网站如何推广运营

1网站运营是指一切为了提升网站服务于用户的效率，而从事与网站后期运作、经营有关的工作；范畴通常包括网站内容更新维护、网站服务器维护、网站流程优化、数据挖掘分析、用户研究管理、网站营销策划等，网站运营常用的指标：PV、IP、注册用户、在线用户、网站跳出率、转化率、付费用户、在线时长、购买频次、ARPU值。

2衡量一个网站运营是否成功，估计都离不开这些要素，专业，互动，用户体验，域名注册查询亮点(围绕以盈利模式确立的亮点)一个简单的公式，专业+互动+用户体验+亮点盈利。

二、运营模式

1专业：专业化网站的衡量可以以同类领先行业网站为标准，如你搞证券网站，你要看看金融界，证券之星，东方财富这些专业的证券网站的网站设计风格，对比下自己的网站，取其精华，去其糟粕，来规划设计自己的网站。

2互动：互动性强的网站更具有粘性，只要你的定位清楚，前期推广累一点，一段时间积累的用户就不会流失，这样来的网站流量更加稳定，而且会呈现几倍增长。比单纯依靠百度带来的流量来的可靠多了。所以策划之前，请关注下你的网站是否具有很强的互动性。论坛和博客平台是一个不错的互动工具，具体的使用就不展开来说了。

3用户体验：用户体验包括的东西比较广，体现在网站的每个细节，如网站登录入口设置，广告布局，是否会产生编辑性错误等等，具体大家可以去找找相关的帖子来研究看看。

4亮点：这个是重中之重，亮点是指围绕盈利模式来确立的一种商业模式，就是你整个网站的定位要围绕此亮点来展开，业务模式的拓展要以此为重心。一个网站如果毫无亮点而言，容易做死，到最后进入一个死胡同。垂直性网站可以植入一些互联网比较流行的商业模式，如威客，拍卖等。当然亮点除了跟盈利模式有关外，也可以植入一些用户觉得有价值的东西。

三、运营步骤

1市场分析：网站的功能与作用：“在网站采用新开发系统后，一定要有新颖的内容会出现在网站中，新页面的效果以及功能不仅可以吸引来访者，还也可以给来访者提供娱乐休闲。”用户从网站有没有直接获得利益：“用户从网站本身能得到什么，是我们最关心的，建立一个网站要知道它本身的价值意义，就必须得让用户知道他们从中可以得到什么，这样才能体现出网站本身的意义。”网站需要的广告和客户：“一个网站的广告能够给网站带来直接的利益，客户也是一种宣传力，可以让不了解的人了解，了解的人分享它。”

2解决方案：根据网站的功能来确定网站技术解决方案。采用稳定、处理快速的南北互通的服务器。选择 *** 作系统，用unix,Linux还是Window2000/NT。分析后在投入功能的开发、注重稳定性和安全性等。采用系统性的解决方案提供的企业上网方案、电子商务解决方案还是自己开发。网站安全性措施，防黑、防病毒方案。相关程序开发。如网页程序ASP、PHP、JSP等数据库程序。我们推荐PHP，或者是ASP为基础的成型发布系统。

3内容策划：根据门户网站的目的策划网站内容。电子商务类网站要提供会员注册、详细的服务信息、信息搜索查询、个人信息保密措施、相关帮助等。如果网站栏目较多，否则考虑采用网站编程专人负责相关内容。注意：网站内容是网站吸引浏览者最重要的因素，无内容或不实用的信息就不会吸引浏览的访客。

4网页设计：网页设计与美术设计的要求，网页美术设计一般要与网站整体形象一致，要符合CI规范。注意网页色彩、应用及版面策划，保持网页整体的一致性。网页的设计由美工师来把关了，整体形象和规范一定要按照CI来，而上下相呼应，和模块的摆放也有自己的特色和风格。在新技术采用上要考虑目标访问群体的分布地域、年龄阶层、网络速度、阅读习惯等来决定。不同的人都有自己的习惯，就象左撇子一样，所以我们要针对不同的年龄和网络速度还有阅读的习惯来选定一个适中的模式让人人都觉得看起来读起来都很舒服。制定网页的改版计划，如半年到一年时间进行较大规模改版等。一个网站做成后，大的修改最好不要太频繁，最好是一年一换，换的时候不要把大的风格和色调破坏。

5网站维护：服务器及相关软硬件的维护，可能出现的问题进行评估，制定响应的时间。服务器软件和硬件的维护尤为重要，需要进行很多方面的测试，来制定相应的速度。数据库的维护，有效利用数据是网站维护的一项重要内容，对数据库的维护要受到重视。一个程序的数据库维护，就相当于一个库存的货品种类，货品种类被打乱后，将会是一个很麻烦的事情，所以程序数据库要定期维护和清理一些不必要的冗余。内容更新和调整等。网页在一段时间内必须进行更新与调整内容，以便浏览者看到新的内容。制定相关网站维护的规定，将网站维护制度化、规范化。出表一张网站维护的制度和规范表，由专人负责，这样才能保证网站的运营质量和效率。

6网站测试：网站发布前要进行细致周密的测试，以保证正常浏览和使用。主要测试内容：服务器稳定性、安全性。网站服务器的稳定和安全一直都是最头疼的事情，所以我们应该走到麻烦的前面，首先把预想到的麻烦排除掉。程序及数据库测试。每个程序都有自己相对应的功能，数据库则是数据集中的地方，尤其重要。网页兼容性测试，如浏览器、显示器。网页打开多了不会出现死页的情况，当然也有显示器的分辨率和浏览器的版本问题存在。根据需要的其他测试。在做出以上测试后，在用其他的方法进行对网站的测试，如：电信拨号和铁通拨号是否存在冲突。

7网站亮证：网站亮证概念：网站亮证是指持有“官方网站认证证书”和“官方网站认证标志”的企业网上身份认证资质，将证书标志悬挂在官网的醒目位置。网站亮证经营是由于网络的虚拟性和开放性、市场主体应当遵循的网站运营规则，既保护网站权益又保障网民利益。网站亮证是电子商务的核心环节，让官网看得见、摸得着、信得过，方便网民识别、信任、认可官方网站。延伸工商亮照、同步线上线下品牌，提升自身品牌及运营效率，有效缩短空间与时间的差距，网站亮证提升品牌竞争优势。办理网站亮证，让网民安心、省心、放心。既保护网站权益又保障网民利益，既是网站运营基础，更是网站经营效益。

8发布推广：网站测试后进行发布的广告活动。网站测试后，可以通过媒体或者网络宣传进行广告效应，以达到更多的访问量。网站推广登记等。第一步先策划方案：策划网站运营模式、盈利模式。

第二步进行网站的设计编程（网站程序都是很简单的，很好设计，无法就花点钱什么的。网站主要的就是推广。推广之前，你网站必须要有充分的信息量，来留住顾客）：

目前最普遍的推广方式：SEO，也就是搜索引擎优化，就是真对搜索引擎而做的优化，设置关键字，提高在搜索引擎的排名。

如果网站推广的效果和排名很好的话。网站后期很简单了，维护+推广盈利了！

关系：

1、服务器位于网络和数据库之间，服务器是为应用程序提供业务逻辑的。是基于组件的，位于以服务器为中心的架构的中间件。

2、这个架构通常是一个主要的基于Web的界面。中间件是业务逻辑所在的应用服务器。而第三层，后端是负责数据库的服务器。应用程序服务器充当用户和数据库之间的交互。

3、应用服务器通过各种协议向客户端应用程序打开业务逻辑。还可以包括计算机，web服务器或其他应用服务器上的图形用户界面。业务逻辑通过组件API。管理自己的资源以及执行安全性，事务处理，资源和连接池以及消息传递。

扩展资料：

相互之间的优势

1、当需要与现有数据库和服务器（如Web服务器）集成时，应使用应用程序服务器。可以通过启用集中式方法来提供应用程序更新和升级来提供数据和代码的完整性。

2、可伸缩性是使用应用服务器的另一个原因和好处。应用程序服务器可以与数据库连接。这意味着企业可以扩展Web服务器群，而不需要增加数据库连接的数量。

3、另一个好处是安全。从网页到数据库的直接链接如果暴露，可导致SQL注入攻击基础架构。通过单独的数据访问层执行数据验证和/或显示业务逻辑，可以确保以Web表单输入的文本不被用作SQL调用。

通过集中身份验证过程以及数据访问管理，还可以提高安全性。可以通过对网络流量进行限制来提高对性能要求高的应用程序的性能。

大数据处理流程包括数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。

1、数据采集概念：目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义采集的日志等)叫做数据采集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的这个过程叫做数据采集。

2、数据预处理：通过mapreduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。

3、数据入库：将预处理之后的数据导入到HIVE仓库中相应的库和表中。

4、数据分析：项目的核心内容，即根据需求开发ETL分析语句，得出各种统计结果。

5、数据展现：将分析所得数据进行数据可视化，一般通过图表进行展示。

处理流程：

1理：梳理业务流程，规划数据资源

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放？

这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

2采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值

前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

3存：大数据高性能存储及管理

这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。

4用：即时查询、报表监控、智能分析、模型预测

数据的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的几个流程都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。

这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。