网店运营思路细节 请问做像淘宝、京东商城这样

其实就我个人而言，淘宝比eBay、亚马逊等电商平台要好，因为淘宝有很多欺诈行为。 网店运营思路详情

近日，淘宝台湾发布声明称，将于年底结束在台湾的运营。消息一出，很多网友表示支持。在台湾当局日益严厉的政策中，国有企业选择退出是最后的手段。

关于淘宝台湾运营的终止，运营商Quereda公司在其声明中称:“淘宝台湾于2019年开始在台湾运营。经过慎重和多次评估，考虑到市场环境中还有很多不确定因素，煞费苦心的决定在今年年底停止运营。公司已经规划了离职补偿计划，将保障员工权益，妥善安排员工后续就业援助。”

众所周知，台湾是中国不可分割的一部分，大陆与台湾是血肉相连的。大陆企业来台湾投资是一件非常积极的事情。这不仅可以发展国有企业的业务，而且对台湾的经济发展也起着非常大的作用。改革开放以来，内地企业如雨后春笋般涌现，它们的快速发展和高质量是任何国家和任何时间的奇迹。

这些大陆企业在台湾的投资起到了“双赢”的作用，非常有利于各方的发展。然而，近年来，台湾当局严重限制台湾土地所有制企业的发展，严重损害了大陆企业的利益和合法权益。既然台湾的土地所有制企业最基本的利益无法得到保障，那么继续在台湾经营下去的意义何在？

在这种大形势下，越来越多的陆基企业不得不放弃台湾市场，这是一个企业不想看到的，但也没办法。造成这种现象的原因，完全是因为台湾土地所有制企业的恶劣经营环境，以及台湾当局对土地所有制企业的一系列苛刻政策。

国企遍地开花，大陆企业在任何国家和城市随处可见。目前，许多国家都制定了有利于内地企业发展的政策。所以台湾当局逆势而行，是违背时代潮流的。

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最重要的是数据治理和数据分析的能力！

近年来，随着大数据产业的蓬勃发展，企业和政府都重新认识到了自身数据资产的价值。但遗憾的是，数据本身并不能直接产生价值。当我们想要用数据来产生价值的时候，就会暴露出很多问题，比如:缺乏数据标准、数据源不清晰、缺乏对数据质量的监管等等。这就要求我们有一个统一的数据标准和良好的数据质量，形成实现数据价值的基础。而数据治理只是为了保证这个基础的存在。

国际数据管理协会(DAMA)对数据治理的定义是，数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动的集合。它是一个管理体系，包括组织、体系、过程和工具。

在国内企业的实际应用中，一般会综合考虑数据治理和数据管理。认为数据治理是以数据为组织资产的一系列集团化工作，包括从组织结构、管理体系、运营规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期进行全面梳理、构建和持续改进的过程。

说到数据治理，没有哪个行业比金融行业更依赖，几乎所有的环节都与数据息息相关。银行信息化发展了30多年，早期的数据基本都是交易的副产品，很少用到。近年来，商业银行逐渐开始利用数据进行更准确的客户营销、风险管理、运营优化等。然而，这一过程并不是一帆风顺的，数据管理系统不完善、统计数据不完整、数据分布分散等诸多问题是银行业进一步数字化转型的障碍。银行业加强数据治理势在必行。只有做好数据治理，才能实现从数据到价值的升华，真正提高银行的管理水平和市场竞争力。

数据治理是银行运营安全的需要

数据是银行的重要资产之一，银行需要安全地保存自己和客户的信息。涉及商业秘密和敏感数据的各种信息在处理和使用过程中有被侵犯、非法使用或泄露的风险，将给银行带来不可估量的损失。在良好的数据治理环境中，数据的管理和使用可以标准化，以更好地适应业务流程中的不确定因素。

数据治理是银行风险管理和控制的需要

随着金融技术的发展和应用，商业银行利用大数据、数据挖掘、机器学习、反欺诈、区块链等技术对风险进行综合评估。但所有这些都依赖于数据在数据模型中的良好应用。数据的一致性和完整性可以保证银行风险管控的良好运行，有效管理和降低风险。

数据治理是银行创新的需要，

银行一直被贴上“传统”的标签。随着市场竞争的加剧，他们在客户、产品、渠道和营销方面都面临着巨大的挑战。在大数据环境下，银行需要挖掘和分析历史和现有的业务数据，在传统业务运营的基础上开展各种创新业务，以改善客户体验，增强银行竞争力。

数据治理是政策和监管的要求

2018年5月21日，银监会发布了《银行业金融机构数据治理指引》，从数据治理结构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现和监督管理等方面规范了银行业金融机构的数据管理活动。这也标志着银行全面进入数据治理时代。但2019年底，安徽凤阳农村商业银行因“未按要求有效开展数据治理，数据治理存在严重缺陷，严重违反审慎经营规则”被银监会处罚。也反映出银行数据治理体系亟待完善的问题。

近年来，银行也将数据治理提升到全行战略层面，开展了一系列工作。

2014年，中国建设银行将信息中心更名为数据管理部，作为总行一级管理部门，牵头推进全行数据管理和应用能力建设，负责制定企业级数据规范，协调内外数据资源管理，实现信息共享；全面管理集团数据需求，为集团内所有组织提供数据服务，推动大数据在全行的应用。

2018年3月，南京银行正式成立数字银行管理部，牵头数据治理，推进全行数字化转型。

……

但根据《中小银行金融技术发展研究报告(2019年)》，91%的中小银行还没有建立起完善有效的数据治理体系，银行进行全面的数据治理迫在眉睫。但目前我国银行业和金融业的数据治理还处于发展阶段，在制度、数据、技术、人才等方面都存在较大问题。尤其在人才方面，缺乏数据治理和数据分析方面的专业、系统人才。

经过五年的研发和三年的培训实践，CDA数据分析师推出了“金融数字化转型人才训练营”。在原有CDA认证体系的基础上，突出金融行业的数据应用特色，同时融合国际知名的企业架构Togaf、数据管理与治理体系DMBOK、IT治理COBIT认证体系，培养学生建立金融数据应用的理论框架和实践能力，为金融从业者提供个人数字化转型解决方案，转型为内部数字化赋能。

在本课程中，您可以获得:

一、数据资产规划和管理

企业的数字化转型是基于对数据价值的深度挖掘，辅助业务流程再造，提高企业应对变化的能力。企业需要制定明确的数字战略，不断提高数据资产管理能力。数据产品分为五大类:数据模型、数据质量、数据工具、数据应用、数据算法。其中，数据应用产品是为优化企业业务流程而进行的复杂劳动的输出，其劳动对象是随着业务运营而积累的原始数据和从外部获得的初级数据产品。从运营层面看，企业数字化战略相当于数据产品组合战略，需要根据企业业务战略目标制定数据应用规划，进而确定数据产品组合；数据资产管理的目的是以最经济的方式将数据转化为数据应用产品。数据中间站是数据应用产品的加工厂，与AI中间站交互，为业务提供输入；数据治理是数据应用产品的质量保证体系，最终服务于业务指标分析和数据挖掘模型应用。

二、智能客户群运营

世界知名管理咨询公司麦肯锡报告，2020年中国有望成为仅次于美国的全球第二大零售银行市场，新形势下零售商将赢得世界。随着移动互联网技术、大数据技术、人工智能技术和区块链技术的日益成熟和深入应用，未来银行将呈现“五个转变”:入口场景、数字化运营、智能风险控制、跨境人才和普遍服务。

因此，本课程的目标是实现智能客户运营管理，从如何发现问题到如何解决问题。

本课程内容主要分为“道”、“术”、“气”三个层次。理论、实施和工具

1.理论部分主要介绍了从旧4P理论到新4P理论的演变，以及数字运营和数字营销的理论和概念及其在银行业的实践；

2.实施章节主要介绍三种策略:一是基于NES的客户群运营监控；第二，数字化营销系统(模型、标签和CRM系统等。);第三，数字营销闭环。

3.工具，重点案例，介绍具体算法在数字运算中的应用。

首先，介绍聚类算法及其在客户细分中的应用；

二是介绍协同过滤算法及其在产品推荐中的应用。

三是介绍社区发现及其交易圈在银行营销中的应用。

第三，智能信用风险控制

本课程以当前国内兴起的消费金融和互联网金融为主要场景，介绍消费金融在贷前、贷中、贷后过程中的信用风险管理中的数据应用，并试图在深入实践场景的基础上为学生提供全面的数据驱动的风险管理知识。本课程侧重于信贷情景中的三个部分:贷前、贷中和贷后，并通过介绍相关业务背景并结合实际风险控制需求，以解释和案例的形式介绍数据分析和数据挖掘应用。

第一部分重点介绍了消费贷款产品的常见要素、风险点、智能自动审批的基本框架、数据驱动的贷款访问、规则的制定、信用评分卡的构建以及基于风险差异化的信用定价。第二部分介绍了绩效客户的管理，包括行为评分模型的构建和相应配额策略的制定。第三部分介绍了收集记分卡的建立和收集策略的制定。

四、智能操作风险控制

近年来，随着金融风险控制案件的频繁发生和监管政策的不断收紧，提高风险控制能力以降低内外风险已成为许多银行和其他金融机构的当务之急。作为新巴塞尔协议三大风险之一，操作风险包括反欺诈、反洗钱和反欺诈等常见场景。综合运用各种手段防范和控制风险，防范“三害”情景，已成为许多金融机构的重要出发点。

在为期两天的课程中，首先将分析操作风险的概念和常见的子场景，使学生对操作风险有一个清晰完整的认识。然后介绍了应对操作风险应该建立什么样的防控体系，并从制度、人才、数据、技术等角度进行了分析。特别是在技术手段环节，重点介绍操作风险机器学习建模面临的几个主要问题及解决方法。在为期一天半的实践案例环节中，安排了反信用卡诈骗、反洗钱、反营销薅羊毛三个典型Python建模案例，强化了风险控制建模的通用流程，涵盖了建模的技术难点，有效提高了学生风险控制建模的实践能力。

动词 （verb的缩写）数据与人工智能中间站

随着金融业进入第四大发展阶段& # 8211；数字时代给金融机构的发展带来了机遇，但也伴随着严峻的挑战。如何解决数据孤岛问题，新应用与旧系统结合困难？现有的IT能力是否不足以支持业务的快速变化？数据调用方式多样，标准不统一，质量差？并且数据资源没有挖掘，数字化能力没有释放，这是企业面临的普遍问题。数据集成和数据资产管理是解决这些问题的有效途径之一。

本课程将从如何进行有效的数据整合、各种数据平台的引入、如何有效进行数据治理、数据资产管理和数据中间平台的建设四个方面进行。帮助企业在数字化过程中快速建立系统间的数据集成系统，支持用户数据集成应用的快速实施；提供完善的数据管理系统和有效的数据集成方案，支持上层数据的挖掘、分析和应用；为企业的发展战略和业务创新提供有效的数据支持，洞察企业的经营状况和市场趋势，提高企业新业务的灵活性，为数据应用创造敏捷的环境。

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登录代码栈后，点击左边的“应用市场”，然后在右上角的搜索框中输入“广告法”

看到“巡逻管理-页面广告方法关键词检测”的应用，点击旁边的“获取”，就可以使用了

打开此应用程序后，您可以点击此处的“自动获取待售商品检验”按钮进行检验

经过测试，图片中文字的识别率还是很好的，但是官方的禁语词库真的不讨人喜欢。建议在“添加定制广告关键词”后面的方框中添加一些禁止的文字，效果会更好

扫描后可以在视图中看到哪个连接有禁字和该字出现的图片地址，可以导出做进一步处理。很棒吧

但是边肖要提醒你，你需要用卖家账号或者子账号登录到代码栈，或者用上面的账号登录到代码栈底部的浏览器才可以使用，也就是说你只能检测到自己产品细节的图片。