大数据逆向_大数据保险会影响社会公平吗

1. 大数据保险会影响社会公平吗

在当下互联网和大数据技术推动下，保险行业的新应用及新的商业模式未来想象空间将会无限，大数据对保险行业的影响可能远比想象的要更加深远。

最近在公司内部一次大数据工作会议上，讨论如何利用大数据计算客户风险成本，为客户提供不同保费报价。一位多年从事保险行业工作的同事提出了不同意见，认为该做法拉大了自身风险较大人群与风险较小人群间的保险价格差距，使部分人群因价格难以承受，可能会造成其无法获得所需保险服务，有违保险所倡导的互帮互助宗旨精神。

这让大家认识到，大数据对保险行业的影响可能远比想象的要更加深远。

传统保险商业模式并不完美

保险起源于人们互帮互助、分摊风险的思想，是最古老的风险管理方法之一。它以损失分摊的方法，用多数单位和个人缴纳保费建立保险基金，使少数成员的损失由全体被保险人分担。其目的就是共同抵御风险，帮助那些陷入困难的成员渡过难关。保险从萌芽时期的互助形式逐渐发展成为现代商业保险形式。保险服务对象从一开始的熟人之间，逐步扩展到陌生人之间。

市场中保险公司之间展开着激烈的竞争，大家最重要的竞争手段就是把不同人群的风险概率尽可能做精确细分。分得越细，同一个细分组里人群的风险就越接近，其被别人占便宜的可能性就越低，所交的保费也就越少，就更能够吸引到优质客户来这样的公司买保险。

客户风险细分的程度，取决于保险公司收集和处理客户信息的能力。保险公司会想方设法获取和验证客户的信息，经过一系列的风险评估计算，把来投保的客户对应分配到不同风险细分组中。选择并提供优惠保费价格给那些风险低的客户，对风险高的客户则提高保费价格或干脆拒之门外。

客户也会受到利益驱动，千方百计的隐藏自己的真实风险情况，争取瞒过保险公司，让自己获得保险公司低风险评价，以便降低自己所交保费。一些人投保之后，因为有了保险所提供的保障，就会忽视风险，行为变得无所顾忌，比如烟会抽得更凶，驾驶会更加狂野。

类似的道德风险使那些不负责任的人占用了较多大家共用的风险基金资源，影响到其他规矩人的利益。规矩人就会逐渐退出保险，结果是逆向选择。投保人中规矩的越来越少，不规矩的越来越多，只好保费越提越高，持续恶性循环，直到影响到保险公司的生存。

在信息不充足的状况下，保险公司很难进行有效的风险分析，只能采用大类分组贴标签的方式开展业务，选择那些比较容易通过标签判断其风险并且整体风险较低的人群。而对于那些无法有效判断风险或风险较高的客户群体，保险公司会尽量避开。这使得存在相当一部分数量的人群无法获得所需要的保险服务。比如一些经常出现欺诈风险的区域人群，就会被保险公司采取各种借口排斥。

最终这些无法获得合理保险服务的人群，当遇到风险困难无力自己解决时，都将由社会保障做兜底。这既没有发挥该部分人群自身经济能力的作用，相应的保障服务效率也不高。虽然监管当局采取了一系列措施，阻止保险公司类似的做法，但保险公司为了控制风险，会千方百计进行博弈，该现象仍然普遍存在。

大数据带来改变

大数据时代通过无所不在的传感器、移动互联、人工智能技术，使获得和分析每个人的健康、行为、信用等风险数据变得非常方便，成本越来越低，个人的信息能见度越来越高，保险公司风险建模预测的准确度不断提升。基于此，保险公司拥有了应对道德风险和逆向选择的利器，将让你无所循形。想占保险公司便宜以及搭规矩人顺风车会越来越难。

大数据和人工智能将会像手术刀一样精准地把每个人从风险池里剖出来，保险将进入一人一价时代。每个人根据自己风险概率的不同支付相应价格的保费，风险仍然得到了分摊，但分摊到每个人的比率发生了改变。风险高的人需要多分摊，风险低的人将少分摊。

具备大数据风险分析能力的保险公司可以利用该武器对客户精挑细选，找出那些风险概率低的好客户，给予与其风险相匹配的优惠价格，对于那些风险较高的客户则会要求其支付更高的价格，至于那些风险特别高的客户，要价可能超过其承受能力，就会被拒之门外。越是风险低的好客户越会为了获得优惠价格而选择这样的公司。

不具备大数据风险分析能力的保险公司则只能接受那些被挑剩下的客户，自身所承担的风险则会越来越大，以至于难以为继。

谁先掌握该武器，谁就可以获得先发优势。精准的差别定价意味着卖家可以最大限度地把消费者剩余拿走。领先的保险公司可以结合市场竞争情况，给出能够对客户有吸引力，同时还带给自己最大利益的保费价格。市场竞争环境下，其他保险公司为了赢得竞争，就必须具有同样的风险细分能力，迫使领先者为争夺客户不断给出接近客户风险成本的保费价格，直至溢价趋向于零。最终竞争趋于平衡，市场价格得到稳定，客户因其自身风险状况而得到相应最优惠保费价格。

被保险人符合保险公司风险要求的行为将使得其所需支付的保费降低，反之则要支付与之相匹配的高额保费。被保险人为了自身利益就会尽可能迎合保险公司的要求，做符合保险公司要求的行为，安全驾驶、不抽烟酗酒、控制饮食、健身锻炼等等。这样不但能够节省投保人保费支出，还能大幅提升被保险人自身安全健康状况。

对于被保险人的行为数据收集分析，并不仅仅限于保险申请前的一段时间，更可以扩展至承保期间。你的所有行为可能会影响下次保险周期的保费价格。保险公司可以设计另一种形式的保险合约，例如先收取一定数额的保费和押金，当发现存在违反合同规定的不安全行为时，直接扣除部分押金，甚至中断保险合约。若被保险人一切行为符合要求，则退回押金或抵扣至后续保险期限中。

保险公司还可以在保险期内为被保险人提供安全健康管理服务，让被保险人及时获悉自己所处于的安全和健康状况，据此调整自己的行为。利用行为数据可以有效控制逆向选择，让每个人对自己的行为负责，无法占别人的便宜，有利于伸张社会公平正义。可以说大数据技术为保险行业注入了满满的正能量。

相比较传统风险判定采用大类人群贴标签的方法，每个人精准定价会让更多客户享受到更加合理的价格。计算每个人的风险概率首先要依据大数据建模，而建模基于过去人群的行为状况及已经出现的风险事件，只能体现相关性，不能基于因果进行判断。建模分析预测也会因为基于数据统计而存在一些计算上的偏差。

有一些风险状况比较好的人，因为其部分行为与风险较高者相类似，这些行为由都在模型计算所收集的范围内，就会被错误地判定为风险较高，需要支付超出其真实风险状况的保费。其就会因为别人的错误而遭受惩罚，这在一定程度上说很不公平。

随着算法的优化、数据的更加丰富和计算能力的提升，这样的误伤范围会进一步缩小，但遗憾的是，由于数据建模方法的局限性，缩小的进程也不会很快，更难彻底杜绝。

政府监管应做出相应政策安排

有些风险发生概率与个人努力的行为程度无关，例如每个人拥有基因不同就会带来自身发生疾病概率的不同。若根据与生俱来的基因数据进行风险定价，则很可能让每个人从出生就决定了其未来的保费有很大差异。基因健康的人买低价保单，基因没那么健康的人只好买高价保单。我们可以控制自己的行为，但完全无法控制自己的基因。

这时候，保险风险共担的初衷被摧毁了，社会互助机制遭到破坏。这样的做法有可能造成社会分裂，带来社会的不安定因素。个人能控制的风险应当由其自己承担，而对于自己无法控制的风险，应由公众一起分担。

以无知之幕的思考方式，我们想象通过扮演具有各种不同基因状况的群体成员，去感受相关对策下社会生活状况。显然我们都不愿意接受自己活在一个因为基因有缺陷就活该倒霉的社会里。那些因为基因缺陷而无法面对风险困境的人群及其亲属将会为了生存而采取行动，甚至可能会带来社会动荡。

政府监管者禁止保险公司利用基因数据进行风险定价，其目的就是最大限度的保证社会稳定。让每个人自身无法改变的风险因素不影响其在社会中所能够享受到的正当权利，尽可能营造公平平等的社会环境。

但只要获取基因分析结果能够获得好处，保险公司就会想方设法规避监管，而政府则会因此加大监管力度。相互的博弈将会带来大量社会成本消耗，因此需要做出更加符合人性规律的政策安排。

既然保险公司有开展基因数据分析的冲动，可以考虑允许每家保险公司利用基因数据计算每个人的风险，为客户申请因基因不同而带来较大风险的补贴。监管者也根据相关数据进行计算，然后确认其中所申请补贴较为合理的保险公司计算结果，承诺用财政资金对客户提供风险补贴。

该做法并不回避基因所带来的每个人风险差异，而是通过财政转移支付，让社会大众对相关特殊群体提供必要的关怀，使其能够最终与别人站在同样的起跑线上，只为自己的行为负责，而不用为自己无法改变的基因负责。

保险公司能够获得风险概率所涉及的款项，就不会感觉到吃亏，更愿意接受这样的客户。通过对基因有缺陷客户进行补贴后，后续所有服务可以一视同仁，没有任何区别。这让保险公司与监管者都愿意更准确的开展数据分析，避免相互间博弈的损耗，社会资源倾斜也更加精准有效。

竞争将让各个保险公司努力掌握相关的技术方法，而技术本身并不存在壁垒，很难据此形成独特的竞争优势。一些公司将眼光瞄向了一项关键资源，那就是客户数据。它们试图垄断客户数据，进而垄断对客户的风险评估，从而影响竞争，延缓客户获取更加优惠价格的进程。

政府监管一定要有所作为，积极保护客户的利益，维护市场公平竞争的局面，确保客户有更多选择。要让客户拥有数据的使用决定权，数据可以存放在数据产生的地方，但数据的使用权必须掌握在客户手中，客户可以授权给任何其所指定的服务商使用，以便让这些数据带给客户自身最大的利益。提供存放数据和计算服务的相关公司可以通过收费获利，但不能影响客户对数据的授权使用。

大数据技术在保险行业应用的快速发展态势已经形成。未来一段时间，领先者将会在一些领域取得积极进展，从而给行业带来巨大冲击。改变已经到来，保险公司必须在大数据应用方面加大投入，努力跟上时代的步伐，以便在竞争中处于有利地位；政府监管者需要未雨绸缪、因势利导，提前做好政策研究和相关布局，营造良好的行业市场竞争环境，确保社会生活持续稳定。

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2. 大数据与人工智能，如何颠覆医疗健康领域

如今，信息生态系统正以前所未有的速度增长，具有跟踪和评估信息的先进技术正在成倍增加。智能手机、可穿戴物品、网络连接的医疗设备等这些创新技术和产品都利用了改变医疗健康结果的能力，所有这些创新都需要持续的数据收集和提交过程。

对于医疗大数据这方面，创新厂商Healthbox公司颇有心得。

颠覆医疗保健领域的大数据

在Healthbox公司最近发布的医疗保健大数据调查报告中，专家们分享了如何颠覆医疗健康生态系统中的见解，这些生态系统的数据比以往任何时候都要多。该报告指出，“大数据”一词最初是在20世纪90年代创造的，用于描述传统数据库无法处理的太大或太复杂的数据集。

HIMSS Analytics公司成熟模型高级主管James Gaston表示，“我们的文化定义正在从一个以实体为中心转向更广泛的以患者为中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、医疗健康和健身数据的社会决定因素，以及传统的医疗保健情景数据。”他指出，该行业正在了解医疗保健领域的大数据有多强大。

报告指出，“收集的数据量大、速度快、种类繁多，给利用和确保其有效性以造福宏观、人口层面的健康生活和微观、基于证据的精准医学带来了挑战。”换句话说，在海量数据中寻找意义对于在医疗卫生系统中扮演任何角色的任何个人来说都是一项艰巨的任务。

这就是人工智能等创新力量发挥作用的地方。HealthBox公司的调查报告引用了谷歌大脑人工智能研究小组的产品经理LilyPeng博士的话，他解释说，尽管人类智能最适合于整合少量非常大的影响因素，人工智能尤其擅长在大量非常小的影响因素或模糊因素中梳理和识别模式。

Healthbox公司的调查报告还强调了人工智能的一个重要观点：人类和人工智能各自都有自己独特的差异，这不可避免地会影响如何最好地应用每种智能并将其嵌入到工作流程中。

大数据和人工智能如何协作以改进决策

在充斥着数据的世界中，人们可以放心，尽管人工智能和医疗保健领域的大数据具有巨大的潜力，但仍存在一些限制因素，无法阻止它们成为普遍决策的替代品。单一解决方案不应该存在单一创新。

将一种互补的护理方法与大数据结合起来，有助于促进可操作的健康见解，而不是为临床工作流程增加新的复杂性。然而，Healthbox公司的调查报告指出，这需要仔细考虑不断发展的护理提供和决策模型，其结果很可能是增强临床决策的发展和比以往任何时候都更加个性化的护理服务。

1.删除数据收集中的偏差

HealthBox公司的调查报告指出，“每一个调查人员对于大数据的调查都会产生固有的偏见。这可以包括从评估数据的分类、如何收集数据等方面的所有内容。假设高维数据的力量在于没有隐藏的混杂因素，而这些混杂因素在数据中并不公开。不幸的是，这一假设远未被放弃，并对人工智能技术从大数据中得出结论的有效性构成威胁。”

2.承认匿名与特殊性之间的内在冲突

必须采取适当的预防措施来进行结构分析，以避免对患者身份进行逆向工程。但是，值得注意的是，共享开放数据的好处超过了对个人进行重新识别的不利可能性。

人们将不得不权衡共享开放式数据访问的好处与有限但真实的通过对分段数据进行逆向工程重新识别个人的可能性之间的道德权衡。人类智能（而不是人工智能）将被要求解决这些问题。

3. 收集数据的有意义的验证和可衡量的影响

在医疗保健中使用大数据可以为患者提供关于如何管理慢性病和其他主要健康状况的更详细、更全面的指导。但是，对这些信息的访问量的增加是否会直接导致改进的结果、满意度和整体消费者体验？

数据、人工智能衍生知识和知情临床决策的整合必须通过临床流程和工作流程，并紧密结合在一起，以推动患者护理的潜在效益。需要进行适当的结构化临床试验，以证明数据驱动的护理过程的增量效益能够证明这些决策所产生的成本和并发症是合理的。

4.理解潜在的因果关系

在这个关于大数据的网络研讨会上，Healthbox公司强调了这样一个事实，即在数据分析中，重要的是要牢记相关性并不意味着因果关系的古老规则。同样重要的是，确保经过分析的数据不会遗漏可能与测量结果有因果关系的混杂因素。专业知识和人类直觉总是需要与人工智能协同工作，以确认没有隐藏的混杂因素。机器的使用可以帮助人们揭示这些未被发现或未预料到的变量。

这些专家指出，通过协作的方法，显然可以更好地为医疗保健领域的大数据制定成功的战略，这将进一步利用医疗创新的终极力量。人工智能技术的不断出现将扩大大数据的价值，为更具协作性、以人为本的方法铺平道路，这种方法有助于医疗和保健领域的发展。

3. 大数据杀熟，究竟到了什么程度

我们身处于互联网时代，而大数据再带给我们便利的同时，它也向我们逆向的进行了杀熟。大数据究竟杀熟到了什么样的一个程度呢？消费者而言，它是不易察觉的，甚至于会引发不可逆的用户行为。从消费者数据端显示来看，不少人都遇到了在各大APP下单时，老客户显然要比新客户要花更多的钱。针对不同的用户价格承受能力的不同，以及对价格敏感度的不一样，商家平台对相应的客户采取了大数据杀熟的行为。

大数据时代的来临，有利有弊之下没有任何一个人能够躲得过。我们能做的是静观其变来跟上时代的随机应变。不过对于商家而言，歪曲应用技术最后损失的一定是自身的切实利益，未来催生出的约束制度一定可以解决这样的问题，于商家来说，切勿触碰底线才是经营的王道。

4. 大数据正在改变制造业的7种方式

大数据正在改变制造业的7种方式
虽然制造业是一个有点过时的行业，但是人们可能会惊讶于其能够从使用大数据中受益。由于获得了新的分析工具和更好的收集信息的方式，制造业正在不断发展。

以下是大数据正在重塑美国制造业的几种方式：
1.精度更高。成功制造取决于制造商继续具有竞争力的准确性。在大数据出现之前，最好的方法是投资更好的设备，如MIG焊机设备，或对员工进行更好的培训。然而，使用大数据，制造商可以使用计算机程序来优化流程，并更加巧妙地分析错误，从而防止这些错误产生。
2.产量更高。大多数制造商购买原材料并制造成品，他们销售价格高过制造成本。在该系统中，制造商可以获得更高的收益（每个成品使用的原材料越少），企业的经营就更有利可图。新的大数据应用程序使制造商能够更好地了解其整体产量，并有机会改进其运营方法，生产产品获得更多的利润。
3.更好的预测。供应链预测和需求预测是制造商的两个关键工具。他们可以确定制造商需要生产多少产品，何时淡季减缓生产进度，以及在仓库中的库存或出货量。大数据有助于制造商更好地掌握这种供应链关系的流程变化，因此可以在最有价值的生产条件下进行生产。
4.预测和跟踪供应商业绩。制造商也可以使用大数据跟踪供应商的业绩。例如，如果供应商持续提供不合格的劣质产品，就可以准确计算出这种可能性，并确定选择新的供应商是否更加具有成本效益。
5.更高的可追溯性。大数据还使制造商的流程更加透明和可追溯。制造商的原材料在生产过程中以及生产阶段有多少损失？给定批次产量多少，目前存储在哪里？运送需要多长时间，一旦需要运送，产品在哪里？大数据可帮制造商跟踪生产和交付的所有这些阶段，并提供对可能效率低的领域的洞察和分析。
6.高级自定义工作。大数据显示，通过在以往的努力中获取数据并创造更好地利用原材料的方法，有可能创建高级定制工作。它也可以帮助制造商采取逆向工程，为熟悉的问题提出新的解决方案。
7.投资回报率和运营效率。最后，大数据使制造商能够更深入地了解其运营的真正效率，以及升级时产生的投资回报率（ROI），例如新设备或新的广告策略。
这对制造商意味着什么？
制造商可以用这些信息做什么？他们目前正在做什么来利用这些趋势？
·更高的盈利能力。首先，制造商推动更高的盈利能力。传统上受到原材料成本和生产限制等因素限制的领域，而突破性的降低成本，并在每个生产运行中获得更多的收益。企业主很期待能够探索这些机会，赚取更多的收入。
·更大的竞争压力。随着制造商采用大数据战略，竞争对手感受到采取类似甚至更好的方法的压力。越来越多的竞争迫使越来越多的传统制造商升级内部系统，因此未来的技术发展将会越来越活跃。
·对新角色的需求。即使精益的数据应用程序对外部人员或不熟悉数据分析的人员来说也是具有挑战性的。新技术令人印象深刻，但他们要求有足够知识和经验的人来实施和管理它们。因此，制造商需要其团队招募所需要的人才。
尽管自工业革命以来，经济区域的技术飞跃相对较少，但制造业正受到大数据的影响。在未来的几年里，如果想要继续生产，更多的制造商将被鼓励或被迫采用数据采集，存储和分析的新标准。

5. 如何优化大数据，大流量的网站

我的经验是，大量的相关文章+合理的站内链接+稳定的更新频率。
如何做好seo优化策略可参考如下方法搭罩：
在搜索引擎优化中，SEO策略影响到最终的优化效果。SEO策略不管对中小网站还是大型网站都是重要的，而对于大型网站，制定一个好的SEO策略尤为重要。
第一部分：关键词分析
关键词分析是所有SEO必须掌握的一门功课，大型网站虽然有海量的数据，但是每个页面都需要进行关键词分析，除了SEO之外，策划、编辑也需要具备一定的关键词分析能力。
关键词分析的基本原则：
1、调查用户的搜索习惯：这是一个重要的方面，只有了解用户的搜索习惯，才能把我用户的搜索需求，用户喜欢搜索什么?用什么搜索引擎?等等
2、关键词不能过于宽泛：关键词过于宽泛会导致竞争激烈，耗费大量时间却不一定得到想要的效果，并且可能降低了关键词的相关性。
3、关键词不能过冷：想想，没有用户搜索的关键词，还值得去优化吗?
4、关键词要与页面内容保持高度的相关性：这样既有利于优化又有利于用户。
关键词挑选的步骤：
1、确定核心关键词：我们应该考虑的是哪一个词或者两个词能够最准确的描述网页的内容?哪一个词用户搜索次数最多?
2、核心关键词定义上的扩展：例如核心关键词的别名、仅次于核心关键词的组合等、核心关键词的辅助等。
3、模拟用户思维设计关键词：把自己假想为用户，那么我会去搜索什么关键词呢?
4、研究竞争者的关键词：分析一下排名占有优势的竞争对手的网页，他们都使用了什么关键词?
第二部分：页面逆向优化
为什么要做逆向优化?因为在大型网站中，页面的优化价值一般不同于中小网站。考虑到各种综合因素(例如品牌、页面内容、用户体验等)，大型网站的页面优化价值大多数呈现逆向顺序，即：最终页>专题页>栏目页>频道页>首页。
如何针对各页面进行关键词分配呢?通常情况是这样的：
1、最终页：针对长尾关键词;
2、专题页：针对热门关键词，例如"周杰伦";
3、栏目页：针对固定关键词，例如"音乐试听";
4、频道页：针对核心关键词，例如"音乐";
5、首页：不分配关键词，而是以品牌为主。
在进行关键词分配后，我们可以在最终页中添加匹配的内链作为辅助，这是大型网站内链的优势。
第三部分：前端搜索引擎友好，包括UI设计的搜索友好和前端代码的搜索友好两点
1、首先来看UI设计的搜索引擎友好：主要是做到导航清晰，以及flash和图片等的使用，一般来说，导航以及带有关键词的部分不适合使用flash及图片，因为大多数搜索引擎无法抓取flash及图片中的文字。
2、然后是前端代码的搜索引擎友好：
a、代码的简洁性：搜索引擎喜欢简洁的html代码，这样更有利于分析。
b、重要信息靠前：指带关键词的及经常更新的信息尽量选择出现在html的靠前位置。
c、过滤干扰信息：大型网站的页面一般比较复杂，各种广告、合作、交换内容以及其他没有相关性的信息比较多，我们应该选择使用js、iframe等搜索引擎无法识别的代码过滤掉这一部分信息。
d、代码的基础SEO：这是基础的SEO工作，避免html错误以及语义化标签。
第四部分：内部链接策略
为什么要强调内部链接策略?因为内链具有以下优势：
1、大型网站海量的数据使内链的优势远远大于外链。外链的数量可能几千几万几十万，但是大型网站拥有成百万上千万甚至上亿的海量网页内容，如果用这些海量的网页做内链的建设，优势是很明显的。
2、网站内的网页间导出链接是一件很容易的事知兆闹情。
3、提高搜索引擎对网站的爬行索引效率，增强收录，也有利于PR的传递。
4、集中主题，使该主题的关键词在搜索引擎中具有排名优势。
第五部分：外部链接策略
在强调大型网站的内链建猜搜设的同时也不能太忽视了外链的建设。外链的建设虽然没有中小网站那么重要，但是也具有很高的价值。通常可以通过交换链接、制造链接诱饵、投放带链接的软文等方法来建设外链。
1、来看交换链接应该要遵循哪些原则：
a、链接文字中包含关键词;b、尽量与相关性高的站点、频道交换链接;c、对方网站导出链接数量不能过多，过多的话没有太大的价值;d、避免与未被收录以及被搜索引擎惩罚的网站交换链接
2、制造链接诱饵：制造链接诱饵是一件省力的工作，这使得对方网站主动的为我们添加链接。制造链接诱饵的技巧很多，但是可以用两个字来概括：创意。
3、带链接的软文投放。指的是在商务推广或者为专门为了得到外链而进行的带链接的软文投放。
第六部分:网站地图策略
有很多大型网站不重视网站地图的建设，不少大型网站的网站地图只是敷衍了事，做一个摆设。其实网站对于大型网站是很重要的，大型网站海量的数据、复杂的网站导航结构、极快的更新频率使得搜索引擎并不能完全抓取所有的网页。这就是为什么有的大型网站拥有百万千万甚至上亿级的数据量，但是却只被搜索引擎收录了网站数据量的一半、三分之一甚至更少的一个重要原因。连收录都保证不了，怎么去做排名?
Html地图：
1、为搜索引擎建立一个良好的导航结构。
2、Html地图中可以分为横向和纵向导航，横向导航主要是频道、栏目、专题等链接，纵向导航主要是针对关键词。
3、每个页面都有指向网站地图的链接。
Xml网站地图：主要针对Google、yahoo、live等搜索引擎。因为大型网站数据量太大，单个的sitemap会导致sitemap.xml文件太大，超过搜索引擎的容忍度。所以我们要将sitemap.xml拆分为数个，每个拆分后的sitemap.xml则保持在搜索引擎建议的范围内。
第七部分:搜索引擎友好写作策略
搜索引擎友好写作是创造海量数据对取得好的搜索引擎排名的很关键的一部分。而SEO人员不可能针对每个网页都提出SEO建议或者方案，所以对写作人员的培训尤为重要。如果所有写作人员都按照搜索引擎友好的原则去写作，则产生的效果是很恐怖的。
1、对写作人员要进行反复培训：写作人员不是SEO，没有经验，不可能一遍就领悟SEO的写作技巧。所以要对写作人员进行反复的培训才能达到效果。
2、创造内容先思考用户会去搜索什么，针对用户的搜索需求而写作。
3、重视title、meta写作：例如Meta虽然在搜索引擎的权重已经很低，但是不好的meta写作例如堆积关键词、关键词与内容不相关等行为反而会产生负作用。而Title的权重较高，尽量在Title中融入关键词。
4、内容与关键词的融合：在内容中要适当的融入关键词，使关键词出现在适当的位置，并保持适当的关键词密度。
5、为关键词加入链接很重要：为相关关键词加入链接，或者为本网页出现的其他网页的关键词加入链接，可以很好的利用内链优势。
6、为关键词使用语义化标签：
第八部分:日志分析与数据挖掘
日志分析与数据挖掘常常被我们所忽视，其实不管是大型网站还是中小网站，都是一件很有意义的工作。只是大型网站的日志分析和数据挖掘工作难度要更高一些，因为数据量实在太大，所以我们要具备足够的耐心来做该项工作，并且要有的放矢。
1、网站日志分析：网站日志分析的的种类有很多，如访问来源、浏览器、客户端屏幕大小、入口、跳出率、PV等。跟SEO工作最相关的主要有以下三种：a、搜索引擎流量导入;b、搜索引擎关键词分析;c、用户搜索行为统计分析
2、热点数据挖掘：我们可以通过自身的网站日志分析以及一些外在的工具和SEO自己对热点的把握能力来进行热点数据的挖掘。热点数据的挖掘主要有以下手段：a、把握行业热点，可以由编辑与SEO共同完成;b、预测潜在热点，对信息的敏感度要求较高，能够预测潜在的热门信息。c、自己创造热点，如炒作等;d、为热点制作专题
第九部分:为关键词创作专题
除了最终页面，各种针对热门的关键词所制作的专题应该作为网站的第二大搜索引擎流量来源。我们在对热点数据进行挖掘后，就可以针对这些热门关键词制作专题了。制作的专题页的内容从何而来?我们一般通过程序实现对应关键词相关的信息进行筛选聚合，这样就使得内容与关键词高度匹配，为用户、为搜索引擎都提供了所需要的内容。
当然，仅仅建立一个专题而没有辅助手段是很难保证专题的搜索引擎排名的，我们可以通过文章内链、频道页推荐、或者最终页的专题推荐来获得链接达到效果。
1、为热点关键词制作专题
2、关键词相关信息的聚合
3、辅以文章内链导入链接

6. 大数据驱动信息化战争堪比“核大战”

大数据驱动信息化战争堪比“核大战”
如今，大数据技术已经应用到各个领域，在军事领域的应用也十分广泛，作为继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性新技术革命，大数据不但越来越多地被人们提及和广泛运用，而且成为影响当今世界科技创新、国家安全战略以及新军事变革极为重要的知识增长点。
现在每日遍布世界各个角落的传感器、移动设备、在线交易等生成的海量数据昭示世人：人类已加速步入“大数据时代”。
在军事领域，大数据更是独具“翻江倒海”之能。因为无处不在的海量数据是一座宝库，打开这座宝库从中可以找到许多有价值的数据，通过分析发现规律，就能够获取高价值的信息，从而作出重要决策，把握变幻风云，这也正是大数据的军事价值。击毙本·拉登让美国的“海豹”突击队着实吸引了世人目光，然而外军深入研究后才知道，发现本·拉登靠得则是数千名数据分析员长达10年对海量信息的分析，所以国际上也有“数据抓住了本·拉登”之说。
其实，大数据时代的变革重要的并不是升级现有逻辑，而是需要创造一种新的逻辑。正如外军研究所强调，大数据时代所需要创造的逻辑，关键是需要人们在通常状态下开动左脑的同时，来充分唤醒沉睡的右脑，激发创新思维。
现代科学研究表明，人脑构造主要由左右两个半脑组成，它们各有明确的分工，左脑主要完成语言、逻辑等认知与行为，而右脑则具有艺术创作、发明创造以及整体性思维的能力，蕴藏着发散思维、逆向思维、关联思维等非常规的思维潜质，正是这里迸发着无穷的创造活力。
历史上，善于激发右脑潜能的成功典范俯拾即是。着名科学家爱因斯坦曾经说：“我思考问题时，不是用语言进行思考，而是用活动的跳跃的形象进行思考。当这种思考完成以后，我要花很大力气把它们转换成语言。”另一位科学家笛卡尔更是强调：“没有图形就没有思考。”1940年，善用右脑功能的丘吉尔下令撤出在法英军，成就了二战经典——代号“发电机计划”的敦刻尔克大撤退。福特善于发挥右脑深度潜能，在重大经营项目上时常作出创造性决策，终成享誉世界的“汽车大王”；乔布斯从不追捧市场，强调产品内外极致追求的他，成就了“苹果”的辉煌。所以，在当今的信息网络时代、在智慧地球的创新时代，我们切莫丧失了右脑思维的跳跃性、形象性和创造性。
外军研究表明，开发右脑功能，可以在设计感、故事感、娱乐感以及交响能力、舆情能力、探寻能力等6种能力方面作出新探索。最新研究昭示我们，面对大数据时代的挑战，必须善于全面把握信息化战场联合作战多源目标感知的特殊性，不断增强实时动态的数据处理能力，充分发掘右脑蕴藏的创造性能量，把大数据转化为可供决策的创造力，让能打仗、打胜仗的设计图景与打赢信息化战争的实战图景实现完美的结合。
大数据应用于军事领域，可以提高战争的信息化水平，当代战争，不是比军队数量，也不是枪支弹药，关键在与信息化水平的高低，这是决定战争胜利与否的关键所在，大数据驱动下的信息化战争，堪比“核大战”，定会产生意想不到的效果。

7. 为什么越来越多的大数据智能营销系统竞价竞争

大数据智能营销系统疯炒了这么久，市场竞争厉害，各种手段，奇葩营销，狂风乱炸...今天小编就给大家揭秘一下业内的所有真实面目。
上述盘点了大数据智能营销系统的动态和真实面目，相信大家能够认清事实。

8. 简述互联网技术从哪些方面推动中国的发展

1.使消费成为经济增长的重要引擎：消费是经济增长的重要“引擎”之一，而消费者是最先被互联网带动起来的。巨大的用户需求使得互联网经济快速发展和繁荣，以企业为中心的产消格局转变为以消费者为中心的全新格局的观念已经在市场上得以验证。在“逆向”互联网化的每一个环节中，企业从研究消费者的消费动机开始，从营销、零售到批发和分销，再到生产制造，一直追溯到上游的原材料和生产装备，消费者主导权在不断增强。“互联网＋”让企业真正开始关注消费者体验质量，从而实现消费推动经济的有利格局。
2.助力新型产业形成：互联网的快速发展已是有目共睹。将互联网技术和工业4.0相结合，提升了传统金融体系效率，改善了金融生态，使得金融能够更好服务实体经济。从而将整个过程简化而不是杂化。而“互联网+”的过程也恰恰是传统产业转型升级的过程。将科工网的想法投入到产品、服务、营销和运营的每一个过程中，使创意变得民主化，这是“万众创新”的必经之路。
3.实现产业深度融合：“互联网+”的前提是互联网作为一种基础设施的广泛建设。科工网是移动化、智能化、社交化、云计算、数据化等为核心的信息技术。从新兴产业兴起、新基础设施广泛安装到各行各业应用蓬勃发展和收获的历程。
4.生产模式全面改制：在“互联网＋”推动下，科工网为大数据提供了有力的工具和平台，通过云计算的普及，大数据的成本大大降低，使得中小企业也可以采用这种模式。云计算通过大数据的业务需求为自身落地找到了千千万万个实际的应用价值；大数据利用云计算的强大计算力，可以更加迅速处理自身的丰富信息，更方便提供服务。
5.带动区域产业发展：区域产业经济发展不平衡的矛盾非常突出。这与信息资源开发和利用不足有直接关系，目前大部分信息化系统仅仅对组织业务流程起到了网络化工作流的作用，而没有达到信息辅助决策的高度。一体化的智能管理和区域产业联合发展还未形成。随着业务与信息化平台结合越来越紧密，互联网与行业融合应用潜力很大，各个环节之间，企业与企业之间，以及区域经济之间会有更多的应用结合。科工网有助于实现线上与线下结合的区域产业带的出现和互动，与区域经济体结合不仅促进了就业发展，也促进了传统产业带的升级和转型。
6.培养全面复合人才：提高中国制造融合人才的全面能力，需要从建立跨界知识学习环境、全面加强职业再教育深度和广度、重构融合管理团队等三方面去调整和规划。而“互联网＋”为我们提供的一个重磅经济驱动力就是复合人才的培养和形成。科工网在不断打破知识领域边界、实现创新的同时，传统产业管理人才与互联网信息人才如何搭起创新班子，核心在于管理团队的创新与融合。

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