如何查看阿里云服务器创建日期

买好的域名或者租借服务器;好一点的如聚石塔等。关键一点要维护好自己网站的安全

要看类型网站访问量企业站完全没必要用云主机前期用200M左右虚拟主机完全满足规模较般情况访问量达两千考虑用云主机另外阿云家企业企业意味着本高所云主机价格高些用户且追求高性价比建议选择型IDC公司更适合各公司云主机使用本远程连接系统配置网站环境传数据解析域名即

答希望帮助若懂或者需要帮忙找我

我晕

，这个是你自己用绑定了你的里旺旺的账号才会这样的哦。只要里检测到你的账号登地址和上次不一致，都会提示输入

验证码

的开始注册账号的时候，不要绑定就可以了你可以进行绑定

本文由36氪企服点评专家团乔一鸭原创。乔一鸭：见证1500+企业数字化转型实践，分享团队智慧。————正文————我认为数字化是天时地利人和。“天时”主要指组织架构：因为数据天然在业务这边有屏障，各个业务团队在运营过程中积累了很多数据，但业务团队拿到数据需要组织的驱动。我们当时的营销部隶属电商团队，我的领导是电商总监，所以在数字的控制权上有天然优势。“地利”主要指流程：在前5年的时间内，运营和数据这两个闭环天然隔开，一般运营有自己的专属闭环，如从商品、销售、预测、上架及最终的渠道分销等构成一个完整业务闭环。在数据这一端只能看到业务的最终呈现结果，从结果角度驱动业务，必然存在不相接的状态。因此，在后两年，公司在流程上做了一个调整，之前团队一般是业务团队出策略，数据越来越多后，我们希望数据团队来出策略。如在审批预算上，是否花钱由数据团队来决定。“人和”对数据团队有较高的要求：其要求在于，第一，懂数据，对数据有敏感度；第二，虽然不在业务圈内，但要知道业务体系是怎么跑和运转的。因此，这方面对人的要求极高。在最初做品牌营销时，我们团队做了三件事：数据收集整理，与各个团队一样，做好数据基础；数据的洞察分析，即收集的数据如何做洞察、如何赋能业务及支持业务的决策；数据营销应用，品牌营销三步法聚焦在第三件事情上，在基于数据、用户行为分析的基础上，如何做品牌营销，所有东西都是基于内部方法，就比较容易上手。当时面临的主要挑战也有3个：数据分散在不同的数据库，不利于统一管理、分析和再利用；2个服务商的系统都属于SaaS版本，即标准化的产品，有新功能需求很难满足；线上数据报表繁多，各个部门做报表的时间花费较多，人工成分很多，效率低，易出错。我们的消费者电商触点分布涵盖市面上丰富的电商平台，如淘宝、拼多多、有赞等，相应的数据获取工具有京东九数、品牌数据银行、ERP等，数据存储也会放在阿里服务器、京东服务器、聚石塔等，整体来说数据相对分散。同时，从品牌角度看数据，在做数据利用和效率分析时非常低效，业务部门会给我们提很多需求，这些需求几乎都是要人工做，但是业务对时效性要求很高。效率低就会直接引发一个思考，如何提升团队数据分析的效率？当时，公司有超4000万名消费者的订单与行为数据，但这些数据如果不产生价值就是成本。老板每天challenge我们的也是围绕这几个问题：数据怎么为业务赋能？怎么产生价值？如果数据就是存在在那里，每年都要付出存储、硬件等费用成本。所以，我们当时面临了四个问题：1、数据效率：各品牌数据量级庞大，现有系统运算速度低下，数据准确度受影响；各部门数据需求和处理频繁，易出错，需要提高数据处理与报表制作效率。基本上是手工出报表，整个业务加上数据团队，报告约在三四千个。2、数据分散：各销售平台、各系统、各业务线数据孤岛化，分散在不同系统，难以管理，整合分析与应用；各平台格式不统一，全域品牌和用户分析受阻。同时，从品牌视角看，数据十分割裂。比如，当看用户画像时，有天猫用户画像、微信用户画像，导致在市场部做广告投放时，对以品牌为全视角的画像可参考性比较小，另外对消费者整个生命里程的周期偏差比较大。3、数据价值：用户与数据量级大，但数据价值挖掘不深，许多数据为沉睡数据资产，利用率不高。4、数据应用：现有工具未能满足新的用户归类与营销需求；用户营销渠道多样，需对用户营销手段整合规划以优化投入与效率。让数据能真正赋能业务，驱动业务增长。针对以上问题与挑战，下面主要分享数据应用实践这部分，我将其抽象为三步：第一步，做用户分层，品牌零售一定要进行用户分层，再看分层的差异性，及用户心智差别；第二步，制定沟通策略，即针对不同用户，在不同时机推不同商品；第三步，科学的统计评估方法，即用事实说话。具体来看：一、用户分层对于品牌快销，最重要的是回购周期，它决定了用户心智。（一）回购周期RC（RepurchaseCycle）：回购周期是指一个正常（平均）用户从第一次购买开始到再次购买之前的时间周期。回购周期有2种计算方式：1、正常用户计算法正常（平均）一次购买量正常（平均）每天使用量RC=正常（平均）一次购买量/正常（平均）每天使用量2）现有数据归纳法根据品牌消费者购买信息，将所有回购用户的平均回购间隔天数制成分布柱状图累计90%用户的平均回购间隔天数即为3RCRC=累计90%用户的平均回购间隔天数/3下面举个小例子：公司的一个洗碗机洗涤剂品牌，在中国引入不久，暂时没有特别多数据的积累，但是我们可以看业务数据，消费者一次购买的PCT是150元，差不多可以使用50次（按照我们的估算），假设平均每两天洗一次碗，每天洗碗的次数是05次，我们可以算出日常用户回购周期差不多在一百天。然后看目前数据库中的2万左右的数据，用现有数据分析法，其数据中心90%的用户在450天内完成回购，故RC=150天，但对这个品牌来说，用户心智还没有形成，所以我们这两种方法是有一种选择性。对于不成熟品牌，就是用户心智还没有形成的时候，希望品牌输入一个强有力的心智，在合适的时间去触达它，我们建议在不成熟品牌的时候，采用我们推理正常用户的计算方法来定义回购周期。对于成熟的品牌，其数据量、用户量的积累已经有一定的规模，我们还是希望遵循用户心智，遵循统计的归纳方法制定回购周期。那么回购周期计算完对分层有什么用呢？下面介绍用户分层的分类就很清晰了。（二）用户分层1、用户分层：一重分类根据客户最近一次购买时间，进行人群归类一重分类，这里用回购周期数字RC做第一重的切分，并可分为潜力人群、活跃用户、睡眠用户、流失用户（注：每位客户只会存在于1个分类中）。潜力人群：品牌/品类的目标消费人群，且目前还没有购买我们的品牌/品类的产品；活跃用户（R≤2RC）：最近一次购买时间发生在2个RC内；睡眠用户（2RC流失用户（R>3RC）：最近一次购买时间发生再3个RC以上。这四类对品牌零售来说还是比较粗放，所以我们会进行二重细分。2、用户分层：二重细分我们会根据客户R值进一步的分类，从潜力角度会分为品质潜力人群和竞争品牌人群。前者是品牌/品类目标消费人群，目前还没有购买过品类产品；后者是品牌/品类目标消费人群，目前购买竞争品牌产品的客户。活跃用户：是要重点关注的用户，可根据最近一次购买时间划分，分为高度清醒人群(R≤1RC)、中度清醒人群(1RC睡眠用户：可分为轻度睡眠人群(2RC流失用户：可分为品牌流失用户和品类流失用户，前者是最近一次购买时间在3个RC以上，且流入到竞争品牌中；后者是最近一次购买时间在3个RC以上，且后续不再购买品类产品。3、用户分层：三重细分新客、老客、忠粉是贡献我们的GMV的这部分用户，三重细分是我们从活跃用户里面再去切分一层的，再去切分的时候，除了购买时间以外，还要根据购买频次、贡献客单价等进行细分。如果我们的老客第一次购买两次及

不一样。在聚水潭打业务单子跟个人打是不同的。聚水潭国内唯一一家服务器布置于阿里聚石塔内部的erp厂家，同步速度远超同行，保证系统的流畅运行和仓库库存精准，也更为专业。单子，单子拼音是dānzi，指记载着事、物的纸条；分项记载事物的纸条。

这个，要看情况而定。

网页版(BS)的优势在于不需要更新客户端，维护成本低。二次开发也相对容易

客户端（CS）的优势在于：

1 界面信息不需要从服务器传送，消耗的流量小。

2 操作灵活，有些功能BS不容易做到。

3 有些运算可以交给客户机，减少服务器的运算，而BS的所有运算都是在服务器进行的。

因此，对于操作量大，客户端不多的情况，CS更好。对于客户端很多的情况下，BS更具备优势。例如京东，显然BS合适，但是对固定的有限的客户，用CS也是不错的选择。目前也有BS与CS混合的模式，内部员工用CS，外部客户用BS