阎良新兴加油站油价_阎良新兴加油站油价表

1.大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

2.中俄印巴为何称“金砖四国”？

3.时寒冰说：未来二十年，经济大趋势（未来篇）的目录

每周第一个交易日开盘周一是早8点，收盘是周六的凌晨4点。

按地区来区分，又可以分为三个时段(以下时间为夏令时，冬令时自行往后延长一小时)：

1、亚盘，从早上开盘--下午3点半。这个时间交易一般比较冷清，属于行情调整时段。不过近来由于亚洲的影响力加大，亚盘时段行情波幅也相应变大。

2、欧盘，下午3点半--晚上8点半。欧盘时段市场随着资金的增加以及欧洲经济市场有部分大影响力数据的公布，这段时间黄金的波动幅度会渐大。

3、美盘，晚上8点半--凌晨收盘。严格来说，8点半--24点，这一时间段为美洲市场和欧洲市场同时交易的时间，按照资金和关注度来说是最大的时候，也是行情波动最大的时候。

扩展资料：

市场现状

1、中国开发原油比较迟，美国从第一口油井到二战之后，就一度掌握世界原油产量的2/3，而当时中国的石油年产量仅为12万吨。

2、美国石油和储量远超中国，美国石油探明储量为48.5，中国仅为18.5（单位：十亿桶），同时美国人口不到中国的四分之一，美国“油多人少”，中国“油少人多”。

3、中国的油价只是看上去“贵”，主要的原因是，国内油价不仅包含原油价格，还包含炼油、输油、加油站等，各个环节的成本，最后还要再加上燃油税，以5.67元/升的92号汽油为例。如果刨去税款的话，每升价格应为2.95元，实际上这和美国多数加油站的价格是持平的。

百度百科-现货原油

百度百科-原油期货

大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

石油开是一个夕阳产业，这是大家对石油行业的认知，因为一直以来各种媒体都在宣传，未来石油还可以使用50年，从上世纪七八十年代开始到现在，已经过去了半个世纪，但石油似乎仍然没有任何枯竭的迹象！

石油到底是有机成因还是无机成因？

现代关于石油成因的说法有两种，一种是有机成因，认为石油远古动物的尸体通过复杂的地质化学作用生成，因此它的储量是有限的，但另一种认为石油来自于地壳中的碳氢物质，只要这些物质不枯竭，那么石油就会源源不断

有机成因的佐证观点

很多朋友对有机成因有一个误解，认为石油来自于动物的尸体，为此还有一个比较好玩的案例：世界上最大的油田是沙特加瓦尔油田，如果要生成这个油田，需要长宽高各30千米并且填满恐龙肉的空间！但其实这还是100%转换的结果，如果低于这个比例，估计还要成倍增加！

我们首先要确认一点，形成石油的中间形态是干酪根，可能大家对这个干酪根比较熟悉了，因为石油成因已经科普过N回，但要确认一点，形成干酪根的可以是富有生物，植物以及动物，甚至高等植物！所以各位要清楚一个概念，大量植物能形成煤炭，而不同条件下的植物则能形成干酪根，继而形成石油！

另外还有一个重要的佐证是全球99.9%的油田都分布在沉积岩中，从前寒武纪到第四纪的更新世都有油藏发现，这里我们有一个事实要说明下，和石油相比，地质史上三大成煤期是：

第一期：石炭二叠纪；第二期：晚三叠世，早侏罗世，早白垩世；第三期：古近纪，新近纪

时间上非常接近，但石油在寒武纪早期都有发现，这比煤炭的成煤期明显要更早一些，但真个过程大致相互重叠！

另外石油在偏光下向右旋转的特性，偏转度一般小1°旋光性，这是有机质所特有的一种性质。如果加热至300摄氏度时候，这一特性将被破坏，因此这也是成为石油有机成因的一个重要证据！

中国与美国的相关地质专家对近代沉积物的研究表明，在这些沉积物中仍然在继续油气生成过程，

无机成因的佐证观点

非生物成因的观点是以罗斯石油地质学家尼古莱·库德里亚夫切夫的理论基础的，天文学家托马斯·戈尔德在这个理论上发展出了非生物有机成因说，这个说法的理论依据是地壳中的碳含量：

氧含量：46.60%氢含量：0.14%碳含量：0.03%

千万不要小看这0.03%的比例，地球的地壳质量太庞大了，所以这个0.03%的比例将会令人咂舌，另外在科拉深钻孔10千米深的底部也发现了大量的氢沉积物，还会有一些物质以碳氢化合物的方式存在，这些物质比水轻，将会逐渐富集，形成了我们熟悉的石油！

为什么是天文学家发展出来的呢？因为其他天体上也存在类似的机制，比如土卫六上大量存在的碳氢类湖泊，其中就有甲烷，一般地球上的甲烷都是有机物发酵生成，比如各位放的屁成分中大部分就是甲烷，所以是可以点着的哦，不相信大家可以试试！

那么无机成因又如何来解释石油的有机物特征的旋光性呢，托马斯·戈尔德认为这是岩层中的喜热微生物污染所致，那么我们能不能找到没有生物有机质特征的石油呢？理论上应该存在的！

石油会像钻石行业一样靠忽悠过日子吗？

无论是有机还是无机，它的总量一直都是有限的，但有机成因的本质就是收集太阳能，而这个转换效率以及加上油气生成比例，因此石油行业具有相当的危机感是可以理解的，尽管在近代沉积物中仍然发现了石油仍然在继续生成中，但这个速度远远比不上我们消耗石油的速度，石油在未来数百年内彻底耗尽可能是一个大概率！

无机成因虽然也是有限的，但行星级别的储量和生物积累不是同一个级别，前者来自于行星诞生时，即使0.03%的储量总量也极大，而且会通过地质条件逐渐富集，因此油田理论上仍然继续富集这些油气，我们开后只要修养生息，未来即可重新灌满这个油田，也许只要以时日！

钻石的大忽悠

我们说石油，怎么跟钻石扯上关系了？因为现代工业可以合成钻石，而且晶格要比天然钻石完美得多，但宣传仍然在忽悠天然钻石，所谓的“钻石恒久远，一颗永流传”，就是这样的背景下被广告无限放大的！钻石可以大规模工业合成，但黄金不能，所以真正靠谱的是黄金，各位注意了哦！

如是无机成因，那么石油行业就和钻石一样，而且将一个取之不尽（短时间内）矿藏吹嘘成了还有100年，甚至还有50年等等的说法，这使得石油价格节节攀升，甚至比食用油都要贵！

但如果是有机成因的话，确实就成了超级大难题，如果我们不加节制的消耗石油，那么可以相信在未来不久即可能将石油耗尽，到那时我们还能用什么？当然各位会说煤炭，核能与绿色能源，这些确实非常完美，但事实上是没有一种能源能比得上石油，它不但是能源，而且还是无数化工原料的原料，甚至全球化工有1/3的产业和石油相关，而且如果深究，这个比例只会更高！

火星金星上有没有石油？

我们不知道火星金星上有没有石油，但土卫六上存在大量的烷烃类化合物，这些来自于诞生太阳系的超新星爆发过程中的产物，再在天体的形成过程中产生了更复杂的物质，所以我们只要从土卫六上接一根管子到地球上，那么我们将能拥有“无限”能源！

理论上无机成因中的火星和金星的石油基础和地球是一致的，如某天在火星上发现了石油，那么我们到底是相信火星史前曾经宜居呢？还是相信石油的无机成因？

相信金星也会碰到同样的问题！

中俄印巴为何称“金砖四国”？

大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

“大数据的市场规模没有天花板。”院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想，这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。

“单独讨论大数据意义不大，它是依附于具体业务，和各个行业密切相关的。”李广乾认为，大数据产业规模和两大因素相关：一是经济发展水平，需要大数据的业务越多，市场体量就越大;二是信息化发展水平，能够产生数据的终端越多，数据就会越聚越多，而数据的生产是没有上限的。　　目前，大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看，Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示，大数据作为新兴领域，已经进入应用发展阶段，基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势，技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟，应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大，并成为新的增长动力。　　从总体规模看，2016年，全球大数据市场规模实现16.5%的增长，预计将连续3年保持增速在15%左右。同时，大数据成为全球IT支出新的增长点，2016年，有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用，另有30%在未来12个月内应用大数据。　　“说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节，2016年达到3100亿元，将在2020年超过1万亿元;大数据关联产业规模2016年超过5万亿元，将在2020年超过10万亿元;大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元，将在2020年超过20万亿元。　　“从大数据核心产业结构看，基于大数据的服务是大数据核心产业的主体，其规模约占大数据核心产业规模的90%，未来，服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。　　做数据“搬运工”　　目前国内大数据公司分为两类：一类是已有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业，涵盖了数据集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司，依靠大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。　　不同的大数据公司，盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发，那么海量数据就是地产开发时的土地，数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开，一是通过直接“搬运”数据赚钱，二是通过数据加工分析盈利。　　“我们就像一个自来水厂一样，用户要你提供干净的自来水，对方可能是酒厂、饭店、饮料厂，他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司，公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。　　在开发APP应用过程中，左磊发现客户对于数据的需求非常大，但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务，就是整合市面上有价值的数据源，从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价，到在线试题、**、股票，做成标准化的API(应用程序编程接口)，开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用，为他们免除数据收集、维护等环节。简言之，聚合数据是一家数据源公司，充当的是数据“搬运工”的角色。　　在变现模式上，针对一些本身成本不高的服务，聚合数据会对用户实行免费，而对一些成本相对高的服务，会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年，聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。　　聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是，国内乃至全球第一家大数据——贵阳大数据，自2015年4月正式挂牌运营以来，仅用两年多时间，就实现了可交易数据总量超过150PB，内容涵盖、金融、交通等30大类领域，并于今年上半年实现正现金流，预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。　　数据的“消化”和“利用”　　如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”，那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”，相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式，而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。　　数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说，数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能，收费方式取按需购买，部分功能服务免费，部分功能服务收费。　　阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示，阿里云“数加”平台，承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据，可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务，用户不用自建计算平台。此外，基于“数加”平台，阿里云还提供数十款应用工具，覆盖数据集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。　　计算引擎之上，“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件，包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面，通过移动数据分析产品，开发者可快速搭建日志集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品，3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面，“数加”平台发布的机器学习工具，可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。　　大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙，可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单，每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍，5.5亿用户的“画像”汇总于此，包括购物偏好、网购金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分，经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作，商户可以根据用户消费偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和报价;新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。　　在输出解决方案上，大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益，节约成本，优化原有行业，衍生出新的商业模式。

时寒冰说：未来二十年，经济大趋势（未来篇）的目录

金砖四国是指巴西、俄罗斯、印度及中国四个有希望在几十年内取代七国集团成为世界最大经济体的国家。这个简称来自这四个国家的英文国名开头字母BRICs （Brazil、Russia、India、China）的谐音（意指“砖头”）。一般认为，这个概念最先是由一份高盛投资银行的研究报告提出的，从而被广泛讨论。这份2003年的报告，其主要观点是金砖四国的经济发展迅速，在2050年将超越现在世界上大多数最富有的国家。另外，金砖四国的概念，有时也用来定义谣传中的这四国在2002年所签署的关于贸易与合作的协定。实际上，由于高盛该份研究报告被广为接受，金砖四国的概念被广泛的用来定义这四个国家所组成的一个市场，甚至更一般的用来定义所有新兴的工业国家。

一般认为，最早提出“金砖四国”这一概念的是美国高盛公司。2003年10月高盛公司发表了一份题为“与BRICs一起梦想”的全球经济报告。

报告估计，到2050年，世界经济格局将会经历剧烈洗牌，全球新的六大经济体将变成中国、美国、印度、日本、巴西、俄罗斯。

国际舆论认为，在“金砖四国”中，经济发展最突出的是中国。中国自改革开放以来，在近30年的时间内经济年均增长超过9%。印度自20世纪90年代以来，俄罗斯、巴西自进入新世纪以来，都根据各自国情进行了经济改革，俄、印的经济增长率近年来都在6%左右，巴西在3%至4.9%之间，均高于西方国家和世界平均水平。

第16章 大危机：中国的2016～2022（上）

第一节　债务危机

第二节　恐怖的企业债务

第三节　债务连环套

第四节　影子银行之祸

第五节　血色影子

第17章 大危机：中国的2016～2022（中）

第一节　房地产的夺命索

第二节　人口巨变下的蛋

第三节　艰难的调整

第四节　房崩

第五节　地裂

第六节　房价终局

第18章 大危机：中国的2016～2022（下）

第一节　大贬值之路

第二节　外升内贬一把刀

第三节　最后一根稻草

第四节　外贬内贬一绳索

第19章 危险的粮食：中国的2016～2022

第一节　特立独行的粮价

第二节　被吃掉的耕地

第三节　危险的粮食

第20章 美国大扩张：2016～2022（上）

第一节　影响世界的美联储

第二节　美联储的战争

第三节　从飞机上撒钱

第四节　金融大扩张

第21章 美国大扩张：2016～2022（中）

第一节　大扩张之股

第二节　大扩张之房

第三节　资金大回流

第22章 美国大扩张：2016～2022（下）

第一节　飞涨的美元（上）

第二节　飞涨的美元（下）

第三节　美元去哪儿了

第四节　突然的短缺

第23章 新兴经济体大危机：2016～2022

第一节　危险降临

第二节　大逃杀

第三节　瓜分盛宴

第24章 俄罗斯的生死劫：2016～2022（上）

第一节　决战序幕

第二节　一步狠棋

第三节　金融战

第四节　石油战

第五节　美俄大战

第25章 俄罗斯的生死劫：2016～2022（下）

第一节　不是诅咒

第二节　脆弱大国

第三节　大隐患

第26章 危机大扩散：2016～2022

第一节　中国能源之门：中亚

第二节　大国角逐

第三节　俄罗斯之忧：东欧

第四节　危机加油站：中欧

第27章 中印角逐：2016～2022

第一节　印度包围中国

第二节　美国爱恨交加

第三节　第三者缅甸

第四节　辉煌不再

第五节　印度生死劫

第28章 中美拉美博弈：2016～2022

第一节　中美石油大博弈

第二节　弊端重重

第三节　拉美生死劫

第29章 中美非洲博弈：2016～2022

第一节　中国之殇

第二节　从南非看非洲

第三节　中美非洲石油战

第30章 中日之役：2016～2022（上）

第一节　包围中国

第二节　围堵之谜

第三节　千疮百孔

第四节　衰退真相

第31章 中日之役：2016～2022（下）

第一节　血债

第二节　自缚

第三节　豪赌

第四节　雪崩

第32章 欧债危机：2016～2022（上）

第一节　敌友之谜

第二节　拯救之患

第三节　黄雀在后

第33章 欧债危机：2016～2022（下）

第一节　超级拯救

第二节　负债累累

第三节　紧缩之谜

第四节　裂痕洞开

第34章 世界的2023～2034

第一节　大帝国时代

第二节　油价飞扬

第三节　大滞胀时代

第35章 大动荡大变革：2023～2034（上）

第一节　欧洲向右

第二节　俄罗斯和独联体国家

第三节　中亚之变

第36章 大动荡大变革：2023～2034（中）

第一节　东亚变数

第二节　东南亚和南亚

第三节　拉美动荡

第四节　非洲之乱

第37章 大动荡大变革：2023～2034（下）

第一节　动荡之地

第二节　危险的对立

第三节　一箭多雕

第四节　库尔德之剑

结　语