O2O和P2P是指什么呢，有什么区别呢

一、O2O即Online To Offline（在线离线/线上到线下），是指将线下的商务机会与互联网结合，让互联网成为线下交易的平台，这个概念最早来源于美国。O2O的概念非常广泛，既可涉及到线上，又可涉及到线下，可以通称为O2O。

二、P2P是英文peer to peer lending（或peer-to-peer）的缩写，意即个人对个人（伙伴对伙伴）。又称点对点网络借款，是一种将小额资金聚集起来借贷给有资金需求人群的一种民间小额借贷模式。

属于互联网金融（ITFIN）产品的一种，也属于民间小额借贷，借助互联网、移动互联网技术的网络信贷平台及相关理财行为、金融服务。

三、O2O和P2P有3点不同：

1、两者的侧重点不同：

（1）O2O的侧重点：O2O更侧重服务性消费（包括餐饮、、美容、SPA、旅游、健身、租车、租房等）。

（2）P2P的侧重点：P2P侧重于借贷、理财等金融服务。

2、两者的经营模式不同：

（1）O2O的经营模式：与传统的消费者在商家直接消费的模式不同，在O2O平台商业模式中，整个消费过程由线上和线下两部分构成。线上平台为消费者提供消费指南、优惠信息、便利服务（预订、在线支付、地图等）和分享平台，而线下商户则专注于提供服务。

（2）P2P的经营模式：纯线上模式最大特点是借款人和投资人均从网络、电话等非地面渠道获取，多为信用借款，借款额较小，对借款人的信用评估、审核也多通过网络进行。这种模式比较接近于原生态的P2P借贷模式，注重数据审贷技术，注重用户市场的细分，侧重小额、密集的借贷需求。

平台强调投资者的风险自负意识，通过风险保证金对投资者进行一定限度的保障。当前，纯线上模式的业务扩张能力有一定的局限性，业务运营难度高。国内采用纯线上模式的平台较少。

3、两者的特点不同：

（1）O2O的特点：O2O在服务业中具有优势，价格便宜，购买方便，且折扣信息等能及时获知。将拓宽电子商务的发展方向，由规模化走向多元化。O2O模式打通了线上线下的信息和体验环节，让线下消费者避免了因信息不对称而遭受的“价格蒙蔽”，同时实现线上消费者“售前体验”。

（2）P2P的特点：单笔借贷金额高，从几百万至数千万乃至上亿，一般都会有担保公司提供担保，而由企业提供反担保。同时该模式不再符合小微、密集的特点，投资人不易充分分散投资、分散风险，相关压力转移至平台，对平台的风险承受能力提出了更高的要求。

参考资料来源：百度百科-p2p（互联网金融点对点借贷平台）

参考资料来源：百度百科-O2O（电子商务名词）

参考资料来源：百度百科-O2O营销模式

单单说E7最好并不合理，E7是用在一些数据访问量大的服务器上面，最高可以支持8路服务器，意思就是一台服务器上面用8颗CPU。像这类服务器，需要同时处理很多简单的任务，因此它对主频要求不高，只要一时间处理的任务越多越好，所以E7的规格都是低主频多核心。
E5比E7的规格少了一半，适合企业用户做数据服务器。
E3则适合小型服务器，比如网吧服务器都是用E3，当然有逼格比较高的网咖用双路E5的。
如果说三者哪个最贵，当然就是E7了！但是说哪个最好，还是要看使用环境的。打个比方说，车子肯定是法拉利保时捷跑的快啊，但是出租车还是用捷达不是吗？

本人有做商场租赁和办公楼租赁的经验，以下几点参考下：
一、不知道你们项目的具体情况（比如体量大小等等），如果自身体量够大，其实是可以考虑作为未来一个办公人群聚集区的，更可以去跟当地政府谈谈能不能拿到一些优惠政策，或者包装成XXX产业园，XXX商务区等类似的概念，再把优惠政策装进去，形成一揽子解决方案。但是需要注意的是，在所有的优惠政策中，最吸引人的莫过于税收的优惠，因此需要着重与政府沟通。但这点因为涉及到政府自身的财税收入，也特别难谈。
小贴士：税收优惠（减免）从政府的角度来说，一般会先征后返，但请注意比例。还有需要注意的是，税收返还一般仅限于区级所得部分。
二、解决完政府的优惠政策（产业包装），还是需要政府的配合，看能不能在政府的帮助下解决交通问题（类似地铁、轻轨或公交等公共交通，当然出租车也可以跟出租车公司商量每日高峰期保证多少辆停在项目排队，这个需要付费），不过看你说的居住氛围浓厚，应该交通不是太大的问题，因此这点仅供参考。
三、租赁事务在一线城市可以依靠中介，但在二线城市就只能靠自己的团队，因为中介根本靠不住啊！小弟我之前做过一个项目，90%的客户都是自己团队成交的，五大行什么的在二线城市完全是只能看不能用的啊（虽然小弟我自己也呆过五大行，还是发此感叹）
四、虽然中介不可靠，但是不能不用，不仅要用，还得必须广撒网，和各大中介保持紧密沟通和联系。更关键的是，说服老板拿出有吸引力的佣金策略。例如：其他项目业主给中介1~15个月租金作为佣金，你就给2个月。没事也多跟中介的朋友多聊聊，熟了以后可以得到不少市场情报。
五、如果老板对租金要求高，那就争取多的免租期和装修期，在谈判的时候，租金面价保持不变，但提供更多的免租期，对租户来讲道理一样。不过需要提醒的是，有不少人数学不好，你可能需要做得更多，比如帮客户计算几年下来实付租金情况啊，留在原地和搬迁办公室的对比成本啊，诸如此类，也是很贴心的举动，一来二往，相信可以打动客户，就算这次不能，将来也有机会，就算将来没有机会，建立信任之后，客户可能也有机会介绍其他客户给你。
六、跟邮局配合发送DM单至各大写字楼，扩大项目影响力。另外，不定期的举办一些论坛、酒会、讲座之类的活动，跟你的潜在客户保持一定热度，并让它们逐步对项目产生兴趣和好感。
七、最后回到陌拜被拒绝的话题，不知道楼主是刚从业还是有一定经验？其实最开始入行，大家都差不多从扫楼开始，所以保持一颗平常心真的太重要了，小弟以前有时候连续几天都吃闭门羹，不过不要紧，今天不行明天继续，明天不行后天继续。
另外，楼主还可以在扫楼的过程中，建立一套完整的数据库，包含每栋楼有哪些租户，各自的面积如何，这个过程中还可以考察每栋楼的物业管理水平（管理完善的楼栋，扫楼的人很快就会被保安请出去），这样你在给客户推荐自己项目的时候，才能做到知己知彼，讲话更能有的放矢，做到d无虚发。还有，注意自己的穿着打扮，不要搞得像推销保险的（关于如何穿衣打扮让自己更职业，知乎上有很多答案可以参考）。也可以跟同事多沟通交流，看自己是不是哪里做得不好。另外也多看看其他项目的资料，是不是自己的项目无法第一眼打动客户，总之，多看多听多想，怎么都会悟出些道理来。前期租金下降到一个档次肯定有效果先想想你的目标客户是怎样的公司，谁需要租赁而不是购买写字楼？谁需要高品质的自持型写字楼？最重要的是，愿意牺牲地段而选择高品质？
推荐这样几个客户群体：
1、外资大型企业的后台或服务部门，比如某些外资银行的IT部门，某些外资企业的呼叫中心，他们或是需要安放服务器、或是需要较大的空间安排较多的人员，这样的部门对写字楼档次要求较高（比如楼板承重，比如单一业权）但对地段要求不高，可以成为你的潜在客户。
2、小型外资贸易公司，这类企业有几种情况会选择地段不佳的好写字楼，比如有的公司往往会随负责人的住所而寻找办公场地，对办公场所的档次有要求，如果楼主的大楼靠近高档住宅小区，那潜在客户就在附近。还有种情况是，距离潜在客户比较近，比如很多船用机械的外资公司会在大船厂周边寻找好的写字楼做办事处，楼主可以去上海的金桥国际商业广场里的写字楼看看，里面很多这样的小办事处。
3、教育培训机构，这类公司会选择居民区附近的写字楼然后租下来当教室用，为什么选择写字楼而不是商场，一来写字楼租金更低，二来某些中小学校外辅导机构赚钱多但需要安静低调的环境。4、政府部门，政府机构臃肿但自己的办公楼不敢搞大，于是租赁写字楼成为一种可能。这里面有一个群体在一线、某些二线城市很突出，就是外国领事馆，选择非核心区域的高档写字楼作为领事馆在上海、重庆有很多例子。
再看看渠道，老外找租办公室，尤其是陌生城市，就跟找酒店住一样，会选择他知道的名牌。于是JLL/DTZ/CBRE/高力国际/高纬环球 这几大行就会出动帮他们寻找办公地点。楼主不妨联系一下所在城市的几大行，做个合作方案，不要吝啬佣金，他们会出力的。国内客户（尤其是政府客户）的话，上层路线很重要，很多大单子业务员谈成的概率极小，需要老板出场的。
要有合理定价和灵活的租赁方案，定价方法很多，比如楼主试着给自己楼和市场其他的持有型写字楼做个平衡计分卡打打分？一定要客观公正哦。另外租金和物业费的缴纳方式，押金比例等等，也要考虑到客户的承受能力。
最后产品方面也要做些调整，可分隔单元数量，单元面积，都要适应客户需求。小公司租小面积，你可别跟人家说不可以隔太小。还有天花吊顶、架空地板，很多外企很看重这些。还有物业公司，花些钱请几大行来是个不错的选择，实在没钱请他们来当个顾问然后吹嘘一下啊也是个办法。最后硬件品质过硬可以去申请个绿色星级或者LEED认证什么的，也很有用。

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关于大数据你不可不知的大企业及大布局_数据分析师考试

如果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。根据搜索研究公司康姆斯科（Comscore）的调查，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。

谷歌不仅存储了它的搜索结果中出现的网络连接，还会储存所有人搜索关键词的行为，它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式。这些数据能够让谷歌优化广告排序，并将搜索流量转化为盈利模式。谷歌不仅能追踪人们的搜索行为，而且还能够预测出搜索者下一步将要做什么。换言之，谷歌能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析，然后据此进行预测的能力，就是所谓的“大数据”。

2012：大数据十字路口？

为什么大数据突然变得这么火？为什么《纽约时报》把2012年定义为“大数据的十字路口”？

大数据之所以进入主流大众的视野，源自三种趋势的合力:

第一，许多高端消费品公司加强了对大数据的应用。社交网络巨擎 Facebook 使用大数据来追踪用户在其网络的行为，通过识别你在它的网络中的好友，从而给出新的好友推荐建议，用户拥有越多的好友，他们与 Facebook之间的黏度就越高。更多的好友意味着用户会分享更多照片、发布更多状态更新、玩更多的游戏。

商业网站LinkdIn则使用大数据在求职者和招聘职位之间建立关联。有了LinkdIn,猎头们再也不用向潜在的受聘者打陌生电话来碰运气，而可以通过简单的搜索找出潜在受聘者并联系他们。与此相似，求职者也可以通过联系网站上其他人，自然而然地将自己推销给潜在的雇主。

第二，以上两家公司都在2012年早些时候陆续上市。Facebook 在纳斯达克上市,LinkedIn 在纽约证券交易所上市。这两家企业和谷歌一样，虽然表面上是消费品公司，然而其本质是大数据企业。除去这两家，Splunk 也在 2012 年完成了上市,它是一家帮助大中型企业提供运营智能的大数据企业。这些企业的公开上市提高了华尔街对于大数据的兴趣。这种兴趣带来了空前的盛况——硅谷的风险投资家们开始前仆后继地投资大数据企业。大数据将引发下一波创业大潮，而这次浪潮有望让硅谷在未来几年取代华尔街。

第三，亚马逊、Facebook、LinkedIn 和其他以数据为核心消费品的活跃用户们，开始期待自己在工作中也能获得畅通无阻地使用大数据的体验，而不再仅仅限于生活娱乐。用户们此前一直想不通，既然互联网零售商亚马逊可以推荐阅读书目、推荐、推荐可供购买的产品，为什么他们所在的企业却做不到类似的事情。

比如，既然汽车租赁公司拥有客户过去租车的信息和现有可用车辆库存的信息，这些公司为何就不能在向不同的租车人提供合适的车辆方面做得更智能一点？公司还可以通过新的技术，将公开信息利用起来——比如某个特定市场的状况，会议活动信息，以及其他可能会影响市场需求和供给的事件。通过将内部供应链数据和外部市场数据结合在一起，公司就可以更加精确地预测什么车辆可用，以及可用时间。

与此类似，零售商应当可以将来自外部的公开数据和内部数据结合在一起，利用这种混合的数据进行产品定价和市场布局。同时还可以同时考虑影响现货供应能力的多种因素以及消费者购物习惯，包括哪两种产品相搭配会卖得更好，这样零售商就可以提升消费者的平均购买量，从而获得更高的利润。

谷歌的行动

谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。谷歌的优势之一在于，它拥有一支软件工程师部队，这使得谷歌能够从无到有地建立大数据技术。

谷歌的另一个优势在于它所拥有的基础设施。谷歌搜索引擎本身的设计，就旨在让它能够无缝链接成千上万的服务器。如果出现更多的处理或存储需要，抑或某台服务器崩溃，谷歌的工程师们只要再添加更多的服务器就能轻松搞定。

谷歌软件技术的设计也秉持着同样的基础设施理念。MapReduce（谷歌开发的编程工具，用于大规模数据集的并行运算。——译者注）和谷歌文件系统（Google File System）就是两个典型的例子。《连线》杂志在 2012年初夏曾报道称，这两个软件系统“重塑了谷歌建立搜索索引的方式”。

为数众多的企业如今开始使用Hadoop, 它是MapReduce和谷歌文件系统的一种开源衍生产品。Hadoop允许横跨多台电脑，对庞大的数据集合进行分布式处理。在其他企业刚刚开始使用Hadoop的时候，谷歌早已多年深耕大数据技术，这让它在行业中获得了巨大的领先优势。

如今谷歌正在进一步开放数据处理领域，将其和更多第三方共享。谷歌最近刚刚推出web服务BigQuery。该项服务允许使用者对超大量数据集进行交互式分析。按照谷歌目前的状况，“超大量”，意味着数十亿行数据。BigQuery 就是按指令在云端运行的数据分析。

除此以外，谷歌还坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。用户所输入的每一个搜索请求，都会让谷歌知道他在寻找什么，所有人类行为都会在互联网上留下痕迹路径，而谷歌占领了一个绝佳的点位来捕捉和分析该路径。

不仅如此，谷歌在搜索之外还有更多获取数据的途径。企业安装“谷歌分析（Google Analytics）”之类的产品来追踪访问者在其站点的足迹，而谷歌也可获得这些数据。网站还使用“谷歌广告联盟（Google Adsense）”，将来自谷歌广告客户网的广告展示在其站点，因此，谷歌不仅可以洞察自己网站上广告的展示效果，同样还可以对其他广告发布站点的展示效果一览无余。

将所有这些数据集合在一起所带来的结果是：企业不仅从最好的技术中获益，同样还可以从最好的信息中获益。在信息技术方面，许多企业可谓耗资巨大，然而在信息技术的组成部分之一——信息领域，谷歌所进行的庞大投入和所获得的巨大成功，却罕有企业能望其项背。

亚马逊步步紧逼

谷歌并不是惟一一个推行大数据的大型技术公司。互联网零售商亚马逊已经采取了一些激进的举动，令其有可能成为谷歌的最大威胁。

曾有分析者预测，亚马逊2015年营收将超过1000亿美元，它即将赶超沃尔玛成为世界最大的零售商。如同谷歌一样，亚马逊也要处理海量数据，只不过它处理数据带有更强的电商倾向。消费者们在亚马逊的网站上对想看的电视节目或是想买的产品所进行的每一次搜索，都会让亚马逊对该消费者的了解有所增加。基于搜索和产品购买行为，亚马逊就可以知道接下来应该推荐什么产品。而亚马逊的聪明之处还不止于此，它还会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。

你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？如果你这样认为的话，你应该再好好想一想。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。

以数据为导向的方法并不仅限于以上领域，按一位前员工的说法，亚马逊的企业文化就是冷冰冰的数据导向型文化。数据显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。消费者常常会完全跳过谷歌之类的搜索引擎，直接去亚马逊网站搜索商品、并进行购买。

争夺消费者控制权的战争硝烟还在弥漫扩散，苹果、亚马逊、谷歌，以及微软，这四家公认的巨头如今不仅在互联网上厮杀，在移动领域同样打得难解难分。鉴于消费者们把越来越多的时间花在手机和平板电脑等移动设备上，坐在电脑前的时间越来越少，因此，那些能进入消费者掌中移动设备的企业，将在销售和获取消费者行为信息方面更具有优势。企业掌握的消费者群体和个体信息越多，它就越能够更好地制定内容、广告和产品。

从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，令人难以置信的是，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。亚马逊在几年前就预见了将服务器和存储基础设施开放给其他人的价值。“亚马逊网络服务（Amazon Web Services，简称 AWS）”是亚马逊公司知名的面向公众的云服务提供者，为新兴企业和老牌公司提供可扩展的运算资源。虽然AWS 成立的时间不长，但已有分析者估计它每年的销售额超过15亿美元。

AWS所提供的运算资源为企业开展大数据行动铺平了道路。当然，企业依然可以继续投资建立以私有云为形式的自有基础设施，而且很多企业还会这样做。但是如果企业想尽快利用额外的、

可扩展的运算资源，他们还可以方便快捷地在亚马逊的公共云上使用多个服务器。如今亚马逊引领潮流、备受瞩目，靠的不仅是它自己的网站和Kindle之类新的移动设备，支持着数千个热门站点的基础设施同样功不可没。

AWS带来的结果是，大数据分析不再需要企业在IT上投入固定成本，如今，获取数据、分析数据都能够在云端简单迅速地完成。换句话说，企业过去由于无法存储而不得不抛弃数据，如今它们有能力获取和分析规模空前的数据。

实现信息优势

AWS之类的服务与Hadoop之类的开源技术相结合，意味着企业终于能够尝到信息技术在多年以前向世人所描绘的果实。

数十年来，人们对所谓“信息技术”的关注一直偏重于其中的“技术”部分。首席信息官的职责只不过是对服务器、存储和网络的购买及管理。而今，信息以及对信息的分析和存储、依据信息进行预测的能力，正成为企业竞争优势的来源。

信息技术刚刚兴起的时候，较早应用信息技术的企业能够更快地发展，超越他人。微软在20世纪90年代树立起威信，这不仅仅得益于它开发了世界上应用最为广泛的 *** 作系统，还在于它当时在公司内部将电子邮件作为标准沟通机制。

在许多企业仍在犹豫是否采用电子邮件的时候，电子邮件事实上已经成为微软讨论招聘、产品决策、市场战略之类事务的机制。虽然群发电子邮件的交流在如今已是司空见惯，但在当时，这样的举措让微软较之其他未采用电子邮件的公司，更加具有速度和协作优势。拥抱大数据、在不同的组织之间民主化地使用数据，将会给企业带来与之相似的优势。诸如谷歌和Facebook之类的企业已经从“数据民主”中获益。

通过将内部数据分析平台开放给所有跟自己的公司相关的分析师、管理者和执行者，谷歌、Facebook 及其他一些公司已经让组织中的所有成员都能向数据提出跟商业有关的问题、获得答案

并迅速行动。 以Facebook为例，它将大数据推广成为内部的服务，这意味着该服务不仅是为工程师设计的，也是为终端用户——生产线管理人员设计的，他们需要运用查询来找出有效的方案。因此，管理者们不需要等待几天或是几周的时间来找出网站的哪些改变最有效，或者哪些广告方式效果最好，他们可以使用内部的大数据服务，而该服务就是为了满足其需求而设计的，这使得数据分析的结果很容易就可以在员工之间被分享。

过去的二十年是信息技术的时代，接下来二十年的主题仍会是信息技术。这些企业能够更快地处理数据，而公共数据资源和内部数据资源一体化将带来独特的洞见，使他们能够远远超越竞争对手。如同我所撰写的《大数据的八大定律》（The Top 8 Laws Of Big Data）所言，你分析数据的速度越快，它的预测价值就越大。企业如今正在渐渐远离批量处理（批量处理指先存储数据，事件之后再慢慢进行分析处理），转向实时分析来获取竞争优势。

对于高管们而言，好消息是：来自于大数据的信息优势不再只属于谷歌、亚马逊之类的大企业。Hadoop之类的开源技术让其他企业同样可以拥有这样的优势。老牌财富100强企业和新兴初创公司，都能够以合理的价格，利用大数据来获得竞争优势。

大数据的颠覆

大数据带来的颠覆，不仅是与以往相比可以获取和分析更多数据的能力，更重要的是获取和分析等量数据的价格也正在显著下降，而价格越低，销量就会越高。然而，隐含其中的讽刺关系正如所谓的“杰文斯悖论”(Jevons Paradox)。经济学家杰文斯通过观察工业革命得出该悖论，并以他的名字命名（杰文斯悖论的核心是，资源利用率的提高导致价格降低 , 最终会增加资源的使用量。——译者注）。科技进步使储存和分析数据的方式变得更有效率，公司将做更多的数据分析，因此并没有减少工作。简而言之，这就是大数据带来的颠覆。

从亚马逊到谷歌，从IBM到惠普和微软，大量的大型技术公司纷纷投身大数据，而基于大数据解决方案，更多初创型企业如雨后春笋般涌现，实现开放源和共享云。大公司致力于横向的大数据解决方案，与此同时，小公司则专注于为重要垂直业务提供应用程序。有些产品优化销售效率，还有些产品通过将不同渠道的营销业绩与实际的产品使用数据相关联，为未来营销活动提供建议。这些大数据应用（Big Data Applications，简称BDA）意味着小公司不必在内部开发或配备所有大数据技术；在很多情况下，它们可以利用基于云端的服务来满足数据分析需求。在技术之外，这些小企业还会开发一些产品，追踪记录与健康相关的指标并据此提出改善人们行为的建议。诸如此类的产品有望减少肥胖，提高生活质量，同时降低医疗成本。

大数据路线图

产业分析研究公司福雷斯特（Forrester）估计，企业数据的总量在以每年 94% 的增长率飙升。这样的高速增长之下，每个企业都需要一个大数据路线图。至少，企业应制订获取数据的战略，获取范围应从内部电脑系统的常规机器日志，到线上的用户交互记录。即使企业当时并不知道这些数据有什么用也要这样做，这些数据的用处随后或许会突然被发现。

数据所具有的价值远远高于你最初的期待，千万不要随便抛弃数据。企业还需要一个计划以应对数据的指数型增长。照片、即时信息以及电子邮件的数量非常庞大，由手机、GPS 及其他设备构成的“感应器”释放出的数据量甚至还要更大。

理想情况下，企业应该具备一种能够让数据分析贯穿于整个组织的视野，分析应该尽可能地接近实时。通过观察谷歌、亚马逊、Facebook和其他科技领袖企业，你可以看到大数据之下的种种可能。管理者需要做的就是在组织中融入大数据战略。

谷歌和亚马逊这样的企业，应用大数据进行决策已数年有余，它们在数据处理上已经获得了广泛的成功。而现在，你也可以拥有同样的能力。

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可能原因：
1、网络不稳定，请检查网络连接是否正常，在进行尝试。2、电脑出现卡顿，建议结束当前进程，尝试刷新重新登录。3、可能是租车的网站服务器出现问题，等待修复后即可重新登录网站。

不违法，网约车是合法的，申请从事网约车经营的，应当根据经营区域向相应的出租汽车行政主管部门提出申请，并提交以下材料：(一)网络预约出租汽车经营申请表(见附件)；(二)投资人、负责人身份、资信证明及其复印件，经办人的身份z明及其复印件和委托书；(三)企业法人营业执照，属于分支机构的还应当提交营业执照；(四)服务所在地办公场所、负责人员和管理人员等信息；(五)具备互联网平台和信息数据交互及处理能力的证明材料，具备供交通、通信、公安、税务、网信等相关监管部门依法调取查询相关网络数据信息条件的证明材料，数据库接入情况说明，服务器设置在中国内地的情况说明，依法建立并落实网络安全管理制度和安全保护技术措施的证明材料；(六)使用电子支付的，应当提供与银行、非银行支付机构签订的支付结算服务协议；(七)经营管理制度、安全生产管理制度和服务质量保障制度文本；(八)法律法规要求提供的其他材料。

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