其实现在已经有百度指数、阿里指数、uc云观里的数度舆情等等热点工具，微信作为一个拥有数亿用户的即时通讯软件，不能说全部，但是至少能代表大部分网民的关注热点（因为还有不少宣称不使用微信的网友）。

　　说白了就是一个用户使用数据搜集之后汇总的大数据。且看大家的关注点：

当然跟百度指数一样，微信指数只有收录的词才会有显示，像我的网名没有收录就不会显示：

　　但是并没有像百度一样开放关键词购买通道（是的，你没有看错，需要购买）。

　　微信指数初觉新奇，但是略显单调，没有地域、人群、终端等的划分，也没有多个词放一块的对比，当然这个人家内部肯定是有数据的，只是目前没有开放，展示给广大用户罢了。

　　对于普通人来说这个可能没有什么用，但是对于互联网营销人员，自媒体作者来说，又多了一个参考工具，不是坏事。

大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。

大数据营销随着大数据概念的提出已成为近三年内业界热议的焦点，但其在企业中的实际应用可追溯到上世纪末的美国。目前，随着媒体形式的丰富和信息技术的完善，大数据营销也随之变革。在其发展过程中，企业营销的基本价值观共体现出以卜两种转变:　　(一)从媒体导向到用户导向　　21世纪初是基于眼球经济的大众媒体营销时代，企业作为品牌推广的实施者和受益者，为了使其宣传活动接触到更多的消费者就需要在受关注程度较高的网站，电视台或纸媒上投放广告以达到提高营销有效率的目的。然而，这种基于大众媒体的营销推广方式虽然到达率高、辐射面广却无法切实掌握受众的动向并控制对其后续的影响。　　因此，企业从媒体导向到用户导向的营销模式转型迫在眉睫。基于客户端的定制化跟进式营销方式逐渐代替了传统的统一化一次性媒体投放，成为了大数据营销的基础和前身。　　(二)从用户主观信息数据库到用户客观行为数据库　　传统的数据营销是一种基于市场调研中的人II统计数据和其他用户主观信息包括生活方式、价值取向等)来推测消费者的需求、购买的可能性和相应的购买力，从而帮助企业细分消费者、确立目标市场并进一步定位产品的营销模式。然而由于消费者主观判断的局限性，据此得出的企业各项调研指标和信息数据可能会误导相关营销人员作出偏离甚至错误的决策。因此，用户的主观信息数据己不再能满足企业营销的需要。相反，通过企业实际观测，能够全方位、多角度、精准、真实地反映用户需求及其他消费数据的用户客观行为数据库随着信息挖掘技术的口趋完善己成为企业营销的一项重要调研依据。

物联网

物联网的英文名称为：Internet of things，简称是（IoT）。可以看出，物联网就是物物相连的互联网。

一是物联网的核心和基础仍然是互联网，是在现有人与人相连的互联网基础上的延伸和扩展；二是用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间。

物联网的核心和基础仍然是互联网，是在现有人与人相连的互联网基础上的延伸和扩展；是用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间。

物联网的发展目标是万物互联，即“人与人、人与物、物与物”互联，世间一切都连接起来。物联网使得连接起来的终端呈指数级增长，产生的数据也会呈指数级增长。

物联网必将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，一方面可以提高经济效益，大大节约成本；另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力，将是继通信网之后的另一个万亿级市场。

最简单的使用，就是你一部手机在手，家里的门窗、空调、电视都可以操控。

大数据

英文是Big data。就是巨量数据集合意思。顾名思义，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据（Big Data）是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。从字面上理解就是大量的数据，海量的数据。

大，意思就是数据的量级很大，不上TB都不好意思说是大数据。数据，狭义上理解就是12345那么些数据，毕竟计算机底层是二进制来存的，那么在大数据领域，数据就不仅仅包括数字这些，它可以是所有格式的东西，比如日志，音频视频，文件等等。

所以，大数据从字面上理解就是海量的数据，技术上它包括这些海量数据的采集，过滤，清洗，存储，处理，查看等等部分，每一个部分包括一些大数据的相关技术框架来支持。

举个例子，淘宝双十一的总交易额的显示，后面就是大数据技术的支持，全国那么多淘宝用户的交易记录汇聚到一起，数据量很大，而且要做到实时的展现，就需要强有力的大数据技术来处理了。

随着移动互联网发展，现在已经进入信息时代了，每个人的手机，银行卡等使用习惯都是大数据的评估的内容，为什么很多网贷都要求授权支付宝，或者授权淘宝？因为支付宝，淘宝的使用记录能够反馈出太多的东西了。

支付宝有个芝麻信用分，大家都知道，芝麻信用分就是支付宝内部的大数据模型，那么我们来解读一下芝麻信用分的评估标准：

一：线上，线下购物

通过线上线下的购物支付宝能够了解到你目前的居住地，以及你的生活轨迹，以及消费习惯，以及你的爱好等，你每一次用支付宝进行消费，他们都会有记录，你在哪里消费，消费的什么，久而久之属于你的一个地图模型就出来了，同时从你消费的店铺中可以推算出很多东西；比如你的爱好，你的生活习惯等等。

二：信用卡还款记录

简单的来说就是看你每个月是否按时还款，履约能力怎么样，是不是存在习惯性逾期，你信用卡额度的使用，然后是全额还款还是分期还款，随着你支付宝的使用时间越来越长，这些信息他都能给你推算出来。

三：余额，余额宝

从余额余额宝的使用情况他们也可以看出你的存款能力，有的人会选择存几万在里面享受余额宝的利息，也有的人一般都放几千块在里面供自己平时花销，当然也有人有钱不放在里面，或者想放，但是根本没有钱放在里面。包括你体现充值的记录，这些都会被支付宝记录，久而久之也是数据的一个重要组成部分。

四：资金往来

通过支付宝的转账，发红包，他都会储存记录，而且如果对方也是支付宝用户的话，他会根据你们的资金往来进行你们之间的关系分析，如果对方芝麻信用分很高，那么你跟他多多得往来资金，或者发发红包什么的对你有好处，如果对方的芝麻信用分数很低（这个很低不是说比你低就是很低，600算是及格线）甚至还有很多的负面记录，那么对你来说也不是一件好事。

五：生活服务

支付宝的生活服务项目很多，有社保公积金的查询，可以挂号，处理违章，这些都是他们了解你信息以及评估的重要标准，从这里能很直接的看出，你在哪个单位工作，你的工资多少，你的开的什么车，你开车的习惯好不好，你的身体怎么样等等一些列信息

光从这五个方面来看，已经大致能推断出你的很多信息和习惯了，这也是为什么很多网贷需要提供你支付宝的信息，甚至有的小贷直接看你的芝麻信用分就直接给你个额度，直接放款了。

网贷之所以要看这些指标，譬如手机实名制六个月以上，有的网贷必须要有信用卡，有的要访问淘宝看你的交易记录，有的要看你的支付宝的芝麻信用....等等，无非就是降低风险，一方面他们有自己评估标准，第二个方面，通过你的授权，他们会去分析你在其他平台或者银行的记录，来决定他们对你的判断以及评估。

大数据已经越来越被看重，不管是大公司也好，小平台也号，大数据都是他们的审核评估标准，所以现在不光是要珍惜你的信用，还要珍惜的大数据。随着大数据的不断完善，你在大数据之下会越来越透明，时间越长，大数据对你的分析越透彻。所以无论做什么一定要慎重。

对于经常上网的朋友来说，大数据这个词一定并不陌生，上到国家层面，下到一家小型的创业型公司，对于大数据的关注程度都是一样的高。那么，到底什么是大数据呢？大数据具体又 “大”在哪里呢？

一、什么是大数据

大数据（ big data ），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托 · 迈尔 - 舍恩伯格及肯尼斯 · 库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的 5V 特点： Volume （大量）、 Velocity （高速）、 Variety （多样）、 Value （低价值密度）、 Veracity （真实性）。

简而言之，大数据就是可以通过各个不同端口对数据尽兴收集与交互，从而描绘出用户群体的信息汇总，可以准确的将用户的上网习惯，关注领域精准的描绘出来，从而对其进行有针对性的推广。

二、大数据有什么价值？

首先是对于商家以及企业来说，大数据的价值体现在以下几个方面：

1) 对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

而对于消费者而言，大数据对其价值更多的体现在产品的人性化上面，包括硬件以及 APP ，可以根据大数据来对其最感兴趣的以及最需要的内容进行推送，使其更加人性化，也更具有效率。

三、大数据的发展趋势

趋势一：数据的资源化

有别于传统意义上的资源，在大数据的概念中，数据也是重要的战略资源之一，对于企业来说，如何通过大数据来把我最新的市场动态以及用户动态成为最重要的战略决策因素之一。

趋势二：与云计算的深度结合

大数据与云处理是相辅相成的，云处理为大数据提供了基础，是产生大数据的重要平台。自 2013 年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。

趋势三：科学理论的突破

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

趋势四：数据科学和数据联盟的成立

数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。

趋势五：数据泄露泛滥

对于企业来说，未来的数据泄露事件的增长率也许会达到 100% ，除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说，在未来，每个企业都会面临数据方面的攻击，并且都需要重新审视今天的安全定义。

趋势六：数据管理成为核心竞争力

数据的收集以及分析能力将直接影响一个企业的发展，在未来数据管理能力将成为企业的核心竞争力。

四、大数据，大在哪里？

那么，大数据，到底大在哪里呢？

首先，大数据的大，最主要指的是数据体量的庞大，相较于传统数据来说，大数据所包括的体量是完全不同于以往传统的数据量的。

其次，是指数据的类型，所有用户在使用互联网时留下的数据都可以作为大数据的计算内容，因此，各种类型的数据都可以包含其中

第三，数据计算量庞大，不同于以往传统的数据分析与计算的方式，现在大数据对数据的收集和分析，是配合云计算对所有数据进行的分析与计算，其计算数量也是难以想象的。

五、大数据如何影响生活？

那么，仅仅从一个普通的消费者以及网民的角度来说，大数据到底是通过什么样的方式来影响你的生活呢？

就拿当今的智能手表为例，一个手表如果在加入了大数据这个领域以后，会和以前的传统手表相比产生哪些天翻地覆的变化呢？

首先，大数据在智能可穿戴领域的运用包括三个主要部分，即 “硬件终端”，“人机交互”以及“云数据”，具体来看就是将智能手表本身作为一个人体数据收集的平台，而收集数据的类型也包括我们生活的方方面面，而在通过 APP 将数据上传到后台云数据服务平台，然后对收集到的数据进行海量分析计算，从而得出实用，符合实际，有用的数据分析报告，再反馈给用户，这样就形成了大数据在智能可穿戴领域的完整产业链与价值闭环。

今后的未来，大数据的发展会更进一步，而其又会怎样具体的体现到用户硬件实用领域，我们共同期待。

大数据是什么？

大数据时代意味着什么？

大数据技术知识点之间的关系如何？

1 大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，大数据指在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2 大数据是一个概念，你不能定义为大，或者多，或者复杂。在不同行业，不同技术背景的情况下，对于大数据的解释是不一样的。虽然目前我们不能用一个明确地概念来描述它，但是，我们可以说明它的一些属性，比如4v。无论安全性，还是难处理，这些都是描述大数据的属性，当你有了这些属性，把他们总结到一起的时候，那就是你理解的大数据，就像当初有人和你说什么是CPU一个道理，从懵懂到理解，需要实践中的积累。

3 大数据是信息技术发展到如今的一个产物，它也会过时，当下人们谈论的大数据基本属性包括：全量，大，多样性，低价值密度等！对于决策者来说，数据驱动业务是大数据最大的价值；对于技术人员来说，如果通过技术将人无法通过肉眼找到的价值信息呈现出来，这是最重要的！

4 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

5 大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《着云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据，

又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

简而言之，大数据就是数据量非常大、数据种类繁多、无法用常规归类方法应用计算的数据集成。大数据的收集、开发和利用，已经成为了当今社会的潮流之一，人们都认为，对于大数据的分析应用，对于政府和企业的决策是非常积极的，影响也是非常深远的。

大数据的采集、发掘与处理

大数据的采集与发掘与云计算是离不开的，与庞大的服务器空间也是分不开的。而现在的倾向就是租用云计算平台进行大数据的整理运用，简单快捷，还不占地方。

大数据的应用

一切皆可以大数据。

将人们所收集的各种数据分类汇总，最终通过高精尖的平台运算，分析其中的规律所在，就是大数据的应用。如果数据收集得当，任何行业、任何事情都可以运用大数据寻找规律，最终做出最优的小抉择。无论从公司营销、政府决策、高速公路运营、农场管理、来年预算等等，大大小小的事情都可以应用大数据，并且从中获利。

大数据的前景

大数据的前景并不仅仅是某一个行业的前景，一句话以盖之——大数据时代已经来临，并将从根本影响人类的生活。

大数据到底是什么，到今天应该还是稀里糊涂的一笔账。

百度百科是这样定义的：

大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

这个定义最大的特点，和很多红皮书白皮书黑皮书之类的差不多，就是装逼。说白了，不说人话。反正我是没听明白大数据和小数据有什么本质的区别。无非是数据和处理数据的工具以及从数据里面提取有用信息变成钱的过程。曾经我们在做这些事情，现在我们在做这些事情，将来我们也会继续做这些事情。

以前几年国内大数据概念炒上天的情况来看，其实真的谁也不知道大数据是什么，谁也不清楚大数据怎么玩，但是各行各业忽如一夜春风来，冒出无数个大数据公司大数据专家。

现在我们可以看到各行各业都在谈论大数据。从政府到企业，从互联网行业到传统行业，随便写个App背后没有大数据都不能叫好App。现在大数据都上升到国家高度了。比如说政府办公要上大数据，一个三线城市，放两三台机器搞定的，这数据真的非常的大。

如果我们撇开大数据这个概念不谈，自从有了数据以来，人类一直做的事情是什么?这个其实也是今天大数据的背景下大家都在做的事情，概括起来讲：分析数据，产生有价值的信息。

这个事情20年前在做10年前也在做，今天还是在做，其实没什么变化。 那么什么东西发生了变化呢?最大的一个是工具的能力发生了变化。 现在我们可以几千几万台机器一起协同做计算了。其次是性价比的变化。以前买Oracle的数据库IBM大型机Teradata的解决方案，贼贵。现在开源软件一搭，弄些PC机就好。糙一点无所谓，所谓便宜才能普及。

然而本质来讲，大家做的事情并无改变。所以我们不需要去纠结于大数据到底是什么，而是要看清楚具体业务问题是什么，有什么合适的工具去解决。这些工具可能是新的也可能是旧的。我想大数据的所谓发展无非就是工具的进步使得大家能够更有能力去在限定的时间内处理更多的数据，获得更有效的信息。

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世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快，从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢？

一：大数据的定义。

1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。

3、大数据应用，是指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。

二：大数据的类型和价值挖掘方法

1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据：包括消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据：包括呼叫记，智能仪表，设备日志，交易数据等。3)社交数据：包括用户行为记录，反馈数据等。2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点

具体来说，大数据具有4个基本特征：

1、是数据体量巨大

2、是数据类别大和类型多样3、是处理速度快4、是价值真实性高和密度低

四：大数据的作用

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

五：大数据的商业价值

1、对顾客群体细分

2、模拟实境3、提高投入回报率4、数据存储空间出租5、管理客户关系6、个性化精准推荐7、数据搜索

六：大数据对经济社会的重要影响

1、能够推动实现巨大经济效益2、能够推动增强社会管理水平3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放

物业公司在日常的办公，服务业主的过程中，如何建立大数据，又如何利用大数据为物业公司服务。这个问题自从维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》提出之后，就一直困扰着我，在物业公司成立之后一般会经历手工帐、单机收费、联网收费的系统先行，然后根据项目的不同增加停车收费管理软件，门禁管理、监控管理软件。其核心是围绕物业收费电子化进行的。其他的配套软件基本都属于单机运行，除非有事，一般不会打开软件查看。这和大数据的要求基本背离。如果要实行大数据，那就必须在社区建立合适维度去来收集信息，才可能与大数据的利用。

物业公司要如何收集数据？

物业公司要想清楚在自己管理的范围内，需要什么样的大数据应用，是为了业主服务，走增值化运营，还是为了内部管控，合理利用人力，完善公司管理。可能会有人说这两个不冲突，我都要做。那也要分清优先级，看清楚自己公司的情况。任何一个项目的实施，无论是互联网项目还是线下项目都应该想清楚关键执行人和关键实施步骤，不要梦想项目名称一公布，员工就能自动自发补充完整，而且能够让项目执行下去。

内部管理维度：

人（员工）的基础数据：每日考勤数据、在岗时长，巡更数量、所需时间，巡检数量，所需时间，投诉报修处理量，所需时间，收费笔数、交费时间、非标准化人员通过日报记录工作内容等等

人（员工）的数据分析：每日在岗数量，通讯录显示人员在岗状态，日工作量，日工作有效量，投诉报修缴费时间流量分析，通过上述分析管理层能够对以社区为单位的人员建立全面的了解。

财（收费）的基础数据：每日缴费钱数，缴费笔数、缴费时间、缴费方式、缴费人员、收费人员等

财（收费）的数据分析：通过以上数据得到每周缴费曲线图，每月缴费曲线图，缴费方式对比，对业主进行分类应重点关注迟交、未交用户。转化迟交用户，了解未交原因，针对用户画像对用户分析，提高小区月缴费率。

物（设施设备、资产）的基础数据：设备运行情况，维保情况，易耗品消耗情况，公用设施维护情况等

物（设施设备、资产）的数据分析：根据物的情况分析，可以清晰知道社区设备的使用情况，针对性对设施设备维护。

业主服务维度：

房屋的使用情况：自住、出租、空置房屋情况，二手房价位分析，出租价格分析等，根据房屋的了解决定物业是否能开展房屋租赁业务；

车位使用情况：自用、出租、空置房屋情况。根据道闸进出记录，获取车位使用情况，统计可能会出租的车位。物业可做带出租业务。

居住人口统计：居住人数占比（老人、小孩），宠物占比、消费情况统计。物业根据社区情况，适时在社区推出合适业务，增加收入。

以上数据有系统能够统计，有的只能靠人工收集。这就需要物业统筹规划，看清楚自己现在是否能支撑这些业务，有没有合适的人选去实施业务。没有人再好的系统也不会用起来。

利益相关方：金牌管家