一、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。

二、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。

三、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

四、出纸质书还能赚钱吗，赚钱机会大吗？

要简单分析一下自己作品的市场价值。

有的图书质量高、读者面广，不愁没有销量，这些书一般是比较受出版社欢迎，出版过程会比较顺利，同时作者在发表自己作品的同时还可以获得相应的稿费报酬。第二种情况是，有的书内容比较深奥、专业，读者面较窄，市场预期较差。此类书大多数出版社都会要求作者提供一定的资助。因为出版一本图书也需要一定的成本，例如印刷费、审读费用、排版费等。资助的多少和图书的内容、字数、印数、用纸、装帧设计、与出版社和编辑的沟通等多种因素有关。

五、花店赚钱吗？风险大吗？

不少人更是想自己也去开一家花店算了，普通的花店跟花卉市场卖的价格差距很大，这利润是真的有一倍以上的，开一家花店那还不是非常赚钱啊。

其实开花店大家还是必须要想清楚的，别看好像玫瑰批发只需要两块钱一朵，过节的时候就可以卖10块，利润那么高，但是到底赚不赚钱，可能还是花店老板才更有发言权。

一位花店老板就说现在工一个花店成本并不低，在小区的店铺开的话都需要一个月万八千的，一般人都不敢去开，所以只会选择一些房租比较便宜的地方开，一个月房租也需要5000块钱了。人工就不算了，就再上水电跟其它费用，那一个月的固定支出都是需要8000块钱的，这意味着每天至少要赚够250块钱才可以不亏本。

但是老板就说一般的小花店也只能去花卉市场批发，这已经是二手花了。因为批发市场的花去昆明花卉市场批发的，那才是最便宜的。所以利润真没有大家想象中的高。

个人去过花卉市场买需要5块钱一朵的，而这些花店老板去拿货大概也要4块钱一朵，然后在自己的花店里面卖6块钱一朵。反正就是拿得越多货越便宜，主要还是看有没有熟人渠道，有的话3块一朵也可以拿到，那样就有一倍利润了。

虽然花店零售利润还有一倍，但是平时靠个人买花基本很难回本，大都是承包一些婚礼开业这样的大需求，那才是可以赚到大钱。靠普通消费者赚钱的话也就是520跟东西方两个情人节才赚钱，平时如果接不到开业的鲜花订单，那基本上就是赚不到钱的。

而且花买回来卖不掉是会凋谢的，这可就是直接亏本了，很多生意不太好的老板就会说亏本，那就是因为损耗太大了。反正开花店一个月能赚一万块都非常好的了，一般的花店老板也就是跟打工差不多，一个月赚个三五千块钱而已。

总之，开花店不容易的，利润看着高，但是竞争太激烈，没有人脉跟客源的话，还是不建议开，太容易亏本了。

六、大数据公司怎么赚钱？

在这里，我们应该对大数据公司做一个定位，根据大数据公司的运营性质，运营规模以及运营目的，我们把它分为三类，同时，在每一个类型之中根据他的运营阶段和发展规模，我们把它分为三个等级。

一、区域大区域泛数据公司

这些数据公司是我们目前可以看到在战略层次，以用户为核心目的在某一区域或全国全球范围之内已经拥有大量或海量用户，运营上以用户体验为核心的，大型互联网及移动互联网平台，大型可见的比如BATTMD等等，中型已知的比如KZBQTXE等，小型的就不做举例了。

初级阶段，直接运用数据进行市场行业分析，最用户进行精准画像，分析出用户的消费行为趋势以及消费能力。在同领域内进行消费引导和促进消费交易。

中级阶段，把数据进行批量结构化，同时进行数据分析以及模拟建模，以此构建用户行为趋势算法，达到消费类型，服务产品的个性化推荐目的。

高级阶段，通过人工智能，预见未来各大行业的行业走势以及发展趋势，提前在金融行业，以及领先性产业进行商业布局。

二、垂直领域行业数据公司

以细分化的垂直领域或行业经营为主，已经将自己的产品或服务体系进行平台化处理，通过客户及用户数据，服务于自己的行业，消费发展趋势以及相关决策的，大多数垂直领域的电商平台、交易服务平台、信息中介平台都属于此类公司范畴之内。

初级阶段，通过采集数据和用户数据归类以及整理，将客户进行分门别类，用人工的方式促进二次消费或者服务。

中级阶段，通过大数据分析以及用户行为画像，放大消费者的消费购买能力，同时匹配，横向一体化产业产品以及服务，以此来攫取用户的最大商业价值。

高级阶段，通过垂直领域的用户精准画像以及消费趋势分析，提前预判领域内，未来的心境，服务标准以及服务产品与服务体系，做产业化布局。

三、灰色领域数据变现公司

掌握着一定行业资源、垂直领域数据资源，以数据变现，数据交易，以及数据工具作为产品服务的核心，比较看重眼前利益，将企业的营收和利润最大化的，白色及灰色灰白色产业链公司。

初级阶段，直接将用户的数据进行分门别类的出售，或者以一种工具软件或服务的形式代替客户进行精准营销，以此作为核心的盈利产品。

中级阶段，以数据和用户为核心，构建服务营销平台，以客户自助式用户画像，作为营销目的及营销对象，提供平台化精准用户营销，以此收取费用的，营销服务数据平台。

高级阶段，将用户数据进行脱敏后，公开构建大型数据分析以及舆情监控平台，同时，通过互联网抓取用户公开信信息来进行信息组合，通过规模性数据构建来为大型机构，政府事业单位以及相关的商业应用集团进行趋势，和战略方向判断，同时也以此作为舆论导向的分析工具。

根据目前全球互联网的发展情况，我们暂时可以把大数据公司氛围以上三大类，同时我们未来也清晰的可以看见，所有的行业以及产业链，都会与用户及数据为核心，作为一个自己的商业发展地图。所以大数据公司的运营模式已经并不是一个概念性的商业模式了。

七、大品牌家具赚钱吗

大品牌家具赚钱吗？这是许多人考虑的一个问题。在如今的市场竞争中，选择合适的产品和品牌是成功的关键之一。家具行业一直以来都是一个热门的领域，消费者对于高品质和知名品牌的需求不断增加。那么，投资大品牌家具是否能够获得可观的利润呢？本文将带您深入探讨这个问题。

大品牌家具的优势

选择投资大品牌家具的一个重要原因就是其所带来的优势。大品牌通常在市场上享有良好的声誉和高度的认知度。这意味着消费者对于这些品牌更加信任和倾向于购买它们的产品。大品牌家具通常以设计独特、质量出众、耐用性强和可靠性高著称。

此外，大品牌家具企业通常具备强大的研发团队和生产能力，能够不断推出更新的产品，满足消费者对于风格和功能的不同需求。这使得大品牌家具能够在市场上保持竞争力，并且为投资者创造回报。

大品牌家具的市场需求

现代社会对于家居环境的重视正在不断提升，人们越来越注重居住品质和生活方式的提升，这为家具行业带来了巨大的市场需求。许多消费者愿意为高品质、舒适和耐用的家具支付更高的价格。大品牌家具往往能够满足这些需求，因为它们投入了大量的资源进行产品的研发和创新。

此外，随着城市化进程的加快，许多年轻人开始独立居住或结婚生子，他们作为主要的消费群体之一，对于家具的需求也在增加。大品牌家具的品质和信誉使得年轻人更愿意选择它们的产品。

大品牌家具的商机

投资大品牌家具不仅能够获得市场需求带来的收益，还能借助其知名度和品牌效应获得更多的商机。大品牌家具通常在全国范围内拥有分店和专卖店，这些门店是展示产品、销售和提供售后服务的重要渠道。

作为投资者，您可以选择成为大品牌家具的经销商或合作伙伴。这将使您能够享受到大品牌家具的品牌溢价和推广活动带来的效益。此外，大品牌家具通常会提供营销支持、培训和客户服务，提高您的运营水平和服务能力。

须注意的问题

尽管投资大品牌家具具有许多优势，但也需要注意一些问题。首先，大品牌家具往往价格较高，需要投入较多的资金进行开店和库存。同时，大品牌家具的市场竞争也比较激烈，需要投资者具备市场分析和运营管理的能力。

此外，投资大品牌家具也需要考虑品牌的合作政策和经营限制。不同的大品牌家具企业对于合作伙伴的要求和条件也有所不同，需要投资者在选择合作品牌的时候进行明智的决策。

结论

总的来说，投资大品牌家具具有较大的潜力和商机，但同时也面临一定的挑战。作为投资者，您需要全面评估自身的资金实力、市场分析能力和运营管理能力，并选择适合自己的大品牌家具品牌。

如果您有足够的资金，并愿意投资时间和精力来经营家具业务，选择大品牌家具绝对是一个明智的选择。通过与大品牌家具企业的合作，您可以借势坐享市场需求和品牌溢价，获得更多的商机和利润。

无论您是初创家具店铺还是已经经营多年的家具企业，投资大品牌家具都有助于提升您的竞争力和市场份额。秉持着顾客至上的原则，并将产品质量和服务质量放在首位，您一定能够在家具行业取得成功。

八、蛋糕赚钱的几率大吗？

蛋糕赚钱的几率还是蛮大的，不过做生意总是有风险的，要看你做的口味好不好了，凭个人手艺挣钱。蛋糕是一种古老的西点，一般是由烤箱制作的，蛋糕是用鸡蛋、白糖、小麦粉为主要原料。以牛奶、果汁、奶粉、香粉、色拉油、水，起酥油、泡打粉为辅料。经过搅拌、调制、烘烤后制成一种像海绵的点心。蛋糕是一种面食，通常是甜的，典型的蛋糕是以烤的方式制作出来。蛋糕的材料主要包括了面粉、甜味剂(通常是蔗糖)、黏合剂(一般是鸡蛋，素食主义者可用面筋和淀粉代替)、起酥油(一般是牛油或人造牛油，低脂肪含量的蛋糕会以浓缩果汁代替)，液体(牛奶，水或果汁)，香精和发酵剂(例如酵母或者发酵粉)。口味分类：蛋糕根据其使用的原料、调混方法和面糊性质一般可分为三大类。

①面糊类蛋糕:配方中油脂用量高达面粉的60%左右，用以润滑面糊，使产生柔软的组织，并帮助面糊在搅混过程中融合大量空气以产生膨松作用。一般奶油蛋糕、布丁蛋糕属于此类。

②乳沫类蛋糕:配方特点是主要原料为鸡蛋而不含任何固体油脂。利用蛋液中强韧和变性的蛋白质，在面糊搅混和焙烤过程中使蛋糕膨松。根据所用蛋料又可分为单用蛋白的蛋白类(如天使蛋糕)和使用全蛋的海绵类(如海绵蛋糕)。

③戚风类蛋糕:用混合面糊类和乳沫类两种面糊，改变乳沫类蛋糕的组织而成。

九、梦幻西游大庭院赚钱吗？

梦幻西游大庭院种植树苗是可以赚钱的

十、吸粪车赚钱空间大吗？

大部分人不能接受这个工作，。

其实他们不知道这个工作非常非常赚钱，因为做的人太少了，供不应求