数据有一个更清晰且正确的认识。

二、大数据是什么？

其中，第三范式和第四范式都是由计算机来进行计算的，二者之间有什么区别呢？

引用维克托·迈尔·舍恩伯格撰写的《大数据时代》中的话来说，就是：大数据时代最大的转变，就是放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。第四范式相对于第三范式来说，更关注“是什么”，而不需要知道“为什么”，就像人类总是会思考事物之间的因果联系，电脑却更擅长相关性分析。这也是为什么有人提出第三范式是“人脑+电脑”，人脑是主角，而第四范式是“电脑+人脑”，电脑是主角。

也许会有同学提出疑问，这是不是与我们科学研究的理念相违背？毕竟，如果通篇只有对数据相关性的分析，而缺乏具体的因果解读，这样的文章一般被认为是数据堆砌，是不可能发表的。

这里我又想给大家举一个例子了，让大家更好的理解第四范式的意义所在。拿我们近年来特别关心的雾霾来说，我们想要研究雾霾的产生机制，从而进行针对性的预防。

按照第三范式的思路，我们需要先在一些具有“代表性”的地方建立气象站，收集与雾霾形成有关的参数，包括大气化学成分、地形、风向、温度、湿度等气象因素。需要注意的是，第三范式下，我们所收集的参数都是我们认为可能会影响到雾霾形成的因素，实际上已经人为地排除了某些不重要的参数。从研究的可行性角度出发无可厚非，但是从准确性上来说，已经是根源性的错误了。如果能够获取更全面的数据，即不加筛选地收集各类参数数据，进行更细致的数据分析，那么就能得出更科学的预测，这就是第四范式的出发点。

相信通过上面的解说，大家对大数据有了一个基本的认识，下面呢我来对大数据做一个简单的定义：大数据（big data），指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理（存储和计算）的大而复杂的数据集。这些大数据集包括结构化、非结构化和半结构化数据，需要经过进一步的数据处理和分析才能形成有价值的信息。

第一、数据体量巨大

这点相不难理解，我们日常生活中使用的微信、支付宝、微博、抖音等软件每天都会产生数百亿条以上的数据，这仅仅是移动应用一天的数据量，此外其他各行各业也都会产生各式各样的数据，其总量绝对超出了你们的想象。举个具体的例子，据英特尔预测，[_a***_]数据总量在2020年将达到44ZB，而中国产生的数据量将为8000EB，8000EB是什么概念？整个地球上所有沙粒总数的10倍！

第二、数据类型繁多

正如我刚才所提到的，大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据指数据的属性相同，可以用统一的结构进行表示；非结构化数据缺少固定的结构，通常整体存储，比如各种图片、视频、音频等，非结构化数据越来越成为数据的主要形式，据IDC数据显示，企业中80%的数据都是非结构化数据；而半结构化数据则介于两者之间，比如HTML和XML文档，其内部用成对的标签记录对应的数据，但每个文档内部的标签又不是统一的，没有固定的规律。

第三、价值密度低

大数据的价值很高，但是单条记录却基本无意义，缺乏有效信息，这也对我们收集数据提出了要求，数据分析一定要建立在大量的数据集的基础上。举个例子，张三是某电商平台的忠实用户，我们作为后台，如果单看他的某一条购物记录，无非是知道了他买了什么东西，消费了多少钱，但是我们一旦利用大数据分析系统对张三所有的购物记录进行分析，那么我们就能得出他的一个消费画像，了解其购买偏好，从而对他进行精准的商品推荐。

第四、处理速度快

如今5G时代，数据产生的速度越来越快，这就要求数据后台能够快速处理掉无用信息，因为需要控制存储成本。同时更快速地处理信息，能够获取更多的有效价值，才能够在商业竞争中取得优势。两方面因素都刺激着数据处理技术的高速发展，目前***取流式数据处理技术可以达到毫秒级甚至微秒级的处理时间，满足实时监控分析用户行为，从而提供个性化服务的需求。

三、结语

最后，引马云的一句话作为结尾：未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代。这里的DT就是data technology, 希望各位对大数据有了一个新的认识，也希望大家能够在这个万物互联的时代，把握时代机遇，掌握信息技能，做一朵勇往直前的“后浪”。