常会有一些好食材出售。
通过和妮娜的接触，南易能感觉出来，妮娜应该出生在一个条件比较优良的家庭，长大以后又有一份高薪的工作，并嫁给一个同样有高薪工作的丈夫，一生顺风顺水到退休。
也就这两年让她感觉到了生活的困顿，每天四处奔走，追寻着各种便宜的“好食材”，小道场里做大法事，用贬值的卢布尽量维持家里的生活水准。
说起来，妮娜并不能算是一个莫斯科普通百姓，她的生活并没有普遍意义的代表性，不过对南易而言，她具备很大的研究和观察价值，不论是大棚蔬菜还是即将进入的香料领域，妮娜这个阶层与下一级阶层才是主要的潜在消费力量。
比较草根的那些，直接给他们上科技再添点狠活，把成本拉下来，把售价也拉下来，相对来说，这一类的潜在消费者不需要对个案展开太深入的研究，只需要大层面上调查一下价格接受能力和口感偏向即可。
陪着妮娜排队买到价格还算可以的茴芹，两人又搭乘地铁匆匆的赶去城南的一个自发市场，买了一点刁草和番荽（洋香菜），买完东西，南易请妮娜共进午餐，又请她喝了下午茶，两人这才分开。
回到领事馆，南易打开一个软件，调出之前自己输入的数据，进行新添和修改。
软件叫“global vegetable”，全球蔬菜，开发这个软件的初衷是为了让神农南粮内部可以对全球蔬菜价格进行横向比较，同时也是大数据规划中的一环，不过暂时来说，数据还不够多、不够全面，只能当做辅助性的参考。
南氏一直有计划、有目的的收集各种数据，并建立数据库进行储存，同时也在进行数据维度试验，找了几个有代表性的研究观察对象，收集“对象”的各种数据，然后汇总分析，试图总结出一套可以运用在大部分人身上的行为分析数据模型。
简单来说，就是找出几个数据参数，当这些参数分别显示出不同指数，通过运算，就可以预测出参数所有人下一步的行为。
只要参数够全面，一个人下一步要干什么，完全可以预测出大部分，比如说早上起床是否要撒尿，可以通过对膀胱的数据监控来预测，在睡眠之时膀胱都快炸了，等起床后，不是主观上不要撒尿就能做到的。
比如一个人说他刚刚上五星级酒店吃了顿饭，只要把他的数据拉出来：一个月薪三千的月光族，信用卡、某呗都已经滞纳好几个月，网贷平台能薅的都薅过了，嘿，这不妥妥的在吹牛么。
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