毕业论文要怎样写呢 (毕业论文要怎么写查重率才低)

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• 毕业论文要怎样写呢？
• 市场调查的方法有那些？
• BAT三巨头开局开掘大数据

毕业论文要怎样写呢？

如何写本科毕业论文？很多人都会通知你，写论文的第一步是要先浏览少量文献。

为什么呢?你的导师南征北战阅文有数,他不会知道你连最最少的论文是什么物品都没搞清楚。

但理想上大局部人第一次性写毕业论文的时刻,确实基本没搞明确论文是什么物品。

甚至没见过一篇像样的论文。

在这种状况下,少量看文献是只会耽误时期,而且看的越多越乱。

由于每一篇文献都很长,有很多论文用词语序又十分涩(或许是降重的结果),假设从头读到尾须要颂姿蚂花很长时期。

再次,你假设素来没有写过论文,或许不可分辨论文中的渣滓和精髓,知网上的论文多如牛毛,毫不夸张的说,很多渣滓文献,读完之后对你的钻研效果毫无协助。

就好比,你素来没进过厨房,连菜都不会选不会切,就开局看研读大厨的菜谱,预备做一道大菜了,是不是觉得少了什么步骤?

因此,在你弄清论文结构之前,千万不要贸然下载一堆文献(讲真下载了你也看不下去)。

因此倡导写论文的第一步:你须要搞清楚一篇合格毕业论文的结构是什么。

不论你是本科还是钻研生,不论是文科商科还是理工科,毕业论文都有着相对固定的结构。

毕业论文普通分为5-6个章节。

(依据每个学校或学科的要求或许有些差异,但万变不离其宗,基本都是这个结构)第一章:绪论第二章:实践基础(或文献综述)第三章:钻研假定第四章:论证环节第五章:钻研论断第六章:钻研无余与展望虽然每个学科的题目和内容不齐全一样,但体都是这个思绪,并且这几个章节环环相扣,每一章都须要有前一章的佐证。

第一章:绪论第一章普通蕴含几个二级题目:区分为:钻研背景、钻研目标和意义、钻研方法、论文结构等……一听题目你就应该知道,这一局部基野埋本都是空话套话,关键讲的是钻研背景和目标,你既然选了这个选题,这些内容闭着眼都能写进去,倡导先做到脑中有个初步思绪即可,不用着急写,倡导放在论文的最后时期来写。

(不倡导论文依照章节顺序来写,比如绪论局部就可以放在偏后的位置。

)关于写作顺序我会在第二步氏信握说。

第二章:实践基础(或叫文献综述)局部相对还是比拟关键的,由于写论文与写其余文章最大的不同就是你的每一句观念和论断都肯定有出处一要么经过你自己的试验论证,要么须要有先人的钻研效果作为允许。

因此这一局部的歼庆内容相当于盖楼的地基。

但从另一个角度说,这一局部正由于是先人钻研基础,很大一局部内容都是援用文献,基本上初稿都不用自己写的,所以也不用花太多时期,最后降重即可严厉意义上说,肯定是先有了实践基础才干往下一步启动的,但当天假设须要按常理出牌,我就不用来写回答了。

既然说的是以毕业为目标成功论文,我给的技巧是:这一步可以放在外围局部之后写。

(第二步中我会详细引见写作顺序)。

这里插一句援用文献,关于援用格局可以参考每个学校的引文标注规范。

可以边写边标注,也可以写完再一致标注。

第三章:提出钻研假定。

它和第四章是全文写作的外围!请留意我说的是写作的外围,并非问难和整个论文的外围(整个论文的外围普通是第坦猛三章和第五章),然而关于写论文来说,这两个章节是我倡导肯定最先成功的。

由于学科不同,这两个章节的差异册扮较大,然而总的方向分歧。

我就拿我自己的论文(社会学类)举例吧。

我的第三章内容是实证剖析,蕴含的二级题目是访谈调研、钻研假定与模型的树立、问卷设计与数据搜集。

简而言之第三章普通是在第二章的实践基础上论述你提出了怎样的钻研假定。

也是你整篇文论的外围观念。

第四章:论证环节。

普通是在第三章提出钻研假定的基础上,对搜集来的数据启动剖析的环节,以验证你的假定能否成立。

这个局部普通在须要花的时期普通比拟长(但非写作时期,而是钻研的时期),由于会有计算或许钻研的环节。

(而且假设做进去验证结果有疑问,还得重复从新做)

第五章:钻研论断。

这一局部其真实整个论文中是极为十分关键的,尤其是运行类的学科。

由于他不只论述你的钻研环节得出了怎样的论断,你在第三章中提的假定究竟哪些成立哪些不成立?而且相关到你的钻研效果或论文的效果究竟有什么意义,有没有适用价值。

请记住:在论文写作时,第五章钻研论断是重点,但不是难点。

为什么这么说?由于只需你第三章和第四章搞定了,第五章的钻研论断就是穿凿附会的事件,基本上可以零打碎敲文思泉涌但假设第三章和第四章一往无前,或出现种种失误,那第五章也不要想写的顺利启动。

因此再次强调:第三章和第四章才是写作的重难点。

第六章：就更为便捷了:钻研无余与展望。

这一局部团体以为有关紧要,由于每一篇论文都不是完美的,当你写作的时刻你肯定能找出一万个毛病,所以最后自我批判的时刻挑几个不那么准则性的疑问说一说,比如:调研对象范围不够广,实践模型可以再细化等等宿愿先人可以继续钻研等便捷展望一下。

这里可以参考自创一下他人的文献都是怎样我批判和展望的,基本上都是一个套路。

讲到这里,置信你对每一个章节的大体内容曾经了解了上方就可以进入第二步,也是学姐以为针对你们这个阶段,开局写论文前比拟关键的一步:写作顺序和时期的调配“便捷操作”第二步:在搞清楚结构的基础上,布置好每个章节写作的先后顺序和时期投入。

为什么我说布置写作顺序和时期调配十分关键?凡是写过论文的同窗自己心里应该有点数,即使给你留够一年的时期写论文,你也肯定会拖到不能再拖为止所谓DDL是第永世产力,说你有身手提早半年开局每天匀速有条不素的写论文我是不信的,谁不是最后被DDL逼疯,每天不眠不休的赶进度呢?因此用这个骚操作顺序,正当调配好时期投入以后,即使时期比拟弛缓,也照旧能如期且杰出的成功论文。

效率最高的写作顺序如下:先便捷说一下为什么这样布置顺序:首先前文曾经闸述了,第三四五三个章节是整篇论文的外围。

其实当你在你预备选题的时刻,这三章的方案就应该早曾经有了雏形。

假设是有试验的钻研,或许须要早就把试验做的差不多了。

所以肯定要趁着钻研环节还热乎着连忙把外围局部写进去,这时刻是效率最高的。

假设成功了这四个章节,那你的论文初稿基本曾经成功90%了、最后两个章节,第一章绪论和第六章无余与展望,那就是洒洒水啦,相对沉甸甸的搞定。

最后说一下时期调配:时期调配上,依照刚才写的写作顺序的章节:第三章(提出假定)——第四章(论证环节)——第五章(钻研论断)——第二章(实践综述)——其余(轻易),依次送减。

为什么这样布置时期呢?第一是关键性选择时期调配。

这个上文曾经论述过了。

第二是假设时期真的来不迭,从第二章到最后的局部可以在查重前大段复制粘贴,先把初稿成功。

再经过降重和修正的形式经过查重,以争取时期。

第三步:下载相关文献浏览,只读外围局部虽然我不赞成一过去就浏览少量文献,但你成功了论文框架和第二步写作排序以后,就可以有针对性的下载和浏览文献了。

然而浏览文献也是有技巧的:首先,经过前两步,你曾经相熟了论文的结构和套路,知道了每篇论文的外围在什么位置,那么你开局读文献的时刻,一样只需看他的外围局部就可以了。

普通先看摘要,大略只需花几分钟,假设觉得有点参考价值,先拉到第五章的钻研论断,再看第三章的假定模型。

基本这篇文章的外围内容就把握了。

经过挑选局部你以为有参考价值的文献,你只须要挑选几篇精髓文章作为重点参考的内容。

那你或许会问,自己写论文时须要的援用文献这么多,真的须要逐一看完吗?嘿嘿,这里也分享一个技巧,你挑选的精髓论文里,肯定也有很多援用文章,所以你可以顺藤摸瓜,间接援用他人论文里援用的文献即可。

第四步:按布置好的顺序开局写作。

这一步其实曾经在第二步中详细讲述了,这里只是提示一下步骤,前面三步其实都是预备阶段,到这里才开局真正的动笔!第五步:交初稿初稿的写作是从0到1的环节,肯定是痛且量大的,但记住,在初稿这个环节,由于上班量渺小,千万别谋求完美,只需按我上方的方法,到达字数义务即可。

这个时刻成功比完美更关键!网高端传一句话:“当你把论文初稿糊完交上去的时刻,你就成功的把痛苦转移到导师的身上了,由于他要愁怎样给你改论文。

关于导师修正这个环节我不便多论述,由于不同窗校不同导师对论文的要求和查看水平天差地别,担任的导师会给你逐段批注修正,也有很多导师看都不会多看一眼。

但不论是哪一种导师,你依然要切记,论文还是得靠自己。

在这里非实名点赞我的导师,对我的论文修正十分细心,甚至格局疑问也都逐一找出,让我在初稿后就始终提升细节疑问,防止了不少费事。

感动…….第六步:降重导师修正的差不多后,就是降重的环节了。

写初稿时那时刻糊弄的债要如今来归还了,但不要被吓到,技术上并不是难事。

倡导第一遍降重的时刻先从学校图书馆检测一下,会有详细的重复的中央标注,便于修正。

假设学校提供的查重次数有限，也可以经常使用蝌蚪论文、维普等牢靠的查重系统检测，而后依据查重报告启动修正降重。

普通查重率最高的中央就是实践基础,由于或许存在大段大段复制粘贴的状况,以及援用内容较多。

关于降重的方法,没有什么捷径,就是一句话一句话的修正,然而没有什么技术难度,只需用语文常识把他人的观念用自己的话从新论述一遍就行了。

这就是为什么我在前面让大家把实践基础不要放这么前面的位置开局写,也不用花太多时期先复制粘贴就好,等降重的时刻再逐句修正,但此时曾经没有什么难度了,须要的只是一点点时期。

上方给大家附上一篇之前总结的一些论文降重技巧。

第七步:排版,调整细节,提交终稿——请谋求完美。

关于排版和细节调整,千万不要小看。

虽然每个学校正排版和规范性的要求不齐全一样,但谨严的排版和防止低级失误是学术规范的表现,也能最大水平上防止问难时导师对你学术不谨严的挑刺。

这方面普通学校都会有自己的规范手册,关键是细心细心再细心!并严厉依照要求来修正规范化。

最后祝大家顺利成功毕业论文。

市场调查的方法有那些？

观察法、试验法、征询法、状况推测、问卷法等。

1、观察法

观察法是社会调查和市场调查钻研的最基本的方法。

它是由调查人员依据调查钻研的对象，应用眼睛、耳朵等感官以间接观察的形式对其启动调查并搜集资料。

例如，市场调查人员到被访问者的开售场合去观察商品的品牌及包装状况。

2、试验法

试验法是由调查人员跟进调查的要求，用试验的形式对调查的对象控制在特定的环境条件下，对其启动观察以取得相应的消息。

控制对象可以是产品的多少钱、质量、包装等，在可控制的条件下观察市场现象，提醒在人造条件下不易出现的市场法令，这种方法关键用于市场开售试验和消费者经常使用试验。

3、征询法

征询法是用征询的方法搜集市场消息资料的一种方法。

它是调查和剖析消费者的购置行为和动向的最罕用的方法。

它的好处是能够在较短的时期内取得比拟及时、牢靠的调查资料。

征询法中征询的关键内容，普通是要求被征询者回答有关的详细理想、什么要素、有何意见等方面的疑问。

征询法可分为群体问卷法、访问面谈法、信询法和电话征询法。

4、状况推测

状况推测是指依据以往的阅历对自己的企业或产品做一个预计和比拟。

也就是依据曾经知道的事物来推断不知道的事件。

5、问卷法

问卷法是经过由一系列疑问构成的调查表搜集资料以测量人的行为和态度的心思学基本钻研方法之一。

问卷译自法文questionnaire一词，其原意是一种为统计或调查用的疑问单。

BAT三巨头开局开掘大数据

BAT三巨头开局开掘大数据阿里巴巴CTO即阿里云担任人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都了解错了。

实践上，关于大数据终究是什么业界并无共识。

大数据并不是什么新颖事物。

消息反派带来的除了消息的更高效地消费、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。

“引爆点”来到之后，人们发现原有的零散的对数据的应用形成了渺小的糜费。

移动互联网浪潮下，数据发生速度史无前例地放慢。

人类达成共识开局系统性地对数据启动开掘。

这是大数据的初心。

数据积攒的同时，数据开掘须要的计算实践、实时的数据搜集和流统统道、数据开掘环节须要经常使用的软配件环境都在成熟。

概念、形式、实践很关键，但在最具实干精气的互联网畛域，执行才是最好的答案。

国际互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。

BAT都是大矿主，但矿山性质不同数据似乎蕴藏能量的煤矿。

煤炭依照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的开掘老本又不一样。

与此相似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。

价值含量、开掘老本比数量更为关键。

网络领有两种类型的大数据：用户搜查表征的需求数据;爬虫和阿拉丁失掉的公共web数据。

阿里巴巴领有买卖数据和信誉数据。

这两种数据更容易变现，开掘出商业价值。

除此之外阿里巴巴还经过投资等形式把握了局部社交数据、移动数据。

如微博和高德。

腾讯领有用户相关数据和基于此发生的社交数据。

这些数据可以剖析人们的生存和行为,从外面开掘出政治、社会、文明、商业、肥壮等畛域的消息，甚至预测未来。

上方，就将三家公司的状况逐一扫描与剖析。

一、网络：含着数据出世且领有开掘技术，钻研和适用结合搜查巨头网络围绕数据而生。

它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，经过语义剖析对搜查需求的精准了解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜查引擎关键字广告，实质上就是一个数据的失掉、组织、剖析和开掘的环节。

除了网页外，网络还经过阿拉丁方案排汇第三方数据，经过业务手腕与药监局等部门协作拿到敞开的数据。

然而，虽然网络领有外围技术和数据矿山，却还没有施展出最大后劲。

网络指数、网络统计等产品算是对数据开掘的一些高级运行，与Google相比，网络在社交数据、实时数据的搜集和由数据流通到数据开掘转换上有很大后劲，还有很多事件要做。

2月底在北京出差时，写了一篇《搜查引擎的大数据时代》发在虎嗅。

发明了零回复的记载。

虽然如此，依然没有消除我对搜查引擎在大数据时代深档次改革的思索。

搜查引擎在大数据时代面临的应战有：更多的暗网数据;更多的WEB化然而没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化然而敞开的数据。

这几个应战使得数据正在远离传统搜查引擎。

不过，搜查引擎在大数据上毕竟具有技术积淀以及好处。

接上去，网络会向企业提供更多的数据和数据服务。

前期网络与宝洁、安康等公司协作，为其提供消费者行为剖析和开掘服务，经过数据论断指点企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B形式。

与此相似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是经过对网络数据开掘之后，依据受欢迎状况选中的。

网络还会应用大数据成功移动互联网退化。

外围攻关技术便是深度学习。

基于大数据的机器学习将改善多媒体搜查效果和智能搜查，如语音搜查、视觉搜查和人造言语搜查。

这将催生移动互联网的反派性产品的出现。

虽然网络曾经登程，其在大数据上可做的事件还有很多。

在数据搜集方面，网络须要聚合更多低价值的买卖、社交和实时数据。

例如增强自己贴吧知道的社交才干、尽快让地图服务与O2O结合进而把握买卖数据，以及推动移动App、穿戴式设备等数据搜集系统。

在数据处置技术上，网络成立深度学习钻研院增强自己在人工智能畛域的探求，在多媒体和中文人造言语处置畛域曾经有一些停顿;云存储、云计算的基础设备树立也在逐渐完善。

但深度学习依然是一个渺小的应战，网络等探求者还有很多待解疑问，如：无监视式学习、平面图像识别。

在数据变现方面，网络需将数据开掘才干、数据内容聚合和提取等构成规范化的服务和产品，进而开拓大数据畛域的企业和开发者市场。

而不只仅是颇为共性化、定制化地为大型企业提供处置。

网络的好处体如今海量的数据、积淀十多年的用户行为数据、人造言语处置才干和深度学习畛域的前沿钻研。

在技术人才方面网络是汇集国际最多大数据相关畛域顶尖人才的公司。

据说网络前段时期花五千万挖了数据开掘、人造言语处置、深度学习畛域的十来位大牛，包括一些学者和传授。

例如Facebook迷信家徐伟。

在挖人上，舍得花钱不够，还得用心。

关于真正的大牛来说，钱只是一个影响要素。

能否成功自己的幻想，公司的资源能否协助自己的钻研至关关键。

徐伟在回国前就曾问过其余从硅谷回国工程师的意见，失掉答案是踊跃的，最终促进他作出选择。

总体来看，网络领有大数据也具有大数据开掘的才干，并且正在启动踊跃地预备和探求。

在增强面向未来的钻研和人才规划的同时，也注重适用性的技术产出。

二、腾讯：数据为产品所用，自产自销微翻新提出者金错刀有个关于腾讯的故事。

1999年腾讯公司刚刚成立不久，天使投资人刘晓松选择向其注资的一个关键要素就是由于他发现，“过后虽然他们的公司还很小,但曾经有用户经营的理念,后盾关于用户的每一个举措都有记载和剖析。

”而另一个投资人却由于马化腾在公司很小时就花钱在数据上示意不满。

尔后腾讯的产品消费及经营、腾讯游戏的崛起都离不开对数据的注重。

腾讯领有社交大数据，在企鹅帝国成功数据的制作、流通、消费和开掘。

腾讯大数据目前监禁价值更多是改良产品。

据腾讯Q1财报，增值服务占总支出的78.7%;电子商务业务占14.1%;网络广告支出占6.3%。

从广告支出比例可以看出腾讯的大数据在精准营销畛域临时还未少量监禁出价值。

与其产品线对应的GMAIL、Google+的Google以及社交巨头Facebook则经过广告赚得盆满钵满。

在笔者看来，腾讯的思绪关键是补齐产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据买通。

例如最近腾讯微博应用“大数据技术”成功好友相关智能分组、低质量消息智能过滤、优质消息分类浏览等智能化配置。

显著的用数据改良产品的思绪。

那么假设腾讯要深化大数据开掘缺少什么呢?笔者以为其只需马化腾“摁下启动按钮”。

数据曾经预备好了，就差形式，也就是找到需求或许能更深档次驱动大数据应用的产品，而不是用大数据改良自己的产品。

腾讯还在张望，等其他人去试错验证出一套形式或许产品后，自己可以“站在凡人肩上”。

这是腾讯的典型思想。

在人才方面，腾讯很早便开局重金挖人。

尤其是2010年在Google发表分开中国后，Google图片搜查开创人朱会灿、Google中国工程钻研院副院长颜伟鹏、Google中日韩文搜查算法的关键设计者，《浪潮之巅》及《数学之美》作者吴军相继添加腾讯。

搜搜花了很多钱，但被认定为一款不可承载腾讯重托的产品，最后这些大牛都走了。

大都回Google了。

腾讯在大数据畛域也缺少技术带头人。

其对公关也不注重。

技术大牛很少进去做报告，更不会向网络、阿里那样被动包装宣传技术大牛。

其技术虽然低调，但执行力很强。

据腾讯的程序员好友说敞开开发、群体加班是常有的事件。

但配套的重金处罚也能跟上。

重金之下必有勇夫、腾讯用制度保证技术产出。

另外腾讯在高校协作上游一步，在2010年便与清华大学协作成立了清华腾讯联结试验室。

这么看腾讯的技术人才这块似乎有短板。

会不会到时刻马化腾按下启动按钮，发现没数据开掘才干呢?不会，腾讯搞不定数据开掘，到时刻依然可以挖到大牛，甚至读论文来搞定这事儿。

数据开掘已较为成熟。

数据开掘实践是数据库、统计学、机器学习三个畛域的融合。

在学术界曾经开展多年。

不过人造言语识别和深度学习等方面要赶上网络，就难了。

除非将网络的数据和众大牛一同倒腾过去。

总体来看，腾讯目前的大数据战略是先将产品补全，产品后盾数据买通，构成稳固生态圈。

本阶段先应用大数据开掘改良自己的产品。

前期有成熟的形式适合的产品，则应用自家的社交及相关数据时，展开对大数据的进一步开掘。

三、阿里巴巴：坐拥金数据，尝试做面向未来的数据集市阿里巴巴B2B出身，在外贸蓬勃的大环境下，依托服务中小企业发家。

淘宝、支付宝等toC的产品出世前，阿里并不依赖也不长于技术。

业界广泛以为阿里没有技术基因。

直到淘宝、支付宝以及天猫三个产品后，对海量用户大并发量买卖、海量货架数据的治理、安保性等方面的严苛要求，阿里成功退化，在电商技术上取得不菲的效果。

在一段时期阿里依然糜费了手里把握的少量数据。

这些数据还是“最值钱”的金数据。

数据开掘无非是从原始数据提取价值。

阿里现有的数据产品例如数据魔方、量词统计、介绍系统、排行榜以及光阴倒流相对来说是比拟便捷的BI(商业智能)，没到大数据的阶段。

“大数据”浪潮袭来，阿里提出“数据、金融敌对台”战略。

史无前例地注重起对数据的搜集、开掘和共享。

马云在“退居”前动不动都对外提“数据”。

有位阿里好友甚至开玩笑说，马云英文名可以从Jack Ma改为Data Ma。

阿里现CEO陆兆禧曾做过CDO，首席数据官。

为了用数据来驱动阿里电商帝国，阿里还成立了横跨各小事业部的“数据委员会”。

阿里的各项投资案也显示其整合、应用和完善数据的野心：新浪微博的社交及媒体数据、高德的地图数据和线下数据以及友盟的移动运行数据，都是其数据及平台战略的一局部。

数据战略正在首席人工智能官(CBO)车品觉领头下逐渐落地，王坚的云为其提供基础设备、基础技术撑持。

就在马云退休之后，王坚对外泄漏其跟马云开玩笑说的一句话：阿里巴巴对数据的了解深度，不会超越苏宁对电子商务的了解。

预计马云不肯定认同他这话。

马云对大数据曾经有着自己的了解和考量。

马云曾经说过其对大数据的思索。

大抵意思是：如今从消息时代进入数据时代了。

区别是消息时代更多的是精英玩的游戏。

我比他人痴呆，我能提取出消息进去;数据时代，他人比我痴呆，将数据开明给更痴呆的人处置，数据即资产，剖析即服务。

计算机开展的环节是从象牙塔、到平民到草根。

大数据也是这样，一开局在象牙塔阶段，少数精英公司才干玩;但到前面只需有数据就有价值。

数据也有一切权，发生数据、流通数据、开掘数据的都会取得相应的价值。

而阿里长于的便是“树立市场”，树立一个数据买卖市场。

届时任何团体和企业都可以将数据和开掘服务拿上去，买卖。

初期阿里会将自己收藏的电商和信誉数据逐渐放到上方。

有数据的人，拿上去卖，或许让他人剖析，剖析即服务。

没有数据的人，即可以去买，也可以去帮他人开掘，做矿工。

阿里并不是技术驱动，而是业务驱动的。

因此在技术层面咱们看到，基于前面提到的阿里大数据思绪，其技术重心关键在系统层面。

阿里领有LVS(Linux Virtual Server，Linux虚构主机)开源软件开创人章文嵩，Linux Kernal、文件系统、大牛DBA等畛域的大牛。

从人才规划可以看到阿里长于的技术畛域，体如今关于并发访问、电信级别的电商业务的撑持方面的随心所欲。

在去年双十一时期，撑持了单日过亿的订单量。

铁道部奇葩网在日均40万时曾经不行了。

总体来看，阿里更多是在搭建数据的流通、搜集和分享的底层架构。

自己并不长于似乎也不会着重来做数据开掘的活儿。

而是将自己长于的“买卖”生意裁减到数据。

让天下没有难做的“数据生意”。

总结一下移动互联网浪潮下，理想环球正在减速数字化，每团体，每个物体、每件事件、每一个时期节点，都在向网上映射。

空间和时期两个维度的联网，使得数字环球正在凑近一步步模拟理想环球。

历史、如今和未来都会映射到网上。

对大数据的开掘正是对环球的二次发现和感知。

BAT三巨头曾经登程。