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地形地势

禹州市处于伏牛山余脉与豫东南平原的交接部位，北部、西部为山地

丘陵，中部和东南部为冲积平原，整个地势由西北向东南倾斜。境内海拔最高点(西大洪寨山)1150.6米，最低点(范坡乡新前一带)92.3米。地貌类型主要有山地、丘陵、岗地和平原。其中平原占40.8%，岗地占30.6%，丘陵占14.7%，山地占13.9%。其中水域4.5平方公里。

地质构造

禹州属中期淮地台嵩箕台隆和华北凹陷两个二极构造单位，北部及西部为嵩箕台隆，东部为华北凹陷。有白沙、禹州城向斜，荟萃山、风后岭背斜，以及角子山背斜，构造呈近东西走向。

气候特征

禹州市属暖温带季风气候区，热量资源丰富，雨量充沛，光照充足，

无霜期长。因属大陆性季风气候，多旱、涝、风、雹等气象灾害。

全市四季气候总的特征是：春季干旱多风沙；夏季炎热雨集中；秋季晴和气爽日照长；冬季寒冷少雨雪。

历年年平均气温在13.0℃—16.0℃之间。最暖年是1961年，年平均气温为15.7℃。较冷年是1984年，年平均气温为13.6℃，暖、冷年相差2.1℃。年极端最高气温为42.9℃，发生在1972年6月；年极端最低气温为-13.9℃，发生在1958年1月和1971年12月。最热月在7月份，平均气温为27.6℃；最冷月在1月，平均气温0.2℃。日平均气温稳定通过0℃以上的初日平均为2月11日，终日为12月21日，其间积温为5176.6℃。

历年年平均降水量为650毫米左右，最多年为1073.8毫米，发生在1967年；最少年为442.3毫米。由于受季风气候影响，各季节降水量分布悬殊，全年以夏季（6—8月）雨水最为集中，平均达353毫米，占年平均降水量的54%。秋季和春季雨量分别为151毫米和122毫米，占年降水量的23%和19%。冬季雨雪稀少，平均降水量仅25毫米，占年平均的4%。

禹州市处于大陆季风区，风向、风速均有明显的季节变化。年平均风速每秒为2.5米。夏季多偏南风，冬季多偏北风，常年主要风为东北风。历年年平均无霜期为218天，最长达248天（1977年），最短只有179天（1962年）。最低气温≤2.0℃为霜冻指标，霜冻平均初日为11月1日，平均终日在4月5日，间隔日数为155天。

水文

禹州市属淮河流域沙颍河水系，境内主要行洪沟河31条，

承担着辖区各乡（镇、办）的行洪除涝任务。流域面积大于50km的河流15条，河流总长约324.2km，其中：流域面积超过3000km的有颍河，境内河长约59.5km；流域面积200~3000km的河流有兰河、肖河、吕梁江、石梁河等4条河流，累计境内河长约71.0km；流域面积50~200km的河流有小泥河、高底河、红河、白水河、扒村河、书堂河、龙潭河、潘家河、涌泉河、小青河等10条河流，河道总长约193.7km。50km以下的沟河有16条，它们是：磨河、犊水沟、尚沟河、水磨河、秦北沟、梁北沟、禁沟、石柱河、鸿畅石板河、苌庄石板河、马沟河、吓水河、柳河沟、吴河、和山房沟、花园河。

依靠庞大的网络积累用户行为的大数据将会持续火热，越来越多的行业认识到大数据对于营销的重要性，以互联网为代表的 IT 时代产生的行业革命，已经逐渐被以大数据为代表的“DT”时代所取代。“DT” 是一个数据量级的技术表现，利用经过采集、分析、挖掘后的数据，形成对某个行业更为深入的研究，形成对这一行业的目标人群更为准确的细分，体现出大数据在提高营销精准率上的优势，这正是大数据营销的秘密所在。

移动大数据营销的应用价值大小主要取决于对数据的分析水平，如一款 APP 每天会产生数以亿计的数据流量，那么对于 APP 所引爆的流量该如何入手呢？数据的分析可从以下五个方面入手：

1.挖掘用户需求的精准营销

大数据带来了一种更为新型的广告投放模式，以挖掘用户需求来进行广告精准投放。大数据的精准营销是通过在海量数据基础上的市场前瞻性分析、竞品分析、用户偏好分析、消费者动向分析等数据服务，帮助广告主找到需求匹配度最高、最具潜力的用户群体，更合理地分配广告预算。因此，大数据下的营销方式做的是减法。

2.呈现细分趋势的数据营销

随着日益成熟的数据营销市场以及广告主对于精准营销需求的不断升级，大数据营销开始从概念阶段过渡到更加细分的应用领域。2016 年后，从事大数据分析、数据行业咨询的公司都在向专业化、标杆化、行业化方向发展。不同行业如汽车、快消品、女性用品、大宗商品、金融等所对应的大数据应用方向和领域是截然不同的。根据不同行业的特性提炼出来更加细致的、精准服务于行业的数据，将成为未来分行业数据化为营销服务的发展方向。

3.打造个性化数据管理平台

大数据的重要性逐渐被认可，越来越多的专业机构，通过多年有效的积累，已经拥有了庞大的数据库资源，如何有效利用这些数据成为摆在这些企业面前的现实问题。随着大数据技术的进一步发展，以大数据营销为核心，一批大数据咨询公司应运而生。任何企业都可以建立类似的大数据平台模式，通过这一平台，可实现为企业自身提供竞品分析、渠道拓展营销策略等品牌数据营销咨询服务。

4.极致化产品升级与迭代

用户需求就是产品极致化的方向。对于营销经理而言，没有疲软的市场，只有疲软的产品。用户需求就在那里，它躺在大数据中，需要你开采挖掘。在用户至上的时代，营销经理需要起到产品经理的作用。

5.制造出用户喜欢的内容消费

不是用户不喜欢你的产品，而是用户不喜欢你分享的内容。移动营销的营销逻辑是，先消费产品内容，再消费产品本身。如何制造产品内容，大数据会告诉你。

结语：如果我们站在用户的角度来看待互联网技术演进对市场营销的影响，我们可以得出如下结论：PC 互联网改变了用户的交易方式，原来虚拟网络空间也可以营销产品；移动互联网改变了用户之间的联系，以前的用户使用产品的信息被传统营销设置的垂直管理系统封锁，如今你可以轻松获得其他用户使用产品的好评和差评，消费者权益发生了转移；物联网改变的用户消费偏好，也影响了与营销直接关联的产品制造环节；云计算改变了用户行为习惯，你可以活在一个更加美好的智能互联网世界里；虚拟现实技术改变了用户体验，购买后的体验效果可以提前呈现。这一切改变，虽从用户开始，但对于市场营销学而言是革命性的、颠覆性的改变。

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