南易说起她发现一个新的市场，那边经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。

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。

当然，南氏收集数据不是为了用在这种无聊的事情上，笼统的说，南氏的大数据会用于市场预测和消费者下一行为分析，如果有哪国政府需要建立全民监察体系，南氏也不介意进行技术输出。

大数据运用得当，可比锦衣卫和粘杆处之流实用，对维护一国统治之基石，可以发挥出革命性的作用。

等数据输入完毕，南易在键盘上敲击了一下，屏幕上立即出现圆柱和圆饼相结合的图表，各种数据闪烁变幻，乍一看甚是科幻，令人怀疑是外星科技，但其实就是用脚本语言编写的几个效果，分解一下，难度相当于九九乘法表。

当然，对可以解答8×9等于多少，但反应不过来9×8等于多少的人而言，的确也是挺难的。

看了会数据，南易再次敲击键盘，屏幕上的图表又变成信息列表，点开置顶的一条描红标题，弹出一个窗口，最新的关于俄罗斯蔬菜的信息就罗列了出来，由不同人，包括南易刚才进行输入，程式按照指定的条件进行筛选归类，重新排列组合，文表并茂，令人一目了然。

在俄罗斯的私有化规划当中，有关于土地私有化的规划，不过目前还没开始进行，当下俄罗斯的土地，特别是耕地，处于一种非公非私的状态，国有耕地由苏修时期遗