第一篇：大数据学习前需要考虑和了解的问题
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大数据学习前需要考虑和了解的问题
为什么越来越多的90后偏爱互联网行业呢？他们的择业观与80后有哪些区别呢？
有诱人的福利
90后对于“软福利”的重视程度已经超过了“硬福利”。在90后受访者看来，五险一金的硬福利应该属于公司的“标准配置”，因此并不算关键的竞争力因素，能够提供弹性工作时间、额外带薪年假、配备固定班车等“软福利”更容易获得90后的青睐。创新文化的氛围
Google内部将午餐时间看作同事间宝贵的交流机会，和美国大多数互联网公司一样，Google的员工中午普遍不睡午觉，通过协同工具来实现“约饭”的流程化，而只要是员工，制度上是可以实现任何级别之间的会餐，这也是其公司扁平化文化的一个体现。符合自己兴趣的发展空间
90后普遍认为工作不只是满足生计这么简单，能够满足兴趣、实现人生意义更重要。有62%的90后表示择业时更看重是否有符合自己兴趣的发展空间，仅有38%的受访者在择业时优先考虑薪资待遇。
四川是旅游的天堂，无法拒绝她火辣辣的美食，无法拒绝她惊艳的自然风光，更无法拒绝她的古蜀文化。中国作为全球首屈一指的大国，IT培训缺口日益增大。从国家到地方，政府纷纷鼓励年轻人学习一技之长改变命运，成为很多人的首选。那么，2017IT培训前景如何？是不是真如传言中所说的高薪职业永不失业呢？
各种各样的IT培训相关信息，难免让大家眼花缭乱，但是没关系，经过小编的整理，希望大家能够对其认识更深一步！今天小编想给大家扒一扒大家感兴趣的IT培训！
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年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松？选择真的大过努力吗？今年有一个获批的新增专业备受瞩目——数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢 那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？ 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩？ 大数据行业最终需要什么样的人才？ “热门专业”填报，有哪些注意点？ 接下来科多大数据就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？
对！未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大？
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根据LinkedIn（领英）发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。
其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗？
提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中 关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：
不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；
完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成； 数据分析人才仍然极度匮乏。
4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢？
基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等；另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。
对此，LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。
在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。
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在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩？
王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。” 需要什么样的大数据人才？
今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题：
交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配； 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。
对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在？
职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”
大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。
LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”
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另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。
王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”
因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路？学校教育如何赶上行业发展速度？这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业，志愿填报需要注意啥？
了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：
报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。
选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。
志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。
最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。
如果大家需要了解大数据课程或者是获取相关课程资料，可以登陆我们的官网http://www.xiexiebang.com进行了解
成都国信安IT培训由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并
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以学业满意就业为目标，打造国内优秀IT培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下吧。
第二篇：成都大数据培训学校哪家好？大数据学习前需要考虑和了解哪些问题
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成都大数据培训学校哪家好？大数据学习前需要考虑和了解哪些问题
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根据职位从开放到关闭时所经历的平均天数来衡量各个职位的难易招程度。从下图可以看到，互联网公司招聘一名营销人员平均需要54.4天时间，可谓互联网难招的职位，排名前五的难招职位中，有2个职位都属于市场与销售类别，对市场与销售人员的庞大需求量成正相关，同时由于互联网市场类职位的起薪相对较低，也成为了该类职位难招到人的制约因素。
我们看到，互联网易招的5种职位中，有四种均属于职能类别的职位，表明互联网对这类职位人员的需求量不大。我们发现前段时间兴起的新兴职位：程序员鼓励师属于互联网易招的职位，一方面是目前行业内公司对该职位需求量较小，要求不高，另一方面由于其有趣的工作职责要求，吸引了很多年轻女性前来应聘。
四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。2017年的高考录取工作已经接近尾声，人们在关注学生们上什么大学、新生们何时入学的时候，却往往容易忽略那些在高考中落榜的学生们，其实，高考落榜生与没有取得理想成绩的考生们才最应该是人们关注的对象，因为这时候对于他们来说，有人为他们指点迷津往往能够为他们带来希望。那么，对高考落榜生来说，今后的路该怎么走？是继续复读，或者读一个不满意的学校，还是选择学一门热门的技术。
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不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；
完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成； 数据分析人才仍然极度匮乏。
4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢？
基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等；另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。
对此，LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。
在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。
在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩？ 国信安教育基地 www.xiexiebang.com
王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。” 需要什么样的大数据人才？
今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题：
交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配； 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。
对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在？
职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”
大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。
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另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。
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因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路？学校教育如何赶上行业发展速度？这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业，志愿填报需要注意啥？
了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：
报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。
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志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。
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第三篇：成都大数据技术培训学校哪家好？大数据学习前需要考虑和了解的问题
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成都大数据技术培训学校哪家好？大数据学习前需要考虑和了解的问
题
成都国信安大数据培训由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并以学业满意就业为目标，打造国内优秀大数据培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下吧。
语言之争都是大公司战斗的结果，套用一句管理上的话来说，把合适的的技术用在合适的地方。我们没有必要跟风去不停地换新的语言，每种语言都有它的优劣，但在一般的项目中，很难看得出来。如果我们做一个只需要新闻发布功能的小公司网站，你说是Java和.Net好，还是Asp和PHP好呢？在很多时候，Java与.Net、Asp与PHP是难分高下的，他们之间的差异或许是你一辈子也不需要用到，我们范得着把自己拉入某一些阵营吗？
当技术达到一定的水平之后，语言只不过是锦上添花了，武侠小说常无招胜有招就是这个道理。你现在让我换成Java或者是PHP，我很快就可以做项目，因为我掌握的不是语言，而是对技术深层次的理解，现在Java阵营也好，.Net阵营也好，不管你说它们之间有多少差别，但他们的本质始终没有变，掌握这些本质，换一种语言就好比换一辆车，只需要一个熟悉的过程和一个磨合期而已。
最后，我建议新手们选择一种在你实质工作中需要的语言，坦坦实实地学好，不要中途“变节”，这样的成本太高了。.Net也好，Java也罢。
四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。在现今社会，高中学历很多只能做一些体力劳动，这也成为了很多人头疼的问题。对于大多数企业里的文职工作，其实专业知识要求并不高，就是因为一个学历问题，让自己与好工作失之交臂，实在是一件可惜的事情。
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其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。大数据行业未来会产能过剩吗？
提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中 关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：
不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；
完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成； 数据分析人才仍然极度匮乏。
4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢？
基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等；另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。
对此，LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。
在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。国信安教育基地 www.xiexiebang.com
在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩？
王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。” 需要什么样的大数据人才？
今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。大数据人才培养涉及到两方面问题：
交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配； 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。
对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在？
职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”
大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。
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因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路？学校教育如何赶上行业发展速度？这些都是值得进一步商榷的问题。面对热门专业，志愿填报需要注意啥？
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志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。
最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。
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第四篇：介绍网站建设前需要考虑的问题
网站建设_app开发_手机网站开发_
介绍网站建设前需要考虑的问题
建设一个网站需要考虑哪些问题呢?在很多准备进行网站建设的客户看来，对这个问题不是很清楚，对此，今天在网站建设行业具有顶尖实力的，就给大家简单介绍下网站建设前需要考虑的问题，希望对你有所帮助。
介绍网站建设前需要考虑的问题：
一、网站建设前需要考虑的风格问题
用户建设一个网站，肯定是有目的的。当前主要的网站建设有三大基本类型：
1、品牌展示类型网站建设;
2、营销类型网站建设;
3、行业门户等综合类型网站建设。
各种类型的网站建设，达到的效果也不相同，网站建设用户需要根据自己的需求提前考虑好。从而给建站公司一个明确的建站要求，这样才能让网站快速、高质量的完成建设。
二、网站建设前需要考虑的内容问题
在确定了网站建设整体的风格类型问题之后，还需要客户提前考虑的一个问题是网站需要展示的具体内容。这些内容布置将直接影响网站日后的SEO、网络营销等工作。具体的要求有，网站建设客户提前整理好想要展示的内容，并与建站公司技术人网站建设_app开发_手机网站开发_
网站建设_app开发_手机网站开发_
员、SEO人员、设计人员等详细沟通，尽最大可能的让自己网站拥有一个好底子，从而让自己网站之后的营销工作更好开展。
三、网站建设前需要考虑的网站运营问题
网站建设前说网站运营很多用户会觉得有点早了，但其实这个问题将直接关系到网站程序编写、服务器选择、带宽选择等很多问题。用户应当提前做好备案，对自己网站之后怎么运营、运营规模等做一个大概的预期，这样才能方便建站公司做好预估和设计。
在网站建设中，除了上面介绍的这些之外，网站建设前用户需要考虑的问题还有网站建设之后网站维护成本、网站运维团队搭建等等。因为一个网站并不是建设完成之后就不需要进行管理的，需要有人去定期的维护、更新内容才可以，您是不是对建设一个好的网站有所了解了呢?如果还有不清楚的，欢迎咨询。
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第五篇：CRM实施前企业需要考虑的问题
CRM实施前企业需要考虑的问题 当今的企业有的在还没有弄清晰CRM对其客户关系管理有什么好处或是企业这个时期CRM策略应该如何实施等诸类问题时就一味跟风的部署了CRM项目。而当事情过后，CRM软件平台已经在公司中开始使用了，企业开始反思了，好像兜售客户关系管理的厂商也没说出很有诱惑力很有盈利性的理由。自己好像被忽悠了，这时梦在方醒。
企业想从客户关系管理身上得到什么呢？这个问题企业自己先想想，在纸上给我列出一个1、2、3。并且自己再回头把每个想得到的都一一校验一遍。校验的方法就是心中自己问自己几个问题：
1这个即使达到了，我又有什么意义，能提高我的销售收入吗？ 2这个得到，我愿意花费如此高的价格吗？和我的回报相比，这到底值得不值得？
每个点都反复问自己这两个问题，我想，很多人就清楚了自己想要的什么了。而且，也就能明白到底自己要的是不是客户关系管理，也就明白了客户关系管理到底是否能最擅长解决自己目前最急需解决的问题。很多企业往往什么都不需要，需要的，又是IT系统解决不了的，而且很有可能是整个行业或整个社会都解决不了的。其实这样想得到的目标是伪目标，是不切实际的。我们要把整个行业或整个社会都解决不了的问题都扔掉，梦想解决这些不现实，行业内的所有企业都一样面对，都解决不了，大家都是平的，那么就扔掉。重新制定自己想得到的东西。
有人给我提，我想提高客户满意度。我最恨这种最常见的说法。客户满意度，客户说我满意，那么靠什么观察点来观察客户的后续行为表现出来他是满意的呢？这必须有一套评测点，不能嘴上说满意就认定满意。
而且，你实施客户关系管理，真的终极目标是提高客户满意度吗？提高了又有什么意义呢？有人肯定会说：“客户满意了，他就会持续购买我的产品，我的销售收入就高”。果真这样吗？你怎么证明？你怎么证明客户满意和销售有密切的正比关系，而且是影响颇大的正比关系呢？
在目标上，许多企业主和CIO就不清楚。不清楚自己想得到什么。一个人，不清楚自己想得到什么，往往结果会让他失望，而且执行过程也掉里浪荡，而且投入也畏畏缩缩，因为不知道投入结果会如何，当然能少投就少投，等看到确实有效再多投。
我也不赞成一类打着客户关系管理旗号卖呼叫中心的厂商，甚至时髦的称自己是统一通信。可以收发邮件、可以群发短信、可以打VOIP电话和电话会议、可以视频对话或视频会议、可以电脑收发传真、可以IM通信。这明明就是卖统一通信，甚至更狭隘的是呼叫中心。难道加一个客户档案和联系人档案的模块，就叫客户关系管理了？
有的人是卖销售管理系统的。如何做销售跟踪，如何做销售团队管理，这些方法和知识在销售管理学上是很成熟的，有大量的方法、理论，还有案例、经验。这根本和客户关系管理无关。干吗非要挂到这个头上。
有的人是卖客服支持管理系统的。客户来电话寻求支持就记录个工单，客户来投诉就记录个投诉处理。在客户关系管理理论和产品没有出现的时候，客户服务支持的理论、管理方法、工具早已经成熟成套。这怎么突然变成了客户关系管理系统。甚至还有人把维修管理索赔管理进销存管理等等都归到客户关系管理里。
还有人说：客户关系管理=市场广告管理+市场活动管理+销售跟单管理+客户支持管理+客户投诉管理+客户调查问卷管理+会员积分管理。好似把各个部门的应用都串在了一起。我问他为什么不把收银也纳入进来，他说这和客户不是接触点。我说怎么不是接触点，客户是能感觉到收银的态度和速度和办理质量的。他也哑然了。许多做客户关系管理的，也会把IT工具做成呼叫中心+OA协同+维修+进销存+销售管理+客服管理，甚至还加经销渠道管理。连吆喝客户关系管理的厂商自己都说不清楚，反正客户需求就开发。
客户关系管理到底要达到什么目的，客户关系管理到底能达到什么目的，客户关系管理到底能做什么，客户关系管理到底要做什么，我会单辟出一个专门的话题来讲。我现在想讲的是，大量的人不清楚客户关系管理要达到什么目的，能达到什么目的，最擅长解决什么问题，解决了有什么现实价值。
有一种观点觉得客户关系管理就是收集客户真实感受，反过来监督其他业务部门工作到底做没有做到位，哪些还可以改进。这其实是不容易执行下去的。大家本来都在一个单位工作，你这个部门就是天天找别人哪里做的不好，然后报告给老板，然后老板把那个部门给臭骂一顿，然后要求那个部门改进，还让你来监督这个部门改进的到底如何了？你想想看，你这个部门能好过吗？历史上像这种部门，一个是谏官，一个是锦衣卫，要么是没权力只能作为辅助部门提提建议，要么是权力大的很让其他部门都讨厌。发现不足提出改进建议固然是好事，但往往也是最难执行下去的。想利用客户关系管理达到这种目的，是常见的失败原因。目的虽好，手段不对。很多老板不相信中层干部，处处派探子监察检查，本来一个企业的成功，中层干部是中流砥柱，内部重要结构人员都不合，怎么会成功呢？
有一种观点就是提高满意度，我刚才也都讲到了，目的不明确无法评估考核价值。还有种说法是提高忠诚度，也是目的不明确无法评估考核价值。当然最后觉得没啥价值，干不不干一个样，日久就荒废了。
有一种观点是客户关系管理是为了粘住老客户，然后让老客户自己持续消费或推荐朋友消费达到扩大客户容量和提高销售收入。这比较狭隘。因为客户关系管理要关注各个阶段的客户，如陌生新客户、新潜在客户、潜在期休眠客户、潜在期流失客户、流失的成交客户。还要根据客户未来价值、客户满意度、客户忠诚度划分层次。在同一个层次同一群体中，在具体做事中，还要区分地区、性别、年龄、收入、职业、家庭婚姻与子女情况、信息来源、爱好等等。
还有一个观点是全程都以客户为中心。很多企业老板都清楚以产品为中心的优点与缺点还有适用场景，就说我们过去是以产品为中心的，现在我们以客户为中心，那么我们所有部门所有的合作伙伴所有的上下游的所有流程都要以客户角度去改造，所有人的岗位职责和考核中都要带有客户为中心的职能与指标。好么，这一天翻地覆的改造，涉及的人之多，改变之大，耗时之长，难度巨大，诸多的事情开始乱了，控制力不好的就按下葫芦起了瓢，有的老板怕时长难度更大，所以快速强硬实施执行，更是让困难都聚集一堆。本来问题都不大不多，这一凑在一起就量变发生质变了，很容易失败。而且，这么折腾完了，以后谁
管，谁来保证持续落地执行和细化呢？好似全部部门都对客户负责，实则哪个板子都打不到身上。法不责众。
岗位、职责、流程、考核的改造还不算什么，最怕的还在后面。为了360度客户信息，要求所有的系统都接在一起，因为每个系统都处理的有关客户的业务，和客户无关仅仅自己内部信息管理的系统其实很少的。这一连接不要紧，各种技术问题都出来了，而且要把老死不相往来的各个应用系统供应商聚集在一起，一起改造，一起集成，很难。而且发现有些客户业务还没有信息化，在EXCEL中存着呢，这怎么能360都全面客户信息视图呢，于是还要开发新的业务系统，还要开发客户分析系统，难上加难呀。耗时耗精力，一年过去了，成效没看见。目标呢？目标是什么？最后都忘了，方向都跑偏了。
正确的路线应该是：以明确的销售提高为目的，加大潜在客户量，加大购买欲望，加速成交速度，为销售服务。2 以明确的市场传播和市场活动组织传播为目的，客户细分，客户信息保鲜，为个性化适合的市场营3要按客户未来价值分层次的手段主动的和客户保持个性化的交流与沟通，全方面了解客户，完整记4先不急着集成各种业务系统、各种统一通信呼叫中心系统。先从客户网上社区做起。吸引老客户，销推广、渗透、活动举办而服务。录客户信息，保持客户状态信息为最新而不失效过期。粘住老客户。促进老客户持续增值消费、升级购买、再次购买、推荐他人购买；促进老客户影响陌生新客户、新潜在客户、潜在期休眠客户、潜在期流失客户、流失的成交客户。通过影响，加大潜在客户转化量，加大购买欲望，加速成交速度。和硬销售硬广告一软一硬配合，夹杂着现实与理想，夹杂着生意与感情，可以更好的做生意。一个专门的部门、专门的人、专门的职责、专门的流程、专门的考核来运作这件事情。这个部门的人需要从已有的市场、服务支持中抽调转型，而不是从外面招聘对口人才。因为客户关系管理部门和市场、销售、服务支持结合很紧密，需要部门的人对本公司的部门配合与流程、对本公司的产品、对本公司的客户有相当的了解才容易实施执行。其他部门的职责、流程、考核仍然不变，过去怎么工作，怎么做事照旧，不能因为客户关系管理不打硬广告不打陌生Cool Call。不监督别人，不给别人提意见，相反是帮助别人更快更好的完成销售与市场营销工作，和市场、销售、服务支持、产品规划部门配合好，做好权责划分和业务交接。不能代替了市场的专业职能、销售的、服务支持、产品规划的专业职能。
6要有明确的效果考核模型，持续观察所做是否还有价值。
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