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企业网站建设服务是指提供基础网络应用服务（如域名、主机、邮箱等）和网络增值应用服务（如网站建设、推广）的综合性应用服务。企业网站建设是企业网站建设公司的重要业务之一，其业务总量占公司网站建设服务市场的40%。通过网络综合应用服务业务的推广和拓展，在行业内具有良好的形象和口碑，所提供的网站建设服务得到客户的普遍认可。
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随着计算机技术的发展，数据量日益增长，现有技术也很难满足业务的发展需求，在代码的层层迭代和优化之后，还是很难满足数据的增长需求，迫切需要一项新的技术来从事数据计算，因为就产生了云计算和大数据等技术。

云计算是指能通过网络访问可扩展的、灵活的、可共享的物理或虚拟资源池，并按需自助获取和管理这些资源的模式。其中资源实例包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等。

云计算主要可分为 Iaas(基础设施即服务)、Paas(平台即服务)、Saas(软件即服务)。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换 与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结 构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分 布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为 单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全 错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处 理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存 储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技 术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过 程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模 型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据 库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则 归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类 分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自 组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：1.可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自 己说话，让用户直观的感受到结果。2.数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花 八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。3.预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化 分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。4.语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、 情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。5.数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得 一个预设质量的分析结果。

五、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约 化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系 统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

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什么行业的需要seo?

现在互联网应用已经深入人们生活的方方面面，大部分用户都是直接通过互联网来寻找自己想要的产品。所以说，只要企业想通过互联网来营销产品都需要做网站SEO来增加网站的曝光度。

一般的SEO需求分为两种：目标关键词在百度、谷歌等搜索引擎排名前十（即首页），此类企业的目标客户数量有限，且十分精准，目标关键词在5万以下；另外一种客户的目标关键词以十万、百万、千万计算，如门户站，资讯类站，此类客户需要将海量关键词优化在搜索引擎的首页、前五、前三和第一名。

SEO应该称为SEO流量技术或者SEO流量艺术，目的就是流量，更多有转化率的流量，自然我们都清楚需要大量的长尾词，而这些大量的长尾词如何挖掘，如何建立长尾词词库，如何做好内容建设，这些问题需要SEO主管去分配好工作内容，当然还要借助于一些软件或程序。比如：企业站本身内容比较少，收录也就几十条，如何做大量的长尾词，处理这些问题先从用户的角度考虑，用户需要什么样的内容，什么样的服务。从某个方面讲，SEO技术确实要缩水，优化的痕迹不能过于明显，新站尤其如此，所以SEO思维最重要。

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二、百度网盘

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三、腾讯微云

微云是一款提供智能云存储服务的产品，用户通过微云上传文件到云端，便可多段查看和管理数据，便捷地向好友分享转发自己的文件，支持向成员收集文件。

四、手机自带的云服务。

目前，手机服务厂商都提供得有免费的云存储空间，可以在线管理和存储您的联系人、短信、照片、便签等各种数据，并同步到您的各个手机设备之上，还可以查找您的手机位置并锁定内容，相对电脑云存储软件来说比较简单，功能比较局限，但在没有电脑的情况下也是一个不错的选择哦。

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企业备案ICP名称怎么写

企业备案ICP名称怎么写      不论个人备案还是企业网站备案，网站名称要能体现网站出的内容。不能是纯数字、纯英文、不能包含除；非国家级单位网站名称不能包含 “中国”、“中华”、“国家”、“人名”、“地名” 等字样。企业网站备案时名称建议写单位全称或者能体现单位网站内容的简称都可以。可以办理多域名多网站的备案。个人备案时不能使用个人名字、纯英文名称、个人空间、个人博客之类的网站名称，个人备案时选择使用符合自己网站内容的名称即可。

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