由媒體創業想到的那些事　　目前，華為董事大部分以內容管理為出發點的創業公司要想實現快速在市場上立足和實現業務快速增長，華為董事最關鍵的問題則是用戶導向和差異化產品，歸根結底則是解決粉絲流量的問題，從而更加有效和有目的性地進行用戶管理，特別是對於在當今雨後春筍般誕生的自媒體創業公司，“一條”的經驗可以說具有很大的借鑒意義，我們可以從中窺視出客戶管理在新媒體行業運用中的一些顯著特點。

頁麵內容版塊包括：會首席秘書任正非隻有否決權而非決定權活動標題（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，會首席秘書任正非隻有否決權而非決定權每塊盡量內容簡潔，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、華為董事資源互換等事宜，旨在提升網站數據指標。

網站優化有助於提升網站權重，會首席秘書任正非隻有否決權而非決定權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：華為董事孫銘，華為董事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，會首席秘書任正非隻有否決權而非決定權自媒體平台受到了眾多企業的青睞，會首席秘書任正非隻有否決權而非決定權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，華為董事在進行網站優化的過程中，華為董事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。第四，會首席秘書任正非隻有否決權而非決定權頁麵的可訪問性這一點主要是我們在進行優化的過程中容易出現的低級問題，會首席秘書任正非隻有否決權而非決定權比如網頁打開速度慢，網頁布局混亂，甚至網頁有時候會出現宕機狀況，網站是通過一個個網頁組成的，保證網頁的合理布局和正常訪問是每一個站長都需要用心去做的工作，這就要求我們在進行網站優化之前甚至選擇空間商或者服務器，其次，頁麵的內容是否能夠**用戶需求，而並非為了優化而肆意亂造的很多無法閱讀的文章。

第一，華為董事頁麵的質量因素分析頁麵質量我們可以通過兩個層麵去分析和思考，華為董事其一是頁麵本身的含義，比如文章的質量度，關鍵詞布局的合理化，其二，就是頁麵是否符合用戶搜索需求，符合用戶體驗，這兩者結合起來才是頁麵質量因素的評判標準，作為站長頁麵是優化的最小單元，當下優化原創內容僅僅是優化的基礎，關鍵是如何將優質的內容和用戶體驗度統一結合起來，這一點是我們提升頁麵質量度非常重要的思維策略。好，會首席秘書任正非隻有否決權而非決定權以上幾點就是筆者針對頁麵價值和大家探討的細節問題，會首席秘書任正非隻有否決權而非決定權作為站長我們要知道優化工作是一個細致活，除了做好正常優化之前，其實我們應該將目光重點放在這些優化的細節問題上，因為搜索引擎目的是為用戶服務，網頁是用戶最終訪問的結果頁麵，這個最小的單元出問題，直接會造成用戶體驗降低，即使網站再多的高權重外鏈，沒了用戶的支撐相當於地基出現問題，後期權重和排名的問題肯定會遇到非常大的影響。個性化的醫療服務因每個人疾病史和基因構成的不同，華為董事所以標準化治療方案根本不適合所有人。

如SutterHealth，會首席秘書任正非隻有否決權而非決定權它的新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：華為董事臨床、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，會首席秘書任正非隻有否決權而非決定權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，華為董事影響最大的是零售業和基於地理位置的服務，華為董事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。在支付方、服務方和製藥企業之間建立新的合作關係，並搭建可能對提高價格透明度有所幫助的新的績效薪酬模式。根據協議，阿斯利康將要建立一個專門的基因組學研究中心，將臨床樣本的基因組測序數據和相關的臨床治療和藥物反應信息有效整合。其次患者擁有精細化的數據就可以實現精準診療。那麽，數據分析應用在醫療領域存在的問題又是什麽呢?答案即為缺乏可以讓數據實現交互性的操作。

未來的創新技術(如免疫和CRISPR/Cas9基因組定點編輯技術)可以最大限度地提高每個人的體格。支付方支付方可以使用數據分析來促進整個醫療係統的價格透明度。

通過敦促客戶針對潛在的健康問題采取預防性措施，從而降低醫療保險費用支出。這樣做可以避免不必要的住院時間延長，降低醫療保險支出。

如今，一係列新的數據表正在由用戶的可穿戴和家庭健康設備(如血壓監控儀或胰島素泵)產生，這部分數據是有很大參考價值的。支付方將會越來越多地參與患者的診療過程。

我們不要心急，隨著尖端技術的慢慢滲，整個醫療係統會隨之革新。大多數製藥企業在從動物試驗到I期臨床試驗期間，使用預測模型來優化給藥，但數據分析還沒應用於後期的試驗中，如各類藥物臨床試驗入組和排除標準。幾家保險公司也因此盈利，比如聯合健康集團的一個業務板塊Optum就通過梳理處方藥的索賠記錄幫助雇主節約醫療支出。具體的操作方式是利用龐大的病曆數據集來搭建智能的臨床決策支持工具。

在將來，隨著深入學習的進步，尤其是自然語言和視覺技術的發展，可能有助於醫療活動的自動化，節約勞動力成本。但支付方已經在逐步利用大數據來製定報銷決策，因此數據分析在公共衛生監督方麵將產生創新性效用。

雖然圍繞“個性化”產生的大部分討論都集中在最後一個維度，但如果可以結合激勵機製設計以預防和以價值為基礎的服務模式，那麽遠程監測和導診也可以發揮更大的作用。這樣可以最大限度地提高藥物、手術和其他治療方案的療效，減少不必要的浪費和有害副作用。

數據分析實現個性化數據分析可以從深層次將事物區別開來，最強大的功能之一就是基於人的特征給人群貼標簽，由此向用戶提供個性化的服務/產品，比如教育、旅遊休閑、傳媒、零售、廣告等行業。這樣看來，顯然更好地利用數據可以幫助用戶在沒有生病前就了解到自身的健康風險所在，這也是對自己健康負責的關鍵所在。

在臨床中，主要的成功就是電子病曆的快速擴張，已經從2010年的15.6%提升到2014年的75%，這其中很大的推動來自平價醫療法案的實施。 數據分析在5大領域中實現的潛在價值占比(2011年)此外，數據分析還創建了幾大顛覆性創新模式。使用這些精細化數據，可以確定量身定製的個人治療方案。在新的商業模式中，服務方不妨可以使用這些技術，並結合健康幹預措施，來打造一個關注預防、疾病管理和健康解決方案的新疾病管理機製，在用戶生病前就幫助解決健康問題。

加上國家級醫療保險和醫療補助服務中心的動作，醫療價格的透明度已有所提高，同時超過30個州建立了所有保險索賠數據庫以作為大型報銷信息庫。雖然建立新的合作關係和搭建新模式的過程可能相當緩慢，但是我們相信，數據豐富的大環境將增強支付方改變的決心。

如在2016年4月，阿斯利康與美國測序公司HumanLongevity、英國桑格研究院以及芬蘭分子醫學研究所展開合作進行200萬例全基因組測序，為今後的藥物研發提供指導。但也確實取得了一些成效，如臨床上，最大的成功就是電子病曆的采用，雖然目前看來其中的海量數據尚未完全挖掘出來。

將數據分析用於醫療的未來狀態應該是：醫生對患者持續進行監測和給予個性化治療方案，並在最佳時機完成健康幹預。下麵簡述幾種能打破既定產業格局、突破信息孤島和創建新格局的新型數據集。

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