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主要包括:1、网站定位和页面设计；2、手机网站适配声明手机页面进行合适的DOCTYPE声明；3、网站尽可能简洁；4、清晰的结构和明晰的导航；5、做好浏览器兼容调试工作；6、域名和robots设置；7、避免使用弹窗、flash、java等行为；8、页面细节优化；9、url链接规范化；10、高版本的手机站的适配；11、做好移动版与PC版网站的转换；12、其它同PC端网站相同的SEO优化。
其实所有的搜索引擎都是分为SEO和SEM的，Google也是。而SEM和SEO是我们在做独立站推广时常用的方式，而且两者的目标是一致的，都是通过搜索引擎获取精准的搜索流量，从而实现更多转化。
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腾讯在大数据领域，拥有社交数据、消费数据、游戏数据等等，很少技术大牛有出来做报告，更不会向百度、阿里那样主动包装宣传技术大牛。但腾讯大数据的运用，却一直在进行。
淘宝进行客户数据分析包括以下两点：1、了解数据；2、收集数据。现在开淘宝店铺其实就是做数据，想要开好一个网店，商家们必须要知道如何对淘宝数据进行分析，只有这样商家们才可以做出正确的决策。
学管理科学可以学数据分析，管理科学包含非常广泛的范围，像最近特别火的大数据，也算是管科的研究方向，这个数据分析或者大数据其实都要用到统计的知识，而很多管理科学的学院或系本身就包含统计方向。
数据处理与数据分析的主要区别在于是否产生新的信息。数据处理和数据分析是两个不同但相互补充的环节，数据处理为数据分析提供了高质量数据的基础，而数据分析则可以帮助发掘数据中的价值和潜在商机。
大数据分析的应用领域主要涉及1、改善我们的生活方式大数据；2、业务流程优化；3、理解客户、满足客户服务需求；4、提高体育成绩；5、医疗领域大数据分析；6、金融领域大数据；7、城市管理；8、安全和执法领域。
没有人带的情况下，可以做数据分析师，但是数据分析需要学习的知识有很多，有一些知识是自学很难了解到的，且也会花费很长的时间，多少会有一些难度，所以做数据分析师，一般不建议自学，找个靠谱的培训班效果会更好，学习的知识会更加有针对性。
数据分析是应用数学；大数据是支持分析的基础设施。（1）二者定义有别，数据分析是一个研究领域，大数据则是一个概念。（2）对统计学知识的使用重心上，传统数据分析使用的数据量远低于大数据。（3）机器学习模型的关系上，数据分析比较侧重算法知识的学习和运用；大数据开发比较侧重程序设计能力。数据分析是大数据技术链的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节。
用户画像可以围绕产品进行人群细分，确定产品的核心人群，从而有助于确定产品定位，优化产品的功能点，也可以帮助企业进行市场洞察、预估市场规模，从而辅助制定阶段性目标，指导重大决策。
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