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| 供貨周期 | 現貨 | 規格 | NP-XA12100AH |
|---|---|---|---|
| 貨號 | 歐特保蓄電池 | 主要用途 | UPS電源、直流屏、配電柜 |
產品分類品牌分類
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產品簡介
詳細介紹
歐特保蓄電池NP-XA12100AH 12V120AH尺寸規格 歐特保蓄電池NP-XA12100AH 12V120AH尺寸規格
我們【北京盛世君誠科技有限公司】身為歐特保蓄電池總代理銷售和售后的兩個大擔子讓我們對質量和售后服務不敢松懈。
做人做事一模一樣，不然我們代理權也不會授予給我們，俗話說一日做事一生為責。
做事要*才有回頭客，我們要做到薄利多銷，量大優惠的政策！
不要一錘子買賣，要你下次再來。
[?歐特保蓄電池（福建）責任有限公司-*：24銷售為您提供*的UPS電源、蓄電池、EPS電源、膠體蓄電池。產品方案、技術指導、產品真偽辨別、價格資訊及售后服務！】盛世君誠全體員工為您服務！
歐特保蓄電池授權*：盛世君誠為2017年度?歐特保蓄電池廠家直線銷售商！
24小時供貨： 任東24小時為您提供?歐特保蓄電池技術及服務！
歐特保蓄電池售后服務：
1． 對售出的電池我們建立《顧客檔案》，實行跟蹤服務。
2． 電池售出后，實行隨時跟蹤，并執行每年至少一次的*巡檢，并向顧客報告蓄電池使用情況，讓顧客用的放心。
3． 發生顧客投訴時，一小時內提供解決方案。包括現場恢復方案及退貨處理方案，直到顧客滿意。宗旨是將客戶的麻煩降到zui小。
4． 正常情況下，退回電池在到貨兩周內出具檢測報告，確屬我司原因我司承擔責任；非我司電池原因，我們出具相應報告，對顧客的使用加以指導
質保規則：
質量保證期限：視使用方法及使用客戶，質保期為三年。
使用說明：鉛酸蓄電池長時間放置三個月要為電池補充電量，放置半年讓電池充放一次，達到一個循環;使用過 程中，切忌把電放干再充電，對電池影響很大，要 隨用隨充電，充滿為止，但也不要過充、過放電。
包裝：為紙箱，根據運輸距離可打扎帶，可打木箱。 紙箱包裝：1只/箱，采用物流長途運輸或兩箱打一個包 裝，節約運輸費用。
運輸：樣品可采用快遞方式，批 量貨，可采用物流或客車， 部分地區根據長期經銷商情況可采用代收款的方 式或預付30%--70%定金，余款代收的方式。
驗收：不管采用哪種方式運輸貨物，請客戶和收貨人一定在承運單位當事人在場時當場查驗收貨，查看外包 裝，是否破損，變形，是否沾水，小件可拿起來晃動，聽聽內部是否有配件脫落，用手捏一捏內部是否有 碎屑或裂縫等，確保我們的貨物和產品?歐特保蓄電池到達目的地。若遇到不可抗因素，我們三方可協調解決運輸問 題 。
供方責任：
200AH(含200AH)以上蓄電池，質保期為三年，三年出現任何非人為質量問題，免費更換全新的同品牌同型號規格的蓄電池.非人為質量問題包括：運輸過程中造成的電池破損、鼓包、漏液、電池電壓范圍異常、接線端子變形等.
客戶責任：
1.客戶可憑我公司的采購合同編號，并提供破損蓄電池詳細照片，客服通過驗證后立即向客戶免費派發型號的蓄電池.
2.客戶在收到更換的全新蓄電池后，請立即將損壞的蓄電池發往供貨公司.
親愛的顧客，感謝您的關注與支持。為了我們能夠更好的溝通和擁有愉快的交易，請購物前多花幾分鐘看看下面的文字，祝您購物愉快！
一：如何訂貨
①隨身手機和等 跟我們；
②或，把您的要求詳細描述下！
二：訂貨前請客服
我們嚴格按照每一位客戶的規格，數量及質量要求來發貨；請廣大客戶在購買前能在線客服，協商好品牌型號事項。
三：關于價格
本司所有展視商品價格均為參考價，商品的實際價格問題需與我司商議！我司遵守量大從優的原則，給與優惠！
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具體收獲方式可以協商。
五：關于發貨
我們會在您付款后*時間為您發貨，按買家的支付先后順序安排發出。發貨打包我們都有專人嚴格檢查商品的質量的，請放心定做。
今天，蓄電池責任有限公司-*-正以的網絡科技為企業量身定制各種應用方案，從機房工程、電源系統集成、智能建筑布線系統到企業，我們出色的產品與服務將為用戶信息網絡的建設與完善做出不懈的努力。
君誠文化：
“追求*、敢為人先、勵精圖治、奉獻社會”是公司六年艱苦創業實踐的寫照和升華。
“追求*”是一種奮發有為的競爭精神；
“敢為人先”是一種藐視任何艱難險阻的大無畏氣度；
“勵精圖治”是一種瞄準目標，追求有效治理的志向；
“奉獻社會”則是我公司對社會的一種承諾。
君誠理念：
以客戶為關注焦點，傾聽客戶的聲音。 快速的服務行動，滿足客戶的合理要求。
以品質改善為工作重心。 從各種不良中提取品質問題。
督促相關部門改善品質。 確認品質改善在實際使用中的效果。
以業務成長為***終目的。 售前規劃設計增加產品之技術附加值。
大數據應用的關鍵點是數據來源、產品化和價值創造;數據資源分布不均，大數據應用在數據密集領域更易獲得突破;須對不當的行業管理模式進行改革,以促進大數據在已有各個行業中應用。
大數據貴在應用。當前，在國家層面，國務院出臺《促進大數據發展行動綱要》;在地方層面，大數據被作為區域發展戰略引擎;在企業層面，各類大數據概念公司方興未艾、蓬勃發展。我們獨關注大數據應用，關注數據從哪里來、數據怎么用、成果誰買單，也就是數據來源、產品化和價值創造三個關鍵點。一個好的大數據應用，從技術上可能很復雜，但從業務模式上應當簡單、直白、管用。
我們還關注，是否存在若干"數據密集型"行業或領域，大數據應用在這些領域可能更容易開展。在產業政策方面，我們關注作為新興業態的大數據，過去屢試不爽的做法，如給地、給錢、給項目等，是否還會繼續有效?
大數據應用的三個關鍵點
國務院《促進大數據發展行動綱要》(簡稱《大數據綱要》)將大數據定位為"新一代信息技術和服務業態"，賦予大數據"推動經濟轉型發展""重塑國家競爭優勢""提升政府治理能力"的戰略功能，并將數據界定為"國家基礎性戰略資源"。
在應用方面，《大數據綱要》在公共領域提出許多發展方向，如宏觀調控科學化、政府治理精準化、商事服務便捷化、安全保障高效化、民生服務普惠化;在產業層面，主要按行業領域劃分為工業大數據、新興產業大數據、農業農村大數據、萬眾創新大數據，以及大數據產品體系和大數據產業鏈。
這些方向，只是大數據應用的潛力和空間，能不能應用起來，能不能發揮作用，還得看有沒有可行模式和實際效果。無論是在公共領域還是在產業層面，大數據應用都離不開數據來源、處理技術和方法、創造價值的模式，這是我們關注的重點。概括來說，需要回答下面三個看似簡單、卻是關鍵的問題。
(一)數據從哪里來
關于數據來源，普遍認為互聯網及物聯網是產生并承載大數據的基地。互聯網公司是天生的大數據公司，在搜索、社交、媒體、交易等各自核心業務領域，積累并持續產生海量數據。物聯網設備每時每刻都在采集數據，設備數量和數據量都與日俱增。這兩類數據資源作為大數據金礦，正在不斷產生各類應用。國外關于大數據的成功經驗介紹，大多是這類數據資源應用的經典案例。還有一些企業，在業務中也積累了許多數據，如房地產交易、大宗商品價格、特定群體消費信息等。從嚴格意義上講，這些數據資源還算不上大數據，但對商業應用而言，卻是zui易獲得和比較容易加工處理的數據資源，也是當前在國內比較常見的應用資源。
在國內還有一類是政府部門掌握的數據資源，普遍認為質量好、價值高，但開放程度低。《大數據綱要》把公共數據互聯開放共享作為努力方向，認為大數據技術可以實現這個目標。
實際上，長期以來政府部門間信息數據相互封閉割裂，是治理問題而不是技術問題。面向社會的公共數據開放愿望十分美好，恐怕一段時間內可望不可及。在數據資源方面，國內"小數據""中數據"應用并不充分，試圖一步跨入大數據時代，借機一并解決前期信息化過程中沒能解決的問題，前景并不樂觀。另外，由于中國互聯網公司業務主要在國內，其大數據資源也不是性的。
數據從哪里來是我們評價大數據應用的*個關注點。一是要看這個應用是否真有數據支撐，數據資源是否可持續，來源渠道是否可控，數據安全和隱私保護方面是否有隱患。二是要看這個應用的數據資源質量如何，是"富礦"還是"貧礦"，能否保障這個應用的實效。對于來自自身業務的數據資源，具有較好的可控性，數據質量一般也有保證，但數據覆蓋范圍可能有限，需要借助其他資源渠道。
對于從互聯網抓取的數據，技術能力是關鍵，既要有能力獲得足夠大的量，又要有能力篩選出有用的內容。對于從第三方獲取的數據，需要特別關注數據交易的穩定性。數據從哪里來是分析大數據應用的起點，如果一個應用沒有可靠的數據來源，再好、再高超的數據分析技術都是無本之木。
(二)數據怎么用
數據怎么用是我們評價大數據應用的第二個關注點。大數據只是一種手段，并不能無所不包、無所不用。我們關注大數據能做什么、不能做什么，現在看來，大數據主要有以下幾種較為常用的功能。
追蹤。互聯網和物聯網*都在記錄，大數據可以追蹤、追溯任何一個記錄，形成真實的歷史軌跡。追蹤是許多大數據應用的起點，包括消費者購買行為、購買偏好、支付手段、搜索和瀏覽歷史、位置信息，等等。
識別。在對各種因素全面追蹤的基礎上，通過定位、比對、篩選，可以實現精準識別，尤其是對語音、圖像、視頻進行識別，使可分析內容大大豐富，得到的結果更為精準。
畫像。通過對同一主體不同數據源的追蹤、識別、匹配，形成更立體的刻畫和更全面的認識。對消費者畫像，可以精準推送廣告和產品;對企業畫像，可以準確判斷信用及風險。
提示。在歷史軌跡、識別和畫像基礎上，對未來趨勢及重復出現的可能性進行預測，當某些指標出現預期變化或超預期變化時給予提示、預警。以前也有基于統計的預測，大數據大大豐富了預測手段，對建立風險控制模型有深刻意義。
匹配。在海量信息中精準追蹤和識別，利用相關性、接近性等進行篩選比對，更有效率地實現產品搭售和供需匹配。大數據匹配功能是互聯網約車、租房、金融等共享經濟新商業模式的基礎。
優化。按距離zui短、成本zui低等給定的原則，通過各種算法對路徑、資源等進行優化配置。對企業而言，提高服務水平、提升內部效率;對公共部門而言，節約公共資源、提升公共服務能力。
當前許多貌似復雜的應用，大都可以細分成以上幾種類型。例如，貴州推行的"大數據精準扶貧項目"，從大數據應用角度，通過識別、畫像，可以對貧困戶實現精準篩選和界定，找準扶貧對象;通過追蹤、提示，可以對扶貧資金、扶貧行為和扶貧效果進行監控和評估;通過配對、優化，可以更好地發揮扶貧資源的作用。這些功能也并不都是大數據所*的，只是大數據遠遠超出以前的技術，可以做得更強大、更精準、更快、更好。
(三)成果誰買單
成果誰買單是我們評價大數據應用的第三個也是zui后一個關注點。道理很簡單，不創造價值的應用不是好應用。我們關注大數據的應用是否實實在在地提升了能力、改善了績效。如果大數據用于自身的產品設計、營銷推廣、資源配置，那就看企業競爭力是不是提升了，看企業zui終是不是比以前更*了。
如果大數據用于為第三方提供服務，那就看是不是有人愿意付費、愿意持續付費。但如果是用于公共領域，還要看政府或公共部門的付費值不值，不僅僅是從出資方的視角看值不值，還要從老百姓的視角看值不值。
當我們面對一項大數據應用時，只要簡單問一問上面三個問題--數據從哪里來、數據怎么用、成果誰買單，就能揭開許多"偽裝"。當然，如果經得起上述"大數據三問"，也并非一定算得上優秀，卻也離優秀的大數據應用不遠了。
尋找數據密集型領域
既然大數據被視為一種資源，那就要考慮資源分布的問題。一般而言，資源分布是極不均勻的，如水、礦產、耕地、能源等自然資源;人力資源和知識的分布更是不均。大數據是否也存在分布不均的問題?發展大數據產業是否真的能彎道超車?這些問題值得深入思考。
與可以探測的自然資源不同，數據資源分布難以定位和刻畫。不過，可以用大數據人力資源分布狀況來間接反映大數據應用在地區、行業間的差異，哪些行業、哪些地區大數據人力資源密集，這些行業和地區就可以看作是數據密集的。
我們對兩家主流招聘"前程無憂"和"智聯招聘"2014年下半年以來發布的招聘信息進行篩選，得到兩家兩年來共發布相關信息涉及企業22.7萬家，職位100.7萬個，數據量確實足夠"大"。通過分地區、分行業進行匯總分析，結果顯示大數據人力資源分布極不均勻，各地區、各行業差異很大。
不過，確切來說，通過招聘反映的是人才需求情況，并不是嚴格意義上的人力資源存量分布情況，但這兩者是緊密相關的。
從大數據相關崗位工作地來看，北京、廣東、上海三地高度密集，遙遙于其他地區。三地相加，發布招聘信息企業數在兩家占到52.35%和47.48%，職位數占到61.23%和56.74%。可以推測，大數據人力資源的半壁江山都集中在這三個地方，這與我們平時的直觀感受是高度*的。
在這三個地方之外，我們關心是不是地方政府重視大數據產業、將大數據作為區域經濟發展引擎，就可能促進人力資源集聚，就可能超越與自己相似經濟發展水平的其他地區。從數據反映情況看，至少目前還看不到這樣的結果，這揭示出人力資源結構是后發地區發展大數據產業zui需要彌補的短板和zui難克服的困難。改變一個地方人力資源構成的難度要遠遠大于改變地面建筑面貌，要么需要一個長期的過程，要么需要一個*的制度。
即便在同一省份內，大數據人力資源分布也極為不均。例如在廣東，單深圳一市就大體占到了全省的一半。再加上廣州，竟然能夠達到九成。其他地方，即使經濟實力不俗，但與深圳、廣州相比，在大數據人力資源方面相差甚遠。這再次表明，大數據人力資源分布是極不均勻的。顯然，大數據人力資源密集地區發展大數據產業的基礎要優于人力資源貧瘠的地區。
從城市排名看，北上深廣可以視作大數據人力資源需求密集的一線城市，杭州、南京、成都、武漢、西安等可以看作二線城市。大數據人力資源分布與城市經濟實力、活力乃至房價水平都是大體*的。
從行業分布看，對大數據人力資源的需求分布更不均勻，主要集中在互聯網、信息技術及計算機相關行業。這充分說明了大數據是互聯網或IT產業的一部分，是在原有基礎上的新發展。這些行業是典型的"數據密集型"行業，是大數據產業發展的搖籃。
金融是另一個特別重要的"數據密集"領域。金融行業既是產生數據尤其是有價值數據的基地，又是數據分析服務的需求方和應用地。更為重要的是，金融行業具備充足的支付能力，將是大數據產業競爭的重要戰場。許多大數據是通過在金融領域的應用輻射到了各個行業。
除此之外，電信、專業服務(如咨詢、人力資源、財會)、教育培訓、影視媒體、網絡游戲等，相對而言也是當前數據較為密集的行業。
《大數據綱要》幾乎面面俱到地對所有行業和領域都規劃了大數據應用的廣闊前景，但數據資源分布極為不均，在"數據密集"領域的大數據應用，取得市場成功的可能性較大。
大數據需要什么樣的產業政策
大數據應用需要什么樣的產業政策?從應用的角度來看，大數據并非一個全新的產業，而是與已有產業融合，對已有模式的改造、升級和替代。制約大數據發展的往往并不是大數據本身，而是大數據所應用的行業和領域原本存在的問題，如行業管制、行政壟斷、要素不能自由流動，等等。
因此，促進大數據發展，用給地、貼錢、上項目的方法，并不能解決根本問題。要從大數據應用領域角度，對不當的行業管理模式進行改革，對既有利益格局進行調整，使大數據應用具備必要的條件。即使在企業內部，大數據應用也不僅僅是個技術問題，而是涉及業務流程重組和管理模式變革，是對企業管理能力的一個考驗。
金融、電信、教育、影視媒體等"數據密集型"行業，既是大數據應用潛力巨大的領域，也是迫切推進行業改革的重點領域。另一方面，大數據的應用也可以為行業改革提供技術支撐，能以更有效的技術路線實現行業發展目標。
大數據應用需要的產業政策其實就是市場經濟下各個行業發展所應有的政策，如放開準入、公平競爭、減輕企業負擔、消除企業所有制歧視、消除企業規模歧視，等等。只有在一個開放的產業環境中，大數據才能在這些產業得以有效運用。一個地方若要在金融、醫療、教育等領域大力推動大數據運用，zui管用的政策就是對這些行業進行有力的改革。