可靠赚钱应用程序的选择：最值得信赖的应用程序一览

可靠赚钱应用程序的选择：最值得信赖的应用程序一览导言在当今数字时代，赚钱应用程序已成为额外收入或甚至全职收入的流行选择。在这个充斥着声称能让你一夜暴富的应用程序的领域中，找到可靠和值得信赖的应用程序至关重要。本文将深入研究可用的最可靠的赚钱应用程序，并提供有关其优点、缺点和安全性方面的见解。1. Swagbucks优点：各种赚钱方式，包括购物返现、问卷调查和观看视频新用户注册即可获得奖励最低兑换门槛低缺点：一些任务的报酬可能较低兑换奖励可能需要一段时间安全性： Swagbucks是一个备受推崇且信誉良好的应用程序，拥有超过十年的运营历史。2. InboxDollars优点：与Swagbucks类似，提供多种赚钱方式提供现金奖励和礼品卡选项最低兑换门槛合理缺点：某些调查可能有较长的完成时间每月任务数量有限安全性： InboxDollars也是一个可靠的平台，已获得Better Business Bureau的A+评级。3. Survey Junkie优点：专业化的问卷调查平台赚取积分可兑换现金或礼品卡提供“积分预测器”，让用户估计收益缺点：某些问卷调查的资格要求较高兑换门槛可能稍高安全性： Survey Junkie是一个信誉良好的应用程序，拥有大量正面用户评论。4. Rakuten优点：专注于购物返现拥有广泛的零售商合作网络提供额外折扣和优惠券缺点：返现率因零售商而异返现可能需要一段时间安全性： Rakuten（原Ebates）是一个知名的品牌，已在行业内运营多年。5. Ibot 需要有宠物经验或资格认证安全性： Rover提供背景调查和安全功能，以确保宠物和护理人员的安全。选择可靠赚钱应用程序的提示阅读评论和评级：在线查看其他用户对比个应用程序的体验。检查安全性措施：确保应用程序具有适当的隐私和安全协议。考虑支付方式：选择提供适合您需求和偏好的支付选项的应用程序。评估任务类型：选择符合您技能和兴趣的任务类型。注意兑换门槛：确保应用程序提供的兑换门槛合理且容易实现。结论通过选择可靠且值得信赖的赚钱应用程序，您可以为额外收入或全职收入创造新的可能性。上面列出的应用程序提供了各种任务和赚取奖励的方式，同时确保您的数据安全无虞。通过仔细研究和选择最符合您需求的应用程序，您可以充分利用这些机会来提升您的财务状况。始终记住，合法赚钱需要时间和努力，但通过选择可靠的应用程序，您可以提高您的成功几率。

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恐怕没有哪家上市公司的股东对高管宣布大幅减持如此淡定，但同花顺的股东做到了，而且不仅仅是因为过去一周股市下跌。

按照目前同花顺总市值约630亿元计算，减持7.46%股份相当于退出约47亿元。按理说，这么大的减持，二级市场应该会有很大的反应。然而令人意外的是，第二天同花顺的股价并没有掀起太大的波澜，而是在微涨和微跌之间波动。

2001年成立的同花顺，不知道和多少投资人一起度过春夏秋冬。作为国内较早从事互联网金融信息服务的公司，同花顺这几年给很多投资者留下了“不求上进”的印象，以至于之前市值第一的炒股软件名落东方财富，后来居上。

然而，资本市场从来都是一个竞争激烈的竞技场，逆水行舟。不进则退。逐渐落后的同花顺，逐渐失望的投资者，股东对公司高管大幅减持计划并不意外。或许只是一个小小的缩影。

一般股民遇到高管减持，心里都有一个重要的问号：现阶段管理层是不是不看好这家公司？而同花顺的投资人，却对佛教无动于衷。原因是，近年来，同花顺以平均每年两则公告的速度减持，投资者早已习以为常。

从2017年7月至今，4年多的时间里，同花顺已经发布了9次减持计划公告。相比其他上市公司，每半年减持一次并不少见。

然而，让很多投资者感到无语的是，每一次减持都是“雷声大雨点小”，最终实际披露的减持金额往往比之前的减持计划公告少很多。

此前，同花顺宣布减持公司股东和董事时，股东仍感到不安，因为公司董事减持的时间节点是公司股价高的时候，所以减持公告后，股价下跌。如2019年11月28日至2020年2月27日，公司董事叶琼久、王锦分别减持股份0.37%。不过这一次减持股份比其他几次都多。

同花顺这种狼性的减持操作，在一个股票论坛上被很多股民认为是恶意拉低股价。有投资者认为每次减持公告后，股价都没有达到上述董事和股东的目标价，就惜售。

然而，不管怎么解读，同花顺管理层一年两次按时减持的公告还是惹怒了股东。毕竟这么多年了，同花顺早就失去了互联网金融信息服务公司市值第一的位置，成了守旧派的代表，看不到多少提升空间。不断减持，只是在消磨投资者的善意和耐心。

早在21世纪初，当股票交易的活动远没有今天这么火爆的时候，同花顺的创始人郑怡就通过编写股票交易软件程序赚到了人生中的第一桶金。于是，嗅到了互联网发展崛起机遇的郑怡毅然下海，创办了同花顺。

在当时线下券商渠道是主流炒股渠道的情况下，同花顺这款炒股软件的出现，对于很多股民的炒股习惯来说是一个巨大的改变。

依托互联网这一方便快捷的新兴渠道，在大量散户的眼中，同花顺异军突起。先开发免费炒股软件，后提供增值服务的商业模式，拯救了很多用户。时至今日，同花顺依然拥有超过3000万的月活跃用户，远超同行。

尤其是2014年以后，互联网已经从PC时代跃进到了移动时代，智能手机的普及极大的促进了互联网用户的普及率。

除此之外，非银金融板块一直与股市的强弱密切相关。2015年是牛市年，吸引了很多散户投资市场。2015年后，同花顺月活跃用户数实现大幅增长。然后牛市结束后，同花顺月活跃用户增长趋势开始放缓，甚至出现下滑迹象。反观东方财富，2017年后，月活跃用户数呈缓慢上升趋势。

近年来，无论是营收和利润规模，还是增长速度，同花顺在东方财富面前也是节节败退。截至去年第三季度，蔡东实现营收96.36亿元，增速62.07%；归母净利润62.34亿元，同比增长83.48%；另一方面，同花顺仅实现营收21.85亿元，同比增长31.29%；归母净利润9.91亿元，同比增长28.31%。

(东方财富)

(同花顺)

移动互联网用户的增长面临着天花板和股市的变化，这是整个互联网金融信息服务公司遇到的困境。但是为什么Flush起的早，赶的晚一集？它的营收和利润都不如人，但它目前的市值只有东方财富的五分之一左右？

究其原因，对于任何一家互联网公司来说，只有流量是不够的，流量商业化的能力才是更深的护城河。

上述四项业务中，网上行情交易系统服务是同花顺的引流业务，后三项则是帮助其实现流量变现的业务。这从同花顺的收入构成中也可以看出。截至去年上半年，在线交易系统仅占公司总收入的6.76%。

值得一提的是，与其他券商合作的招数曾是同花顺的利器。凡事有利有弊，后者成为同花顺的障碍。

失去流量上的优势后，同花顺在三大变现业务中的竞争壁垒并不高。

增值电信业务可以算是同花顺的摇钱树，连续多年占据其总收入的半壁江山。这部分业务分为面向C端的付费炒股软件和面向B端的金融信息数据库。

在B端领域，Wind是妥妥的市场王者，国内90%以上的证券公司、基金公司都是Wind的客户。同花顺iFind没有实力和其中一个竞争。

在C端领域，因为增值电信业务收入=活跃用户数活跃用户付费率每个用户平均收入，所以同花顺在活跃用户数上的优势赢回了一城。然而，随着首选金融数据终端的逐渐兴起，同花顺的优势就不那么明显了。

相比之下，同花顺没有自己的牌。

照的劣势就显露出来了。没有证券牌照，就要为他人做嫁衣，只能靠抽取中间的广告与推广费用赚钱，这自然没有自己做券商酸爽。

早年间靠给多家券商提供接口吸引流量的利器，转身就刺向了自己。路径依赖一旦形成，总不好与各家券商合作伙伴翻脸不认人。

但有时候商业世界，犹豫就意味着错过，错过了就是追悔也莫及。随着某互联网金融巨头IPO被紧急叫停，国内的互联网券商牌照就成了水中花镜中月，再也难得了。

当然，商业世界的机会也不止一个。只是，这一次又被东方财富先盯上了。

二级投资市场越来越普及的同时，除了股民之外，一大批基民也快速涌现出来。截至2019年末，国内基民数量达到了7.9亿户，对应2008年至2019年的年均复合增长率达到了23%。

更何况，拥有大流量且懂得转化的互联网金融公司也不止东方财富一家，支付宝不也抓住自己的流量卖其了基金，还卖得不错。留给同花顺的基金承销蛋糕，也就并没有想象中高了。

资本市场从来都是激流勇进的游戏，东方财富抓住互联网券商流量与牌照两大痛点，锁定了自己的优势地位后来居上，同花顺在后面躺平，股民们也就只能怒其不幸，哀其不争了。

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如何选择大数据应用程序

如何选择大数据应用程序 选择大数据软件对于组织来说是一个复杂的过程,组织需要仔细评估其目标和供应商提供的解决方案。 如今可以确定的是,组织对大数据解决方案需求量很大。 组织的管理者知道他们的大数据是不可忽视的最宝贵的资源之一。 因此,他们正在寻找可帮助存储、管理和分析其大数据的硬件和软件。 根据调研机构IDC公司的调查,2017年组织在大数据和数据分析方面的支出为1508亿美元,比去年增长12.4%。 到2020年,这一支出可能会以每年11.9%的速度增长,2020年的收入可能高达2100亿美元。 大部分收入都用于大数据应用。 据IDC公司预测,到2020年,仅软件开支就可能超过700亿美元。 非关系分析数据存储(如NoSQL数据库)的支出增长尤其迅速,每年可能增长38.6%,认知软件平台(如人工智能和机器学习能力的分析工具)每年可能增长23.3%。 为了充分利用大量的数据支出,供应商在各种不同的产品和服务上打上了“大数据”标签。 这种产品的扩散会使组织很难找到合适的大数据应用程序来满足他们的需求。 专家建议,企业开始选择大数据应用程序的一个好方法是精确地确定自己所需要什么类型的应用程序。 大数据应用的类型企业软件供应商提供了大量不同类型的大数据应用程序。 适合企业的大数据应用将取决于其目标。 例如,如果企业只想更加详细和深入地扩展现有的财务报告功能,那么数据仓库和商业智能解决方案可能已足以满足其需求;如果企业的销售和营销团队希望利用其大数据的发现增加收入和利润的新机会,则可以考虑创建数据湖和/或投资数据挖掘解决方案;如果企业想创建一个数据驱动的文化,组织中的每个人都在使用数据来指导他们的决策,那么企业可能需要数据湖和预测分析,内存数据库,也可能是流分析。 这样的事情将会变得更复杂,因为不同类型的工具之间的界限可能会有些模糊。 一些商业智能工具具有数据挖掘和预测分析功能。 一些预测分析工具包括流媒体功能。 最好的办法是组织一开始就清楚地确定自己的目标,然后去寻找能够帮助其实现这些目标的产品。 选择大数据应用程序时的关键决策无论企业选择哪种类型的大数据应用程序,都需要做出一些关键决策,以帮助企业缩小选择范围。 以下是一些最重要的考虑事项:(1)内部部署数据中心与基于云计算的大数据应用程序企业需要做出的第一个重大决策是要在自己的数据中心托管大数据软件,还是希望采用基于云计算的解决方案。 目前,更多的组织似乎正在选择云计算。 分析机构Forrester公司副总裁兼首席分析师BrianHopkins在2017年8月的一篇博客文章中写道:“通过云订阅在大数据解决方案上的全球支出将增长快近7.5倍。 此外,根据数据分析专业人员的2016和2017调查,公有云是大数据的头号技术优先事项。 ”基于云计算的大数据应用受到欢迎有多种原因,其中包括可扩展性和易管理性。 主要的云计算供应商也在人工智能和机器学习研究方面处于领先地位,这使得他们可以在解决方案中添加高级功能。 但是,云计算对于组织来说并不总是最好的选择。 对合规性或安全性要求较高的组织有时会发现他们需要将敏感数据保留在内部部署的数据中心。 此外,一些组织已经在现有的本地数据解决方案上进行投资,并且他们发现继续在本地部署数据中心运行大数据应用程序或使用混合方法会更具成本效益。 (2)私有vs开源的大数据应用程序一些最流行的大数据工具(包括Hadoop生态系统)可以在开源许可下获得。 Forrester公司指出,“2017年,企业将在Hadoop软件和相关服务上投入8亿美元。 ”Hadoop和其他开源软件最大的吸引力之一是降低总体拥有成本。 尽管专有解决方案需要支付高昂的许可费,并且可能需要昂贵的专用硬件,但Hadoop没有许可费,并且可以在标准的硬件上运行。 然而,企业有时发现很难获得开源的解决方案,以满足他们的需要。 他们可能需要购买支持或咨询服务,组织在计算总拥有成本时需要考虑这些费用。 (3)批处理vs流式传输大数据应用程序最早的大数据解决方案(如Hadoop)只是处理批量数据,但企业越来越多地发现他们希望实时分析数据。 这引发了对Spark、Storm、Samza等流媒体解决方案的更多兴趣。 许多分析师表示,即使组织认为他们现在不需要处理流式数据,流媒体功能也可能在不久的将来成为标准操作流程。 出于这个原因,许多组织正在向Lambda体系结构迈进,这是一种既能处理实时数据又能批处理数据的数据处理体系结构。 在大数据应用中寻找特性一旦企业缩小了选项范围,就需要评估其正在考虑的大数据应用程序。 以下包括一些最重要的需要考察的因素。 与传统技术集成 - 大多数组织已经在数据管理和分析技术方面进行现有投资。 完全替代该技术可能代价高昂并且具有破坏性,因此组织通常会选择寻找可以与现有工具一起使用的解决方案,或者可以增加现有软件。 绩效 - 2017年Talend研究发现,实时分析功能是商业领袖的首要IT优先事项之一。 如果要从这些洞察中获益,管理人员和工作人员需要能够及时获取见解。 这意味着投资可以提供他们所需速度的技术。 可扩展性 - 大数据存储的规模每天都会变得更大。 组织需要快速执行的大数据应用程序,随着数据存储量以指数级增长,这些应用程序可以继续快速执行。 这种对可扩展性的需求是基于云计算的大数据应用变得非常流行的主要原因之一。 可用性 - 组织还应该考虑他们打算购买的任何大数据应用程序的“学习曲线”。 易于部署、易于配置、界面直观和/或与组织已经使用的工具相似或集成的工具可以提供巨大的价值。 可视化 - 表示,“针对商业用户的可视化和探索性数据分析(称为数据发现)已经演变成当今市场上最热门的商业智能和分析主题。 ”在图表中呈现数据可以使人类的大脑更容易发现趋势和异常值,加快识别可操作见解的过程。 灵活性 – 企业如今所需要的大数据可能与其在一两年前的需求大不相同。 这就是为什么许多企业选择寻找能够满足各种不同目标的工具,而不是很好地执行单一功能的原因。 安全性 - 这些大数据存储中包含的大部分数据都是敏感信息,这对于竞争对手、国家机构或黑客都是非常有价值的。 组织需要确保他们的大数据具有足够的保护,以防止成为头条新闻报道的大量数据泄露事件。 这意味着组织需要寻找具有内置安全功能(如加密和强身份验证)的工具,或者寻找与现有安全解决方案集成的工具。 支持 - 即使有经验的IT专业人员有时也会发现难以部署、维护和使用复杂的大数据应用程序。 不要忘记考虑各供应商提供的支持的质量和成本。 生态系统 - 大多数组织需要多种不同的应用程序来满足他们所有的大数据需求。 这意味着要寻找一个大数据平台,与其他许多流行工具以及与其他提供商有强大合作关系的供应商进行整合。 自助服务能力 - 2017年毕马威公司针对组织的CIO调查发现,60%的CIO持续报告指出数据分析人才短缺,而大数据和分析是最需要的技能组合。 由于没有足够的数据科学家去解决,组织正在寻找其他商业专业人士可以独立使用的工具。 调研机构Gartner公司最近的博客文章指出,通常在一个组织中,大约32%的员工正在使用商业智能和分析。 总体拥有成本 - 大数据应用的前期成本只是其中的一小部分。 组织需要确保他们考虑相关硬件成本,正在采用的许可或订购费用、员工时间、支持成本,以及与本地部署应用程序的物理空间相关的任何费用。 不要忘记要考虑到云计算成本随着时间的推移普遍下降的事实。 预计价值的时间 - 另一个重要的财务考虑因素是企业能够以多快的速度启动并运行特定的解决方案。 大多数公司都希望在几天或几周内,而不是几个月或几年内从他们的大数据项目中受益。 人工智能和机器学习 - 最后,考虑各种大数据应用供应商的创新。 人工智能和机器学习的研究正在以惊人的速度发展,并成为大数据分析的主流部分。 据Forrester公司预测,“企业在2017年对于人工智能的投资增加了三倍,因为企业需要将客户数据转换为个性化体验。 ”如果企业选择的供应商在这项研究没有处于行业前沿,那么可能会发现自己落后于竞争对手。 选择大数据应用程序的提示很明显,选择正确的大数据应用程序是一个复杂的过程,这涉及诸多因素。 已成功部署大数据软件的专家和组织提供以下建议:理解自己的目标–企业在选择大数据应用程序时,需要知道自己想完成什么是至关重要的。 如果不确定为什么要投资某项技术,那么其项目不太可能成功。 从小规模开始-如果企业可以通过小规模的大数据分析项目取得成功,那么企业对使用该工具将会产生更多的兴趣。 采取整体方法-尽管小规模项目可以帮助企业获得技术方面的经验和专业知识,但选择最终可用于整个业务的应用程序非常重要。 Gartner公司建议:“为了支持无处不在的数据和分析世界,IT专业人员需要创建一个新的端到端体系结构,为敏捷、规模和实验而构建。 如今,技术学科正在融合,数据和分析的方法正在变得更加整体化,涵盖整个业务。 ”协同工作–Gartner公司的这篇博客文章还指出:“建议数据和分析领导者积极主动地在他们的组织中传播分析,以便从启用数据驱动业务操作中获得最大的收益。 ”许多组织正试图构建数据驱动文化,这需要业务和IT领导者之间的大量合作。 病毒式传播–前面提到的自助服务功能还可以帮助创建数据驱动的文化。 Gartner公司建议:“让分析在企业内部和外部真正发挥作用。 通过培养实用的自助服务方法,并通过在交互和流程中的数据摄入点上嵌入分析功能,使更多的业务用户能够执行分析。 ”