时间：2023-03-29 09:24:41
序论：在您撰写大数据互联网论文时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
移动互联网的“长尾”理论和“病毒式营销”方式不仅仅可以解释网络参与者的数量增加和参与深度加深，同时也与新文化经济模式的出现和发展有着紧密的联系。基于移动互联网的文化传播现象多种多样，如何准确认识其本质并把握其发展方向，需要研究其形成的外部推动力---技术上的创新，更需要依据其内在的变化，理清新的文化产品发展的脉络。对文化大数据的分析和研究，能够大大加深对文化产品传播模式的理解，从而对其今后的发展做出准确的预测和相应的准备。
二、文化大数据的传播
同时随着社会的信息化、网络化程度不断不加深，移动互联网产生了海量的文化大数据。这些文化大数据无法在常规的时间内用传统的软件工具和技术标准对其内容进行各种处理，如抓取、传输、存储和处理。从文化产品传播方面看，大数据可以成为文化产品传播行为的显微镜，拥有文化产品的人的传播行为和社会状态被广泛记录，并通过进一步提取、整合与分析，形成可视化的数据，产生巨大的价值[4]。文化大数据的社会意义在于人类将进入智能时代，计算机和网络更加智能，人与人之间有关的文化产品的合作，任务之间的对接会更精确，文化产品的创作和传播的社会成本和经济成本会更低。在传统的文化产品传播工作中，数据采集方式不仅需要科学地确定调查对象，还需要通过标准化的报表进行数据采集、汇总和分析。[5]然而随着信息化、网络化时代的到来，尤其是移动互联时代，每一个文化产品的购买者、欣赏者、传播者都可以通过手持平台多渠道、多角度的通过评论、传播等行为产生文化大数据，如对某一著名的电影作品，往往通过微信中朋友圈的传播和评论，可以很快的影响其众多潜在观影者对于电影的态度，买票看电影还是等待看影视的光盘，甚至由于不良的评价，取消对电影的欣赏态度。对这些正在源源不断地产生海量的、即时的电子化大数据。四、文化大数据的分析文化大数据发展趋势中所增加的大部分数据都是在自然环境下产生的非结构型数据，如网络言论、图片、视频等不受控的东西，从纷杂的信息中提炼有价值的信息，这也是统计信息的收集、加工整理所面临的挑战。在统计的基础上，通过对外部、不完整数据集的探索与发现，形成观点与交互，实现宏观预测，这正是大数据应用的体现[6]。而研究如何能够从非结构型的文化大数据中抽象出有效地信息，或者说智能的融合大数据，使其能够最大限度的发掘出有价值的信息。
三、结束语
1.互联网融资平台的技术优势。首先，传统信用评级使用的数据，主要是来自于企业在各类生产运营活动结束后汇总、记录的运营数据，这些数据多以文件或电子文档的形式存在。比如从企业财务报表可以获得财务数据，从季报、年报等可以获得销售数据，从仓库台账可以获得存货数据等。而利用大数据技术，则不局限于生产运营结束后，从运营前的准备过程、运营中的操作过程都可以收集到数据进行信用分析，数据的形式从文本扩展到音频、图片、视频等多媒体形式，收集的范围也从企业文件扩展到各种存储媒质、互联网网页上、电商网站的后台数据库中，甚至社交软件的聊天记录里，从运营大数据扩展到交易大数据、交互大数据，因此包含的内容也更加丰富，不仅包含传统评级必需的“硬信息”，也包含丰富的“软信息”，从而形成实现对企业的全面、实时、动态性信用评级的基础。其次，在获取到这些信息后，需要在云计算下利用大数据机器学习技术进行数据挖掘和知识发现，这需要有软件和硬件良好的结合与支持。互联网平台能够为云计算和大数据机器学习提供这种对接通道。由此可见，利用人力资源进行信用评级的传统做法在信用大数据下就不再适用，而必须在一个组织规范的互联网平台上才能进行，因此通过互联网平台进行信用评级是技术上的必然要求。
2.互联网融资平台的规模经济优势。进一步，通过互联网平台进行信用评级，较之传统信用评级方式能实现规模经济优势。由于传统的信用评级方式需要贷前调查，贷中跟踪，贷后审计，存在较高的成本，如果融资额度不够大，会使贷款利润较低。而互联网平台在设计、运营和管理等方面的投入具有固定成本的性质，总成本不随评级企业的数目变化而发生显著变化，单个企业分摊的成本却越来越小，从而实现信用评级的规模效应。此外，通过互联网技术能对企业进行实时监测，一旦企业出现危险的信号和行为，会即时预警，提升信用评级的预判性，能够增加信用评级的深度。同时，将经营成熟的互联网融资平台的数据库在监管机构的管理下实现联网，进而建立起面向全社会的信用体系，能够增加信用评级的广度。由于依托互联网融资平台进行大数据信用评级，可以实现传统信用评级下不能或不愿提供的融资业务，从而使其成为互联网金融的基本运作方式。
二、基于大数据建立互联网融资平台的信用评级模式
1.互联网融资平台的运作模式。对于互联网融资平台的运作模式，从不同的角度可以进行不同的划分。比如，从运营形态上，可以分为：（1）电商平台模式，如阿里小贷、京东京宝贝；（2）网上超市模式，如陆金所、各家商业银行的网上银行；（3）P2P模式，如人人贷、拍拍贷；（4）众筹模式，如众筹之家。从资金的来源上，可以分为：（1）平台提供资金，如阿里小贷、京宝贝；（2）平台担保，银行提供资金，如京东的供应链金融；（3）平台利用吸收的资金提供贷款，如各家商业银行的网上银行；（4）平台做信用评级，撮合投资者和资金需求方进行融资交易，如各家P2P。尽管这些互联网融资平台的运作方式不同，但都需要对客户的融资需求进行信用评级，因此是否具有成熟可靠的信用评级技术，有效控制信用风险，成为互联网融资平台的核心竞争力。
2.互联网融资平台信用评级的模式。当前互联网融资平台的信用评级模式按评级信息的来源划分，主要可以分为三种模式：（1）基于运营大数据的信用评级。该模式多用于各商业银行的网上银行，以及P2P网贷平台、众筹平台上，其中尤以P2P最为活跃，面对的客户为个人及小微企业这一类低信用水平群体，融资金额从几千元到上百万，很大程度上弥补了信息不对称情况下传统金融机构不愿意对该类群体提供融资服务的空白，因此处于快速发展阶段。（2）基于交易大数据的信用评级。该模式多用于成熟的电商平台提供的融资服务中，如阿里小贷、京东的京宝贝等。这一类融资平台最近几年随电商市场的发展也保持着良好的发展态势，市场份额上升的很快。（3）基于交互大数据的信用评级。该模式目前多用于一些提供个人贷款服务的互联网平台上，知名的企业有ZestFinance和WeCash闪银。这类融资平台目前还处于萌芽阶段，但可预见，未来基于交互大数据的信用评级会逐渐成为信用评级的主要方式信贷，会逐渐从个人及小微企业贷款发展到对大企业贷款。由于不同信用信息的来源、属性不同，导致各类融资平台评级时在指标设计、数据收集、数据分析、数据运用过程中采取的方法都不尽相同。但信用评级的基本流程是相同的，只是在一些步骤的实施过程中，受信息属性的决定而使用不同的评级技术。
三、基于大数据互联网融资平台信用评级的实施策略
1.信用评级的流程设计。大数据信用评级的流程可以用图1表示。由图1可见，实施大数据评级，第一步是对待评项目的理解。首先要掌握项目运营方式、客户特点、市场状况、风险构成等项目内容；其次根据对项目内容的理解设计项目计划，包括安排项目可行的技术路线，制定项目的进度等；再次，待项目计划安排好之后就要确定大数据的来源，因为大数据来源虽然众多，但会受到各种限制，如有的可能过于昂贵，有的则不开放，必须选择那些技术上与经济上均可行的作为数据源。因此，需要基于对项目的理解做好这些在项目正式实施前的准备事项。第二步是准备数据。所做工作是：根据数据的来源，确定数据的类型，采取可行的数据收集技术，获取大数据；很多数据存在不完整、重复、错误等缺陷，要对数据进行预处理；预处理后的数据如果属于非结构化或半结构化数据，需要进行格式化，转化为结构型数据，为实施下一步骤做好准备。第三步就是进行机器学习。首先是选择合理的数据挖掘技术对数据进行分析，从中寻找关联关系，其次是解读和评估数据挖掘的结果，找到最合理或最有说服力的，实现知识发现；最后就是根据知识发现的内容，建立适用的信用评级模型。第四步就是实施评级。根据知识发现的模型，开展对被评级对象的信用评级，生成评级报告，并对结论进行分析，帮助客户理解评级结果。最后对整个项目的运行做全面总结。在以上各个步骤中，技术上的重点和难点在于数据准备过程中的大数据转化与机器学习过程中的大数据挖掘。大数据转化的困难在于需要把各种各样的非结构化半结构化数据转化为可以被机器处理和学习的结构化数据，大数据挖掘则在于需要对数据进行理解，选择最合适的数据挖掘技术实现知识发现。
2.信用评级的实施路径。信用评级的实施路径可以分为内容计算和流计算。首先是内容计算。内容计算多采取主动方式获取数据，方法是设置好信用信息源和信息采集时间段，针对信息源的原始信息格式，设计支持多协议的上站机，每隔一段时间对特定的信息源进行查询，遇到新内容则马上采集过来，再用于下一步的数据转化和挖掘。其次是流计算。流计算多采取被动方式，一般用于处理融资平台上的流数据，具体做法是，后台流程设计中在不同的数据流入环节设置不同类型的数据接入接口，及对接的流计算平台，流计算平台负责设置相应的处理规则，根据预设规则将流入的各类数据转化成可以直接分析的结构化数据，从而实现实时的业务分析与判断。
四、基于大数据互联网融资平台信用评级风险管理策略
互联网融资平台在进行信用评级及提供资金时，处于风险管理重心的是对信息技术风险的控制。由于大数据自身的“4V”特性，且数据中包含的又是大量的用户隐私信息，这使得信息技术风险主要产生在两方面：一方面是大数据存储的安全性风险，另一方面是大数据的收集和使用过程中对公民隐私权的侵犯风险，因此如何确保大数据的存储安全及在使用时的隐私保护是一个挑战，前者涉及到技术安全层面，后者涉及到制度安全层面。在技术安全策略层面，可以采取的措施有：首先，应依托大数据加密技术对使用的数据实施加密管理，制定出完整的加密保护方案，包括数据密级的设定、加密技术的选择、对密码安全性的攻击测试等；其次，严格网关管理，可以对不同类型的用户制定不同的权限级别，严格控制访问权限；最后，建立面向全平台的数据实时监测引擎，第一时间对各类非法操作发出警告。在制度安全策略方面，在当前尚无明确立法规范的环境下，要积极进行宣传和游说，获得政府主管部门和社会舆论的重视和支持，争取早日出台规范的数据获取及共享标准，互联网融资平台的设计、管理和风控标准，从而把可能出现的信息技术风险限制在可控范围内。
五、结论和展望
美国《大数据研究和发展计划》中指出：“到2020年，全世界的数量存储量将达到35ZB，一个大容量、高速度、高智能的大数据时代已来临。”大数据（BigData）是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。近年来，随着大数据技术的发展，也为农产品流通带来了新的契机。对于实现资源整合、优化农产品流通结构、提高流通交通具有重要的意义。
（一）互联网大数据的应用有利于发挥农产品流通的规模经济效应
大数据时代，实现了云计算服务器与物联网技术的结合，在利用大数据的“海量数据（MassiveData）、大规模数据（VeryLargeData）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）”的优势，使得“新一代互联网、物联网”有了更广阔的载体和平台，拥有了更大的发展空间。在传统的农产品流通过程中，虽然也使用了信息化管理，但是受信息存储容量的有限性和物理介质的不确定性影响，使得数据处理存储受到掣肘；而在大数据的新媒体时代，具有更加强大的计算能力，以及更加海量的存储介质，相关农产品流通的数据不仅可以存储在计算机上，同时也可以存在互联网云服务器上，使得在农产品物流信息存储过程中可以完全不必在乎存储空间的大小，更好地提高了信息处理效能。这些都为农产品流通的整体布局、规划、调度带来了新的机遇，有利于通过扩大流通的规模，实现农产品资源的优化配置。利用大数据技术，可以将农产品流通系统进行改造，将无数“散户”信息进行整合，进行物流产业“集群”的打造，对市场信息进行及时掌握，实现农产品流通效率的提升。
（二）互联网大数据的应用有利于发挥农产品流通的供应链驱动效应
农产品的流通不是一个单一的事件，而是系统化的过程，涵盖了“农产品的生产、集散、仓储、批发、零售、终端消费者”等各个环节。而大数据时代农产品流通的管理方式发生了深刻的变化。大数据有利于实现“农产品的生产、集散、仓储、批发、零售、终端消费者”等环节的一体化，使各个环节能够紧密地环环相扣，更有利于相关物流信息资源的挖掘与开发，使物流管理水平实现了由“量”得到了向“质”的提升。增强了对复杂数据的处理能力，可以使用软件对农产品物流数据进行批量化的处理，有效的管理物流信息数据库，实现信息结构的优化。在当前的物联网时代，物流的信息化不断推进，相关农产品流通的数据呈现出几何倍数的增长，也为信息处理的及时性带来了新的挑战。而在大数据背景下使得这一问题得到了有效解决，可以随时随地进行计算与统计，突破了时间与空间的限制，利用全数据处理对象、多数据处理工具，使得处理速度更加实时化，保证了农产品流通供应链各环节信息处理的协同与一致，推进农产品流通的专业化发展，减少了交易过程不必要的“中间环节”，缩减交易成本。
（三）互联网大数据的应用有利于发挥农产品流通的极化效应
大数据技术的运用，使得农产品流通途径发生了深刻的变化。在大数据时代，不但相关农产品流通的信息实现了“所有即所得（Onesizefitall）”。同时，大数据更将传统的农产品物流信息管理的“后置总结分析”转变为“前置预测判研”，能够充分发挥大数据的数据分析与挖掘功能，对农产品流通的情况进行分析与形势判断，将整个流通的链条重心进行调整，使得农产品流通过程中可以根据市场需求“对症下药、见招拆招”，使流通更有针对性，大数据的优势对农产品流通的“生产、仓储、集成、物流渠道节点”等方面都将发挥作用，将有利于形成新的经济“增长极”。最终通过产业极化实现乘数效应，利用农产品的流通带动其它产业的共同发展，实现整个产业链条的整合、优化，提高发展质量。
二、互联网大数据时代农产品流通途径改善的对策
（一）通过农产品流通布局的系统化，实现个体经济向规模经济的转变
大数据时代要求农产品的流通途径有必要由传统的“个体化”转变为“系统化”。充分利用大数据的挖掘与分析、共享的功能，实现Hadoop（高度可扩展的分布式批量处理系统）功能拓展，将实现整个农产品流通系统的最优为目标。其庞大的数据存储与处理功能，使得社会化的农产品流通得到了进一步的拓展。在未来的发展中，秦皇岛要通过农产品流通布局的系统化，来实现个体经济向规模经济的转变。一方面，要利用大数据技术，加强政府对农产品流通的宏观调控、统一布局，建立高效的农产品流通信息系统，使其服务于农业开发。根据秦皇岛的资源现状，可以在秦皇岛现代物流园区通过加快大数据的应用，实现大数据与物流的衔接。要根据大数据的数据分析，重要布局规划酿酒葡萄、绿色生态安全猪、肉牛、肉鸡、水产品、食用菌、蔬菜、甘薯、玉米、干鲜果品、中药材、花卉等生产与供应基地建设，大力发展以信息技术和“大数据”为特征的“第四方（4PL）”物流，使农产品借助大数据，充分提高农产品流通规划与布局的效能。例如：陕西省的西咸新区的沣西大数据产业园通过与农产品物流的整合，实现了农产品物流数据的规模化集中，通过将物流数据放置在SaaS和SOA“云服务器”中，园区通过整合“第三方”物流，为农产品流通企业搭建“第四方”物流信息平台，为农产品流通用户提供便捷的物流数据挖掘。这些都对秦皇岛具有较强的借鉴意义。另一方面，要通过大数据技术，加强对农产品流通的分类调控。从当前海港区、山海关区、北戴河区、青龙县、昌黎县、抚宁县、卢龙区县的农产品流通情况来看，每个地区的经济发展并不均衡，所处的区位条件、资源禀赋和发展基础也各不相同。因此，有必要利用大数据做好特色定位，必须因地制宜、突出特色。不能搞统一的发展标准，要坚持分类指导，根据现阶段经济发展基础和资源禀赋，实施不同的农产品流通战略途径。要坚持“有所为、有所不为”，努力走出一条特色鲜明的农产品流通的新路子。要把差异化的农业产业化发展作为产业结构调整和发展方式转变的主要载体，引导各地形成产业集群。在粮食、蔬菜方面，主要以青龙满族自治县、昌黎县、抚宁县、卢龙县为重点，从“单产”着手，做好优质小麦、玉米和杂粮、特色蔬菜的复合化种植，发挥金海、香海、秦皇岛粮油等企业的龙头带动作用，做好订单生产流通与精细加工流通。果业、畜禽方面，要实行“集中连片，见空建园”，充分发挥海港区、山海关区、北戴河区的临港优势，构建区域性的农产品流通中心，加快冷链物流仓储体系建设，打造名优品牌。
（二）通过农产品流通节点的网格化，实现局部利益向供应链驱动转变
大数据时代要实现农产品流通节点的网络化。在大数据的背景下，由于有了更深入的数据分析与挖掘功能，这就对传统的农产品流通带来了新的契机，有必要对海量的农产品流通数据进行聚类、分类、相关性分析，找出农产品流通节点物流数据之间的相关性关系。最终，通过“数据化互动”实现节点的“网格化共赢”。一要加强“农超对接”，实现农民与超市终端的双赢。在昌黎、抚宁等农产品重点产销区，要通过大数据物流的RFID、EDI、GIS、ICT、SCM、VMI、ERP等技术，做好“前置性”数据挖掘进行利用，对农产品消费者的消费倾向、频次、数量、种类等方面的特征数据进行分析，结合“一村一品”“一乡一业”，政府牵头、企业运作、协会推动、农户参与，通过农产品市场的预测，打造农户与超市的“利益综合体”，连接“产前、产中、产后”等各个环节，将超市与农户的短期“买卖关系”升级为长期的“战略渠道伙伴关系”。二要加强“农企对接”。要利用大数据进行充分的“供需分析”，加强进一步巩固提升农业经营主体的市场地位。充分利用农民专业合作社的力量，促进农民专业合作社、农业市场的无指缝对接与均衡化发展、合理性开发。激发农户积极性，与市场需求进行有效对接；鼓励各种市场主体参与农产品流通。积极构建政府、企业、社会资本结合的多元化投资模式，把生产经营主动权交给农民，调动起工商资本、民间资本参与农产品流通的积极性。三要加强“农企对接”。大力建立龙头企业带动型农产品供应链，实现企业与农户的双赢。要利用大数据市场信息，培育壮大农业产业化龙头企业，重点支持鹏泰面粉、河北华龙、骊骅淀粉、正大、美尔淇、华夏葡萄酒、龙源通果汁、斌扬水产、北戴河集发农业综合开发等一批规模较大、带动力强、技术密集型和资本密集型农产品流通龙头企业。利用大数据的数据挖掘功能，增强各龙头企业的产业关联度，将“同质化”竞争转变为“异质化”互补，共同参与农产品流通的运作，打造更加完整的价值链条。要不断走出“低水平加工、粗放式流通”的怪圈，提高产品的附加值。而要紧紧抓住“产品开发”和“品牌”这两个核心环节，加强对新型农产品、绿色农产品、高端农产品研发的投入，将秦皇岛传统的农产品流通企业的“低质跑量”转变为“数质并提”。通过大数据分析技术，使企业与农户建立利益平衡点，通过订单、租赁、合资、合作、入股等的方式与农户签订长期合同，使龙头企业与农户实现上下游的连接、一体化的经营。
（三）通过农产品流通信息的共享化，实现经济增长点向增长极的转变
1 云计算概述
云计算诞生于二零零六年，二零零八年云计算得到大面积推广，云计算的诞生立即引起全球信息行业的广泛关注，云计算的出现给IT行业发展带来了新的改革浪潮，云计算的特征是：按需服务、共享资源、按需付费、网络面广。云计算作为二十一世纪新兴的技术，彻底改变了传统软件工程。云计算现如今已经被应用到了各个领域。云计算的核心技术有海量数据存储与计算、虚拟化技术、分布式存储技术、并行编程模式技术。云计算实现了将庞大数据拆分成若干子程序进行分布处理，处理后发送给服务器群计算，最后将分析处理结果统一融合后回传给用户。狭义上来说云计算是通过计算机和各类用户终端实现信息交互和应用。广义上讲云计算是一种强大的网络服务模式。云计算的虚拟化技术将一台计算机虚拟化成多台计算机，使资源利用率提高，从而降低成本。云计算的分布式计算技术，实现了根据使用需求情况分布资源。另外，云计算相比传统硬件平台相比，维护费用低廉，管理方便易操作，无需大量的资金支持。
2 物联网概念
物联网是互联网的重要组成部分，物联网是物物相联的互联网，物联网的基础仍然是互联网，物联网是以互联网为基础发展和延伸出来的网络。物联网最早提出于一九九零年。一九九一年麻省理工学院开始对物联网进行研究，一九九九年麻省理工学院对物联网做了实验。物联网底层数据的感知是物联网技术的基础，在物联网感知层中，呈现出的特点是数据量大、种类多。物联网感知采用了信息后，通过传输层实现数据与传递。物联网按照功能分为三层：应用服务层、网络传输层、感知控制层。物联网应用十分广泛，现如今几乎已经渗入到人类生活的各个方面。例如：智能交通、智能家居、资源管理、科研实验、医疗领域、军事领域。物联网的发展和推广受到了国家的重视。但就目前来看，物联网技术不论是技术上，还是理论上仍然处于发展阶段，距离物联网普及和大面积应用仍然有着一定的距离。
3 基于云计算的物联网系统架构
从物联网技术的特征来看，未来物联网技术更新和改革离不开对云计算的应用，云计算的优势是物联网技术所需要的，物联网的推广和应用必然不能缺少云计算，物联网数据产生和收集过程具有实时性和不间断性，处理时间的延迟必然会导致数据量的扩大。但由于数据量大、节点有限、存储点等技术限制，必然影响物联网性能。云计算的分布式技术，便可很好的解决这些问题，使物联网实现有效的控制多源、多位置的不同数据处理。云计算和物联网的融合，使物联网获得了强大的计算能力和存储能力，云计算搭建了一个辅助物联网的平台。
基于云计算的物联网系统架构主要包括了三个层次：物联网中间件层、物联网基础设施层、物联网应用层。这三层相互协调融合构成了物联网系统，向人们提供服务。
3.1 物联网应用层
物联网应用层是整个物联网系统架构的核心内容，应用层通过应用管理中提供管理工具，其中包括：用户管理、资源管理、安全管理、影像管理。每一个管理工具能够为用户提供不同的服务，用户管理包括：用户账户管理、计费管理等等。安全管理包括：用户身份验证、用户资料保护等等。资源管理包括：资源恢复、故障检测等等。影像管理包括：应用生命周期管理、影像部署等等。
3.2 物联网中间件
物联网中间件层是整个物联网的连接媒介，包含着整个物联网的所有中间件产品。所包括的功能有：感应设备管理、智能终端接入等等，除此之外，还具有面向服务的物联网应用的功能。
3.3 物联网基础设施层
物联网基础设施是物联网系统实现的基础，离开了物联网基础设备，物联网系统无从谈起。物联网基础设备层包含了：虚拟集群、物理硬件及感应终端。虚拟集群是基于云计算的虚拟化技术的基础上实现的，以虚拟化方式为用户提供服务。物理硬件包括：云计算必要的网络设备、存储设备、服务器设备等等。感应终端包括传感器、控制器等智能终端设备。物联网基础设备由物联网中间件负责管理和协调运作。
Abstract: Website optimization, has been to bring attention to a problem, how to provide users build better user experience is the ultimate goal of Web site optimization. The article sets out from practice, mainly in the cache technology, pages compression, storage and availability optimization etc. on website optimization is discussed, and puts forward some reference suggestions.
关键词：用户；网站；优化
Key Words:Web;Data;Cache;
随着Internet的不断发展，各种新的技术手段日益的更新，人们接收和处理信息的方式也发生了巨大的变化，这已经成为不争的事实。据中国互联网络信息中心的《第25次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截止到2009年12月份，中国网民规模已经达到3.84亿人，较上一年增长28.9%，互联网普及率在稳步上升。在各种网络应用中，我们可以大致分为四类：信息获取类；交流沟通类；网络娱乐类；商务交易类。以上应用绝大多数都离不开Web的支持，如何构建合适的Web网站，提供更好的用户体验，成为人们更为关注的热点问题。笔者以自己参与研究的河南省教育和科研网络论坛为例，从用户的角度出发，提出了在实践中发现的问题，并给出了Web网站优化的几点意见，以供参考。
一、面向Web用户的需求分析
据CNNIC提供的数据显示，中国网民继续向低学历人群渗透。2009年初中及以下网民群体增速超过整体网民增速，占到整体网民的35.6%，高中学历网民所占比例略微提升，大专及以上学历网民所占比例继续降低，网民学历结构更为均衡。从职业结构来看，中国学生网民群体占比明显下降，同时产业工人、服务业从业者、无业人员、农民群体等网民比重有所提升，越来越多的弱势群体开始使用互联网。
用户的需求包括功能性需求、性能需求、环境需求、可靠性需求、安全保密需求、用户界面需求、资源使用需求等。根据上文对网民结构所做的分析，从不失一般性的角度出发，我们可以得出Web用户更关注功能性需求、性能需求和用户界面需求，但作为Web服务的提供者，其他几种需求也是应该考虑到的。功能性需求是指用户想要得到何种Web服务，这是最主要的需求。性能需求是指用户应该得到满意的服务质量，包括在不同环境下得到相同的服务，信息传递延迟的要求等。用户界面需求是指用户能够在友好的环境下方便、有效、愉快地使用所提供的服务，从市场的角度来看，具有友好界面的Web具有很强的市场竞争力。
二、现有环境及问题分析
河南省教育科研网论坛（bbs.ha.省略）由河南教育科研网网络中心和郑州大学研究生创新中心于2009年共同创办，是一个面向全省的综合性门户网站，内容涉及大学师生的工作、学习、生活的各个方面。网站采用IIS6.0作为Web服务器，以Visual Studio2005作为开发工具，采用C#语言，以 2.0技术平台来实现页面的动态生成，数据库采用SQL Server 2005服务器。
整体而言，目前的用户使用网络的目的更趋于实用性，选择更多，更容易选择或离开一个Web站点，用户的耐心几乎成为一种稀缺资源。如何在用户可以忍受的范围内，将有价值的信息呈现给用户，是进行网站优化的最基本要求。美国一家独立调查公司的调查结果显示，网站必须在10秒之内对用户的访问做出响应，否则将流失至少30%的潜在客户。截止到2010年底，用户所能容忍的时间已从10秒缩短至不到3秒。在进行网站优化之前，我们必须了解以下三个事实。1、用户不阅读，只扫描。人们只是扫描一下网页，寻找其中感兴趣的内容，并点击他们，对于其他内容，毫不关心。2、用户不要最佳结果，满意即可。一个网页可能提供多个同一类型的链接，用户在扫描的时候，并不考虑哪个链接能提供最佳的结果，只是尝试性的点击其中一个，如果能够得到满意的内容，不会再去点击其他链接，即使点错了，再退回去，并不造成什么损失。3、用户不探究，只应付。人们使用现实中的某种物品，并不理解他的运作原理，而是按照自己的习惯去使用，比如对于某种电器产品，用户买回家后，很少去阅读使用说明，而是按照自己的理解（即使是错误的）去操作，只要能够顺利完成任务就万事大吉，这种应付的态度对于Web的使用也是同样的。用户并不按照设计师的想法去理解网站的运作原理，而是按照自己一贯的，某种有效方法去操作，即使有更好的操作途径。
三、基于用户的优化技术
在充分考虑到用户的感受和Web使用习惯后，我们可以着手从以下几个方面对网站进行优化。
1、使用缓存技术
高流量的交互性网站，往往会面临一个难题，就是反复大数据量的操作时，Web应用程序的性能很难保证，单纯依赖硬件的提升会直接造成费用的攀升。如果我们对经常请求且很少变化的数据加以缓存，那么就可以缓解这个难题带给我们的烦恼。提供了两类Web应用程序缓存：输出缓存和数据缓存。
输出缓存技术通过缓存从动态页生成的内容来提高请求/响应吞吐量。输出缓存在默认情况下是开启的，但是除非执行显示操作以使响应可以缓存，否则来自任何给定响应的输出都不会被缓存。页面的内容经过页输出缓存处理后存储在内存中。当用户再次请求这个被缓存的页面时，从内存中作出响应，而不必再次经过页处理生命周期。页输出缓存对那些不经常更改，但需要大量处理才能创建的页特别有用。可以单独缓存一个页面也可以通过配置Web应用程序的配置文件缓存多个页面。这样除第一次请求外，后续请求将直接从缓存中输出网页，而无需重新生成页面，从而节省了资源，提升了Web应用程序的整体性能。需要注意的是，网站缓存大量页面实例会消耗很多的服务器资源，在有些情况下，网站页面的大部分区域是不变的，因此只需要页的某些部分在请求的时候更新。为此，我们可以采用部分缓存功能。例如，可以通过创建用户控件来包含缓存的内容，与普通缓存页一样加入@OutputCache指令来指定缓存策略，或者在用户控件后置代码中使用PartialCachingAttribute类，以声明的方式为用户控件设置设置这些策略。如一个BBS网站的大量页面都包含一个静态公告，其他内容均为动态的，这部分静态公告就可以放入用户控件来缓存起来。
数据缓存的运行机制是将应用程序的数据缓存起来，以提高程序的性能。缓存是由Cache对象实现的，缓存实力是每个应用程序专用的。缓存生存周期依赖于应用程序的生存期；重新启动应用程序之后，将重新创建Cache对象。Cache对象具备过期策略，我们可以通过使用简单的键值对将项防止在Cache中，从而进行存取。例如：
Cache类提供了强大的功能，允许自定义如何缓存项，以及将其缓存多长时间。例如，应用程序运行中，服务器缺乏内存时，缓存会自动移除优先级较低的或很少使用的项以释放内存。这是缓存确保过期数据不适用宝贵服务器资源的方法之一。
2、使用页面压缩技术
对于一个HTTP请求，如果给予更少的应答内容，那么在服务器和客户端之间的传输时间将因为数据包的减少而减少，对于带宽较低的网络效果则更加明显。对脚本和样式表进行压缩是减少网页容量的最简单方法。GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建，被用于于UNIX系统文件的压缩，目前已经成为Internet上非常普遍使用的数据压缩技术。大部分的Web服务器和浏览器都支持Gzip压缩。在服务器上的页面在传输之前，先使用Gzip压缩再传输给客户端，客户端接收之后由浏览器解压显示，这样一来带宽利用率被大幅度提高。对于纯文本的网页，压缩率是相当可观的。假如每个用户节约50%的带宽，那么网站租用来的那些带宽就可以服务多一倍的客户。但是，PDF文件和图片就不应该进行压缩，因为它们本身已经被压缩过了。虽然采用压缩和解压技术会带来一定的CPU负担，不过比起发送和传输时延的大幅减少所带来的收益，还是值得的。
3、使用存储过程
存储过程是存储在服务器上的一组预编译的SQL语句。在后台数据库的优化中，我们可以将部分常用的数据库访问操作封装为存储过程，这样做可以带来以下好处。首先，封装了基本事物，从而使数据库访问接口更加清晰、简洁，层次也更为合理。其次，存储过程可以提高数据库访问的性能，减少网络访问的数据交换。存储过程将相关事物封装起来，不仅符合数据库访问按事物进行的要求，而且可以将存储过程的访问结果进行缓存，从而提高访问性能。此外存储过程相当于函数，在使用时只需传输存储过程名、参数和参数的数值等数据，无需编写复杂的SQL语句，因此可以减少网络流量。再次，对于程序设计而言，存储过程可以简化编码，并有利于系统修改。存储过程封装了基本事物，这样可以增加代码的复用性、共享性和结构化，从而加快开发速度。此外，利用存储过程可以有效的减少在页面中分散的SQL语句的访问，有利于系统修改。如果需要修改数据库的逻辑结构，只需更新相关存储过程即可，对页面可以实现很好的封装和隔离，不必大规模修改页面。
4、可用性优化
Web界面优化是网站优化的一种延伸，是人机交互方式的演变。
①搜索引擎优化。现在的用户使用互联网寻求问题的答案时，总是首先想到求助于搜索引擎，但几乎从不看除第一页之外的搜索结果，因此搜索引擎优化就成为一个Web的重要内容。我们首先来看一下几个网络社区的首页标题。
搜索引擎往往会给予出现在页面标题中的单词更多的权重，而用户在浏览搜索结果列表时，通常会根据标题的内容来判断该网站所提供的内容。例如，新浪论坛首页标题中出现的“全球最大中文社区”，爱卡汽车论坛首页出现的“汽车论坛_汽车社区_爱卡汽车论坛|车友会_爱卡汽车网”等内容，很容易使搜索引擎，按照用户所提供的关键词搜索到该网站，也便于用户识别该网站所提供的内容，从而提高网站点击率。而河南省教育科研网论坛的首页标题就显得过于苍白，不妨改为“河南省教育科研网论坛_大学生自己的网上家园”。
②信息表现优化。首先应该为页面建立清晰的视觉层次，而且能够准确的描述页面内容间的关系：哪些内容相关，哪些内容是其他内容的嵌套。其中包括突出重要部分，可将重要内容以加粗倾斜的方式，或者用比较强烈的颜色进行显示；使逻辑上相关的部分在逻辑上也相关，例如可以把内容相关的部分放在一组或同一个标题下。
③采用人们熟悉的界面。
对比上面的图1和图2为的登录界面，除了必要的用户名、密码输入框、登录按钮、新用户注册和忘记密码的服务外，大河论坛还提供了站内搜索的功能。两个网站最大的不同在于，“帮助文档”的呈现方式。图1中的“BBS管理制度”，对普通用户来说几乎没有任何作用，更不会花费时间去阅读。但是用户在使用网站出现问题时，通常会去点击如图2中的“帮助中心”，并查询问题的解答。对于注重实用性需求的交互式网站而言，除非有一个更好的实用的创新，否则尽可能的采用人们习惯的界面。
④让内容易于扫描。现在的用户在非必要的情况下，不会去阅读整段的文字，因为那意味着，他们要从许多大段的文字中，寻找有用的信息，而这样做的效率是比较低的。一个比较好的做法是，控制网页中的文字性内容，使用户能够从简短的语句甚至单词的描述中，找到有价值的信息。比如，控制用户帖子标题和内容的字符长度。
四、总结
在交互式网站的优化中，诸如动态页面静态化，合理的选择控件，对用户个性化信息进行控制等方法也是可以采用的，但要考虑到网站的具体运行情况和所面向用户的使用习惯问题。无论如何，只有在实践中加以探索，才能达到更好的效果。
参考文献：
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和评估[M].北京:清华大学出版社,2003.
[5] 魏璞.Web优化的研究及其应用[J].北京邮电大学工程硕士研究生学位论文,2008.省略
第2作者：段向东（出生1980年）， 性别：男（汉族）， 河南省郑州市，职称：助教，学位：工学硕士，研究方向：单片机技术及应用
以连锁化、信息化和规模化为主要特征的服装零售业已成为当今社会的支柱产业，就销售额而言，服装零售企业已超越制造、金融服务、信息等企业成为世界第一，其中连锁企业组织形式是商品零售企业能发展到如此规模的核心因素。连锁企业的实质是统一采购、统一配送、统一核算、统一标识、统一管理（即“五个统一”），其中统一配送是连锁企业核心竞争力的重要组成部分。随着大数据时代的到来，服装行业物流信息化步伐的加快，服装连锁企业物流决策支持系统必须以实际业务为落脚点，合理利用海量数据，适应客户多元化、个性化的需求。
1 大数据和数据挖掘
随着博客、微信、社交网络、基于位置服务的新型信息方式的不断涌现，人们对数据的需求呈现出多维度的特点，与此同时，数据正以前所未有的速度不断增长与累积，大数据时代真正进入了我们的生活。早在2008年，《Nature》就推出Big Data专刊，计算社区联盟在2008年发表报告，阐述在数据驱动的研究背景下，解决大数据问题所需的技术和面临的挑战。近年来，随着物联网论文、云计算等数据挖掘技术的发展，大数据在人民日常生活、科学研究中的作用日益凸显，对大数据的研究也成为科学研究的主流。目前对大数据没有统一的定义，但大数据不是传统意义上大量数据的集合体，与海量数据也有着本质的区别。麦肯锡认为，“大数据”是指其本身超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集。IT业界认为，大数据具有4V特征，即规模（Volume）、种类（Variety）、速度（Velocity）和最重要的价值（Value）。规模是指巨大的数据量并持续增长以及数据的完整性，如医疗卫生、电子商务、影视娱乐等每天都有大量数据涌现；种类是指数据类型的多样性，不仅包括结构化数据分析利用，更强调半结构化和非结构化数据的分析与应用；速度指处理速度快、响应时间短；价值则是指海量数据中蕴含着巨大的社会价值和商业价值。
数据挖掘（Data Mining，DM）是从大量数据（包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程；是利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程。也就是从数据中获取智能的过程。通过数据挖掘分析，能帮助企业发现业务的趋势，揭示已知的事实，预测未来的结果。
2 服装连锁企业物流决策支持系统
决策支持系统（DSS）是管理信息系统（MIS）向更高一级发展而产生的先进信息管理系统，辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机系统。简而言之，DSS就是在数据仓库的支撑下，通过数据挖掘技术建立模型，从而帮助决策者进行决策。从功能上来看，MIS系统主要解决结构化问题，而DSS主要解决半结构化和非结构化问题；MIS完成的是例行业务活动中的信息处理问题，而DSS完成的是辅助支持决策活动，通过人机交互提供决策所需的信息。因此，MIS的目标是高效率，而DSS的目标则是有效性。服装连锁企业物流决策支持系统是服装连锁企业决策支持系统的一个子系统，对解决服装连锁企业物流日常业务中遇到的半结构化问题、增强决策者经验与信心、提高企业物流信息化水平、改进工作方式等都有着积极作用。
3 传统服装连锁企业物流管理决策支持系统
传统服装连锁企业物流管理决策支持系统的结构如图1所示。该系统对配送中心选址、库存控制、运输和路径优化提供辅助决策支持，使各部门、人、物、车等要素协调工作，提高运输效率。为了完成这些辅助功能，该DSS必须完成对服装连锁企业物流管理中相关信息的采集并存储到数据仓库中，通过模型库和方法库进行数据挖掘和处理，利用知识库对系统决策进行评价和优化，最后通过人机交互为正确的决策提供支持。传统服装连锁企业物流管理决策支持系统与大数据背景下的服装连锁企业物流管理决策支持系统的主要区别在于，大数据背景下是以占有数据开始。在本文中，我们以数据仓库来进行大部分资料的自助采集。
3.1 数据仓库
数据仓库之父William认为，数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合。它是一种数据处理体系结构，实质是企业各业务部门有联系的数据进行统一和综合的中央仓库，是相互联系的数据库的集合。服装连锁企业物流管理决策支持系统的数据仓库系统如图2所示。物流决策支持系统将收集到的基础资料存储到这些数据库中，然后将数据仓库中的数据通过联机分析服务进行数据挖掘，得出进行下一步处理的数据，为决策支持系统提供支持。因此，由于基础数据的获得是数据仓库进行分析处理的基础，所以传统服装连锁企业物流决策支持系统数据库中的数据量越大，款式越齐全，分析处理就越全面，就越能体现出决策支持系统的优越性。
图2 数据仓库系统结构图
3.2 模型库和方法库
服装连锁企业物流决策支持系统通过自动匹配建模和相似模型的转化来对基本数据进行模块化处理，从而实现人机智能交互。整个物流决策支持系统以人为本，把数据信息与模型库中的预定条件进行比较，通过进一步处理，得到分析或解决问题的方案，然后通过人机交互，确定相应方案的评价方法，并对不同评价方法下的方案进行决策分析，从而进行决策。在“互联网+”时代，客户的需求日新月异，要求服装连锁企业物流决策支持系统具有更强的适应性，因而模型库中的有关建模方法、分析方法要与数据挖掘技术的最新进展相适应。
3.3 知识库
由于知识库中某些陈述性或者过程性的知识已经被常识化，因而某些具体的决策支持系统往往忽略了知识库。但从整体来看，因服装连锁企业物流决策支持系统的知识库主要起辅助和支撑作用，因而必须深化认识知识库的内容。知识库通过人机交互，将专业领域与数据挖掘联系起来，起到桥梁作用，它包括大量各领域的信息、使用规则及与实际业务的关系过程。与模型库和方法库一样，知识库中的内容也随着人们对服装连锁企业物流业务的不断了解而日益完善，从而为服装连锁企业物流决策支持系统提供更好的支持。
4 基于大数据背景的服装连锁企业物流决策支持系统
服装零售业因连锁化、信息化、规模化，已成为当今社会的支柱产业。服装连锁企业物流的目标通常包括5个方面 （即5S目标）：
（1）无缺货、货损、货差等现象，费用低、准时供货、柔性供货等，实现服务目标（Service）；
（2）按用户指定的地点和时间迅速、及时地送货，实现快捷目标（Speed）；
（3）有效利用面积和空间，实现节约目标（Space saving）；
（4）以物流规模作为物流系统目标，追求规模效益，实现规模目标（Scale optimization）；
（5）正确确定库存方式、库存数量、库存结构、库存分布等，实现库存目标（Stock control）。
相对于工业物流，服装连锁企业物流具有变价快、订单频繁、折零、退货、更换、保质期等特点，这使得服装连锁企业的物流要求更快的反应、更复杂的技术和信息支持。因此，大数据背景下的服装连锁企业物流决策支持系统是我国物流连锁企业物流决策支持系统的发展方向。
大数据背景下，在服装连锁企业物流供应链上，作为终端用户（即消费者）的年龄、性别、对品牌的喜好、服装款式、不同款式服装的着装时间、场合、服装更换的频率等系列属性数据，无疑是整个服装连锁企业物流决策支持系统大数据的基础数据。除此之外，还包括原材料的供应与生产、面（辅）料的生产与加工、配送、废弃纺织服装的回收等其他数据。因此，大数据背景下的服装连锁企业物流决策支持系统占有更多的资料，通过数据挖掘技术，分析出物流各环节的关键点，借助该系统，管理者可以在各项业务中不断提高效益，改进工作方式与方法，提升服务水平。
4.1 数据仓库
大数据背景下，数据仓库中的海量信息可通过人工或者智能设备收集并随时更新，存储在相应的数据库中。与传统采样方式不同，大数据背景下的数据仓库直接采集最完整、最原始的数据（包括半结构化数据）进行存储与分析，利用已确认价值的规范性数据；为了保持资料的完整性，将那些具有潜在价值却无明确分析方法的数据存储起来。
4.2 模型库和方法库
模型是对特定的业务按照某个特定目标的抽象化概括，通过对服装连锁企业物流业务流程的某个节点的数据分析，对实际运行状态予以量化，通过相关算法，找出实际业务的关键点，同时对实际业务未来的状态进行预测。在大数据背景下，模型库与方法库更加协调，模型越来越具有针对性，对于不同的问题，所采用的模型也不同，服装连锁企业物流决策支持系统的核心在于海量数据的处理方法，方法库中所采用的数据挖掘方法包括决策树、遗传算法、蚁群算法、神经网络以及传统的统计分析方法等。随着技术的不断发展，人们对模型的研究进一步深入，基于大数据的服装连锁企业物流决策支持系统将更加成熟与完善。
4.3 知识库
在“互联网+”时代，知识通过各种方式不断累积，知识库中的陈述性、过程性知识也得到不断扩充，使得知识库中的知识得到不断完善，从而对数学模型的解释更加清晰、人机交互更加明了。基于大数据的服装连锁企业决策支持系统与传统的服装连锁企业决策支持系统相比，知识在不同层级的流通更加有序、快捷，物流各环节更加协调，促进服装连锁企业物流向有利于客户个性体验的方向发展。
5 基于大数据背景下的服装连锁企业物流决策支持系统业务实例
服装连锁企业物流决策支持系统主要包括库存控制管理系统、设备设施管理系统、运输管理系统、信息处理系统、日常业务管理系统等，本文以服装连锁企业物流中心的配送业务为例，介绍基于大数据背景的服装连锁企业物流决策支持系统的应用。
5.1 配送中心装车
在配送中心装车时，要注意以下两点：
（1）车辆装车时要进行电子登记。通过手持式RFID设备，对装有服装的纸箱进行扫描，然后将该纸箱装进配送车辆。
（2）装车完毕后的配送安全。为了方便配送途中的监管，将服装配送车辆统一安装电子挂锁。
5.2 途中监管
由于随车配有电子挂锁与手持机，配送车辆向服装连锁店送货的途中，可以随时与配送中心的业务管理平台保持联系。手持设备内置有RFID，本身具有定位与通讯功能。通过手持RFID终端与配送中心的业务管理平台的连通，配送中心可以实时掌握车辆运行途中的信息、车载服装状况，并可通过微信、视频、语音等手段与司机或送货员进行沟通，以便即时处理突发事件。
5.3 卸货交接
车辆抵达服装连锁店时，手持机读取连锁店的定位标签，对电子挂锁实现定点、定时解封，从而顺利打开车门，在对车上服装纸箱进行扫描后卸货，通过配送中心业务管理平台实现无纸化交接，相关信息存储在配送中心的业务管理系统中。
6 结 语
服装连锁企业物流决策支持系统可为仓储、配送、分拣等子系统提供决策支持和服务，该系统不仅需要进行理论研究，更重要的是要进行实践，通过实践对系统进行优化。在“互联网+”时代，研究基于大数据背景的服装连锁企业物流决策支持系统无疑具有非常重要的意义，尤其在数据挖掘技术的研究与模型库的充实上。
参考文献
[1]陈平，徐云云.大数据时代基于云会计的企业库存管理研究[J].会计之友，2015（6）：134-136.
1.1文献法
文献来源于高校图书馆、中国知网论文数据库、EBSCO外文数据库和购买的外文书籍。1.2个案法从联赛整体运营的角度出发，选择发展稳定、品牌价值高、竞争态势合理、运营出色的英超联赛，对参加2014-2015赛季英超联赛的20家俱乐部进行网络营销的研究。
1.3调查法
使用互联网对20家俱乐部进行调查，调查主要内容为：俱乐部网络营销目的、职能、渠道、主要模式等。
2企业网络营销理论概述
2.1企业网络营销的概念
计算机网络技术的迅速发展使我们的生活方式发生了天翻地覆的变化，传统的商业模式今非昔比。借助互联网开展商业活动的能力逐渐成为在知识经济社会环境下企业竞争力的重要标志,也成为带动传统企业升级和实现技术跨越的重要推动力。经济全球化的趋势推动着更多的传统企业考虑在互联网环境下的营销模式，探索适合自身的网络营销道路，以期在不断变化的经济环境内发展和保持竞争力。目前对网络营销较为流行的定义大致包括三种。一、认为网络营销是一种以互联网为基础的新型市场营销方式（美国内达华大学朱迪•施特劳斯、上海大学瞿彭志）。二、认为网络营销是通过在线活动建立和维护客户关系，以协调满足公司与客户之间交换概念、产品和服务的目标。（美国康奈尔大学拉菲•）三、认为网络营销是企业整体营销战略的一个组成部分，是为实现企业总体经营目标所进行的、以互联网为基本手段营造网上经营环境的各种活动（清华大学冯英健）。本文对网络营销的概念界定为：通过互联网将有价值的产品或服务，以交换或促进交换为核心进行的满足消费者需求的营销过程。
2.2企业网络营销的特点
网络营销主要特点包括：第一，成本低，便于控制销售预算。对不同规模的企业来说，网络营销降低成本的方式不同，大企业主要表现为宣传费用和沟通费用的节省，中小企业则表现为营销中间环节的省略。第二，跨越时间空间的营销方式。在时间上，网络营销信息传输速度快，同时能够实现24小时全天候的经营与销售；在空间上，网络营销极大的促进了经济全球化的发展，即使是跨国交易也可随时完成。第三，消费者为主动的营销。消费者具有主动查询信息的动机是网络营销潜力发掘的主要方面。而查询动机的形成主要依靠网络媒介的宣传来实现。第四，交互式营销。企业与消费者可以在网络上实现直接的沟通和交流，这种便捷的交互式营销也是网络营销相比传统营销的优势之一。第五，定制化营销。利用网络优势实现企业对客户的一对一服务，满足客户的特定需求，有利于提高顾客的忠诚度。第六，整合性营销。主要体现在企业资源和营销手段的整合。上述六点网络营销的特点，总体上体现了网络营销不仅是营销手段的变革，更是营销理念的创新，“以客户为中心”是企业网络营销的核心。
3英超足球俱乐部网络营销特征分析
3.1职业足球俱乐部网络营销的主要目的
网络营销与市场营销关系密切，不同行业的独有特征决定了各行业网络营销与市场营销关系的不同，职业足球俱乐部所提供的商品是多种多样的：球票和赛事转播权是竞技表演性质的商品；足球装备、纪念品、餐饮服务是球迷体验性质的商品；胸前广告、俱乐部赞助是品牌衍生性质的商品、运动员培养与转会是人力资源的商品。同时经营不同种类的商品，决定了职业足球俱乐部的网络营销既是直接完成在线销售的重要手段，又是整体市场营销的组成部分；既要肩负俱乐部网络推广的任务，又是服务整体营销目标的营销工具。因此，职业足球俱乐部的网络营销的目的是：以互联网为平台，根据俱乐部整体营销的战略要求，通过多种方式培养维护球迷和消费者、拓宽销售渠道、提升品牌价值，有效促进俱乐部商品与消费者之间的交换，最终实现俱乐部“利润最大化”的目标。
3.2英超足球俱乐部网络营销的职能
3.2.1商品推广及销售的渠道
英超各俱乐部通过互联网进行销售产品和服务的优势主要有：第一，广泛分布世界各地的消费者具有极大的购买潜力，网络营销拓宽了俱乐部在经济全球化形势下的营销渠道。第二，互联网可以满足俱乐部提供多样化产品的需求。例如，英超多家俱乐部均开设多种语言版本的官方网站，这为满足不同语系国家的球迷提供了便利的同时，也有利于海外业务的开展。另外，曼联俱乐部还在网络展示产品图片及介绍，吸引关注者购买，俱乐部的官方网上商城仅产品分栏就包括足球队服、训练系列、时尚、装备、家居用品、纪念品、礼品、个性化产品、耐克、打折区共10个购买专区，其中各个专区又分别设有不同系列的产品，如此巨大的产品数量如果在实体商店销售，其成本的巨大是难以想象的，而网络销售则轻松的就解决了问题。
3.2.2与球迷沟通的工具
英超俱乐部通过加强与球迷的沟通，达到提升球迷忠诚度、完善俱乐部管理、提升服务质量的目的。营销界有一句名言：开发一个新客户的成本可以维护五个老客户。顾客流失率高的企业难以获得稳步的发展。大多英超俱乐部的官网一般都设置有球迷专区和会员专区，球迷或者消费者可以畅所欲言对俱乐部提出赞扬和批评，以及相关的建议。在各大体育网站的俱乐部新闻均设有评论栏，也可以获取相关球迷对俱乐部行为的态度。另外，社交网站的兴起极大拉近了球迷与俱乐部的距离。邮件许可营销也是英超20家俱乐部常用的网络营销方式。在征求球迷或消费者同意的前提下，将俱乐部的比赛比分、运动员新闻、产品促销等信息第一时间以邮件的形式发给球迷或消费者，而球迷和消费者也可以通过邮件的形式将产品评价或对俱乐部发展的建议等反馈给俱乐部。
3.2.3促进公共关系的媒介
网络营销在促进俱乐部商品及服务的销售时，也是用来维护公共关系（PR，publicrelation）的重要媒介。体育公共关系是由三个完整的要素构成的,即体育组织、公众和体育信息传播。互联网己经成为了连接体育组织与其特定公众之间的重要纽带。英超俱乐部通过网络促进公共关系的主要对象包括：媒体、消费者、赞助商、其他俱乐部、社会公众。通过互联网，英超俱乐部俱乐部还可以及时的解决俱乐部的公关危机，例如对于重要球员或教练转会谣言的澄清，对俱乐部财政问题的主动报道，都能够通过网络迅速的传播至各地球迷处，最大幅度的限制危机带来的不利因素，维护俱乐部公共形象。
3.2.4营销研究的新手段
互联网将俱乐部与球迷联系到了一起，它在为球迷提供大量俱乐部相关信息的同时，也为俱乐部提供了一个精确的研究工具，使俱乐部及时了解球迷群体的基本情况。英超俱乐部通过会员注册（基本信息）、用户问卷调查（观点或态度信息）等方式建立大规模的球迷和消费者的数据信息库，为俱乐部整体营销的方向提供重要的参考。当前大数据时代的到来，球迷群体的相关信息显得更为珍贵。在购物或现场观赛后，俱乐部还可以设置简短的评价选项供消费者选择，例如服装或纪念品的质量、赛场安保或食物供应等，不断的获取消费者和球迷对俱乐部的反馈信息，有利于俱乐部控制今后具体工作的改进内容，逐步完善产品或服务质量的提升。而球迷或消费者的反馈得到重视，也能提高他们对于俱乐部的忠诚度。
3.3英超足球俱乐部网络营销的渠道特征
最近有学者提出：网络营销包含网络推广与电子商务两大要素，是以网络推广为“攻心”手段，实现销售的新兴营销模式。其中网络推广主要就是基于互联网的营销推广，而电子商务则是指基于网络的销售。网络营销渠道是借助互联网将产品从生产者转移到消费者的中间环节,它一方面要为消费者提供信息,让消费者进行选择；另一方面,在消费者选择产品后要能完成支付的交易手续。多样化且能够吸引球迷或消费者眼球的信息渠道、简便快捷安全性高的的交易渠道是达到理想网络营销目标的前提。
3.3.1信息渠道多样化
官方网站。俱乐部官网是连接球迷、消费者与俱乐部最重要的信息平台之一。经调查发现，参加2014-2015赛季英超联赛的20家俱乐部均设置有自己独立域名的官方网站。俱乐部官网为球迷和消费者提供的信息主要包括：各年龄段球队相关的基本信息和新闻、俱乐部比赛的预告与回顾、俱乐部的基本信息、球票和商品信息、俱乐部提供的餐饮服务信息、球迷论坛、会员之家、社交网站及赞助商的链接等。球迷或消费者可以从俱乐部官网获取较为全面的信息。社交网站。英超20家俱乐部在facebook、twitter都拥有自己的官方帐号，并在官方网站的明显位置设置供球迷点击关注的标识。但是，可能由于俱乐部整体发展战略的不同，各俱乐部在与社交网站合作的数量上有所不同，其中曼联、阿森纳、利物浦、曼城、曼联、切尔西六家俱乐部参与的社交网站数量较多，均超过了6个，利物浦更是在12个社交网站设置了帐号，其中还包括针对中国球迷开展的腾讯微博、新浪微博、微信和微视。另外还有7家俱乐部仅在3个社交网站设置了官方帐号，而这些俱乐部多是处于联赛积分榜的中游或下游，其综合竞争力难以与前五家俱乐部同日而语，且都没有广泛的海外球迷支持，其营销战略有可能多是面向本土，对海外业务暂时无暇顾及。门户网站。综合类门户网站中的体育版块以及专门的体育门户网站是俱乐部向社会公众传递信息的又一重要渠道。由于利益取向的不同，门户类网站对俱乐部的报道主要有：提供比赛视频的在线观看、比赛的相关数据、明星球员的表现、球员转会、教练员的表现、球队的技战术统计及论坛等等，为球迷提供新闻类信息。体育门户网站向体育爱好者提供服务，其受众数量远远大于足球项目爱好者，其的信息具有更广泛的传播效应。因此，足球俱乐部必须注意处理好与各大门户网站之间的公共关系，尽可能的为这些媒体提供便利的服务。球迷论坛。作为俱乐部与球迷、消费者直接进行交流的平台，球迷论坛是更能体现“双向性”的信息渠道。E-MAIL。以电子邮件的形式向球迷发送球队产品或服务的信息，具有较强的针对性。通过调查发现，英超各俱乐部官网注册成为会员之前，都需要填写球迷的基本信息，包括姓名、年龄、性别、居住地等，这可以使俱乐部明确球迷群体的主要特点，将营销活动更加细化。另外，球迷在注册时可以主动选择是否接收俱乐部的E-MAIL，这种“网络礼仪”的运用也能增加球迷的品牌好感。还有部分俱乐部为了便于球迷获取邮件信息采取更积极的手段，例如西布朗维奇俱乐部就专门在俱乐部官网的主题栏设置“新闻通讯”栏目，球迷无需注册，直接将电子邮箱输入即可获得邮件信息；而桑德兰俱乐部则在俱乐部新闻报道的一侧设置快速注册窗口，并明确每周一次的俱乐部邮件发送服务，供球迷选择。
3.3.2交易渠道便捷化
消费者通过网络交易渠道完成商品的购买，从而实现商品由商家向消费者的转移。经过调查发现，英超俱乐部的球票都可通过官方网站直接购买，其他商品则主要通过俱乐部官方网上商城和综合类购物网站销售。通过官方网站销售的比赛门票，以主场单场球票、客场单场球票、三场连票、季票等形式预订和售卖。球迷还可以购买包含大巴接送费用的客场球票。在比赛门票的订单完成之后，球迷就可以享受快递服务，而支付方式则主要以在线支付为主。官方网上商城。通过调查发现，英超各俱乐部均建立了官方网上商城的互联网站点，并在其官方网站中的显要位置标示出网上商城的链接，便于消费者进入站点。在俱乐部的官方网上商城中，消费者可以完成对实物商品的浏览、选择、购买以及评价。综合类购物网站。在国外各大综合类购物网站（例如amazon、sportdirect、ebay）中也可以购买英超各俱乐部的商品，但由于网站销售主题的不同，各综合类购物网站中的商品数量和种类相对官方网上商城较少。
4结语
