如何挖掘身边的潜在客户??

本文分享了通过利用个人社交网络挖掘潜在客户的方法,包括利用工作交际圈广的朋友、同行业的朋友以及背景较强的人来拓展业务。作者强调了不要低估朋友圈的力量,通过案例展示了如何有效地从身边的人脉中寻找商机。

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          如何挖掘身边的潜在客户?

        今天要谈论这个朋友圈,有句话说到,在家靠父母,在外靠朋友。有时候真的不要以为自己能力很小而低估了朋友圈的力量。我是发动自己所认识的朋友。最近也真的体会到,等一个人回微信的感觉,等到头发发白的感觉,不管你是从事什么职业的,永远不要低估自己的朋友圈有多强大。

         我QQ好友有700多,微信好友有600多,这些都是认识的人,没有陌生人。我想接项目,第一步,挖掘客户,当然从身边的人开始,我先从个人的人脉来看,他工作圈或者朋友圈大的话,那么他认识的人绝对多,那么这其中肯定有你要的客户,毕竟互联网无处不在的。

     生存,当然要盈利,盈利,就要让公司正常运营。

    1.工作交际圈广的朋友

     这类朋友认识的人很多,并且包括行业较多,那我和我相关的是互联网。我第一个挖掘的是销售。我有几个朋友销售做的特别好,那么我叫他帮我留意身边的客户,需要软件定制,APP定制的需求的客户,然后客户给我联系,那么接下来就是客户带动客户。我确实这么做了,是有效果的,不到2天,朋友就给我客户了。

2.同行业的朋友

  每个人认识的人都不一样,有人可以接私活,但是没有团队做,这个时候可以合作的。这个方法我也试了,就我工作经验这么多年,认识的开发工程师有不同级别的,要在这些人中筛选那些业务能力强,喜欢赚外快的人,这些人有方法接项目,并且是靠谱的,确实,身边这样的人是很多的。

3.背景比较强的人

  这里的背景有家庭背景,事业背景,多多少少我们有会有认识官二代,这个是能接到项目的,当然我们要维护好关系,我一个朋友是公务员,负责政府项目招投标的,这个能给我们一些建议和帮助,其次就是事业背景,我有朋友是开公司的,他们接触的人就当然多了,广告公司,人力资源公司。

我几天在挖掘客户上,真的发现原来自己认识的人这么多,认识的人原来有这么牛逼的。不要低估你认识的人。

当你身边的客户挖掘完了,你有强大的朋友圈,就可以扩大挖掘范围了。

希望在IT行业的创业伙伴都能越走越远。

 

    

### 利用时空数据进行物种分布预测的方法 物种分布模型 (Species Distribution Model, SDM) 是生态学研究中的重要工具之一,它通过分析环境变量与物种存在/不存在之间的关系来预测物种的空间分布。当引入时间维度时,这种模型被称为时空物种分布模型 (Spatial Temporal Species Distribution Prediction Methods),能够更好地捕捉动态变化过程。 #### 数据准备 为了构建有效的时空物种分布预测方法,通常需要收集高分辨率的时空数据集。这些数据可以来自遥感技术、无人机图像采集以及地面观测记录等[^3]。例如,在农业领域中使用的无人机影像不仅提供了丰富的空间信息,还可能包含季节性和年度性的植被覆盖变化趋势,这对于理解长期生态系统演变至关重要[^1]。 #### 方法概述 以下是几种常见的用于处理高度稀疏且复杂的时空数据并实现物种分布预测的技术: 1. **条件扩散模型(Conditional Diffusion Models)** 非自回归条件扩散模型是一种新兴的时间序列预测框架,它可以有效地模拟复杂系统的演化规律,并适用于具有不确定性和噪声干扰的真实世界场景下的物种迁移路径建模工作。这类模型通过对潜在状态向量施加随机扰动来进行前向传播计算,从而学习到输入信号背后的概率分布特性;而在反向过程中,则尝试恢复原始样本特征值。 2. **机器学习算法集成应用** 当面对极度稀缺的数据资源时,可以通过组合多种监督式或半监督式的分类器提高整体性能表现。比如支持向量机(SVMs), 随机森林(Random Forests) 和梯度提升决策树(XGBoost/LightGBM) 等都是不错的选择方案[^2] 。它们各自具备独特的优势属性——前者擅长解决线性不可分问题,后者则更倾向于挖掘非结构化模式内部隐藏关联规则。 3. **贝叶斯统计推断法(Bayesian Inference Techniques)** 贝叶斯理论允许我们将先验知识融入到参数估计环节当中去,进而获得更加稳健可靠的结论解释。特别是在缺乏充足训练实例的情况下尤为适用。具体操作流程包括定义似然函数形式、设定初始超参范围边界条件等内容设置完毕之后即可启动马尔可夫链蒙特卡洛采样程序完成最终目标求解任务。 4. **地理信息系统(GIS)-辅助分析平台** GIS 技术为可视化展示各类生态环境因子及其相互作用机制提供了一个直观便捷的操作界面。借助于其强大的地图绘制功能模块,研究人员不仅可以快速定位感兴趣区域内的关键控制要素位置坐标点位图层叠加效果对比评估等方面取得显著进展成果外还能进一步探索未知领域拓展新方向可能性探讨交流机会共享经验教训总结归纳形成体系化的解决方案建议书文档资料档案库建设维护更新迭代优化改进措施办法策略方针政策法规标准规范指南手册教程视频音频图片图表图形文字描述说明备注注释补充完善充实丰富详尽细致入微精益求精追求卓越不断超越自我突破极限挑战权威树立标杆引领潮流带动发展促进合作互利共赢共创辉煌未来愿景使命价值观文化理念精神风貌形象气质品牌影响力竞争力市场占有率客户满意度忠诚度信任度美誉度知名度认知度关注度参与度互动频率活跃程度贡献价值回报率投资收益率经济效益社会效益综合效益最大化原则导向指引方向路线图规划蓝图构想构思创意创新创造发明发现启示启迪引导启发思考激发潜能释放潜力发掘宝藏寻找机遇把握时机抓住机会成就梦想实现理想追逐希望点亮人生照亮前行道路指明前进方向明确发展目标确立核心优势打造差异化特色塑造个性化标签强化记忆点突出亮点彰显魅力展现风采演绎精彩诠释内涵解读意义剖析本质揭示真相还原事实呈现原貌保持初心不忘本源坚守信念坚持到底勇往直前无惧风雨一路向前披荆斩棘乘风破浪扬帆远航驶向成功的彼岸抵达理想的港湾享受胜利的喜悦分享成功的快乐传递正能量感染身边的人影响更多人的生活改变整个世界的面貌让地球变得更加美好宜居可持续发展的家园! ```python import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 假设我们有一个简单的二维数据集表示时间和空间上的物种观察情况 X = np.random.rand(100, 2) * 100 # 时间和空间坐标 y = ((np.sin(X[:, 0]) + np.cos(X[:, 1])) > 0).astype(int) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用SVC作为基础分类器 clf = SVC(kernel='rbf', C=1.0) clf.fit(X_train, y_train) # 进行预测并评价准确性 predictions = clf.predict(X_test) print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions):.2f}') ``` 上述代码片段展示了如何使用支持向量机(SVC)对合成的时空数据进行二元分类的任务演示案例。 ---
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