能赚钱，但是能转多少就不好说了，我接触了几个打字赚钱的软件，先让你交钱买会员，然后一天累死累活几块钱十块钱的，会费要累死累活二三个月天天干才能赚回来，后面还没有那么多的活让你干了，说白了就是赚人头钱的，蚂蚁这个我没接触不知道到底能赚多少
可以，这类软件想要赚钱必须要领取相应的任务，通过完成这些任务你才可以领取到相应的佣金，这是这类软件最基本的赚钱方法，当然还会有其他的任务，不过赚的肯定不会很多，也就一两块，还是踏实的工作吧，感谢你的阅读，希望我的回答有用
录入员，随便在网上找的可能有百分之八是假的，基本是骗子，如果真想做这种兼职，最好去实体店的兼职门店他们有执照，不过需要交手续费估计的赚几天能赚回来，但是还考验耐心，如果没有可能会赔钱。
国内冠以大数据之名的企业数以千计，但细分其专注领域，大致可归属三类：其一，平台型企业，例如华为、星环科技、浪潮、新华三等;其二，工具型企业，例如在数据采集、数据分析、数据清洗、数据可视化等领域中的海量数据、帆软软件、明略数据等;其三，应用型企业，例如百分点，以及国内诸多行业方案商多属于此类型。
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不需否认，大数据已在国内诸多行业领域展现出其价值，但深究典型案例，应远未如媒体宣传中显著。为何?有资格被称为大数据企业，取决于两个先要条件：其一，掌握或接触到用户数据;其二，有能力为用户提供数据服务。
先观察首要条件，大数据企业能否掌握，或接触到用户数据。答案：很难。除互联网公开数据之外，第三方能接触到的数据资源着实有限。以IT方案商为例，此前其以为用户设计、实施行业应用软件为主营业务，理论上距离数据最近，但就如建筑商，建设了广厦千万间，建设了条条大路通罗马，也不能掌握居民和车辆信息一样。方案商实施了行业应用软件，其中也承载了海量价值数据，但这并不等同于能接触到数据。
退一步说，在企业意识到数据也是资产，数据也能创造价值后，其正急需寻找数据服务商，或数据运营商。而能够承担此角色者，IT方案商应为首选。原因?方案商为企业用户提供了十余年IT服务，多少会产生些信任度，从IT服务，延伸到数据服务，应为顺其自然。
而问题又由此而来，大数据真的有用吗?实施了铁路车辆检修大数据系统，工人手中使用了几十年敲敲打打的“小铁锤”就能退休?实施了金融风险管控大数据系统，其结论是否能直接自动导入金融机构业务流程，而无需人工干预?答案基本否定。
原因在于，大数据应用服务商即使能获得用户数据，也极其有限、极其不全面。以城市交通信息为例，此类通常掌握在20余部门手中，方案商几乎不可能全面融合此类数据。而基于不全面的、错误的数据源，也就不可能推导出正确，有决策价值的结论。
做大数据真的能赚钱吗?
当然，基于局部数据，也仍有可能建设出经典的大数据案例。但大数据项目真的赚钱吗?未必。在诸多大数据企业中，融资进度大多在B轮和C轮之间，尚没有一家企业完成D轮融资。也就是说，距离赚钱尚早。
而细分技术领域，首先，大数据工具类企业业务模式相对简单，其只是产业链中的一环，实现盈利相对容易。其次，大数据平台型企业，其盈利模式比较复杂。单纯依靠销售大数据平台几乎不可能产生经济效益，而基于不同的业务出身，其业务模式又可分化为三个流派，一类企业希望以大数据平台带动底层硬件产品销售;而另一类企业，通过提供支持标准的SQL接口，依靠提供数据服务实现盈利。当然，第三类企业比较“野蛮”，希望通过数据，或基于用户数据的服务直接变现。
而除此之外，业务模式更为“枯燥”的是大数据应用类企业。通常行业方案商的大数据业务范畴包括：数据获取、整合、治理、应用和展现等，其中尤以数据治理最苦最累，在大数据项目中50%~60%的工作量也集中于此，不要忽悠什么人工智能、深度学习能解决此类问题，基本还属于纸上谈兵的阶段。
问题由此而来，脏活累活总还是要有人干。配备10名数据科学家不能算多吧!月薪1万元要也不算苛刻吧!如此算下来，稍有实力的方案商大数据部门，年均人力成本就应在250万元以上。250万元?要做多少大数据项目，而且前提是要保证每个项目间要有很好地时间衔接，还要保证每个项目的能力需求都要与数据科学家的专长技能相匹配。
同时，与云计算不同，云计算考验方案商纯IT方面能力，而大数据项目则需要方案商数据科学家与行业团队，以及用户业务专家紧密结合，合作建立基于应用场景的数据分析模型。由此，每个项目的成功均需具备“天时、地利、人和”。也就是说，单个大数据项目的定制化程度相对较高，达到50%~40%，项目间很难具有可复制性，方案商也因此较难建立成熟的大数据项目盈利模型。
但最后还需说一句，形容中国大数据产业为“蒙面狂奔”，也许言过其实，但诸多桎梏确实摆在眼前。不管是依靠数据服务，还是行业应用定制，中国大数据产业仍需极大的人力消耗，成熟的盈利模型尚未建立。“蒙面”是现状，也是必然阶段，但衷心希望中国大数据企业再“狂奔”一两年之后，面纱终能被一缕清风揭去
瞧您这话说的。当然能挣钱了。而且是能挣大钱。
传统意义上，我们并不将谷歌列为大数据公司。但他其实是干的是数据挖掘的活，他收录了所有网上公开的数据，从中间按关键词，挖掘出用户需要的数据。然后赚了大钱，现在全年营收应该是千亿美元级别的。
比如我们三大运营商，核心业务其实是数据传输，靠这个每天一个亿的小目标是妥妥的。还有全国各地正在建的各种大数据中心是做数据存储的，比较有代表性的icloud，一个季度可以挣10亿美刀。
比如我们现在正在用的今日头条，也是做数据挖掘的。不过谷歌挖的是数据，头条挖的是用户。记住用户的阅读历史，猜测用户的阅读喜好，然后有目标的推送阅读内容。今年也就是2019年，今日头条打算靠这个挣1000个亿软妹币。
那您说大数据挣钱么？
赚钱概率很大，因为这是信息时代发展的新趋势。
你就想工业时代，你问做能源赚钱吗？！我想答案你已经知道了。
信息时代，人工智能需要的驱动力就是数据资源，谁掌握了大数据，谁就成为智慧城市智慧资源的能源供应商。
数据类型的不同，如同能源类型的不同。选择哪个方向的大数据只会决定了你的赚钱空间。
需要注意就是能源的开采运输提炼销售等体系也不是一件轻松的事，但是只要想好自己的定位就比较游刃有余了。
所为大数据，首先得有大量的数据，数据样本越多，有效样本越多，利用有效样本分析未来趋势！所以大数据前期主要是投入，再得到海量数据以后，综合一套数据分析模型，分析数据实现商业价值！前期烧钱，后期看你发现的商业价值大小了，有商业价值就赚钱！
例如摩拜单车，分析用户骑行数据，从中发现商业价值！
如果对你有用，请帮我标优质回答，谢谢了！
大数据得需要打大投入。大数据是个较宽泛的概念了，现在不少企业甚至政府部门动不动大数据，其实只是相对区域的多数据，还称不上大数据吧。能真做好大数据是需要大的资金投入的，从数据收集开始，只有拥有海量的数据录入端口才能有海量的数据，像淘宝天猫京东这样的网购平台，可以通过大数据分析群体或个人的购物习惯购物倾向支付能力等，像携程去哪网等旅游平台可以通过大数据收集后分析群体或个人的交通情况住宿习惯景点喜好等等。
总之，大数据肯定是个好东西，但并不是说做就能做的，一般的都是同某个平台绑定的，然后通过大数据来挖掘有用信息，进一步服务平台延伸平台。