搜索引擎掃描網站的內容質量，為麽終端用戶往往隻對那些對他們有用的內容感興趣。

1.了解行業做網站運營前，為麽你必須要了解整個行業，為麽掌握行業的發展動向，目標要跟著行業的發展去走，搞懂整個行業知識，這樣製定的目標和計劃才能更清晰更準確。4.網站優化知識網站優化被更多人熟知的還是：為麽內容為王，為麽外鏈為皇，但遠遠不止這些，在保證內容和網站結構的基礎上多建設網站內外鏈，合理布局網站結構，優化網站代碼和關鍵詞分布，最大化的便於搜索引擎抓取。

2.文案功底文案是網站運營的基礎知識，為麽網站基礎的內容搜集、為麽整理、組織和排版的功底是必需的，好的網站運營要有很強的文案功底和持續的內容輸出，比如網站標題、頁麵標題、頁麵策劃、欄目內容等等很多地方都需要良好的文案功底。頁麵內容版塊包括：為麽活動標題（跨年盛典）+活動時間（12.31-1.2）+活動獎品（三件套）+活動參與方式（報名就送）+活動流程（線上報名-線下領取）+活動參與條件（僅限新用戶）等，為麽每塊盡量內容簡潔，邏輯清楚，參與條件當然越簡單越好。4.負責網站的內容合作、為麽資源互換等事宜，旨在提升網站數據指標。網站優化有助於提升網站權重，為麽利於網站關鍵詞的排名和流量，在目前流量日趨減少的情況下，在網站優化上下功夫確實會有些幫助。作者：為麽孫銘，為麽互聯網運營學堂創始人，微信公眾號：互聯網運營學堂，微信號：jacksludocument.writeln('關注創業、電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎。

在人人都是自媒體的時代，為麽自媒體平台受到了眾多企業的青睞，為麽企業紛紛開始轉移內容運營陣地，企業網站運營的工作漸漸受到冷落，但內容運營的精髓和本質都是一樣的我們知道，為麽在進行網站優化的過程中，為麽頁麵價值是我們優化最小的單元模塊，作為站長我們在做好網站結構優化，代碼優化，關鍵詞布局，站內鏈接建設這些細節問題之後，重點就是要對於網站頁麵質量進行詳細的規劃和優化了，那，我們需要通過那些指標來衡量我們頁麵優化質量度呢?好，今天筆者就和大家詳細分析下，網站優化頁麵質量的指標衡量因素分析。除此之外，為麽個性化醫療其實可以改變整個健康醫療大係統。

大多數患者的現狀是，為麽隻有當他們已經患病時才會主動進入醫療機構接受診療。最後，為麽也是最關鍵的一環，就是為每位患者匹配個性化的治療方案。在商業模式創新上也不斷生根發芽，為麽例如Explorys，為麽一家可以查看4000萬份美國患者病例的分析公司，在2015年4月被IBM收購，來加強其健康數據分析工作力度。也就是說，為麽它們之間的差距在越拉越大。

因此，醫生和監管機構需要仔細考慮如何利用這些有價值的信息來進行疾病的預防和治療。總之，想要整合數據分析，醫療領域還有很長的路要走。

2、個性化醫療過程中的利益相關者們即使國與國之間的醫療環境差異蠻大，個性化醫療的到來將可能改變整個係統利益相關者的命運，下麵主要討論美國的醫療係統，但對全球醫療仍有參考價值。2011版報告預估，數據分析在醫療領域每年能夠產生3000億美元的潛在價值，年生產增長率為0.7%。對於製藥企業來講，算是取得了更大進展，許多公司應用數據分析助力研發。先進的分析方法可以將標準化的疾病治療轉化為個性化的風險評估、診斷、治療和監測。

醫療領域的數據共享，存在很多抑製其進共享的因素。另外，許多製藥企業也在將數據分析應用在研發上，尤其是在簡化臨床試驗方麵。醫療服務方為了提供真正的個性化醫療服務，服務方需要集成電子病曆係統中的數據來獲取患者的一個完整的病情視圖。在醫療服務中，預估最有潛力的三個環節是：遠程監測、導診、個性化醫療。

醫療保險公司也可以通過數據來了解他們的客戶。如合同研究組織(Contractresearchorganizations)比5年前應用更廣泛，以前是使用統計工具改善臨床試驗管理，現在可以從數據中得出更多結論。

這些數據可以以兩種方式重新定義健康醫療。有機構預測，醫療領域在應用數據分析後，人均GDP將提高200美元，國家在醫療衛生領域的支出將減少5%~9%，人類的平均壽命將增1年。

同時，鑒於醫療健康行業的大環境和政府政策，導致數據的利用過程可能會比較緩慢。還有一係列問題亟待解決，比如缺乏激勵、機構改革困難、技術人才短缺、數據共享挑戰和法規監管。這種模式在推進科技和藥物開發中非常有價值。阿斯利康還計劃公開發表此次合作項目中的所有研究結果。而在未來，醫生將會看到哮喘患者的日常活動數據、遺傳標記情況和哪類蛋白質表達升高等信息。據統計，數據分析體現的價值還不到5年前預估潛在價值的30%。

不過在醫療領域卻又是另一番景象，因為法規會對此進行約束，從而產生阻礙。對於治療像糖尿病、心血管疾病和呼吸係統疾病這類慢性病，物聯網的遠程監測與數據分析是一種革命性的治療手段。

製藥企業需要做的是，創新他們的商業模式，為小範圍的目標人群提供精準的治療方案。在世界上許多國家，尤其是美國，信息透明度的缺乏導致醫療健康係統機能失調。

一些醫療服務方已經應用在工作中，臨床發展潛力無限。個性化的醫療服務因每個人疾病史和基因構成的不同，所以標準化治療方案根本不適合所有人。

如SutterHealth，它的新EMR係統要比舊係統快40倍，而且在預測再住院率上準確率大大提高。數據分析在醫療領域內的潛在機會我們強調的機會有五大類：臨床、報銷、研發、商業模式創新和公共衛生。製藥公司還可以利用基因組學和蛋白質組學的數據，加上數以百萬計的患者診療記錄來設計更好的藥物治療方案。其中，影響最大的是零售業和基於地理位置的服務，因為這兩個領域的用戶以數字土著(那些出生於80年代末，90年代初這一批及其以後的年輕一代人)為主，所以傳播也最快，數量級也就最大。

完成個性化醫療需要做到哪幾方麵?首先，服務方可以使用物聯網和數據分析來遠程監測患者，在症狀嚴重前就及時進行幹預和調整。此外在研發上的應用可以快速確定目標人群，從而節約時間，降低成本。

document.writeln('關注創業、電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎。例如，服務方和製藥企業可能不願與支付方共享更多數據，因為數據可能會暴露企業的盈利模式。

同時，FDA與醫療保險公司和電子病曆提供商合作開展SentinelInitiative項目，收集1.78億患者的藥品不良反應的數據。在整個醫療健康係統中，當前狀的態是：患者沿著一個統一化、標準化的治療流程進行診療。

海量信息突破信息孤島在產品創新上，數據分析在材料科學、合成生物學和生命科學領域產生了重大影響，比如藥企巨頭正在使用數據分析進行藥物開發，從而確定藥物化合物，作為一種治療多種疾病的有效藥物。患者的生理數據常常存在於不同的係統中，各個係統不能便捷地實現無縫信息共享。那麽，未來診療的具體路徑又是怎樣的?持續性監測和風險評估;最大限度地提高診療服務的價值;針對每個個體提供個性化的治療方案。3、完成個性化醫療需要做到的三點將數據分析用於醫療領域會降低成本，延長人類壽命，讓人們享受更健康、富有的精彩生活。

如超大規模數字平台可實現實時交易，這對效率低下的商品市場是很有用的;精細化數據可用於個性化產品/服務的設計，尤其是醫療;而新的分析技術可以促進發現創新。第一個，它們可以幫助解決醫療係統的信息不對稱和激勵問題。

雖然這一改變會讓製藥企業麵臨大的挑戰，但個性化醫療在腫瘤領域的應用是對其他疾病領域進行個性化的激勵。 1、醫療的現狀與未來在醫療領域，個性化是基於患者的生物標誌物、遺傳情況和具體症狀的數據來實現的。

患者交流社區(如PatientsLikeMe)也是一個不錯的數據源，它在公共衛生監測中的應用正在產生新的重要作用，如2014年爆發的埃博拉和齊卡病毒。所以在大數據商業探索的過程中，利益相關者們可能會從變化莫測的數據分析中迷失，不知所措。

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