2：自己架设GPS基站发射RTCM数据
RTCM的数据，都是D3 00开头，而CMR数据。都是02 00开头的。本文将通过电话调查的手段面、线、点三步法，来谈谈销售数据的获得。一、面纵观全局，准确把握基本面以一个七叶皂苷纳的药品项目案例来剖析。通过掌握与项目有关的产品知识、行业状况，切入产品所涉及的相关行业。获得行业情报经过2-3天的搜集整理，行业状况基本得到了掌握：1、项目中的产品是中药提取物，国家政策扶持类品种，医保范围用药；2、目标调研公司的产品属于原研专利产品，在发改委单独定价，是国家同类产品标准制订时的参考试验品；3、国内同类产品的生产企业不下20家，有3个品规：冻干粉剂，口服剂，搽剂；4、冻干粉剂大约占70-80%，冻干粉剂主要的规格有2个：5mg ,10mg。5、此类产品市场规模大约15个亿，国内重点市场区域；6、部分重点企业的销售规模和市场位置关系。情报来源和途径通过互联网可以发现国内的一些药研所、协会、知名医院的研究部门在网上发布了一些七叶皂苷纳行业的研究报告，由此分析，这个产品应该是一个比较热门的产品，同时得到一个假设：目标公司举足轻重，可能影响行业标准的制订。由于对一些关键性的行业信息做了准备和分析，为进一步的工作作了铺垫。情报人员先后借不同名称的高等院校管理学院的学生的名义，以撰写毕业论文为由，向多个药研所打电话咨询该产品的市场发展趋势、医生用药习惯、国内市场规模、不同区域市场容量等等。许多相关重点问题都得到了专家给出的极具参考价值的答案。行业协会也是一个很重要的情报途径，这里往往掌握着业内主要标杆企业的官方数据。在电话咨询过程中，小组成员始终以谦卑的态度，学习的愿望，尊敬长者的语调与对方交流，由于气氛控制的比较融洽，行业中关键企业的销售规模也从这个管道得到部分透露，虽然是一鳞半爪的信息，但往往成为确定销售口径大小的重要依据。情报数据加工从行业协会、药研所采集的信息往往是单方面、孤立的，常常会造成情报判断上的障碍，这就需要更多的第三方数据支持。通过向国内知名的药品流通商业或者业内从事销售的灵通人士电话咨询，多方数据参考比对之下，一个比较接近真相的数据自然显现出来。第一步情报工作的核心结果是：产品行业规模的确定。二、线确定各替代品牌产品的市场份额、市场竞争力从高到低的顺序要弄清楚主要品牌的位置关系和市场竞争格局相比第一步容易一些，因为各个厂家在市场上总有商务代表或者医药代表这个岗位。情报人员可以以区域代理商的身份，与主要几个厂家总部的人员进行多次电话交流和咨询，不同厂家的销售规模、市场份额、产品规格、价位、市场投入等就有了一个大致了解。在这个环节，所要采集的情报指向比较明确，数据类情报是指各家企业的销售数据，属性类情报是指这几个厂家的产品规格、价格定位、市场核心竞争力的来源等，由于工作投入充分，基本都达到了相应的预期目标。三、点目标聚焦，回归主题通过前边两个步骤面、线的信息采集工作，情报顾问对项目产品所涉及的行业形成了一定的结论和深度，这就为进一步缩短产业距离埋下伏笔。本文的药品项目案例中，最终必须锁定行业中的一家品牌，完整的了解其在全国各个省份的销售情况，这就是目标聚焦；而前面做的所有工作都是为了最后能解决目标公司的销售数据，这就是回归主题。前面已经通过电话访问获取了部分地区的市场规模和主要品牌的市场份额顺序。这一步只需将目标锁定在一家调查对象即可，通常总部的销售部、市场部、各省区的商务经理是关键的信息输出点。以代理商的名义给总部两个主要部门打电话，总是能够得到一些反映全国销售情况的数据。由于之前已经获得了一些数据，从总部得到的销售数据正好可以和这些数据相互验证。以药品项目为案例，在这里提出三点需要注意的地方：1、充分利用已经掌握在手的市场情报，促使市场人员输出更多真实可信的信息。2、电话量要大、覆盖面要全3、基础功课要做扎实：如果完全放弃了本文中前两个步骤而直接从第三个阶段切入，即使是非常熟练的情报顾问，相信他的工作也不会顺利的开展下去。结论分析优点：电话调查采集销售数据具有效率高、成本低的优点。电话访问已经成为了情报人员的基本常规工具，几乎可以不受时间和空间的限制；另外，由于一些新入行的调查员行业经验和知识积累非常有限，如果面访，反倒容易露怯，电话调查正好弥补这一方面的缺点。如果单独是采集一些精度要求不是很高的数据，无需深入实地调查，项目费用大幅降低。要查询网贷大数据的话，通常都是在一些民间查询系统、第三方平台处查询。
民间查询系统有不少，在选择的时候就要多留意，要选择那些正规大型的机构，行内一般都在贝尖速查、小七信查、同盾数据这几个平台去做贷前审核。因为小机构一般不太可靠，万一个人信息遭到泄露，还会造成安全隐患。
而若是要查询央行征信的话，那直接带上身份z去当地央行征信中心查询就行了；还可以去当地有授权的商业银行网点查询；或者直接在电脑上登录央行官网进行查询也可以。
央行征信和网贷大数据基本不关联。申请网贷的话，主要以大数据、平台风控为主；而申请银行贷款和那些接入有央行征信系统的贷款机构、平台的贷款，就是以借款人的央行征信报告为主。
如果您的申请贷款被拒，建议先通过“四喜数据”查看自己的信用状况。如果您的信用不佳，建议先缓一缓，等信用风险评分降低，污点消除后再尝试申请贷款，这样通过的几率会更高。
扩展资料：
网贷逾期上征信？
网贷逾期多久会上征信，主要分两种情况来讨论。
1、无宽限期，超过还款日还款逾期记录上征信。
网贷平台不提供还款宽限期，那么还款日过后用户还未还款，产生的逾期记录就会上征信。哪怕还款日过后，用户进行了还款 *** 作，这也属于逾期还款。逾期还款时逾期记录已经产生，用户只能等还清逾期的欠款后，逾期记录自动删除。
2、有宽限期，超过宽限期还款逾期记录上征信。
网贷平台提供还款宽限期，还款日至宽限期这段时间还款，都算用户按时还款。按时还款不会产生逾期记录与逾期利息，这样就不会有逾期记录上传到征信。过了宽限期还未还款或者过了宽限期才还款，这时候网贷平台就会视为用户逾期。只要逾期就会产生逾期记录与逾期利息，之后网贷平台会根据相关的规定将逾期记录上传到用户的个人征信报告中。
以上两种情况都会导致逾期记录上征信，征信中有逾期记录会导致个人征信不良，同时也会影响用户申请其他贷款业务。还清逾期的欠款后，逾期记录需要在5年以后才会自动删除。因此，一旦出现逾期，请尽快还清逾期的欠款，这样个人征信才可以早日恢复。CEPS数据是指中国教育在线招聘网站（China Education Online Placement Services）的数据，该网站为教育行业提供人才招聘服务。获取CEPS数据可以从多个角度入手，下面将从数据购买、数据爬取、数据API、数据分析等四个方面进行解答。
第一段：数据购买
CEPS数据可以通过购买的方式获取，有一些数据公司或数据中介代理商提供CEPS数据的销售服务。通过购买可以获得较为完整的数据，包括职位信息、公司信息、薪资信息等。但是购买数据需要付费，价格也比较昂贵，不适合个人和小型企业使用。
第二段：数据爬取
CEPS数据也可以通过爬虫程序爬取，爬虫程序可以模拟人的 *** 作，自动抓取数据。通过爬取可以获取到大量的数据，且成本较低，适合个人或小型企业使用。但是需要注意的是，爬虫程序需要技术支持，且存在法律风险，需要注意合法合规使用。
第三段：数据API
CEPS数据也可以通过API接口获取，API接口是指数据提供商开放的接口，通过API可以实现数据的自动获取和调用。通过API可以获得实时数据，且可以根据需要进行筛选和过滤，也可以实现数据的自动化处理。但是需要注意的是，API接口需要技术支持，且需要付费使用。
第四段：数据分析
获取CEPS数据后，可以通过数据分析的方式进行深入挖掘和利用。数据分析可以帮助企业了解人才市场的需求和趋势，优化招聘策略，提高招聘效率。同时，数据分析也可以对人才市场进行预测和预警，提前做好应对措施。但是需要注意的是，数据分析需要技术和专业知识支持，需要对数据进行合理的处理和解读。
综上所述，获取CEPS数据可以通过数据购买、数据爬取、数据API、数据分析等多个角度入手。不同的方式有各自的优缺点和适用场景，需要根据实际情况进行选择和使用。同时，需要注意合法合规使用，保护数据安全和隐私。随着很多网站的做大做细，网站数据分析变得更为重要。通过网站数据分析可以充分了解一个网站的运作情况，并加以改进。这些数据会告诉你，你的网站流量是否有效？流量在哪里流失？目标受众是否精准？如何改善网站产品格局和网站运营？等等一系列问题。但在这之前的第一步就是需要获取网站的数据。本文主要介绍如何获取网站数据以及需要获取哪些关键数据。
1，网站内部数据
网站内部数据是网站最容易获取到的数据，它们往往就存放在网站的文件系统或数据库中，也是与网站本身最为密切相关的数据，是网站分析最常见的数据来源，我们需要好好利用这部分数据。
服务器日志
网站分析不再局限于网页浏览的PV、UV，转化流失等，基于Events的分析将会越来越普遍，将会更多的关注用户在接受网站服务的整个流程的情况。
随着网站应用的不断扩张，以及前端技术的不断升华。网站日志不再局限于点击流的日志数据，如果你的网站提供上传下载、视频音乐、网页游戏等服务，那么很明显，你的网站服务器产生的绝不仅有用户浏览点击网页的日志，也不只有标准的apache日志格式日志，更多的W3C、JSON或自定义格式的输出日志也给网站分析提供了新的方向。
网站分析工具
通过网站分析工具获得数据是一个最为简便快捷的方式，通过网站分析工具获得的数据一般都已经经过特殊计算，较为规范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趋势图或比例图，通过细分、排序等方法让结果更为直观。
但通过网站分析工具得到数据也远不止这些，上面的这些数据也一样可以通过统计网站日志获得，但网站分析工具的优势在于其能通过一些嵌入页面的JS代码获得一些有趣的结果，如一些网站分析工具提供的点击热图，甚至鼠标移动轨迹图。这些分析结果往往对网站优化和用户行为分析更为有效。
数据库数据
对于一般的网站来说，存放于数据库中的数据可以大致分为3个部分：
网站用户信息，一般提供注册服务的网站都会将用户的注册账号和填写的基本信息存放在数据库里面；
网站应用或产品数据，就像电子商务的商品详细信息，如商品信息会包含商品名称、特征描述、产品属性等；
用户在应用服务或购买产品时产生的数据，最简单的例子就是电商网站的用户购买(购买单、报价单、询盘)数据——购买时间、购买的用户、购买的商品、购买数量、支付的金额等。
当然，这一部分数据的具体形式会根据网站的运营模式存在较大差异，一些业务范围很广，提供多样服务的网站其数据库中数据的组合会相当复杂。
其它
其它一切网站运营过程中产生的数据，有可能是用户创造，也有可能是网站内部创造，其中有一大部分我们可以称其为“线下数据”。
2，外部数据
网站分析除了可以从网站内部获取数据以外，通过互联网这个开放的环境，从网站外部获取一些数据可以让分析的结果更加全面。
互联网环境数据
可以去一些网络数据分析平台查一下互联网中顶级网站的访问量趋势。
竞争对手数据
时刻关注竞争对手的情况可以让你的网站不至于在竞争中落伍。除了一些网站数据查询平台以外，直接从竞争对手网站上获取数据也是另外一条有效的途径，也有网站会出于某些原因（信息透明、数据展示等）将自己的部分统计信息展现在网站上，看看那些数据对于掌握你的竞争对手的情况是否有帮助。
在获取上述几类数据的同时，也许我们还可以从其他方面获取一些更为丰富的数据。
合作伙伴数据
如果你有合作的网站或者你经营的是一个电子商务网站，也许你会有相关的产品提供商、物流供应商等合作伙伴，看看他们能为你提供些什么数据。
用户数据
如果你的网站已经小有名气，那么尝试在搜索引擎看看用户是怎么评价你的网站，或者通过SNS网站等看看用户正在上面发表什么关于你的网站的言论。
当然通过用户调研获取数据是另外一个不错的途径，通过网站上的调查问卷或者线下的用户回访，电话、IM调查，可用性实验测试等方式可以获取一些用户对网站的直观感受和真实评价，这些数据往往是十分有价值的，也是普通的网站分析工具所获取不到的。
在分析网站的外部数据的时候，需要注意的是不要过于相信数据，外部数据相比内部数据不确定性会比较高。网站内部数据即使也不准确，但我们至少能知道数据的误差大概会有多大，是什么原因造成了数据存在误差。而外部数据一般都是有其他网站或机构公布的，每个公司，无论是数据平台、咨询公司还是合作伙伴都可能会为了某些利益而使其公布的数据更加可信或更具一定的偏向性，所以我们在分析外部数据是需要更加严格的验证和深入的分析。而对于用户调研中获取的数据，我们一般会通过统计学的方法检验数据是否可以被接受，或者是否满足一定的置信区间，这是进行数据分析前必须完成的一步。后端获取多个表单的数据可以通过以下几个步骤：
1 在前端，需要在多个表单中为每个表单添加一个唯一的标志，可以使用 name 属性或 id 属性，以便在提交表单数据时能够区分哪些表单提交了数据。
2 在后端，可以使用相关的服务器端语言（如 PHP、Java、Python等）处理提交的数据，一般使用 POST 或 GET 方法获取表单提交的数据。
3 如果使用 POST 方法，可以在后端使用 $_POST 数组来获取表单提交的数据。$_POST 数组是一个关联数组，以表单中的名称为键（name 属性），以该字段的值为值。例如，$_POST['username'] 将返回表单中 name 为 "username" 的字段值。
4 如果使用 GET 方法，可以在后端使用 $_GET 数组来获取表单提交的数据。$_GET 数组也是一个关联数组，以表单中的名称为键，以该字段的值为值。
5 对于多个表单提交的数据，可以使用 for 循环或 foreach 循环来遍历每个表单提交的数据，将数据存入一个数组或对象中，以便在后续的处理过程中使用。
6 还可以使用第三方的数据处理库或框架来处理表单提交的数据。例如，Django 提供了强大的表单处理功能，可以方便地获取多个表单的数据并对数据进行验证和处理。后端获取多个表单的数据可以通过以下几个步骤：
1 在前端，需要在多个表单中为每个表单添加一个唯一的标志，可以使用 name 属性或 id 属性，以便在提交表单数据时能够区分哪些表单提交了数据。
2 在后端，可以使用相关的服务器端语言（如 PHP、Java、Python等）处理提交的数据，一般使用 POST 或 GET 方法获取表单提交的数据。
3 如果使用 POST 方法，可以在后端使用 $_POST 数组来获取表单提交的数据。$_POST 数组是一个关联数组，以表单中的名称为键（name 属性），以该字段的值为值。例如，$_POST['username'] 将返回表单中 name 为 "username" 的字段值。
4 如果使用 GET 方法，可以在后端使用 $_GET 数组来获取表单提交的数据。$_GET 数组也是一个关联数组，以表单中的名称为键，以该字段的值为值。
5 对于多个表单提交的数据，可以使用 for 循环或 foreach 循环来遍历每个表单提交的数据，将数据存入一个数组或对象中，以便在后续的处理过程中使用。
6 还可以使用第三方的数据处理库或框架来处理表单提交的数据。例如，Django 提供了强大的表单处理功能，可以方便地获取多个表单的数据并对数据进行验证和处理。获取多个表单的数据需要以下几个步骤：
1 在前端，给每个表单添加唯一标识符（比如 name 属性或者 id 属性），以便在提交表单数据时，服务器端能够知道哪个表单提交了数据。
2 在后端，使用相关的服务器端语言（如 PHP、Java、Python) 来处理提交的数据。一般会使用 POST 或 GET 方法来获取表单提交的数据。
3 如果使用 POST 方法，可以在后端使用 $_POST 数组来获取表单提交的数据。$_POST 数组是一个关联数组，以表单中的名称（name 属性）为键，以该字段的值为值。例如，$_POST['username'] 返回表单中 name 为 "username" 的字段值。
4 如果使用 GET 方法，可以在后端使用 $_GET 数组来获取表单提交的数据。$_GET 数组也是一个关联数组，以表单中的名称为键，以该字段的值为值。
5 对于多个表单提交的数据，可以使用循环（例如 for 循环或 foreach 循环）来遍历每个表单提交的数据，将每个表单的数据存入一个数组或者对象中，方便在后续的处理过程中使用。
6 另外，可以使用第三方的数据处理库或框架来处理表单提交的数据。例如，Django 提供了强大的表单处理功能，可以方便地获取多个表单的数据并对数据进行验证和处理。
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