大數據逆向_大數據保險會影響社會公平嗎

1. 大數據保險會影響社會公平嗎

在當下互聯網和大數據技術推動下，保險行業的新應用及新的商業模式未來想像空間將會無限，大數據對保險行業的影響可能遠比想像的要更加深遠。

最近在公司內部一次大數據工作會議上，討論如何利用大數據計算客戶風險成本，為客戶提供不同保費報價。一位多年從事保險行業工作的同事提出了不同意見，認為該做法拉大了自身風險較大人群與風險較小人群間的保險價格差距，使部分人群因價格難以承受，可能會造成其無法獲得所需保險服務，有違保險所倡導的互幫互助宗旨精神。

這讓大家認識到，大數據對保險行業的影響可能遠比想像的要更加深遠。

傳統保險商業模式並不完美

保險起源於人們互幫互助、分攤風險的思想，是最古老的風險管理方法之一。它以損失分攤的方法，用多數單位和個人繳納保費建立保險基金，使少數成員的損失由全體被保險人分擔。其目的就是共同抵禦風險，幫助那些陷入困難的成員渡過難關。保險從萌芽時期的互助形式逐漸發展成為現代商業保險形式。保險服務對象從一開始的熟人之間，逐步擴展到陌生人之間。

市場中保險公司之間展開著激烈的競爭，大家最重要的競爭手段就是把不同人群的風險概率盡可能做精確細分。分得越細，同一個細分組里人群的風險就越接近，其被別人佔便宜的可能性就越低，所交的保費也就越少，就更能夠吸引到優質客戶來這樣的公司買保險。

客戶風險細分的程度，取決於保險公司收集和處理客戶信息的能力。保險公司會想方設法獲取和驗證客戶的信息，經過一系列的風險評估計算，把來投保的客戶對應分配到不同風險細分組中。選擇並提供優惠保費價格給那些風險低的客戶，對風險高的客戶則提高保費價格或乾脆拒之門外。

客戶也會受到利益驅動，千方百計的隱藏自己的真實風險情況，爭取瞞過保險公司，讓自己獲得保險公司低風險評價，以便降低自己所交保費。一些人投保之後，因為有了保險所提供的保障，就會忽視風險，行為變得無所顧忌，比如煙會抽得更凶，駕駛會更加狂野。

類似的道德風險使那些不負責任的人佔用了較多大家共用的風險基金資源，影響到其他規矩人的利益。規矩人就會逐漸退出保險，結果是逆向選擇。投保人中規矩的越來越少，不規矩的越來越多，只好保費越提越高，持續惡性循環，直到影響到保險公司的生存。

在信息不充足的狀況下，保險公司很難進行有效的風險分析，只能採用大類分組貼標簽的方式開展業務，選擇那些比較容易通過標簽判斷其風險並且整體風險較低的人群。而對於那些無法有效判斷風險或風險較高的客戶群體，保險公司會盡量避開。這使得存在相當一部分數量的人群無法獲得所需要的保險服務。比如一些經常出現欺詐風險的區域人群，就會被保險公司採取各種借口排斥。

最終這些無法獲得合理保險服務的人群，當遇到風險困難無力自己解決時，都將由社會保障做兜底。這既沒有發揮該部分人群自身經濟能力的作用，相應的保障服務效率也不高。雖然監管當局採取了一系列措施，阻止保險公司類似的做法，但保險公司為了控制風險，會千方百計進行博弈，該現象仍然普遍存在。

大數據帶來改變

大數據時代通過無所不在的感測器、移動互聯、人工智慧技術，使獲得和分析每個人的健康、行為、信用等風險數據變得非常方便，成本越來越低，個人的信息能見度越來越高，保險公司風險建模預測的准確度不斷提升。基於此，保險公司擁有了應對道德風險和逆向選擇的利器，將讓你無所循形。想占保險公司便宜以及搭規矩人順風車會越來越難。

大數據和人工智慧將會像手術刀一樣精準地把每個人從風險池裡剖出來，保險將進入一人一價時代。每個人根據自己風險概率的不同支付相應價格的保費，風險仍然得到了分攤，但分攤到每個人的比率發生了改變。風險高的人需要多分攤，風險低的人將少分攤。

具備大數據風險分析能力的保險公司可以利用該武器對客戶精挑細選，找出那些風險概率低的好客戶，給予與其風險相匹配的優惠價格，對於那些風險較高的客戶則會要求其支付更高的價格，至於那些風險特別高的客戶，要價可能超過其承受能力，就會被拒之門外。越是風險低的好客戶越會為了獲得優惠價格而選擇這樣的公司。

不具備大數據風險分析能力的保險公司則只能接受那些被挑剩下的客戶，自身所承擔的風險則會越來越大，以至於難以為繼。

誰先掌握該武器，誰就可以獲得先發優勢。精準的差別定價意味著賣家可以最大限度地把消費者剩餘拿走。領先的保險公司可以結合市場競爭情況，給出能夠對客戶有吸引力，同時還帶給自己最大利益的保費價格。市場競爭環境下，其他保險公司為了贏得競爭，就必須具有同樣的風險細分能力，迫使領先者為爭奪客戶不斷給出接近客戶風險成本的保費價格，直至溢價趨向於零。最終競爭趨於平衡，市場價格得到穩定，客戶因其自身風險狀況而得到相應最優惠保費價格。

被保險人符合保險公司風險要求的行為將使得其所需支付的保費降低，反之則要支付與之相匹配的高額保費。被保險人為了自身利益就會盡可能迎合保險公司的要求，做符合保險公司要求的行為，安全駕駛、不抽煙酗酒、控制飲食、健身鍛煉等等。這樣不但能夠節省投保人保費支出，還能大幅提升被保險人自身安全健康狀況。

對於被保險人的行為數據收集分析，並不僅僅限於保險申請前的一段時間，更可以擴展至承保期間。你的所有行為可能會影響下次保險周期的保費價格。保險公司可以設計另一種形式的保險合約，例如先收取一定數額的保費和押金，當發現存在違反合同規定的不安全行為時，直接扣除部分押金，甚至中斷保險合約。若被保險人一切行為符合要求，則退回押金或抵扣至後續保險期限中。

保險公司還可以在保險期內為被保險人提供安全健康管理服務，讓被保險人及時獲悉自己所處於的安全和健康狀況，據此調整自己的行為。利用行為數據可以有效控制逆向選擇，讓每個人對自己的行為負責，無法佔別人的便宜，有利於伸張社會公平正義。可以說大數據技術為保險行業注入了滿滿的正能量。

相比較傳統風險判定採用大類人群貼標簽的方法，每個人精準定價會讓更多客戶享受到更加合理的價格。計算每個人的風險概率首先要依據大數據建模，而建模基於過去人群的行為狀況及已經出現的風險事件，只能體現相關性，不能基於因果進行判斷。建模分析預測也會因為基於數據統計而存在一些計算上的偏差。

有一些風險狀況比較好的人，因為其部分行為與風險較高者相類似，這些行為由都在模型計算所收集的范圍內，就會被錯誤地判定為風險較高，需要支付超出其真實風險狀況的保費。其就會因為別人的錯誤而遭受懲罰，這在一定程度上說很不公平。

隨著演算法的優化、數據的更加豐富和計算能力的提升，這樣的誤傷范圍會進一步縮小，但遺憾的是，由於數據建模方法的局限性，縮小的進程也不會很快，更難徹底杜絕。

政府監管應做出相應政策安排

有些風險發生概率與個人努力的行為程度無關，例如每個人擁有基因不同就會帶來自身發生疾病概率的不同。若根據與生俱來的基因數據進行風險定價，則很可能讓每個人從出生就決定了其未來的保費有很大差異。基因健康的人買低價保單，基因沒那麼健康的人只好買高價保單。我們可以控制自己的行為，但完全無法控制自己的基因。

這時候，保險風險共擔的初衷被摧毀了，社會互助機制遭到破壞。這樣的做法有可能造成社會分裂，帶來社會的不安定因素。個人能控制的風險應當由其自己承擔，而對於自己無法控制的風險，應由公眾一起分擔。

以無知之幕的思考方式，我們想像通過扮演具有各種不同基因狀況的群體成員，去感受相關對策下社會生活狀況。顯然我們都不願意接受自己活在一個因為基因有缺陷就活該倒霉的社會里。那些因為基因缺陷而無法面對風險困境的人群及其親屬將會為了生存而採取行動，甚至可能會帶來社會動盪。

政府監管者禁止保險公司利用基因數據進行風險定價，其目的就是最大限度的保證社會穩定。讓每個人自身無法改變的風險因素不影響其在社會中所能夠享受到的正當權利，盡可能營造公平平等的社會環境。

但只要獲取基因分析結果能夠獲得好處，保險公司就會想方設法規避監管，而政府則會因此加大監管力度。相互的博弈將會帶來大量社會成本消耗，因此需要做出更加符合人性規律的政策安排。

既然保險公司有開展基因數據分析的沖動，可以考慮允許每家保險公司利用基因數據計算每個人的風險，為客戶申請因基因不同而帶來較大風險的補貼。監管者也根據相關數據進行計算，然後確認其中所申請補貼較為合理的保險公司計算結果，承諾用財政資金對客戶提供風險補貼。

該做法並不迴避基因所帶來的每個人風險差異，而是通過財政轉移支付，讓社會大眾對相關特殊群體提供必要的關懷，使其能夠最終與別人站在同樣的起跑線上，只為自己的行為負責，而不用為自己無法改變的基因負責。

保險公司能夠獲得風險概率所涉及的款項，就不會感覺到吃虧，更願意接受這樣的客戶。通過對基因有缺陷客戶進行補貼後，後續所有服務可以一視同仁，沒有任何區別。這讓保險公司與監管者都願意更准確的開展數據分析，避免相互間博弈的損耗，社會資源傾斜也更加精準有效。

競爭將讓各個保險公司努力掌握相關的技術方法，而技術本身並不存在壁壘，很難據此形成獨特的競爭優勢。一些公司將眼光瞄向了一項關鍵資源，那就是客戶數據。它們試圖壟斷客戶數據，進而壟斷對客戶的風險評估，從而影響競爭，延緩客戶獲取更加優惠價格的進程。

政府監管一定要有所作為，積極保護客戶的利益，維護市場公平競爭的局面，確保客戶有更多選擇。要讓客戶擁有數據的使用決定權，數據可以存放在數據產生的地方，但數據的使用權必須掌握在客戶手中，客戶可以授權給任何其所指定的服務商使用，以便讓這些數據帶給客戶自身最大的利益。提供存放數據和計算服務的相關公司可以通過收費獲利，但不能影響客戶對數據的授權使用。

大數據技術在保險行業應用的快速發展態勢已經形成。未來一段時間，領先者將會在一些領域取得積極進展，從而給行業帶來巨大沖擊。改變已經到來，保險公司必須在大數據應用方面加大投入，努力跟上時代的步伐，以便在競爭中處於有利地位；政府監管者需要未雨綢繆、因勢利導，提前做好政策研究和相關布局，營造良好的行業市場競爭環境，確保社會生活持續穩定。

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2. 大數據與人工智慧，如何顛覆醫療健康領域

如今，信息生態系統正以前所未有的速度增長，具有跟蹤和評估信息的先進技術正在成倍增加。智能手機、可穿戴物品、網路連接的醫療設備等這些創新技術和產品都利用了改變醫療健康結果的能力，所有這些創新都需要持續的數據收集和提交過程。

對於醫療大數據這方面，創新廠商Healthbox公司頗有心得。

顛覆醫療保健領域的大數據

在Healthbox公司最近發布的醫療保健大數據調查報告中，專家們分享了如何顛覆醫療健康生態系統中的見解，這些生態系統的數據比以往任何時候都要多。該報告指出，「大數據」一詞最初是在20世紀90年代創造的，用於描述傳統資料庫無法處理的太大或太復雜的數據集。

HIMSS Analytics公司成熟模型高級主管James Gaston表示，「我們的文化定義正在從一個以實體為中心轉向更廣泛的以患者為中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、醫療健康和健身數據的社會決定因素，以及傳統的醫療保健情景數據。」他指出，該行業正在了解醫療保健領域的大數據有多強大。

報告指出，「收集的數據量大、速度快、種類繁多，給利用和確保其有效性以造福宏觀、人口層面的健康生活和微觀、基於證據的精準醫學帶來了挑戰。」換句話說，在海量數據中尋找意義對於在醫療衛生系統中扮演任何角色的任何個人來說都是一項艱巨的任務。

這就是人工智慧等創新力量發揮作用的地方。HealthBox公司的調查報告引用了谷歌大腦人工智慧研究小組的產品經理LilyPeng博士的話，他解釋說，盡管人類智能最適合於整合少量非常大的影響因素，人工智慧尤其擅長在大量非常小的影響因素或模糊因素中梳理和識別模式。

Healthbox公司的調查報告還強調了人工智慧的一個重要觀點：人類和人工智慧各自都有自己獨特的差異，這不可避免地會影響如何最好地應用每種智能並將其嵌入到工作流程中。

大數據和人工智慧如何協作以改進決策

在充斥著數據的世界中，人們可以放心，盡管人工智慧和醫療保健領域的大數據具有巨大的潛力，但仍存在一些限制因素，無法阻止它們成為普遍決策的替代品。單一解決方案不應該存在單一創新。

將一種互補的護理方法與大數據結合起來，有助於促進可操作的健康見解，而不是為臨床工作流程增加新的復雜性。然而，Healthbox公司的調查報告指出，這需要仔細考慮不斷發展的護理提供和決策模型，其結果很可能是增強臨床決策的發展和比以往任何時候都更加個性化的護理服務。

1.刪除數據收集中的偏差

HealthBox公司的調查報告指出，「每一個調查人員對於大數據的調查都會產生固有的偏見。這可以包括從評估數據的分類、如何收集數據等方面的所有內容。假設高維數據的力量在於沒有隱藏的混雜因素，而這些混雜因素在數據中並不公開。不幸的是，這一假設遠未被放棄，並對人工智慧技術從大數據中得出結論的有效性構成威脅。」

2.承認匿名與特殊性之間的內在沖突

必須採取適當的預防措施來進行結構分析，以避免對患者身份進行逆向工程。但是，值得注意的是，共享開放數據的好處超過了對個人進行重新識別的不利可能性。

人們將不得不權衡共享開放式數據訪問的好處與有限但真實的通過對分段數據進行逆向工程重新識別個人的可能性之間的道德權衡。人類智能（而不是人工智慧）將被要求解決這些問題。

3. 收集數據的有意義的驗證和可衡量的影響

在醫療保健中使用大數據可以為患者提供關於如何管理慢性病和其他主要健康狀況的更詳細、更全面的指導。但是，對這些信息的訪問量的增加是否會直接導致改進的結果、滿意度和整體消費者體驗？

數據、人工智慧衍生知識和知情臨床決策的整合必須通過臨床流程和工作流程，並緊密結合在一起，以推動患者護理的潛在效益。需要進行適當的結構化臨床試驗，以證明數據驅動的護理過程的增量效益能夠證明這些決策所產生的成本和並發症是合理的。

4.理解潛在的因果關系

在這個關於大數據的網路研討會上，Healthbox公司強調了這樣一個事實，即在數據分析中，重要的是要牢記相關性並不意味著因果關系的古老規則。同樣重要的是，確保經過分析的數據不會遺漏可能與測量結果有因果關系的混雜因素。專業知識和人類直覺總是需要與人工智慧協同工作，以確認沒有隱藏的混雜因素。機器的使用可以幫助人們揭示這些未被發現或未預料到的變數。

這些專家指出，通過協作的方法，顯然可以更好地為醫療保健領域的大數據制定成功的戰略，這將進一步利用醫療創新的終極力量。人工智慧技術的不斷出現將擴大大數據的價值，為更具協作性、以人為本的方法鋪平道路，這種方法有助於醫療和保健領域的發展。

3. 大數據殺熟，究竟到了什麼程度

我們身處於互聯網時代，而大數據再帶給我們便利的同時，它也向我們逆向的進行了殺熟。大數據究竟殺熟到了什麼樣的一個程度呢？消費者而言，它是不易察覺的，甚至於會引發不可逆的用戶行為。從消費者數據端顯示來看，不少人都遇到了在各大APP下單時，老客戶顯然要比新客戶要花更多的錢。針對不同的用戶價格承受能力的不同，以及對價格敏感度的不一樣，商家平台對相應的客戶採取了大數據殺熟的行為。

大數據時代的來臨，有利有弊之下沒有任何一個人能夠躲得過。我們能做的是靜觀其變來跟上時代的隨機應變。不過對於商家而言，歪曲應用技術最後損失的一定是自身的切實利益，未來催生出的約束制度一定可以解決這樣的問題，於商家來說，切勿觸碰底線才是經營的王道。

4. 大數據正在改變製造業的7種方式

大數據正在改變製造業的7種方式
雖然製造業是一個有點過時的行業，但是人們可能會驚訝於其能夠從使用大數據中受益。由於獲得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，製造業正在不斷發展。

以下是大數據正在重塑美國製造業的幾種方式：
1.精度更高。成功製造取決於製造商繼續具有競爭力的准確性。在大數據出現之前，最好的方法是投資更好的設備，如MIG焊機設備，或對員工進行更好的培訓。然而，使用大數據，製造商可以使用計算機程序來優化流程，並更加巧妙地分析錯誤，從而防止這些錯誤產生。
2.產量更高。大多數製造商購買原材料並製造成品，他們銷售價格高過製造成本。在該系統中，製造商可以獲得更高的收益（每個成品使用的原材料越少），企業的經營就更有利可圖。新的大數據應用程序使製造商能夠更好地了解其整體產量，並有機會改進其運營方法，生產產品獲得更多的利潤。
3.更好的預測。供應鏈預測和需求預測是製造商的兩個關鍵工具。他們可以確定製造商需要生產多少產品，何時淡季減緩生產進度，以及在倉庫中的庫存或出貨量。大數據有助於製造商更好地掌握這種供應鏈關系的流程變化，因此可以在最有價值的生產條件下進行生產。
4.預測和跟蹤供應商業績。製造商也可以使用大數據跟蹤供應商的業績。例如，如果供應商持續提供不合格的劣質產品，就可以准確計算出這種可能性，並確定選擇新的供應商是否更加具有成本效益。
5.更高的可追溯性。大數據還使製造商的流程更加透明和可追溯。製造商的原材料在生產過程中以及生產階段有多少損失？給定批次產量多少，目前存儲在哪裡？運送需要多長時間，一旦需要運送，產品在哪裡？大數據可幫製造商跟蹤生產和交付的所有這些階段，並提供對可能效率低的領域的洞察和分析。
6.高級自定義工作。大數據顯示，通過在以往的努力中獲取數據並創造更好地利用原材料的方法，有可能創建高級定製工作。它也可以幫助製造商採取逆向工程，為熟悉的問題提出新的解決方案。
7.投資回報率和運營效率。最後，大數據使製造商能夠更深入地了解其運營的真正效率，以及升級時產生的投資回報率（ROI），例如新設備或新的廣告策略。
這對製造商意味著什麼？
製造商可以用這些信息做什麼？他們目前正在做什麼來利用這些趨勢？
·更高的盈利能力。首先，製造商推動更高的盈利能力。傳統上受到原材料成本和生產限制等因素限制的領域，而突破性的降低成本，並在每個生產運行中獲得更多的收益。企業主很期待能夠探索這些機會，賺取更多的收入。
·更大的競爭壓力。隨著製造商採用大數據戰略，競爭對手感受到採取類似甚至更好的方法的壓力。越來越多的競爭迫使越來越多的傳統製造商升級內部系統，因此未來的技術發展將會越來越活躍。
·對新角色的需求。即使精益的數據應用程序對外部人員或不熟悉數據分析的人員來說也是具有挑戰性的。新技術令人印象深刻，但他們要求有足夠知識和經驗的人來實施和管理它們。因此，製造商需要其團隊招募所需要的人才。
盡管自工業革命以來，經濟區域的技術飛躍相對較少，但製造業正受到大數據的影響。在未來的幾年裡，如果想要繼續生產，更多的製造商將被鼓勵或被迫採用數據採集，存儲和分析的新標准。

5. 如何優化大數據，大流量的網站

我的經驗是，大量的相關文章+合理的站內鏈接+穩定的更新頻率。
如何做好seo優化策略可參考如下方法搭罩：
在搜索引擎優化中，SEO策略影響到最終的優化效果。SEO策略不管對中小網站還是大型網站都是重要的，而對於大型網站，制定一個好的SEO策略尤為重要。
第一部分：關鍵詞分析
關鍵詞分析是所有SEO必須掌握的一門功課，大型網站雖然有海量的數據，但是每個頁面都需要進行關鍵詞分析，除了SEO之外，策劃、編輯也需要具備一定的關鍵詞分析能力。
關鍵詞分析的基本原則：
1、調查用戶的搜索習慣：這是一個重要的方面，只有了解用戶的搜索習慣，才能把我用戶的搜索需求，用戶喜歡搜索什麼?用什麼搜索引擎?等等
2、關鍵詞不能過於寬泛：關鍵詞過於寬泛會導致競爭激烈，耗費大量時間卻不一定得到想要的效果，並且可能降低了關鍵詞的相關性。
3、關鍵詞不能過冷：想想，沒有用戶搜索的關鍵詞，還值得去優化嗎?
4、關鍵詞要與頁面內容保持高度的相關性：這樣既有利於優化又有利於用戶。
關鍵詞挑選的步驟：
1、確定核心關鍵詞：我們應該考慮的是哪一個詞或者兩個詞能夠最准確的描述網頁的內容?哪一個詞用戶搜索次數最多?
2、核心關鍵詞定義上的擴展：例如核心關鍵詞的別名、僅次於核心關鍵詞的組合等、核心關鍵詞的輔助等。
3、模擬用戶思維設計關鍵詞：把自己假想為用戶，那麼我會去搜索什麼關鍵詞呢?
4、研究競爭者的關鍵詞：分析一下排名佔有優勢的競爭對手的網頁，他們都使用了什麼關鍵詞?
第二部分：頁面逆向優化
為什麼要做逆向優化?因為在大型網站中，頁面的優化價值一般不同於中小網站。考慮到各種綜合因素(例如品牌、頁面內容、用戶體驗等)，大型網站的頁面優化價值大多數呈現逆向順序，即：最終頁>專題頁>欄目頁>頻道頁>首頁。
如何針對各頁面進行關鍵詞分配呢?通常情況是這樣的：
1、最終頁：針對長尾關鍵詞;
2、專題頁：針對熱門關鍵詞，例如"周傑倫";
3、欄目頁：針對固定關鍵詞，例如"音樂試聽";
4、頻道頁：針對核心關鍵詞，例如"音樂";
5、首頁：不分配關鍵詞，而是以品牌為主。
在進行關鍵詞分配後，我們可以在最終頁中添加匹配的內鏈作為輔助，這是大型網站內鏈的優勢。
第三部分：前端搜索引擎友好，包括UI設計的搜索友好和前端代碼的搜索友好兩點
1、首先來看UI設計的搜索引擎友好：主要是做到導航清晰，以及flash和圖片等的使用，一般來說，導航以及帶有關鍵詞的部分不適合使用flash及圖片，因為大多數搜索引擎無法抓取flash及圖片中的文字。
2、然後是前端代碼的搜索引擎友好：
a、代碼的簡潔性：搜索引擎喜歡簡潔的html代碼，這樣更有利於分析。
b、重要信息靠前：指帶關鍵詞的及經常更新的信息盡量選擇出現在html的靠前位置。
c、過濾干擾信息：大型網站的頁面一般比較復雜，各種廣告、合作、交換內容以及其他沒有相關性的信息比較多，我們應該選擇使用js、iframe等搜索引擎無法識別的代碼過濾掉這一部分信息。
d、代碼的基礎SEO：這是基礎的SEO工作，避免html錯誤以及語義化標簽。
第四部分：內部鏈接策略
為什麼要強調內部鏈接策略?因為內鏈具有以下優勢：
1、大型網站海量的數據使內鏈的優勢遠遠大於外鏈。外鏈的數量可能幾千幾萬幾十萬，但是大型網站擁有成百萬上千萬甚至上億的海量網頁內容，如果用這些海量的網頁做內鏈的建設，優勢是很明顯的。
2、網站內的網頁間導出鏈接是一件很容易的事知兆鬧情。
3、提高搜索引擎對網站的爬行索引效率，增強收錄，也有利於PR的傳遞。
4、集中主題，使該主題的關鍵詞在搜索引擎中具有排名優勢。
第五部分：外部鏈接策略
在強調大型網站的內鏈建猜搜設的同時也不能太忽視了外鏈的建設。外鏈的建設雖然沒有中小網站那麼重要，但是也具有很高的價值。通常可以通過交換鏈接、製造鏈接誘餌、投放帶鏈接的軟文等方法來建設外鏈。
1、來看交換鏈接應該要遵循哪些原則：
a、鏈接文字中包含關鍵詞;b、盡量與相關性高的站點、頻道交換鏈接;c、對方網站導出鏈接數量不能過多，過多的話沒有太大的價值;d、避免與未被收錄以及被搜索引擎懲罰的網站交換鏈接
2、製造鏈接誘餌：製造鏈接誘餌是一件省力的工作，這使得對方網站主動的為我們添加鏈接。製造鏈接誘餌的技巧很多，但是可以用兩個字來概括：創意。
3、帶鏈接的軟文投放。指的是在商務推廣或者為專門為了得到外鏈而進行的帶鏈接的軟文投放。
第六部分:網站地圖策略
有很多大型網站不重視網站地圖的建設，不少大型網站的網站地圖只是敷衍了事，做一個擺設。其實網站對於大型網站是很重要的，大型網站海量的數據、復雜的網站導航結構、極快的更新頻率使得搜索引擎並不能完全抓取所有的網頁。這就是為什麼有的大型網站擁有百萬千萬甚至上億級的數據量，但是卻只被搜索引擎收錄了網站數據量的一半、三分之一甚至更少的一個重要原因。連收錄都保證不了，怎麼去做排名?
Html地圖：
1、為搜索引擎建立一個良好的導航結構。
2、Html地圖中可以分為橫向和縱向導航，橫向導航主要是頻道、欄目、專題等鏈接，縱向導航主要是針對關鍵詞。
3、每個頁面都有指向網站地圖的鏈接。
Xml網站地圖：主要針對Google、yahoo、live等搜索引擎。因為大型網站數據量太大，單個的sitemap會導致sitemap.xml文件太大，超過搜索引擎的容忍度。所以我們要將sitemap.xml拆分為數個，每個拆分後的sitemap.xml則保持在搜索引擎建議的范圍內。
第七部分:搜索引擎友好寫作策略
搜索引擎友好寫作是創造海量數據對取得好的搜索引擎排名的很關鍵的一部分。而SEO人員不可能針對每個網頁都提出SEO建議或者方案，所以對寫作人員的培訓尤為重要。如果所有寫作人員都按照搜索引擎友好的原則去寫作，則產生的效果是很恐怖的。
1、對寫作人員要進行反復培訓：寫作人員不是SEO，沒有經驗，不可能一遍就領悟SEO的寫作技巧。所以要對寫作人員進行反復的培訓才能達到效果。
2、創造內容先思考用戶會去搜索什麼，針對用戶的搜索需求而寫作。
3、重視title、meta寫作：例如Meta雖然在搜索引擎的權重已經很低，但是不好的meta寫作例如堆積關鍵詞、關鍵詞與內容不相關等行為反而會產生負作用。而Title的權重較高，盡量在Title中融入關鍵詞。
4、內容與關鍵詞的融合：在內容中要適當的融入關鍵詞，使關鍵詞出現在適當的位置，並保持適當的關鍵詞密度。
5、為關鍵詞加入鏈接很重要：為相關關鍵詞加入鏈接，或者為本網頁出現的其他網頁的關鍵詞加入鏈接，可以很好的利用內鏈優勢。
6、為關鍵詞使用語義化標簽：
第八部分:日誌分析與數據挖掘
日誌分析與數據挖掘常常被我們所忽視，其實不管是大型網站還是中小網站，都是一件很有意義的工作。只是大型網站的日誌分析和數據挖掘工作難度要更高一些，因為數據量實在太大，所以我們要具備足夠的耐心來做該項工作，並且要有的放矢。
1、網站日誌分析：網站日誌分析的的種類有很多，如訪問來源、瀏覽器、客戶端屏幕大小、入口、跳出率、PV等。跟SEO工作最相關的主要有以下三種：a、搜索引擎流量導入;b、搜索引擎關鍵詞分析;c、用戶搜索行為統計分析
2、熱點數據挖掘：我們可以通過自身的網站日誌分析以及一些外在的工具和SEO自己對熱點的把握能力來進行熱點數據的挖掘。熱點數據的挖掘主要有以下手段：a、把握行業熱點，可以由編輯與SEO共同完成;b、預測潛在熱點，對信息的敏感度要求較高，能夠預測潛在的熱門信息。c、自己創造熱點，如炒作等;d、為熱點製作專題
第九部分:為關鍵詞創作專題
除了最終頁面，各種針對熱門的關鍵詞所製作的專題應該作為網站的第二大搜索引擎流量來源。我們在對熱點數據進行挖掘後，就可以針對這些熱門關鍵詞製作專題了。製作的專題頁的內容從何而來?我們一般通過程序實現對應關鍵詞相關的信息進行篩選聚合，這樣就使得內容與關鍵詞高度匹配，為用戶、為搜索引擎都提供了所需要的內容。
當然，僅僅建立一個專題而沒有輔助手段是很難保證專題的搜索引擎排名的，我們可以通過文章內鏈、頻道頁推薦、或者最終頁的專題推薦來獲得鏈接達到效果。
1、為熱點關鍵詞製作專題
2、關鍵詞相關信息的聚合
3、輔以文章內鏈導入鏈接

6. 大數據驅動信息化戰爭堪比「核大戰」

大數據驅動信息化戰爭堪比「核大戰」
如今，大數據技術已經應用到各個領域，在軍事領域的應用也十分廣泛，作為繼雲計算、物聯網之後IT產業又一次顛覆性新技術革命，大數據不但越來越多地被人們提及和廣泛運用，而且成為影響當今世界科技創新、國家安全戰略以及新軍事變革極為重要的知識增長點。
現在每日遍布世界各個角落的感測器、移動設備、在線交易等生成的海量數據昭示世人：人類已加速步入「大數據時代」。
在軍事領域，大數據更是獨具「翻江倒海」之能。因為無處不在的海量數據是一座寶庫，打開這座寶庫從中可以找到許多有價值的數據，通過分析發現規律，就能夠獲取高價值的信息，從而作出重要決策，把握變幻風雲，這也正是大數據的軍事價值。擊斃本·拉登讓美國的「海豹」突擊隊著實吸引了世人目光，然而外軍深入研究後才知道，發現本·拉登靠得則是數千名數據分析員長達10年對海量信息的分析，所以國際上也有「數據抓住了本·拉登」之說。
其實，大數據時代的變革重要的並不是升級現有邏輯，而是需要創造一種新的邏輯。正如外軍研究所強調，大數據時代所需要創造的邏輯，關鍵是需要人們在通常狀態下開動左腦的同時，來充分喚醒沉睡的右腦，激發創新思維。
現代科學研究表明，人腦構造主要由左右兩個半腦組成，它們各有明確的分工，左腦主要完成語言、邏輯等認知與行為，而右腦則具有藝術創作、發明創造以及整體性思維的能力，蘊藏著發散思維、逆向思維、關聯思維等非常規的思維潛質，正是這里迸發著無窮的創造活力。
歷史上，善於激發右腦潛能的成功典範俯拾即是。著名科學家愛因斯坦曾經說：「我思考問題時，不是用語言進行思考，而是用活動的跳躍的形象進行思考。當這種思考完成以後，我要花很大力氣把它們轉換成語言。」另一位科學家笛卡爾更是強調：「沒有圖形就沒有思考。」1940年，善用右腦功能的丘吉爾下令撤出在法英軍，成就了二戰經典——代號「發電機計劃」的敦刻爾克大撤退。福特善於發揮右腦深度潛能，在重大經營項目上時常作出創造性決策，終成享譽世界的「汽車大王」；喬布斯從不追捧市場，強調產品內外極致追求的他，成就了「蘋果」的輝煌。所以，在當今的信息網路時代、在智慧地球的創新時代，我們切莫喪失了右腦思維的跳躍性、形象性和創造性。
外軍研究表明，開發右腦功能，可以在設計感、故事感、娛樂感以及交響能力、輿情能力、探尋能力等6種能力方面作出新探索。最新研究昭示我們，面對大數據時代的挑戰，必須善於全面把握信息化戰場聯合作戰多源目標感知的特殊性，不斷增強實時動態的數據處理能力，充分發掘右腦蘊藏的創造性能量，把大數據轉化為可供決策的創造力，讓能打仗、打勝仗的設計圖景與打贏信息化戰爭的實戰圖景實現完美的結合。
大數據應用於軍事領域，可以提高戰爭的信息化水平，當代戰爭，不是比軍隊數量，也不是槍支彈葯，關鍵在與信息化水平的高低，這是決定戰爭勝利與否的關鍵所在，大數據驅動下的信息化戰爭，堪比「核大戰」，定會產生意想不到的效果。

7. 為什麼越來越多的大數據智能營銷系統競價競爭

大數據智能營銷系統瘋炒了這么久，市場競爭厲害，各種手段，奇葩營銷，狂風亂炸...今天小編就給大家揭秘一下業內的所有真實面目。
上述盤點了大數據智能營銷系統的動態和真實面目，相信大家能夠認清事實。

8. 簡述互聯網技術從哪些方面推動中國的發展

1.使消費成為經濟增長的重要引擎：消費是經濟增長的重要「引擎」之一，而消費者是最先被互聯網帶動起來的。巨大的用戶需求使得互聯網經濟快速發展和繁榮，以企業為中心的產消格局轉變為以消費者為中心的全新格局的觀念已經在市場上得以驗證。在「逆向」互聯網化的每一個環節中，企業從研究消費者的消費動機開始，從營銷、零售到批發和分銷，再到生產製造，一直追溯到上游的原材料和生產裝備，消費者主導權在不斷增強。「互聯網＋」讓企業真正開始關注消費者體驗質量，從而實現消費推動經濟的有利格局。
2.助力新型產業形成：互聯網的快速發展已是有目共睹。將互聯網技術和工業4.0相結合，提升了傳統金融體系效率，改善了金融生態，使得金融能夠更好服務實體經濟。從而將整個過程簡化而不是雜化。而「互聯網+」的過程也恰恰是傳統產業轉型升級的過程。將科工網的想法投入到產品、服務、營銷和運營的每一個過程中，使創意變得民主化，這是「萬眾創新」的必經之路。
3.實現產業深度融合：「互聯網+」的前提是互聯網作為一種基礎設施的廣泛建設。科工網是移動化、智能化、社交化、雲計算、數據化等為核心的信息技術。從新興產業興起、新基礎設施廣泛安裝到各行各業應用蓬勃發展和收獲的歷程。
4.生產模式全面改制：在「互聯網＋」推動下，科工網為大數據提供了有力的工具和平台，通過雲計算的普及，大數據的成本大大降低，使得中小企業也可以採用這種模式。雲計算通過大數據的業務需求為自身落地找到了千千萬萬個實際的應用價值；大數據利用雲計算的強大計算力，可以更加迅速處理自身的豐富信息，更方便提供服務。
5.帶動區域產業發展：區域產業經濟發展不平衡的矛盾非常突出。這與信息資源開發和利用不足有直接關系，目前大部分信息化系統僅僅對組織業務流程起到了網路化工作流的作用，而沒有達到信息輔助決策的高度。一體化的智能管理和區域產業聯合發展還未形成。隨著業務與信息化平台結合越來越緊密，互聯網與行業融合應用潛力很大，各個環節之間，企業與企業之間，以及區域經濟之間會有更多的應用結合。科工網有助於實現線上與線下結合的區域產業帶的出現和互動，與區域經濟體結合不僅促進了就業發展，也促進了傳統產業帶的升級和轉型。
6.培養全面復合人才：提高中國製造融合人才的全面能力，需要從建立跨界知識學習環境、全面加強職業再教育深度和廣度、重構融合管理團隊等三方面去調整和規劃。而「互聯網＋」為我們提供的一個重磅經濟驅動力就是復合人才的培養和形成。科工網在不斷打破知識領域邊界、實現創新的同時，傳統產業管理人才與互聯網信息人才如何搭起創新班子，核心在於管理團隊的創新與融合。

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