在日常學習、工作或生活中，大家總少不了接觸作文或者范文吧，通過文章可以把我們那些零零散散的思想，聚集在一塊。范文怎么寫才能發揮它最大的作用呢？以下是我為大家搜集的優質范文，僅供參考，一起來看看吧

描寫大數據局網絡安全工作匯報簡短一

于大部份營銷者來說，網站再定向(onsite retargeting)是其中一個最重要的營銷手段，所謂網站再定向的意思是對曾訪問您網站的用戶進行宣傳，在他們瀏覽網絡時向其展示廣告。此手段之所以重要是因為在第一次接觸中真正轉化為購買的只占2%，而沒有產生購買就離開網站的人群體高達98%。網站再定向的威力在于它能夠幫助你吸引很多的潛在客戶，由于這些用戶之前已經訪問了您的網站一次，這意味著他們確實對您的產品和服務感興趣。當你不斷向這些用戶顯示相關的廣告，將能夠吸引他們回訪并完成購買。理論上，網站再定向技術聽起來完美，但執行起來，卻可能讓很多廣告主走入死胡同，因為它只能夠覆蓋到舊有的訪客，而無法接觸新訪客。對于廣告主來說，網站再定向是一把雙刃刀，它雖然能帶來絕佳的roi，卻由于覆蓋度不足，會在無形中扼殺銷售機會。

其實無論是廣告數據或購買行為數據，網絡都能記錄下來，而網絡的實時記錄特性，讓它成為當下廣告主實現定位營銷的不二之選。隨著技術不斷革新，廣告主精細化定位的需求也不斷得到滿足。在隨后的篇幅中，我們會簡單地對比幾大定位技術，并通過電商案例分析來討論如何讓這些數據技術協同起來，促成客戶從瀏覽廣告到掏錢購買的轉化，實現廣告主的收益最大化。

網絡營銷的精細化定位潛力只有在大數據的支持下才能完全發揮出來。圖中的數據金字塔劃分出了數據的四個層級。最底層是廣告表現數據，是關于廣告位置和其表現的信息。具體而言，就是廣告位的尺寸、在網頁的位置、以往的點擊率、可見曝光(viewable impreion)等指標。

再上一層就是受眾分類數據。如今，市場上的數據提供商可以通過用戶的線上和線下的行為，來收集到廣告受眾的興趣、需求等數據。這些不會涉及個人真實身份的信息會被分析，并劃分為不同的群組，例如性價比追求者、網購達人等。有了受眾分類數據，廣告主可以在互聯網上按自己的需求和品牌的特性來投放。受眾分類數據的針對性更強，也能帶來比單純依賴廣告表現數據更好的點擊率與轉換率，因為它提供了消費者行為和偏好等寶貴信息。

第三層是搜索動機數據。搜索再定向是個用于發掘新客戶的技術。它的出現讓我們能夠發掘出那些很可能會購物的用戶，因為他們已經開始搜索與廣告主產品相關的信息了。那些具有高商業價值的數據可以進一步被篩選出來，廣告主可以將具有高購買意愿的人們再定向到自己的產品信息上來。

而位居數據金字塔頂端的是站內客戶數據，這指的是用戶在廣告主網站上的用戶行為數據，包括了用戶瀏覽的頁面，下載的信息，以及加入購物車的商品等數據。網站用戶通常是那些已經了解過品牌并且對公司也熟悉的一群人。

對于廣告主來說，金字塔四層的數據都獨具價值。舉例而言，廣告表現數據是每個廣告主都首先會關注的信息，因為這些信息在大多數廣告管理平臺和廣告交易平臺都能輕易獲得的。同時，那些與用戶需求和偏好相關的數據，能夠助力廣告主更好地實現精細化營銷。因此，要想針對性地影響消費者購買路徑的每個過程，我們就需要把這四層的數據分析整合，才能制定一個更全面的營銷方案。

以下，我們將分享一個真實的案例，讓廣告主明白應當如何打通各層數據，制定覆蓋消費者購買路徑的精準定位的營銷方案。

案例分享

背景：愛點擊的客戶，國內最知名的電子商務網站之一，希望能提高roi(投資回報率)和線上交易數量

挑戰：客戶已經使用了網站再定向技術來實現一個較好的roi，但是，從再站內定向所帶動的交易數量開始有下降的趨勢。

優化策略︰利用多重數據的整合，提升轉化漏斗每一階段的人群數目，以提升總轉化量

第一步：網站再定向

廣告主會發現網站內再定向帶來的購買轉化量有限，這是因為大部份廣告主只會再定向曾經將商品加入購物車的訪客。要想提升網站再定向的效果，最優的方法是根據用戶瀏覽過的頁面進行屬性分類，并呈現具有針對性的內容。具體參考下圖：

有了全面的追蹤和分類，再定向受眾數量的基數大幅增加。在短短兩個星期內，交易數量顯著提升，尤其是來自老訪客的成交量更是大幅提升44%。

第二步：搜索再定向(search retargeting)及購買第三方受眾分類數據

一方面，再定向可以有效地召回老訪客，增大重復進入網站及購買的可能性。但同時，廣告主還應該考慮怎么能增加新訪客，以保證轉化漏斗有足夠的新增流量。

首先，我們利用搜索關鍵詞捕捉有興趣的用戶，然后儲存有關的用戶數據，最后，在交易平臺上將合適的廣告呈現給該用戶。此外，我們還會關注第三方受眾分類數據中那些有著同樣行為特征的用戶信息，整合在一起進行精準投放。

在進行搜索再定向及購買受眾數據后，新客戶所帶來的成交大幅度上升254%，廣告效果花費cpa下降29%，同時增加該網站整體的瀏覽量。

第三步：利用機器學習(machine learning)進一步擴大客戶的數量

用戶來進行定位廣告投放。xmo的算法可以對比客戶的crm消費者數據與第三方受眾數據，并預測出哪些網絡用戶會有特定的購買傾向。在這個案例中，xmo能通過機器學習來不斷產生新的受眾，平均每周能夠細分出一個有著230萬樣本的人群。通過將廣告投放到我們已有的目標受眾群和由機器學習鎖定的新目標受眾，我們可以看到非常喜人的廣告效果，雖然cpa輕微上升14%，但新客戶成交量大幅增長26%說明了機器學習能有效地為廣告主發掘新客戶。

什么是機器學習(machine learning)? (摘自維基百科wikipedia) 機器學習是人工智能的核心，根據數據或以往的經驗，通過設計算法來模擬背后機制和預測行為，并獲取新的數據。這是一個重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身性能的過程。研究者可以

通過機器學習來抓取現有數據的特征來預測未知的概率分布，找到新的具有相同特征的數據并加入庫中。機器學習中最關鍵的就是開發出能智能識別復雜模式并能智能化決策的算法。

觀點總結

多渠道數據的整合可以在兩方面幫助廣告主提高廣告表現。

首先，此舉可以增加廣告受眾總數，并會為廣告主贏得源源不斷的訪問量。第二，多渠道數據整合后的定向還能促進消費者購買漏斗的每一個過程，廣告主通常利用網站再定向技術來召回“購物車放棄者”或者流失的老客戶，但實際上，廣告主應該把注意力放在現有客戶和新客戶的比例。 總而言之，從搜索動機數據，到受眾分類數據，到最終的機器學習，都能促進購買漏斗的頂端訪客數量的增加。結合上創意的策略定制、精準的位置選擇，客戶的轉化率將會提高，廣告主也將挖掘出更多的商機。

描寫大數據局網絡安全工作匯報簡短二

職責:

1)負責公司軟件產品整體架構的設計和關鍵功能實現

2)負責公司架構長期看護以及優化;

3)負責軟件部門各模組間的協調配合;

4)提高鞏固軟件代碼質量;

5)負責大數據流式框架的設計、優化及部署;

6)規劃研發部門員工的技術發展路線并提供必要的幫助和指導

任職資格:

1)本科及以上學歷，計算機相關專業，5年以上工作經驗;

2)頻繁換工作，比如一年一個公司，請繞路;

3)3年以上產品架構經驗，主導過產品的成功上線;

4)對底層設備通訊協議，b/s系統，手機app開發等都有一定的了解;

5)對各種主流語言c#\java\pathon有一定的了解

5)精通各種大數據架構，并深入研究過其中一種，有storm\kafka等流式實時處理經驗為佳

6)能夠承擔較強的工作壓力，有良好的自我驅動能力和責任感;

7)具備優秀的邏輯思維能力、表達能力、溝通協調能力。

描寫大數據局網絡安全工作匯報簡短三

大數據時代下的財務管理

acca(特許公認會計師公會)與ima(美國管理會計師協會)近日聯合發布的一份新報告指出，“大數據將如何(而不是在何種程度上)影響商業世界?”是會計師和財會專業人士最應該問自己的一個問題。

這篇名為《大數據：機遇和風險》(big data: its power and perils)的報告闡述了各種規模的企業、政府以及監管機構利用這種非結構化信息財富的可能性，但也指出了大數據所帶來的法律和道德上的潛在風險。

大數據的優勢

在acca和ima最近開展的一次調查中，有76%的亞太地區受訪者和62%的全球范圍內受訪者認為大數據對企業未來極其重要，具備賦予有遠見卓識的企業超越競爭對手優勢的潛能。企業和政府可以收集到的數據量和數據種類正在快速增長，提供了一個潛在的信息寶庫。組織、理解和分析大數據的能力成為企業進行重大投資的核心任務。

acca中國事務總監梁淑屏表示：“問題不在于大數據的重要性何時凸顯，事實上其重要性已經不容忽視。能夠分析和應用這類信息，才是潛力之所在。大數據是財會行業近幾年面臨的最大機遇。財務部門運用其分析技能，能夠為高級管理層提供更多變量的實時動態，這將使他們躍居企業戰略核心位置。”

“財務職能部門不應該僅限于提供年終報告，這個問題我們已經討論了多年，而大數據讓我們的想法變為現實。此外，財務職能部門的道德管理工作也會變得至關重要。結合其分析技能和職業道德，財務職能部門最終將成為企業戰略和成功的基石。”

大數據不僅在私營部門顯示出不可估量的價值，它還能使審計人員和監管機構更容易發現大規模的欺詐情況。監管部門已經開始在其調查中使用大數據了。

大數據的危險

“大數據為企業帶來巨大機遇，但我們必須記住，政府和個人需要高度重視隱私問題。”ima負責研究部門的副總裁raef lawson博士(美國注冊管理會計師，美國注冊會計師)指出，“我們已經注意到有這樣的高調抗議活動，反對組織持有數據，甚至某些時候出售數據。對于財會專業人士來說，引導他們的企業小心避開道德和法律的雷區至關重要。”

描寫大數據局網絡安全工作匯報簡短四

職責：

1、負責公司大數據/hadoop/hive/hbase/flink等離線實時數據平臺運維保障;

2、負責內部大數據自動化運維以及數據化運營平臺開發工作;

3、負責hadoop/hbase等系統的業務監控、持續交付、應急響應、容量規劃等;

4、深入理解數據平臺架構，發現并解決故障及性能瓶頸，打造一流的數據平臺;

5、持續的創新和優化能力，提升產品整體質量，改善用戶體驗，控制系統成本。

6、善于表達、理解客戶數據服務需求，具備數據需求轉化落地能力。

任職要求：

1、大學本科及以上學歷，計算機或者相關專業;

2、深入理解linux系統，運維體系結構，精于容量規劃、性能優化;

3、具備一定的開發能力，精通一門以上腳本語言;(shell/perl/python等)，熟悉java等開發語言一種及以上優先;

4、具備很強的故障排查能力，有很好的技術敏感度和風險識別能力;

5、能夠承受較大的工作壓力，以結果和行動為準則，努力追求成功;

6、熟悉hadoop、hbase、hive、spark、tez等原理并具備管理，配置，運維經驗;

7、熟悉分布式系統設計范型，有大規模系統設計和工程實現的了解者優先。

8、具有運營商流量數據加工處理經驗者優先。

描寫大數據局網絡安全工作匯報簡短五

職責：

1、負責大數據基礎平臺、海量數據存儲處理分布式平臺、數據分析系統架構設計和研發;

2、負責實時計算平臺基礎架構設計、部署、監控、優化升級;

3、制定項目數據倉庫設計及實現規范，指導設計研發和部署;

4、協助策略和算法團隊工作，保障數據挖掘建模和工程化;

5、深入研究大數據相關技術和產品，跟進業界先進技術。

任職要求：

1、3年以上大數據系統架構經驗;

2、精通hadoop hbase hive spark flink kafka redis技術及其生態圈;

3、具備java scala python等開發經驗，熟悉數據挖掘和分析的策略與算法;

4、精通數據抽取，海量數據傳輸，數據清洗的常用方法和工具。

5、具備良好的系統分析能力、故障診斷能力;

6、有大數據策略、算法、可視化經驗優先;

7、有在華為云存儲產品和大數據產品的開發使用經驗優先。

描寫大數據局網絡安全工作匯報簡短六

職責：

1、負責企業大數據平臺的基礎建設、管理及制定拓展規劃;

2、負責大數據平臺相關自動化服務工具的設計、開發;

3、參與hadoop、hbase、spark等核心平臺組件的開發、優化;

4、對平臺特殊場景化的數據應用制定相關實踐方案;

5、大數據團隊的搭建。

任職資格:

1、統招本科以上學歷，計算機等相關專業，5年以上工作經驗;

2、具有hadoop等大規模集群管理經驗、海量(pb)數據處理經驗;

3、精通hadoop、hive、hbase等離線平臺相關組件的原理機制;

4、了解或熟悉storm/spark/redis/kafka/mongodb等分布式系統;

5、熟悉高并發、分布式開發等相關知識，具有后端服務優化相關經驗;

6、熟悉爬蟲常用框架以及反爬技術;

7、具有良好的溝通能力、分析問題與攻關問題的能力;

8、有責任心，工作積極，對新領域新技術有熱情。