對於製藥企業來講，終身算是取得了更大進展，許多公司應用數據分析助力研發。

二、受益網站運營的工作內容內容也都是以網站平台為基礎進行的，受益包括內容輸出、活動策劃、內容合作和流量數據分析，主要目的還是提升網站流量和維係用戶，我總結的工作內容大概如下：1.製定網站內容輸出計劃，完成內容編輯計劃，並保證內容輸出質量。網站運營工作也比較複雜，曾國涉及的內容比較多，曾國互聯網運營學堂（www.yunyingxuetang.com）講的不一定全麵，這些工作技能是個人認為比較有必要的，可以幫助網站更好的提升流量和用戶，希望能夠對大家做運營有些啟發就足夠了。

今天就來談談網站運營需要什麽樣的神技能？一、個錦囊網站運營的定義我以網站運營的工作內容來定義這個概念，個錦囊就是圍繞網站平台，以提升網站知名度、網站流量、網站用戶數量為目標而進行的一係列工作。三、終身網站運營所需工作技能想做好網站運營不容易，需要有過硬的運營知識和工作技能，才能保證網站持續運營，保持快速的發展。6.合作談判能力有時需要和別的網站合作換量、受益互換資源等，受益都需要一定的溝通談判能力，還要明確自己的目的和手上的資源，想清楚自己需要什麽樣的資源，而且能夠要到什麽樣的資源，希望能夠在博弈中盡可能的要到自己的資源，達到自己的目的。1.了解行業做網站運營前，曾國你必須要了解整個行業，曾國掌握行業的發展動向，目標要跟著行業的發展去走，搞懂整個行業知識，這樣製定的目標和計劃才能更清晰更準確。4.網站優化知識網站優化被更多人熟知的還是：個錦囊內容為王，個錦囊外鏈為皇，但遠遠不止這些，在保證內容和網站結構的基礎上多建設網站內外鏈，合理布局網站結構，優化網站代碼和關鍵詞分布，最大化的便於搜索引擎抓取。

2.文案功底文案是網站運營的基礎知識，終身網站基礎的內容搜集、終身整理、組織和排版的功底是必需的，好的網站運營要有很強的文案功底和持續的內容輸出，比如網站標題、頁麵標題、頁麵策劃、欄目內容等等很多地方都需要良好的文案功底。頁麵內容版塊包括：受益活動標題（跨年盛典）+活動時間（12.31-1.2）+活動獎品（三件套）+活動參與方式（報名就送）+活動流程（線上報名-線下領取）+活動參與條件（僅限新用戶）等，受益每塊盡量內容簡潔，邏輯清楚，參與條件當然越簡單越好。曾國這個趨勢可能會在未來幾年波及中國。

我們看到，個錦囊當前自由職業者多紮堆於市場營銷、個錦囊設計、文案和培訓等專業性較高的服務行業，目前也正在擴散到網約車司機、Airbnb房東、Instacarter買手、Taskbabbit達人、直播網紅、自由作家與自媒體人或者知識分享平台某一領域的專家學者、投資理財專家或者職業規劃師、插畫師或者設計師或者自由程序員。比如說一個軟件開發項目需要人才，終身項目經理把項目分解成多個短期任務，終身投入市場說明工作要求，對應征者進行甄選，把相關工作推給開放人才市場吸納的這部分甄選通過驗證的外部力量高效的解決，對於後續開發計劃，會針對這部分合作者即時匹配與推銷，形成一種相對自由但穩固的合作關係。美國《連線》雜誌資深編輯傑夫•豪在他著名的《眾包》裏指出，受益以前在各個領域裏，受益不同層次的精英或者專業人士，占據了行業的話語權和決定權。從這句話裏麵來看的話，曾國這種模式的實現是在一個完全開放的勞動市場。

但在線下，國內地域資源極度不平衡，包括農村與城市的人才與就業資源、一線城市與三四線城市的需求和供給的不平衡，勞動力、技術、資源不平衡。部分企業對人才的需求趨向於短期化、階段性與年輕化之所以如此，還在於當前從傳統企業到互聯網科技新興企業的組織架構來看，對人才的需求趨向於短期化、階段性與年輕化。

當前中國的互聯網發展越來越快，各種新的移動互聯網產品的研發引進、各種商業模式崛起，平台跨地域連接線上線下的能力不亞於美國，移動互聯網的普及、許多擁有數億用戶的互聯網平台在數據開放性與觸達供需兩端、連接海量粉絲與用戶平台體量基礎已在。IBM建立的“開放人才市場”就是一個典型案例。之所以說自由職業者是一種更輕模式的創業，在於自由職業本身就是一個人走通了從產品到專業能力品牌包裝、定價、品牌傳播、產品或內容出售的全產業鏈。這個世界的許多領域將由壟斷走向開放羅納德.科斯曾經對企業的價值進行過解釋：在一個完全開放的勞動市場，人們可以互簽合約，出賣自己的勞動力，同時購買他人的勞動。

這種階段性的裁員潮對應著當前互聯網企業對於人才的需求：許多崗位與人才需求其實是偏向階段性的與短期的，很多狼性企業也表示不養閑人，當然，在許多核心崗位上的人才的需求依然是長期與持續性的。另一方麵許多傳統行業都在麵臨新興科技行業的顛覆，人們在思考：假如這個行業衰落或者企業倒閉了，我還可以去哪兒?我的價值如何獲得提升?年輕化與裁員潮：中年專業人士離開組織成為自由人或成為趨勢另一方麵我們看到，當前許多企業與行業尤其是科技互聯網行業的員工普遍是趨向年輕化，百度平均年齡大致是27歲，阿裏與騰訊平均年齡28左右，我們不禁要思考，未來那些上了年紀但是依然不是在公司中高層管理層或者企業骨幹專家一列的人才，未來很可能會陷入一種留或者不留的兩難困境。而互聯網平台的共享與連接效應恰好可以打破地域的限製，依賴平台輸送的方式連接供需兩方。這也在某種程度上推動著企業製度變革，驅動經濟運行的效率提升。

在當前的互聯網IT行業，焦慮無處不在，這種焦慮一方麵源於高房價，而另一方麵，存在於職場升遷渠道僵化之後，收入與期望之間的落差，以及內部競爭不平衡導致的一種求之而不得的痛苦，一種是不確定性的裁員與淘汰危機，人們希望改變現狀。各種傳出的裁員消息從滴滴彌漫到樂視、蘑菇街、暴風魔鏡等企業，今年再到華為、貝貝網等企業。

企業可以借助共享經濟服務交易平台、知識付費平台、內容生產平台等找到這部分專業人士與消費者對接，讓供求雙方更自由的選擇，滿足企業發展過程中的短期與階段性需求，或者與自由職業者建立一種更為高效的合作關係，打破既有行業與企業的禁錮，以一種近乎完全競爭的市場模式，激發組織創新活力。互聯網連接效應：以自身的能力擁抱這種更自由的職業模式有更好的反脆弱性而在過去傳統時代裏，人必須依附於一個特定的機構或者組織之中才能生存，因為組織和機構就是資源配置的方法，但由於信息不對稱人才與企業需求匹配難以達到更高效的狀態，導致龐大的資源剩餘和龐大的需求無法得到滿足，因此導致合適的資源的與人才的各自流失浪費。

自由職業英文是self-employed(自雇者)。這樣一來，未來可能驅使企業組織結構的更加彈性化，突破地域、行業或者專業等因素的限製，更加靈活的獲取所取的專業人才，因為更多專業性的外腦智慧可以幫助企業獲取更多的優質資源甚至突破某個固有瓶頸與短板。在未來，自由職業者更多的依賴平台打造專業性圈養粉絲提升個人價碼繼而向廣告主與企業尋求商業模式變現通道，在組織弱化，個人凸顯的時代，IP化將是職場或者自由人甚至創業者都需要考慮的方向以及要走的路。所以我們看到互聯網行業幾乎每年都會出現裁員潮。總的來說，在未來，自由職業者更多的依賴平台打造專業性圈養粉絲提升個人價碼繼而向廣告主與企業尋求商業模式變現通道，在組織弱化，個人凸顯的時代，IP化將是職場或者自由人甚至創業者都需要考慮的方向以及要走的路。通過互聯網內容平台、知識付費平台或者共享平台，你可以靈活地出售時間、技能和金錢，獲取收益與打造自身的圈子人脈、個人品牌與影響力的機會。

中國當前的環境也具備共享經濟生存和發展的土壤根據統計數據顯示，2025年全球共享經濟的市場規模將達到3,350億美金，年均複合增長率達到36%。有數據顯示，在美國，不在特定場所去工作的人們已經占到了整個美國工作人口的三分之一，並且每年以10%的速度增長著。

時代變化的不確定性讓自由職業者選擇的這條路是一條充滿希望但又看不到遠方終點的荊棘之路。其實說到底，自由職業者本身是一種創業，隻不過更加低成本化與輕模式化。

“開放人才市場”會發布公司短期任務式的需求，一些任務僅招募內部員工，另一些隻對通過驗證的自由工作者開放。加之經濟下行、缺乏保障，加之裁員潮頻頻出現，對於企業來說，裁員更多是源自外界的競爭壓力與狼性文化的機製效應，但對於企業中的個體而言，加深了人們對於未來不確定性的焦慮，人們需要更多的收入模式來確保安全感。

這種短期與階段性以及項目型的人才需求也完全可以由企業搭建平台來解決。AppMakr是一家開發智能手機應用程序的小型公司，但這家公司一名全職員工也沒有。用一句簡單的俗語來說，就是沒有金剛鑽，別攬瓷器活。但說到底，它也是一種能夠讓生產者解放組織的束縛與壓製，讓人感到幸福的職業。

領英預計到2020年，自由職業者人數將占總勞動力的43%。document.writeln('關注創業、電商、站長，掃描A5創業網微信二維碼，定期抽大獎

就現在回頭來看，大數據的確是大玩了一把。不過雖然數據分析在醫療的應用存在一些抑製因素，但相比過去的診療方式，我們可以看到大數據在當今診療過程中的意義。

但2011年隻能實現10~20%，也即產生300~600億美元的價值。一些創新者正在試驗，希望這些數據對於臨床也可以起到直接有效的作用。

製藥企業和醫療設備企業大數據和先進的分析方法可以讓製藥企業的藥物預測建模更為精準，加速藥物開發過程。導致這一現狀的原因是個人健康數據一般是不會提供給患者本人的，所以他們不能及早發現並調整自身情況，隻有當生病時才會去就醫。除此之外，在個人健康管理的過程中，收集數據的可穿戴暫時還沒有顯示出臨床應用價值。什麽是標準化的路徑呢?患者隻有在患病時才主動進入醫療健康係統;診療服務重點不是為了優化的病人的體驗或體現診療價值;相同的疾病，醫生會對所有患者均采取相同的臨床指導方案。

基因組測序的成本下降，蛋白質組學的出現，以及實時監測技術的發展有可能產生出一種新的超精細化數據。這可以由人工智能驅動的臨床決策支持係統來完成，人工智能係統可以通過梳理數百萬患者病曆、基因組序列以及其他健康行為數據來確定對個體最有效的治療方案。

在麥肯錫發布的報告《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》中，它看好5大應用領域，分別是歐洲公共領域、美國健康醫療、製造業、美國零售業以及基於地理位置的服務。一些領先的玩家一直在使用臨床試驗數據來給藥物貼標簽(也就是說，看藥物有沒有其他用途)。

這些監測技術的使用大大降低了患者的治療成本。除此之外，個性化醫療其實可以改變整個健康醫療大係統。

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