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中国烹饪协会：春节餐饮市场回暖 实现“开门红”******
中新网1月28日电(中新财经记者 宋宇晟)记者获悉，中国烹饪协会开展的“兔年春节期间重点餐饮企业经营情况调研”数据显示，除夕至正月初六(1月21日—27日)受访餐饮企业营业收入与去年春节相比上涨24.7%，与2019年春节相比上涨1.9%；客流量与去年春节相比上涨26%，与2019年春节基本持平。
中国烹饪协会供图中国烹饪协会指出，今年春节餐饮堂食等各类线下消费场景加快恢复，线上单品消费保持一定旺盛势头，实现了餐饮的“开门红”。
北京市商务局重点监测的百货、超市、专业专卖店、餐饮和电商等企业实现销售额50.9亿元，恢复至去年农历日同期的98%，较2019年增长13.2%。除夕当日，全聚德、隆福寺餐饮、又一顺餐厅营业额同比分别增长90.8%、66.2%、63.9%。
河北省37家重点监测餐饮企业营业额2766.9万元，同比增长6.53%；江苏省餐饮业零售总额达130.3亿元，同比增长9%；湖南省餐饮企业春节假期累计实现销售25.18亿元，较去年同期增长13.8%；陕西省重点监测餐饮样本企业的餐饮收入9532万元，同比增长43.8%。
西安市春节期间餐饮收入较去年同期翻倍，较2019年同期增长超过20%，创历史新高。成都市20个餐饮品牌30个门店年三十至正月初四实现销售收入670.6万元，同比增长45%-120%，人流量同比增长超过2.1倍。武汉市大部分餐厅上座率达到85%，部分餐厅达到120%。
春节深圳餐饮市场火爆，传统酒楼从年夜饭至年初六基本都客满，潮江春大中华喜来登店、五稻厨房国创店等当地著名潮粤菜年夜饭已恢复到2019年同期水平；春节假期的点都德、蔡澜点心店的午市茶市翻台率1-2轮。深圳市政府持续出台餐饮扶持大礼包政策，助力餐饮市场回暖，分期发放1亿元春节消费券，刺激拉动消费。
在青岛市，商超内餐饮企业如大渔铁板烧，渔荷、开海等上座率与已恢复到往年同期水平，多家老字号上座率基本在90%以上。在南京，新街口、夫子庙、老门东商圈各大餐饮店客流量同比增长超四成。在扬州，各大商圈综合体年味足人气旺。武汉商圈也同样火热，范湖天街和万象城内餐饮业中晚餐上座率已达到150%，武商MALL米其林添好运华中首店，打卡者络绎不绝，巴奴、凑凑火锅营业至凌晨3时。
资料图 徐明睿 摄此外，中国烹饪协会调研数据显示，26.7%的餐饮企业的预制菜销售同比去年上涨。北京市老字号全聚德、便宜坊、旺顺阁、烤肉宛、曲园酒楼上新多款年夜饭套餐及年货礼盒，护国寺小吃起源店非遗小吃礼盒单日销售超1000盒；武汉餐饮业大胆创新的手提年饭礼盒，今年销售量达到了50万盒；山东本土餐饮巨头山东凯瑞商业集团精心准备了多种预制菜品，消费者可以通过食瑞鲜凯瑞商城小程序下单，该集团预制菜销售同比去年上涨50%。
美团外卖数据显示，今年春节期间，北京、西安、广州、重庆、上海成为春节外卖销量前五位，其中热门旅游城市西安的春节菜品销量同比去年增长了62.84%，重庆增长了219.78%。其中，正餐订单增速同比去年增长14.1%，火锅订单量同比去年增速14.6%，小吃快餐订单同比去年增速7.6%，烧烤订单量同比去年增速2.9%，饮品同比去年订单增速31.1%，面包甜点的订单量增速同比去年增长10.5%。
数据还显示，异地消费较去年同期增长76%。其中，北京、三亚、成都、重庆、大理等地成为异地消费者堂食订单量最多的前5座城市。
值得注意的是，在餐饮消费火爆的同时，餐饮企业员工人手短缺的问题逐渐凸显。根据中国烹饪协会的调研，本次受访餐饮企业中50%的餐饮企业表示在兔年春节期间，员工人手紧张，36%的餐饮企业表示员工人手极度短缺。中国烹饪协会分析，餐饮业消费快速恢复之后，春节期间的整体预定量暴增，客流量大，是导致员工人手不足的原因，传统餐饮业除了依靠短期加薪等方式来激励员工，聘用小时工等方式缓解用工荒，同时需转型升级，加快发展现代化餐饮服务业。(完)
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你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？****** 在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？ 1.“已知、未知”大数据都知道 大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！ 甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀…… 再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。 当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。 2.数据挖掘就像“垃圾处理” 什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。 大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。 不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。 这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。 再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。 3.大数据挖掘永远没有尽头 大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！ 一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。 接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。 几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。 其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。 如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。 各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。 当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。 4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存 必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！ 不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。 但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。 因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。 对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。 (作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授) （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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