【子亦观点】：销售人员的客户规模和质量是业绩达成的关键，不同行业对客户发展的要求也不尽相同，但都离不开销售人员的勤奋、专业和优质服务，替客户解决问题，自然就会给你带来订单成交。
有问题就有答案
刚开始做销售怎样发展客户？
【子亦观点】：销售人员的客户规模和质量是业绩达成的关键，不同行业对客户发展的要求也不尽相同，但都离不开销售人员的勤奋、专业和优质服务，替客户解决问题，自然就会给你带来订单成交。
早些年的时候，销售模式常见的都是“坐商”，客户主动找上门来寻找产品。随着市场竞争加剧，以及快速发展的需要，各行各业纷纷由“坐商”向“行商”转型，甚至发展到“服务商”。
营销模式的转型产生了大量销售人员，势必也要同样采取主动积极的进攻，才能在市场中发展到更多客户。
就销售新手来说，客户基数小，订单成交率低，销售量少，这些状况是必经过程。
怎样稳定发展更多客户？建议抓住以下几点核心内容。
1、勤奋是发现潜在客户的基础
销售是个辛苦的工作，身体到心理都需要承受较大的压力。正因为如此，销售人员也更容易产生惰性。
跑了一天没有找到客户，约了一星期也没有见到面，拜访了10次也没有成交订单。这些都是较常见的销售新人面临的问题，很容易产生挫败感。
但是，销售人员要具备一定的逆商，不能轻易败倒在挫折面前，新人更是要通过勤奋弥补客户基数的不足。
简单的说，销售人员的勤奋，主要是手勤、脚勤和嘴勤。顾名思义，手勤就是要帮助顾客或客户解决问题；脚勤就是抓住一切机会，尽可能多的拜访客户；嘴勤就是要善于沟通。
销售新手入行以后，勤奋是最简单、最低的要求。
2、专业性是赢得客户信赖的关键
专业性不只体现在自己对公司产品的理解和认识上，还需要对目标客户的需求和使用，以及创造利润过程当中的各个环节都有所掌握。
当你向客户推荐产品时，需要提前站在客户的角度思考，这些产品能为我带来什么？我是否有需要？它怎么创造价值？市场上有没有更好的产品？这些都是客户下意识的问题。
你的专业性就应该体现出来，解答客户的这些疑问，并从他的生意模式当中与自己的产品结合，找到创造利润的机会点，并不断强调、推荐给客户。
只有客户通过你的专业性描述和利益分析，认识到其中的机会，才会对你产生信赖感，进而接受你的产品和服务。
3、优质服务是订单持续成交的根本
在销售过程当中，从开发客户到成交订单，并不是完成了整个销售，还需要有后续的相关服务。
这个很容易理解，比如买一台车所享受的三包政策，在规定时限和公里数范围内出现问题，4s店要负责免费更换或维修。
其他销售也是同样道理，当你的产品被顾客接受以后，在后续使用过程和结果当中，顾客遇到的问题和疑难杂症，销售人员有义务去帮助客户解决，只有提供了优质的售后服务，才能进而加大客户的忠诚度，促进后续的订单持续成交。
销售是做长线生意的，而不是一锤子买卖。有人说销售就是卖自己，当客户对销售人员的产生信赖和忠诚，即使你更换产品或调整到其他的公司，同样可以轻易获得订单成交。
总结：销售新手要发展客户，必须做到勤奋开发、推荐专业方案、提供优质服务，这些是将客户从潜在变为活跃的关键，缺一不可。我是子亦，专注职场领域经验分享。欢迎讨论、点赞和关注，谢谢！
电视机连接上无线路由器后为什么获取数据失败？
路由器没有正确设置。
1、开始设置向导 进入路由器的管理界面后，点击 设置向导，点击 下一步。
2、选择上网 上网选择 PPPoE（ADSL虚拟拨号） ，点击 下一步。
3、输入上网宽带账号和密码 在对应设置框填入运营商提供的宽带账号和密码，并确定该账号密码输入正确。
4、设置无线参数 SSID 即无线网络名称（可根据实际需求设置），选中 WPA-PSK/WPA2-PSK 并设置 PSK密码，点击 下一步。 注意：无线密码是用来保证无线网络安全，确保不被别人蹭网。
5、设置完成 点击 重启，设置向导完成。
大数据有哪些技术呢？
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧，将它们分开很容易!
现在，让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。
但是，大数据则是另外一回事了。
顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是，以下是您必须记住的最重要的标准：
体积
大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位
品种
在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。
速度
在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么，“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类：
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。
现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。
在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。
这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/
说服他人有什么技巧？
主要是通过全面了解情况后，换位思考、找出切合实际的方法，以诚恳协商的，才有望说服别人！第一，在先说服自己的前提下，深入了解情况。要想说服别人，首先要说服自己。先站在对方的角度分析利弊考虑问题，在本着实事求是，公平公正的原则问问自己真的对吗？还要多问问自己有没有把握？在试着说服别人之前，要先有绝对把握说服自己，要充分的做好功课，找出各种应辨理由与预案，这样才能给自己以信心和勇气。同时你在说服这个人之前，做好全面了解。要对他的个性特征、兴趣爱好等把握好。想想看，如果跟你说话的人，对你内心的感受比较能理解，清楚的知道你对什么感兴趣的话，是不是谈话时更容易亲近对方呢?所以你在说服对方时，要懂得换位思考，了解清楚对方心理的真正想法。第二，要讲究方法，让对方感觉到亲切可信。一是要选好时机和地点。同样一句话，如果是选好地点场合找准时机，那么，就会收到良好的效果，同样的道理，假如场合地点与时机不对，说服的就会事倍功半，即使你说的天花乱坠，也很难有好的效果，甚至出现逆反心理，这样的例子再试试，现实中比比皆是。比如你当着一个特要面子人老婆的面，去劝服他不要打老婆，就很难成功。二是尽量做到一开始就让对方说“是”。心理学上讲“好的开始是成功的一半”，要想说服他人，开始极为重要，所以要千方百计的让人感觉到温暖，要注意你的说话方法，选择好谈话的时机与环境，要站在他的角度上去帮他分析，在对他的认识给予部分肯定的同时，辅以积极的诱导，使其在一开始就说“是“，反之产生否定心理的话，那就容易形成先入为主的障碍，而且，他的人格和尊严也都会不由自主地要求他将“不”字坚持到底，这时，再想说服难度就非常大了。三是说服中要多商量，切忌盛气凌人。要想使说服达到最佳效果，就要使双方达成共识，这就要求我们在说服时将心比心，通过换位思考，先真正了解和体验别人心理，然后再调整说服的，尽量站在对方的角度、以帮助对方解决问题的来说服对方。反之，对方就容易产生抗拒心理，比方对一个因怕要迟到而违章了的骑车人，首先你要有同情的心里，这样他才容易接受你的说服劝导。四是用迂回论证法说服难缠对手。说服时，难免碰到一些难缠的对手，这些对手不仅不容易说服，还往往对你怀有敌意，会以语言来攻击你，这时，我们就需要转移话题，用迂回论证的办法来说服对方，也就是说使用“围魏救赵”之策，用语言“攻击”对方之必救，然后再进行说服。需要注意的是，说服时使用迂回论证、围魏救赵，要把握好火候，不能一味反唇相讥，不然会火上浇油。五是通过激励说服怕软不怕硬的对手。这种办法说服的关键就是激励，有一部分难以说服的人是怕软不怕硬，这些人的行为都是因为受到了某激。你的任务就是找出激励他的因素，然后给予激励，人有两大激励因素：对获得的渴望和对失去的恐惧，对获得的渴望激励人们追求他们一生中珍惜的东西，你利用好这些东西，就不怕他不背说服。综上所述，说服一个人也是很困难的，我们必须深入了解情况，站在对方的角度，选好场合，找准时机，采取适合他的办法去与他沟通协商，逐步引导他按照你的理论思维，最终达到说服的效果。
因此，小编建议，不论你因为什么原因去说服别人？首先你要说服自己，其次，你要设身处地的为别人着想，最后你才能找到与对方的共识点，从而完成你的说服任务！
纯属个人见解，欢迎留言讨论?感谢阅读点赞，感恩关注转发！
那些骚扰是怎么得到人们的手机号的？
伴随着互联网的高速发展，个人信息泄露已经屡见不鲜了，广告推销骚扰当然也随之而来。为此，阿里智能实验室在今年3月17日宣布即将推出防骚扰小程序"二哈"。
骚扰得到人们手机号的主要来源就是个人信息泄露，还有一些是我们注册一些网站或者使用一些app时填写的。再有就是安装app后，app获取到读取通讯录和通话记录的权限后抓取的。
网购、发布租房信息等以及今年315曝光的通过mac地址匹配手机号以及一些其他的我们不知道的途径都有能够造成我们个人信息的泄露。
总之，生在这个时代，个人信息可以说已经不属于我们自己了。
下图来源于网络
什么函数在两个表中可以同时满足三个条件来抓取唯一的数据？
谢谢你的邀请回答，您说的问题，应该是在EXCEL中，多条件查找匹配唯一值，以下是具体应用案例，
LOOKUP函数案例介绍
在这个表格中的I2单元格要通过F2 G2 H2三个单元格作为条件去匹配D列里面对应的数据，这类的函数，一般都不用vlookup函数做匹配，而是用lookup的经典查找用法，这个函数的有固定的语法：
=LOOKUP(1,0/((条件判断1)*(条件判断2)*(条件判断3)),引用的区域)条件判断书写
条件判断1是一个数组判断条件语法是：
(A1:A21=F2)
让A1到21的每一个单元格跟F2判断去，由于这个公式需要向下复制公式所以具体的区域我们要按F4绝对引用，变成如下格式：
($A$1:$A$21=F2)
剩下两个条件以此类推，条件判断中间用称号【*】链接，
(($A$1:$A$21=F2)*($B$1:$B$21=G2)*($C$1:$C$21=H2))
LOOKUP的语法
lookup函数里面有三个参数
第一参数 固定写法 1
第二参数 固定写法 0/(($A$1:$A$21=F2)*($B$1:$B$21=G2)*($C$1:$C$21=H2))
第三参数 引用数据区域 $D$1:$D$21
接下来是我们见证奇迹的时候了，上LOOKUP动态图
=LOOKUP(1,0/(($A$1:$A$21=F2)*($B$1:$B$21=G2)*($C$1:$C$21=H2)),$D$1:$D$21)
原创内容，手动码字不容易，看懂了给个点赞关注，么么哒~~
代理记账公司该怎么找客户？
这个问题我还是比较有发言权的，因为创业这么些年，我自己也找过几个代账公司。这个问题其实很简单，题主只要想明白自己的目标客户是哪些人，接下来分析这些人都在哪里，然后用合适的方法找到这些人就可以了。
目标客户
这个问题一目了然，需要找代账公司的一般都是企业，而且还是规模不太大的企业。因为个人和个体工商户不需要做账，而中大型的公司一般都有自己的财务人员。所以我们的目标客户就是小规模企业，尤其是初创型的企业。
如何寻找目标客户
知道了我们的目标客户是谁，接下来就是通过哪些渠道去寻找我们的目标客户了。因为我们的目标客户都是企业客户，相对来说还是比较好找的，这里我给出几个我所了解的方法：
1行业平台网站：
这里以天眼查和企查查为主，我们知道凡是公司都需要在当地的工商管理局进行注册登记，而这些登记信息都会把这些行业网站收集。比如，你可以打开天眼查，然后按条件进行筛选，（一般你输入一些省市名称就能筛选出很多企业，然后再从上面找到企业的，打过去询问）
2创业孵化机构：
这个也不难理解，因为自从国家鼓励“大众创业、万众创新”以后，每个地方都有自己的创业孵化基地，很这些地方的小微企业最多。
像答主当时也是在我们这边的创业孵化机构，里面都是跟我一样的创客，凡是做得还不错的都会注册自己的公司，而像我们这样的创业企业资金都有限，都很愿意把财务这一块外包给专门的财务公司，这样也为我们自己省去了一笔开支。所以题主也可以专门去留意这些创业孵化机构，相信收获不小。
3线下招聘会：
我们去参加本地人才市场组织的招聘会时会遇到很多公司一起去招人，而这也是一个不可多得得接触企业的机会，不过你是直接去从企业的招聘海报上搜集还是以求职的身份去搜集企业代账需求，我相信都是一个不错的选择哦！
4机器人轰炸：
这个方法可能不太道德，我在帮客户运营的过程中接触过这样的公司，就是买几个机器人，然后从特殊渠道那里获得本市注册企业的，然后用机器人进行轰炸，愿意留下的自然会是目标客户。只是这种我也不知道转化率怎么样。
总而言之，想清楚了目标客户是谁，接下来就是思考这些人最容易聚集在哪里，然后就是用效率最高的找到他们，进行推销！
大数据杀熟？
大数据杀熟，是真的，并且已经从线上杀到了线下了，或许您也被大数据“杀熟”过。
我们大都听过大数据杀熟的事情，但是什么是大数据呢？大数据又是如何“杀熟”呢？我们又如何避免大数据“杀熟”呢？
大数据是一种特殊的大规模数据的集合，它在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统工具。其具有大量、高速、多样、低价值密度、真实性五大特点。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。
具体到我们每个人，大数据掌握了我们大量的信息，如：性别、年龄、画像、学历、收入、生活习惯、个人爱好等等，这些信息组合在一起就是我们个人的大数据，然后再通过专业化的数据处理，就能知道我们购买一件商品的心里价格。
大数据是如何杀熟的呢？
大数据杀熟最早开始于2017年，后来人们逐渐发现这种情况，2018年时被广泛报道，后被315曝光。
如今的大数据杀熟主要由两种，一种是线上，另一种是线下。
我们先来看线上：
线上就是我们使用智能手机、电脑等在互联网，如：美团、天猫、京东、飞猪等APP上，购买商品或者服务，每一次购买都会被大数据记录一次，而无数次下单购买后，就会形成一个庞大的数据。
大数据通过对数据的专业化处理，最终得出我们的信息，比如A喜欢买衣服，尤其是西装，并且不在乎价格多少；B喜欢旅游，在旅游方面花费很豪爽；C喜欢点外卖，并且喜欢吃海鲜。
得到这些数据后，就开始“杀熟了”，给A推送各种西装，给B推送旅游信息，给C推送食品类信息。而且推送的都是价格偏高的，因为大数据知道他们想要的，也知道他们习惯在哪个平台或者哪个商家处购物，因此推送给A、B、C的全都是高价的，这就是所谓的大数据“杀熟”。
一起来看两个真实的案例：
2020年11月，来自北京的韩女士在某电商平台购物，下单时使用了自己经常用的账号，价格显示为122元，结账时使用了不常用的账号，发现竟然便宜了25元，原来该电商平台在普通账号的界面上多出了一张“满69元减25元的优惠券”。
无独有偶，来自辽宁的朱女士经常使用某打车软件，她发现自己每次打车的费用比新用户要贵几元钱。“我们其实都知道平台这么做的逻辑，老客户对品牌、平台有了忠诚度，可以暗中薅羊毛。而对于新用户，可以先给点甜头，然后发展成老客户，再暗中薅羊毛。”朱女士说。
这些一幕幕真实的案例，更能证明大数据“杀熟”是真的，而且就在我们身边，甚至已经发生在我们自己身上了。
在今年的3.15期间，通过对200万的网友在网购领域的调查中，抖音、支付宝、京东分别以15.65%、15.02%、10.79%的投票占比位居被投诉最多企业榜单前三名。以12036票、7.69%的占比；闲鱼以11679票、7.46%的占比，位居网购领域投诉榜前列。
大数据杀熟、以次充好等等充斥着网络平台，也影响着我们的购物体验。然而这些不仅仅在线上，也逐渐蔓延到了线下。
线下又是如何“杀熟”呢？
线下“杀熟”，就必须借助另一款工具—监控系统。
监控是安防系统的一部分，本意是为了保障人们的安全所采用的的一种设备，它通过摄像头、录像机、监视器、交换机、网线等一整套监控设备组成视频系统来实现人们的监控用途。监控几乎可以应用在所有行业，为人们生活、工作、生产都带来了极大的便利。
然而随着大数据、人工智能的兴起，这些高科技也应用在了监控系统上，令监控系统的能力成倍地提升，与此同时它的另一面也展现出来—“线下杀熟”。
近日就有一段“男子戴头盔看房”的短视频火了。视频中，一位男性戴着头盔来到售楼处看房，全程就没摘过头盔，脸被遮挡得严严实实，连多大岁数都看不出来。视频配文还写道：“为保护个人信息，戴着头盔看房”。
这到底是为什么呢？买个房子还要戴头盔，有什么可怕的？
答案是—怕“杀熟”
因为售楼处都安装了很多监控系统，这些监控系统具有人脸识别功能，即使你佩戴口罩仍然有70%的概率被识别出来。
识别出来之后，把信息传递到大数据平台进行分析，很快就会得到你的信息，通过这些信息判断是否给你优惠。
比如：一些房地产开发商搞活动，第一次看房，并当场下单，可以减免30万，视频中男子就是通过佩戴头盔，防止抓拍，从而为自己节约了30万房款。
大数据分析得到你的信息后，售楼人员就会拿到你的信息，如：A一家四口，目前租房住，迫切需要购买一套3居室，这时候A是没有机会拿到优惠的；B一家三口，有3套住房，看房完全是想要投资，没有优惠B是不会再购买的，那么优惠套餐自然要给B了。
这就是线下的大数据杀熟。
然而还有更残忍的事情：
去商场买衣服，我们进去之后，很多时候会感觉到销售人员对我们爱答不理的，因为他们也利用监控抓拍，大数据分析得知—这个人是个穷鬼，在我们一踏入这个店时候，他们还在背后偷偷的嘲笑！
我觉得此时此刻我的内心受到了一万点伤害—钱是一方面，尊严更重要！
大数据通过对数据的“加工能力”，实现了更高的产值，因此无论线上还是线下的商家都在用，我们又该如何避免大数据“杀熟”呢？
一起了解几种减少大数据杀熟的方法吧！
日常生活中，大家都在为几两银子奔波，因为恰恰是这几两银子最能解忧了，因此减少开支，尤其是不必要的开支真的很重要，防止大数据“杀熟”，就是节约了不必要的开支了。方法如下：
不炫富，购物时候尽量多使用优惠券，尽可能地参与平台现金奖励活动，这样大数据就会显示你是一个比较抠门的消费者，那么推荐给你的就是更多的优惠活动了。多平台购物，不要只在一个平台进行购物，在多个平台购物，会让大数据得出，此人善于货比三家，不给优惠，就会去其他平台购买了。保护好自己的信息，名下房产、车等信息尽可能的不要外露，因为大数据一旦得知你是一个有钱人，那么自然会想到“杀熟”。
除了我们自己想方设法减少被“杀熟”外，更重要的是国家应该立法，对利用大数据“杀熟”的商家和平台进行处罚，并制定相关的法律法规。
问答总结
大数据杀熟，真的存在，而且就在我们身边，甚至是我们自己。
我们要保护好自己的信息，采用多平台购物，多使用优惠等的方法降低被“杀熟”的概率，此外，不要炫富哦！
同时希望有关部门彻查大数据“杀熟”，并制定相关法律法规，保护好消费者的权益。
我是科技铭程，以上是我的回答，希望可以帮到您，如有不妥之处，敬请批评指正！
