php责任链怎么设置，如何学习数据分析？
想要成为数据分析师，给大家分享一份初级的入门指南！
它包含Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。
这七part 的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。
第一part：Excel
每一位数据分析师都脱离不开Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
Excel的学习分为两个部分。
掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入，经过计算和转换输出我们想要的结果。
在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近的函数。
在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。
清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text
关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset
逻辑运算类：if、and、or、is系列
计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round
时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif
搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。
第二部分是Excel中的工具。
在「数据分析：Excel技巧大揭秘」教程，介绍了Excel最具性价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、自定义下拉菜单等。正是这些工具，才让Excel在分析领域经久不衰。
在大数据量的处理上，微软提供了Power系列，它和Excel嵌套，能应付百万级别的数据处理，弥补了Excel的不足。
Excel需要反复练习，实战教程「数据分析：手把手教你Excel实战」，它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习，总结各类函数的使用。
除了上述要点，下面是附加的知识点，铺平数据分析师以后的道路。
了解单元格格式，数据分析师会和各种数据类型打交道，包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解数组，以及相关应用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list，是核心概念之一。
了解函数，深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮助到你。
了解中文编码，UTF8、GBK、ASCII，这是数据分析师的坑点之一。
第二part：数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
数据可视化是分析的常用技巧之一，不少数据分析师的工作就是通过图表观察和监控数据。首先了解常用的图表：
Excel的图表可以100%绘制上面的图形，但这只是基础。
在「数据可视化：你想知道的经典图表全在这」中介绍了各类数据分析的经典图表，除了趋势图、直方图，还包括桑基图、空间图、热力图等额外的类型。
数据可视化不是图表的美化，而是呈现数据的逻辑之美，是揭示数据的内在关联。了解图表的维度和适用场景，比好看更重要。比如桑吉图就是我一直推崇的图表，它并不知名，但是它能清晰的揭露数据内在状态的变化和流向。案例是用户活跃状态的趋势。
Excel的图表操作很傻瓜化，其依旧能打造出一份功能强大的可视化报表。「数据可视化：教你打造升职加薪的报表」教给大家常用的Excel绘图技巧，包括配色选取，无用元素的剔除、辅助线的设立、复合图表等方法。
Excel图表的创造力是由人决定的，对数据的理解，观察和认知，以及对可视化的应用，这是一条很长的道路。
图表是单一的，当面板上绘制了多张图表，并且互相间有关联，我们常称之为Dashboard仪表盘。
上图就是用分析师薪资数据为数据源绘制的Dashboard，比单元格直观不少。我们常常把绘制这类Dashboard的工具叫做BI。
BI（商业智能）主要有两种用途。一种是利用BI制作自动化报表，数据类工作每天都会接触大量数据，并且需要整理汇总，这是一块很大的工作量。这部分工作完全可以交给BI自动化完成，从数据规整、建模到下载。
另外一种是使用其可视化功能进行分析，它提供比Excel更丰富的交互功能，操作简单，而且美观，如果大家每天作图需要两小时，BI能缩短大半。
在「数据可视化：手把手打造BI」教程中，以微软的PowerBI举例，教大家如何读取数据，规整和清洗数据，绘制图表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列举的分析师案例。
BI还有几个核心概念，包括OLAP，数据的联动，钻取，切片等，都是多维分析的技巧，也是分析的核心方法之一。
后续的进阶可视化，将和编程配合。因为编程能够提供更高效率和灵活的应用。而BI也是技术方向的工具，了解技术知识对应用大有帮助。
第三part：数据分析思维数据分析能力的高低，不以工具和技巧决定，而以分析思维决定。
在一场战争中，士兵装备再好的武装，进行再严苛的训练，若是冲锋的方向错了，那么迎接他们的唯有一败涂地。
分析思维决定一场「数据战争」中的冲锋方向。只有先养成正确的分析思维，才能使用好数据。
既然是思维，它就倾向于思考的方式，Excel函数学会了就是学会，分析则不同。大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断，以「我觉得我认为」展开，好的数据分析首先要有结构化的思维。
麦肯锡是其中领域的佼佼者，创建了一系列分析框架和思维工具。最典型地莫过于金字塔思维。
这篇文章简述了该思维的应用，「快速掌握麦肯锡的分析思维」。你能学会结构化思考，MECE原则，假设先行，关键驱动等方法论。
除此以外，还有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六顶思考帽等，这些都是不同领域的框架。框架的经典在于，短时间内指导新人如何去思考，它未必是最好的，但一定是性价比最优的。数据分析思维，是分析思维的引申应用。再优秀的思考方式，都需要佐证和证明，数据就是派这个用处的，「不是我觉得，而是数据证明」。
现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。如果把它应用在数据领域，就是：如果你不能用指标描述业务，那么你就无法有效增长它。每一位数据分析师都要有指标体系的概念，报表也好，BI也好，即使机器学习，也是围绕指标体系建立的。
下图就是一个典型的指标体系，描述了用户从关注产品、下载、乃至最后离开的整个环节。每一个环节，都有数据及指标以查询监控。
不同业务背景需要的指标体系不同，但有几个建立指标的通用准则。这篇文章深入介绍了「如何建立数据分析的思维框架」。你将区分什么是好指标、什么是坏指标、比率和比例、指标的结构、指标设立的维度等概念。
数据分析不是一个结果，而是一个过程。几乎所有的分析，最终目的都是增长业务。所以比分析思维更重要的是驱动思维落地，把它转化为成果。
数据分析思维是常年累月养成的习惯，一周时间很难训练出来，但这里有一个缩短时间的日常习惯。以生活中的问题出发做练习。
这家商场的人流量是多少？怎么预估？
上海地区的共享单车投放量是多少？怎么预估？
街边口的水果店，每天的销量和利润是多少？怎么预估？
这些开放性问题起源于咨询公司的训练方法，通过不断地练习，肯定能有效提高分析思维。另外就是刷各种CaseBook。
优秀的数据分析师会拷问别人的数据，而他本身的分析也经得起拷问。
第四part：数据库
Excel很容易遇到瓶颈，随着业务的发展，分析师接触的数据会越来越多。对大部分人的电脑，超过十万条数据，已经会影响性能。何况大数据时代就是不缺数据，这时候就需要学习数据库了。
即使非数据岗位，也有越来越多的产品和运营被要求使用SQL。
很多数据分析师戏称自己是跑SQL的，这间接说明SQL在数据分析中有多核心。从Excel到SQL绝对是处理效率的一大进步。
教程内容以MySQL为主，这是互联网行业的通用标准。其实语法差异不大的。
新手首先应该了解表的概念，表和Excel中的sheet类似。「写给新人的数据库指南」是一篇入门基础文章，包括表、ID索引、以及数据库的安装，数据导入等简单知识。
SQL的应用场景，均是围绕select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。新手在「SQL，从入门到熟练」教程会学习到最常见的几个语法，select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查询以及各种常用函数。
数据还是分析师薪资数据，它可以和Excel实战篇结合看，不少原理都是相通的。
想要快速掌握，无非是大量的练习。大家可以在leetcode上做SQL相关的练习题，难度从简单到困难都有。「SQL，从熟练到掌握」教程中将会带领大家去刷一遍。
join对新手是一个很绕的概念，教程会从图例讲解，逐步提高难度。从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等。最后完成leetcode中的hard模式。
如果想要更进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等函数。不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。再想提高，就去了解Explain优化，了解SQL的工作原理，了解数据类型，了解IO。知道为什么union比or的效率快，这已经和不少程序员并驾齐驱。
第五part：统计学
很多数据分析师并不注重统计学基础。
比如产品的AB测试，如果相关人员不清楚置信度的含义和概念，那么好的效果能意味着好么？如果看待显著性？
比如运营一次活动，若不了解描述统计相关的概念，那么如何判别活动在数据上的效果？可别用平均数。
不了解统计学的数据分析师，往往是一个粗糙的分析师。如果你想要往机器学习发展，那么统计学更是需要掌握的基础。
统计知识会教大家以另一个角度看待数据。如果大家了解过《统计数据会撒谎》，那么就知道很多数据分析的决策并不牢靠。
在第一篇教程「解锁数据分析的正确姿势：描述统计」，会教给大家描述统计中的诸多变量，比如平均数、中位数、众数、分位数、标准差、方差。这些统计标准会让新手分析师从平均数这个不靠谱的泥潭中出来。
箱线图就是描述统计的大成者，好的分析师一定是惯用箱线图的常客。
第二篇「解锁数据分析的正确姿势：描述统计(2)」将会结合可视化，对数据的分布进行一个直观的概念讲解。很多特定的模型都有自有的数据分布图，掌握这些分布图对分析的益处不可同日而语。
直方图和箱线图一样，将会是长久伴随分析师的利器。
统计学的一大主要分支是概率论，概率是度量一件事发生的可能性，它是介于0到1之间的数值。很多事情，都可以用概率论解释，「概率论的入门指南」和「读了本文，你就懂了概率分布」都是对其的讲解。
包括贝叶斯公式、二项概率、泊松概率、正态分布等理论。理论不应用现实，那是无根之木，教程中会以运营活动最常见的抽奖概率为讲解，告诉大家怎么玩。
其实数据分析中，概率应用最广泛和最全面的知识点，就是假设检验，大名鼎鼎的AB测试就是基于它的。俗话说得好，再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。
何为假设检验？假设检验是对预设条件的估计，通过样本数据对假设的真伪进行判断。
产品改版了，用户究竟喜不喜欢？调研的评分下降了，这是用户的评价降低了，还是正常的数据波动呢？这些都是可以做假设检验的。它可以说是两面两篇文章的回顾和应用。
「数据分析必须懂的假设检验」依旧以互联网场景讲解各种统计技巧的应用。假设检验并不难，通过Excel的几个函数就能完成。它的难点在于诸多知识点和业务的结合使用，实际公式不需要掌握的多透彻，了解背后的意义更重要。
统计学是一个很广阔的领域，包括方差分析，时间序列等，都有各自不同的应用。大家若感兴趣，可以去阅读各类教材，没错，教材是学习统计学最优的方式。我这类文章堪堪算入门罢了。
第六part：业务
对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。举个例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。这个案例中，我们只知道送货员的送货水平距离，根本不知道垂直距离。这是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。业务形态千千万万，数据分析师往往难窥一二。我的公众号业务部分也涉及了不少，大家可以通过这几篇文章了解。
一篇文章读懂活跃数据；深入浅出，用户生命周期的运营；获取新增用户，运营都应该知道的事；运营的商业逻辑：CAC和CLV；从零开始，构建数据化运营体系；读懂用户运营体系：用户分层和分群，这些都是互联网运营相关的内容，或多或少涉及了不少业务方面的概念，数据分析人员可以选择性的挑选部分内容。了解业务的数据分析师在职场发展上会更加顺利。
而在「最用心的运营数据指标解读」中，我尝试总结了几个泛互联网领域的指标和业务模型，它们都是通用的框架。
产品运营模型：以移动端APP为主体，围绕AARRR准则搭建起数据框架。包括Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播，以及细分指标。
市场营销模型：以传统的市场营销方法论为基底，围绕用户的生命周期建立框架。包括用户生命周期，生命周期价值、用户忠诚指数、用户流失指数、用户RFM价值等。
流量模型：从早期的网站分析发展而来，以互联网的流量为核心。包括浏览量曝光率、病毒传播周期、用户分享率、停留时间、退出率跳出率等。
电商和消费模型：以商品的交易、零售、购买搭建而起。包括GMV、客单价、复购率、回购率、退货率、购物篮大小、进销存，也包含SKU、SPU等商品概念。
用户行为模型：通过用户在产品功能上的使用，获得精细的人群维度，以此作为分析模型。包括用户偏好、用户兴趣、用户响应率、用户画像、用户分层，还包含点赞评论浏览收藏等功能的相关指标。
除了上述的几个常见模型，数据分析还有其他分支。比如SEO/SEM，虽然可以归类到流量模型，但它并不简单。比如财务分析，商业的各种成本支出也需要专人负责。
在业务知识外，业务层面的沟通也很重要。业务线足够长的时候，沟通往往成为老大难的问题。
业务学习没有捷径，哪怕掌握了诸多模型，不同行业间的业务壁垒会是分析师们的门槛。金融的各类专有领域知识，电子商务不同产品的特性，这些都会影响到分析报告的质量。
在早期，新人最好选择一到两个领域深入了解其业务，然后以此拓展边界。
第七part：Python/R
第七周是最后的学习环节。
是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师升职加薪，迎娶白富美。数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。
Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。
这里的教程以Python为主。
「开始Python的新手教程」将会教大家搭建数据分析环境，Anaconda是功能强大的数据科学工具。Python建议安装Python3+版本，不要选择Python2了。
Python的语法相当简洁，大家print出第一个hello world顶多半小时。就像在Excel上进行运算一样方便。
「开始Python的数据结构」介绍给大家Python的三类数据结构，列表list，元组tuple，以及字典dict。万变不离其宗，掌握这三种数据结构以及相对应的函数，足够应付80%的分析场景。函数式编程为Python一大特色，Python自身就提供不少丰富的函数。很多都和Excel的函数相通，掌握起来非常迅速。另外还有控制流，for、while、if，通常配合函数组合使用。
「了解和掌握Python的函数」教大家如何自定义函数，丰富的函数虽然能偷懒，但是不少场景下，还是需要自己动手撸一个。
能够调第三方包解决，就使用第三方的函数。如果是一个频繁使用的场景，而第三方依靠不了，就自己编一个函数。如果是临时性的场景，写得粗糙点也无所谓。毕竟分析师的代码能力不要求工程师那么严格，所以Python的学习尽量以应用为主，不用像分析师那么严格。
包、模块和类的概念属于进阶知识，不学也不要紧。
「Python的数据分析: numpy和pandas入门」介绍了数据分析师赖以生存的两个包，numpy和pandas，其他Python知识可以不扎实，这两个最好认真掌握。它是往后很多技能树的前置要求。
array，series，dataframe是numpy和pandas的三个数据结构，掌握它们，便算是入门了。后续的两篇教程都是实战。
「用pandas进行数据分析实战」以分析师的薪资作为实战数据。Excel、BI、SQL，一路走来，大家想必对它无比熟悉，这也是最后一次使用它了。教程通过Pandas的各类功能，绘制出一副词云图。
最后一篇教程，将结合以往的知识点，包括业务指标，可视化，描述统计学等内容。「用Python分析用户消费行为」，完成它，不说登堂入室，但也是一位合格的数据分析师了。
它使用某网站的用户消费数据，计算各类常见指标：用户的客单价、人均购买量、回购率、复购率、留存率、平均生命周期等，真正做到融会贯通。用一份数据报告作为毕业作品，也是七周系列最好的结业证书了。
对于没有技术基础的同学，第七part最吃力，但已经完成到这一步，不妨让自己咬咬牙学习下去。
最后
如果能够看完到这里的同学，相信你是对数据分析真正感兴趣的。
独立开发一套软件系统需要开发者精通哪些技术？
目前的软件开发产品多以互联网形式呈现，所以就以一套互联网产品为例来说一下开发者都需要掌握哪些技术。
一套完整的互联网产品包括移动端（iOS、Android、WP）开发、Web前端开发和后端开发几个大的组成部分，下面分别描述一下这几个部分都需要学习哪些技术。
iOS开发需要学习OC或者Swift编程语言，Android开发需要学习Java或者是kotlin，而WP开发则需要学习C#。移动端开发属于比较典型的应用型开发，大部分开发任务并不复杂，大部分人经过一段时间的学习都能够掌握。
Web前端开发涉及到Html、CSS和JavaScript几个大的内容，另外还需要学习一下比较流行的开发框架。Web前端开发的学习重点在JavaScript上，虽然JavaScript看起来比较简单，但也是有一定难度的，而且JavaScript正在从前端走向后端，从发展的前景来看，JavaScript还是非常不错的。
可以做后端开发的语言比较多，比如Java、PHP、Python等都是比较常见的选择。Java的特点是性能比较稳定，对于大型Web开发来说是一个不错的选择。PHP是Web开发领域使用普及率非常高的编程语言，PHP自身具备极大的灵活性，所以深受开发人员喜爱，被称为“最好的编程语言”。Python语言的特点是简单、直接和灵活，Python有丰富的库支持，但是Python在性能上还需要提高。
另外后端开发还需要掌握数据库知识和一些常见的开发模式，在当前的大数据时代，也需要掌握如何在大数据平台上完成软件的开发。
以上这些只是一些基本的开发技能，要想开发出一套高质量的软件系统还需要掌握包括测试在内的一系列工具，当然往往也需要一个专业的开发团队。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。
如何从程序员到架构师？
程序员是一个广义词，架构师首先也是程序员，架构师的技术栈更广、技术实力更强，解决实际问题更有经验。
底层的程序员是专注于某一项的技术开发，有C++程序员、C语言底层程序员、前端程序员、Android/IOS程序员、Go语言程序员、PHP程序员，最多的还是Java程序员。
现在根据行业研究领域，还有大数据工程师、人工智能算法工程师。程序员，只有切切实实写过代码，积累经验，提升技术能力，才有机会成为架构师。
程序员不能仅仅满足于每天日常的工作，更应该想法设法拓宽自己的技术栈。C++程序员，可以研究嵌入式开发，物联网开发。Java程序员，可以研究大数据，数据挖掘。架构师的技术知识是非常有广度的，有大数据架构师、网络安全架构师、分布式架构师、微服务架构师、应用架构师以及运维架构师。
Java架构师要懂JVM底层原理、集合框架原理、多线程、网络编程、BIO/NIO/AIO、Spring、Spring MVC、JPA、MyBatis、Spring Boot、Spring Cloud、Spring Cloud Alibaba、Redis、MongoDB、ElasticSearch、Rabbit MQ、Kafka、Seata等，甚至还要懂大数据技术。
技术发展是很快的，架构师不学习也会落伍。有的单位架构师权利很大，也是技术负责人，CTO，具有管理权力。单位中有的架构师仅仅是项目里面的架构师人员，听命于技术经理、项目经理。
以我的经历来看，程序员首先要练好技术功底，其次扩充自己的技术栈。架构师不是一天能炼成的，需要深厚的技术积累。后期架构师发展前景还是很大的，不断学习更新技术，知识的积累越来越多。
我也对技术做了一些分享，微服务Spring Cloud、OAuth2权限验证、Seata分布式事务、ELK都有研究，还有大数据，欢迎与大家共同学习成长。
我们最关注哪些功能？
网站运营是指一切为了提升网站服务于用户的效率，而从事与网站后期运作、经营有关的工作；范畴通常包括网站内容更新维护、网站服务器维护、网站流程优化、数据挖掘分析、用户研究管理、网站营销策划等，网站运营常用的指标：PV、IP、注册用户、在线用户、网站跳出率、转化率、付费用户、在线时长、购买频次、ARPU值。如何运营运营是指网络营销体系中一切与网站的后期运作有关的工作。就中国的互联网发展趋势看，网站的运营应当融入企业的整体经营体系中，使网络与原有的机制有机结合，这样才能发挥网站及网络营销的商业潜力。企业的网站运营包括很多内容，如网站宣传推广、网络营销管理、网站的完善变化、网站后期更新维护、网站的企业化操作等等。其中最重要的就是网站的维护和推广。“信息化”原来并非一次性投资建一个网站那么简单，更重要的工作在于网站建成后的长期更新与推广过程。网站维护涉及到资源和成本问题，但只要用对工作，大部分中小企业网站维护需要的资源和成本并不会太高。企业网站主要是更新产品及说明文字。一般中小企业网站都没有后台内容管理系统，网页更新需要懂得做网页的人员，但企业大都没有这种人才（虽然学习做网页也并非难事）。一个办法，就是在跟做网站的网络公司签订合同时，就订下有关网页更新服务的条款，不要因为合同中忽略了这个问题，等到需要更新时再去找网络公司就很被动。运营步骤市场分析网站的功能与作用：“在网站采用新开发系统后，一定要有新颖的内容会出现在网站中，新页面的效果以及功能不仅可以吸引来访者，还也可以给来访者提供娱乐休闲。”用户从网站有没有直接获得利益：“用户从网站本身能得到什么，是我们最关心的，建立一个网站要知道它本身的价值意义，就必须得让用户知道他们从中可以得到什么，这样才能体现出网站本身的意义。”网站需要的广告和客户：“一个网站的广告能够给网站带来直接的利益，客户也是一种宣传力，可以让不了解的人了解，了解的人分享它。”解决方案根据网站的功能来确定网站技术解决方案。1、采用稳定、处理快速的南北互通的服务器。2、选择操作系统，用unix,Linux还是Window2000/NT。分析后在投入功能的开发、注重稳定性和安全性等。3、采用系统性的解决方案提供的企业上网方案、电子商务解决方案还是自己开发。4、网站安全性措施，防黑、防病毒方案。5、相关程序开发。如网页程序ASP、PHP、JSP 等数据库程序。我们推荐PHP，或者是ASP 为基础的成型发布系统。内容策划1、根据门户网站的目的策划网站内容。2、电子商务类网站要提供会员注册、详细的服务信息、信息搜索查询、个人信息保密措施、相关帮助等。3、如果网站栏目较多，否则考虑采用网站编程专人负责相关内容。注意：网站内容是网站吸引浏览者最重要的因素，无内容或不实用的信息就不会吸引浏览的访客。网页设计1、网页设计与美术设计的要求，网页美术设计一般要与网站整体形象一致，要符合CI规范。注意网页色彩、图片应用及版面策划，保持网页整体的一致性。网页的设计由美工师来把关了，整体形象和规范一定要按照CI 来，而上下相呼应，图片和模块的摆放也有自己的特色和风格。2、在新技术采用上要考虑目标访问群体的分布地域、年龄阶层、网络速度、阅读习惯等来决定。不同的人都有自己的习惯，就象左撇子一样，所以我们要针对不同的年龄和网络速度还有阅读的习惯来选定一个适中的模式让人人都觉得看起来读起来都很舒服。3、制定网页的改版计划，如半年到一年时间进行较大规模改版等。一个网站做成后，大的修改最好不要太频繁，最好是一年一换，换的时候不要把大的风格和色调破坏。网站维护1、服务器及相关软硬件的维护，可能出现的问题进行评估，制定响应的时间。服务器软件和硬件的维护尤为重要，需要进行很多方面的测试，来制定相应的速度。2、数据库的维护，有效利用数据是网站维护的一项重要内容，对数据库的维护要受到重视。一个程序的数据库维护，就相当于一个库存的货品种类，货品种类被打乱后，将会是一个很麻烦的事情，所以程序数据库要定期维护和清理一些不必要的冗余。3、内容更新和调整等。网页在一段时间内必须进行更新与调整内容，以便浏览者看到新的内容。4、制定相关网站维护的规定，将网站维护制度化、规范化。出表一张网站维护的制度和规范表，由专人负责，这样才能保证网站的运营质量和效率。网站测试网站发布前要进行细致周密的测试，以保证正常浏览和使用。主要测试内容：1、服务器稳定性、安全性。网站服务器的稳定和安全一直都是最头疼的事情，所以我们应该走到麻烦的前面，首先把预想到的麻烦排除掉。2、程序及数据库测试。每个程序都有自己相对应的功能，数据库则是数据集中的地方，尤其重要。3、网页兼容性测试，如浏览器、显示器。网页打开多了不会出现死页的情况，当然也有显示器的分辨率和浏览器的版本问题存在。4、根据需要的其他测试。在做出以上测试后，在用其他的方法进行对网站的测试，如：电信拨号和铁通拨号是否存在冲突。网站亮证网站亮证概念：网站亮证是指持有“官方网站认证证书”和“官方网站认证标志”的企业网上身份认证资质，将证书标志悬挂在官网的醒目位置。网站亮证经营是由于网络的虚拟性和开放性、市场主体应当遵循的网站运营规则，既保护网站权益又保障网民利益。网站亮证是电子商务的核心环节，让官网看得见、摸得着、信得过，方便网民识别、信任、认可官方网站。延伸工商亮照、同步线上线下品牌，提升自身品牌及运营效率，有效缩短空间与时间的差距，网站亮证提升品牌竞争优势。办理网站亮证，让网民安心、省心、放心。既保护网站权益又保障网民利益，既是网站运营基础，更是网站经营效益。运营的重点： 重点项目主要指域名选择、搜索引擎推广、网络广告。选择一个好的域名可对网站运营起到事半功倍的作用。如果要进行搜索引擎优化，一方面涉及到费用，而最重要的，还是优化的质量。实际上，搜索引擎优化通常只是一些个人行为而非公司行为，因为“搜索引擎优化”并不是一个成熟的服务产品，而且效果常常与主观努力大相径庭。因此要找一个优化高手并非易事。 互联网+的时代，最重要的就是互联网思维，互联网上缺的不是产品，而是销产品的人。如果你要把自己的产品在互联网上销售，运营好一个网站，就必须用到SEO这种技术，可以给你的产品带来大量的精准流量。我联合互联网上的一些大牛，组建了个网站建设交流qun，它的前面是五四1，然后中间是的话是二一四五，把它们组合起来在后面加上15就可以了。如果你希望玩转互联网+可以加入进来，如果你看看热闹就不必了。其它推广维护工作，主要就是寻找互换链接的对象、发布信息、Email营销推广、回复客户Email以及网站与用户的互动应答等，大都需要长期经营。这些工作大多不需要涉及太复杂的专业知识，但需要投入很多精力。对于网站维护人员，需要明确工作职责、内容，并长期学习新知，这群人属于网站营销的忠实用户。另外可以利用传统媒体，诸如通过各种传播媒体（如广播、电视、报纸广告、户外灯箱及路牌广告等）、展会、企业印刷品（产品Catolog、名片）等推广方式进行网站推广。有的网站管理人员对网络营销略知一二，收到一些垃圾邮件推销“网络营销软件”，价格也不贵，听起来对网站推广好像颇有帮助。其实那些通过垃圾邮件宣传的“网络营销软件”已经没多少人相信了。那种指望几封廉价的电子邮件就可以掘起一桶金来的想法对于需要脚踏实地开展、细水长流的网站运营非常有害。要学习有效的Email营销方法。应当说，只有踏踏实实的按照网络营销的商业原理，结合企业的实际情况，开展网站的运营，才能使企业网站发挥真正的作用。因此无论是已有网站或是正在建设网站的企业千万不要忽视网站运营这个环节！正所谓“打江山易，守江山难”，创造出一片繁华盛世就难上加难了。网站运营网站运营主要项目有网站策划，网站设计，网页制作，网站编辑，网络营销，搜索引擎优化seo，网站统计，流量分析，网络广告。
电子商务技术部的工作人员工作内容是什么？
电子商务技术部岗位包括：技术部总监，技术部经理，php程序员，测试员，网管，网站前端开发工程师，网站交互体验设计师，flash动画设计师。
一、技术部总监：负责公司研发部门的全面管理，配合公司技术研发战略目标对技术部进行整体规划，包括技术发展规划、人员发展规划，系统开发规划；把握公司的技术发展方向，保持部门技术的先进性，负责解决技术难题，培养技术骨干；根据公司整体技术发展方向，负责技术平台的开发、测试和维护；负责开发电子商城系统，PHP MYSQL，优化系统各功能；网站实施与协调，保证网站的顺利上线与部署负责部门内部日常管理、岗位培训、团队建设及人才培养、对工作目标合理分配、人员合理分工，制定工作目标，并监督团队成员的个人表现，包括绩效辅导，并进行绩效评估。
二、技术部经理：在技术部总监的领导下，组织和协调系统功能的设计工作，对设计方案、技术、质量及进度负责。其主要职责是：依据公司或其他部门的需求制定所负责系统功能的进度计划和设计任务的分工，经技术总监审定后实施。协调各同事之间的矛盾，负责各阶段的汇总。及时主动向各同事提出要求，并以文字或图表向同事提供所需要的资料。所提供资料做好记录。
三、php程序员：技术上接受技术部经理的指导与安排，对本人的进度和质量负责。主要职责是：根据技术部经理的安排制定进度计划，按时按量完成所承担的任务。做好自己负责模块的自测任务，以及认真对待测试人员的测试结果，有则认真修改并做好回归测试，无则诚恳讨论纠正测试结果。开发中遇到技术问题及时向项目经理提出并跟踪解决进度， 并记录解决方法和自己总结。
四、测试员：在技术经理领导下，开展系统网站等测试任务。其主要职责是：根据系统功能模块开发计划，编写测试计划和测试用例、测试报告、并组织评审；跟踪bug解决情况，提交测试报告，确保系统或网站缺陷得到及时解决；负责测试过程及规划，并进行持续改进；
五、网管：开展公司网络的基本维护与维修，其主要职责是：负责公司局域网及软硬件环境架设、维护、管理，保证公司网络软硬件环境在非不可抗力之外情况下出现问题时能及时解决问题并保证系统正常运行。