百科_電商網站用什么保存用戶登錄信息

什么是COOKIE有什么用

什么是曲奇？谷歌在微博中公布了維基百科對Cookie的解釋。Cookies(復數cookies)，中文名稱為小文本文件或cookies，指的是一些網站為了識別用戶而存儲在用戶客戶端的數據(通常是加密的)。Cookies由服務器生成并發(fā)送給用戶代理(通常是瀏覽器)。瀏覽器會將Cookie的鍵值保存到某個目錄下的文本文件中，下次請求相同的網站時將Cookie發(fā)送到服務器(前提是瀏覽器設置為啟用Cookie)。它是由網景公司的前雇員Lou Montulli于1993年3月發(fā)明的。在互聯網中，cookies的應用隨處可見：cookies可以將登錄信息保留到用戶與服務器的下一次會話，用戶下一次訪問同一個網站時，會發(fā)現自己已經登錄了，無需輸入用戶名和密碼(當然也不排除用戶手動刪除cookies)，從而簡化登錄手續(xù)；某電商網站的“購物車”。用戶可能會在一段時間內從同一網站的不同頁面選擇不同的產品，這些信息都會被寫入Cookies中，以便在最終支付時提取這些信息。比如你經常在網上看車。當你搜索法拉利時，第一個顯示的搜索結果是法拉利，而不是法拉利。比如一些電商網站的“猜你喜歡什么”功能，就需要Cookie。希望對你有幫助~

電子商務采購的基本流程

網上采購程序主要包括：采購前的準備、供應商與買方的協商、合同的制定與執(zhí)行、交貨與清算等。一、采購前的準備對于采購員來說，采購前的準備過程就是宣傳供應商，獲取有效信息的過程。在網絡環(huán)境條件下，供應商主動發(fā)布其產品信息資源(如產品價格、質量、公司狀況、技術支持等)將成為趨勢。)在網上，而企業(yè)可以隨時在線查詢，掌握自己需要的商品信息資源。雙方相互推拉，完成商品信息的供求過程。在網絡環(huán)境下，信息交流通常是通過登錄和瀏覽對方的網站和主頁來完成的，其速度和效率是傳統方式無法比擬的。采購前的信息交流主要是讓企業(yè)了解供應商產品的價格和質量。所以價格很大程度上決定了購買決策。二。在網絡環(huán)境下，傳統采購咨詢的文件交換可以演變?yōu)橛涗洝⑽募蛐畔⒃诰W絡中的傳遞過程。各種網絡工具和特殊的數據交換協議自動保證了網絡傳輸的準確性、安全性和可靠性。企業(yè)一旦選擇了合適的、能保證產品質量最好、價格最合理、服務最好的供應商，就可以在網上與之洽談、談判。各種商務文件(如價格表、報價表、詢價單、報盤、訂單、回復采購訂單、采購訂單變更請求、運輸指令、發(fā)貨通知、付款通知、發(fā)票等。)已成為網上交易的標準信息形式，減少了漏洞和錯誤，規(guī)范了整個采購過程。三。合同制定和執(zhí)行的談判過程完成后，需要將談判結果以法律文件的形式確定下來，以監(jiān)督合同的履行。因此，雙方必須以書面形式簽訂購買合同。這樣一方面可以杜絕采購過程中的違規(guī)行為，另一方面也可以避免無效合同引發(fā)的經濟糾紛。由于網絡協議和網上商務信息工具可以保證所有采購咨詢文件的準確性、安全性和可靠性，雙方可以通過咨詢文件來約束采購行為和執(zhí)行咨詢結果。四。支付結算流程采購完成后，貨物入庫，企業(yè)要與供應商進行支付結算活動。目前，支付供應商貨款的方式主要有兩種：1。電子貨幣，包括電子現金、電子錢包和電子信用卡；2.電子支票，如電子支票、電子匯款、電子匯款等。前者主要用于企業(yè)與供應商之間的小額支付，相對簡單；后者主要用于企業(yè)與供應商之間的大額資金結算，比較復雜。延伸信息：傳統采購模式存在以下問題：采購和供應雙方為了自身利益，相互封鎖信息，進行不對稱信息博弈，因此采購很容易成為一種盲目行為；一般供求關系都是暫時或短期的，競爭多于合作，容易造成雙輸。信息溝通不暢，無法跟蹤供應商的產品質量和交貨日期；對用戶需求的響應能力不足，無法面對快速變化的市場；利潤驅動暗箱操作，舍好求其次，舍便宜求貴，舍近求遠，產生了腐敗的溫床；設計部門、生產部門、采購部門的聯系脫節(jié)，導致庫存積壓，流動資金大量。來源：百度百科-電商采購

ssl漏洞是什么

SSL也稱為安全套接字層，是一種用于在Web會話中實現雙方和客戶端之間的安全會話的通信協議。它可以幫助雙方建立信任關系，實現安全會話。要做到這一點，還需要結合證書機制，所以會話雙送必須先向CA申請一個數字證書，然后與數字證書中的公鑰建立信任關系，再用密鑰加密要傳輸的數據。瀏覽器和WEB服務器之間基于SSL建立應用層會話，通信協議為HTTPS。由于使用HTTPS/SSL的會話雙方都是通過一個加密的安全通道來傳輸數據，很容易給人一種錯誤的理解，認為在這種機制下一定是安全的，但事實卻是否定的。原因很簡單，因為理想的安全系統是不存在的，SSL也不例外。SSL安全漏洞主要體現在以下幾個方面：1。SSL服務缺陷SSL為網絡通信提供了安全性，但其本身的安全性可能并不理想，SSL服務本身的安全缺陷才是最致命的安全漏洞。這不好笑?，F在流行的OpenSSL系統存在很多安全漏洞，其中最典型的就是各個版本的緩沖區(qū)溢出漏洞。OpenSSL是一個開源的SSL實現，用于實現網絡通信的高密度加密?，F在廣泛應用于各種網絡應用中。目前在OpenSSL中發(fā)現的嚴重安全漏洞主要有：OpenSSL服務器中SSLV2握手過程的緩沖區(qū)溢出漏洞。OpenSSL客戶端SSLV3握手過程緩沖區(qū)溢出漏洞。使用Kerberos的OpenSSL server SSLV3握手過程緩沖區(qū)溢出漏洞。OpenSSL在64位平臺上處理整數ASCLL字符時存在緩沖區(qū)漏洞。OpenSSL的ASN.1庫在處理格式錯誤的證書時存在編碼錯誤，容易導致拒絕服務攻擊。自2002年9月以來，有許多利用OpenSSL安全漏洞的蠕蟲，如” Apache/mod_ssl “，” Slapper “和” bugtraq.c “蠕蟲。這些蠕蟲的目標是OpenSSL 0.8.6d之前的SSL模塊(mod_ssl)和運行在Linux上的Apache服務器，但它們僅限于具有有效SSL v2設置位和Intel x86硬件位的設備。蠕蟲向連接互聯網的TCP80端口發(fā)送如下請求，搜索目標的Apache服務器：GET/MOD _ SSL:ERROR:HTTP-REQUEST HTTP/1.0如果根據響應確認是Apache服務器，蠕蟲的源代碼將通過TCP 443發(fā)送。然后，發(fā)送的源代碼會在被攻擊的設備上被編輯和執(zhí)行。讓被感染的設備尋找下一個目標。運行在各個設備上的蠕蟲通過UDP 2002端口進行通信，形成P2P網絡。利用這個網絡，可以將特定的數據包一起發(fā)送給特定的目標，也就是說，它可以作為DDOS攻擊的平臺?，F在可以看到，OpenSSL系統的安全漏洞不僅危及SSL通信的安全，而且對整個網絡系統的安全也有一定的影響。2.攻擊證書的可信度首先取決于CA，但是CA的表現并不盡如人意。像Verisign這樣的安全CA機構并不總是可靠的，系統管理員經常犯的錯誤是過于信任Verisign這樣的公共CA機構。但是CA機構對用戶證書的準確性可能不會像對網站數字證書那樣重視。對用戶證書的審核、頒發(fā)和撤銷可能不夠嚴格，容易導致證書驗證不準確、垃圾郵件、濫用、竊取甚至在傳輸中被劫持等。更何況微軟的IIS提供了‘客戶端證書映射’功能，用來將客戶端提交的證書中的名字映射到nt用戶賬號。在這種情況下，如果管理員的證書被盜或劫持，那么黑客就可以獲得系統管理員的權限。黑客可以嘗試暴力破解攻擊。雖然暴力攻擊證書比暴力攻擊密碼更難，但它仍然是一種攻擊方法。要暴力攻擊客戶端身份驗證，首先編輯一個用戶名列表，然后為每個名稱向CA申請一個證書。每個證書都用于嘗試獲得訪問權限。用戶名選擇得越好，其中一個證書被識別的可能性就越高。

暴力破解證書的便利之處在于，你只需要猜測一個有效的用戶名，而不需要猜測用戶名和密碼。3.竊取證書除了上述方法，黑客還可能竊取有效證書和相應的私鑰。最簡單的就是用木馬。這種攻擊幾乎可以讓證書失效。它攻擊客戶端系統，獲得其控制權，然后試圖使用、竊取或劫持用戶的證書。證書的密鑰就是密鑰，但用戶往往把密鑰放在不安全的地方，這就給了黑客可乘之機。也許對付這種攻擊的唯一有效方法是將證書保存在智能卡或其他設備中。4.管理盲點由于SSL會話是加密的，系統管理員無法使用現有的安全漏洞掃描或IDS來審查或監(jiān)控網絡上的SSL交易。所以管理上有盲點。IDS通過監(jiān)控網絡傳輸來尋找未經驗證的活動。任何符合已知攻擊模式或未經策略授權的網絡活動都會被標記出來，供系統管理員監(jiān)控。為了讓IDS工作，IDS必須能夠監(jiān)控所有的網絡流量信息，但是SSL的加密技術使得通過HTTP傳輸的信息無法被IDS識別。我們可以通過使用最新的安全掃描軟件檢查一般的web服務器來尋找已知的安全盲點，這些軟件不會檢查受SSL保護的服務器。受SSL保護的web服務器確實存在與一般服務器相同的安全盲點，但也許是因為建立SSL連接的時間和難度，安全漏洞掃描軟件不會檢查受SSL保護的web服務器。沒有網絡監(jiān)控系統，沒有安全漏洞審查，讓最重要的服務器成為最不被保護的服務器。

4電子商務人員管理制度的基本原則包括哪些

電子商務人事管理系統的基本原則包括以下幾個方面：第一，遵守國家法律法規(guī)和相關部門規(guī)章，必須遵守《中華人民共和國民法通則》、《中華人民共和國公司法》、《中華人民共和國合同法》、《中華人民共和國電子簽名法》、《電子銀行業(yè)務管理辦法》、《稅收征管法》和《實施細則》、《反不正當競爭法》?！斗磯艛喾ā贰ⅰ吨腥A人民共和國郵政法》、《互聯網安全保護技術措施規(guī)定》和《互聯網信息服務管理辦法》等相關法律法規(guī)和相關部門規(guī)章。二。遵守互聯網技術規(guī)范和安全規(guī)范必須遵守國家制定的互聯網技術規(guī)范和安全規(guī)范。3.嚴禁法律法規(guī)和政策規(guī)定禁止的銷售形式，嚴禁法律法規(guī)和政策規(guī)定禁止的銷售形式。四。電子商務平臺經營者不得為非法經營者和非法交易提供服務，電子商務平臺經營者不得為非法經營者和非法交易提供服務。電子商務平臺不得為無資質商家銷售有害有毒物質、藥品、危險化學品等特殊商品提供服務，未經批準不得經營藥品、醫(yī)療器械等特殊商品。電子商務經營者應當建立可疑商品銷售監(jiān)控機制。成立專門的監(jiān)控力量，對商品的銷售信息進行監(jiān)控，重點監(jiān)控違禁品和超低價商品的銷售情況。如發(fā)現可疑情況，及時通知公安機關調查處理。5.電子商務運營商必須為所有交易建立記錄和存儲系統。電子商務經營者必須保留用戶注冊信息。他們必須為所有交易建立記錄和存儲系統，將登錄和交易日志等交易數據記錄保存至少十年，并保護交易雙方的隱私權。他們必須建立安全系統并采取安全預防措施。六。知識產權保護電子商務經營者必須遵守有關知識產權保護的法律、法規(guī)和政策。七。真實交易完成后，必須轉移貨物的所有權和全部貨款。在此之前，貨物的所有權不得作為買賣合同再次轉移。八、電子商務經營者必須建立網絡欺詐舉報機制。建立網絡詐騙舉報平臺，收集網民關于電子商務犯罪的線索，及時向有關部門反映情況。

如何成為一個數據分析師？需要具備哪些技能

在學習數據分析師之前，你必須知道你想要達到什么樣的目標。也就是你想通過這種技術解決什么問題或者計劃？有了這個目標，你就可以清晰地進行自己的學習計劃，明確其知識體系。有了明確的目標導向和學習中必要的、最有用的部分，才能避免無效信息，降低學習效率。1.明確知識框架和學習路徑數據分析。如果你想做數據分析師，那么你可以去招聘網站看看相應職位的要求是什么。一般來說，你會對自己應該掌握的知識框架有一個初步的了解。可以看看數據分析師這個職位。企業(yè)的技能要求可以概括為：SQL數據庫基本操作和基礎數據管理；能使用Excel/SQL做基礎數據的提取、分析和展示；會使用腳本語言進行數據分析，Python或者R；對于獲取外部數據的能力有加分，比如爬蟲或者熟悉公共數據集；具備基本的數據可視化技能，能夠撰寫數據報告；熟悉常用的數據挖掘算法：回歸分析、決策樹、分類和聚類方法；高效的學習路徑是什么？就是數據分析的過程。一般可以按照“數據采集-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化”的步驟來實現一個數據分析師的學習之旅。按照這個順序一步步來，你就會知道每個部分需要完成的目標是什么，需要學習哪些知識點，哪些知識暫時不需要。那么你每學一個部分，你就能有一些實際的輸出，積極的反饋和成就感，你就會愿意在里面花更多的時間。以解決問題為目標，效率自然不會低。按照上面的流程，我們分為需要獲取外部數據的分析師和不需要獲取外部數據的分析師兩類。學習路徑總結如下：1。需要獲取外部數據分析師：python基礎知識python爬蟲SQL語言python科學計算包：pandas、numpy、scipy、scikit-學習統計基礎回歸分析方法數據挖掘基礎算法：分類、聚類模型優(yōu)化：特征提取數據可視化：seaborn、Plotlib 2。無需獲取外部數據分析師：python SQL語言python科學計算基礎知識包：pandas、numpy、scipy、scikit-學習統計基礎回歸分析方法數據挖掘的基礎算法：分類、聚類模型優(yōu)化：特征提取數據可視化：seaborn、matplotlib2接下來，我們來說一下每個部分應該學習什么以及如何學習。訪問數據：開放數據，Python爬蟲如果只接觸企業(yè)數據庫中的數據，不需要訪問外部數據，可以忽略。獲取外部數據主要有兩種方式。首先是獲取外部公共數據集。一些科研機構、企業(yè)、政府會開放一些數據。你需要去特定的網站下載這些數據。這些數據集通常是完美的，質量相對較高。另一種獲取外部數據的方式是爬蟲。比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站上某個職位的招聘信息，在租房網站上抓取某個城市的租房信息，抓取豆瓣評分最高的電影榜單，獲取知乎點贊和網易云音樂評論的榜單。基于互聯網抓取的數據，可以分析某個行業(yè)，某個人群。爬行之前，需要了解一些Python的基礎知識：元素(列表、字典、元組等。)、變量、循環(huán)、函數(鏈接的菜鳥教程很好)……以及如何用成熟的Python庫(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)實現網絡爬蟲。如果是初學者，建議先從urllib和BeautifulSoup入手。(PS:后續(xù)的數據分析也需要Python知識，以后遇到的問題也可以在本教程查看。)網上爬蟲教程不太多，爬蟲推薦豆瓣的網頁抓取。一方面網頁結構相對簡單，另一方面豆瓣對爬蟲相對友好。

在掌握了基礎爬蟲之后，還需要一些高級技能，比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設置爬行頻率、使用cookie信息等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。除此之外，常用的電商網站、問答網站、點評網站、二手交易網站、交友網站、招聘網站的數據都是很好的練習方式。這些網站可以獲得很有分析意義的數據，最重要的是有很多成熟的代碼可供參考。數據訪問：SQL語言。你可能會有一個疑問，為什么沒有提到Excel。在處理一萬以內的數據時，Excel一般分析沒有問題。一旦數據量大了就力不從心了，數據庫可以很好的解決這個問題。而且，大多數企業(yè)都會以SQL的形式存儲數據。如果是分析師，還需要了解SQL的操作，能夠查詢和提取數據。SQL作為最經典的數據庫工具，使得海量數據的存儲和管理成為可能，大大提高了數據抽取的效率。你需要掌握以下技巧：特定情況下提取數據：企業(yè)數據庫中的數據一定很大很復雜，你需要提取你需要的部分。比如你可以根據你的需求提取2018年的所有銷售數據，今年銷量前50的商品數據，上海和廣東用戶的消費數據.SQL可以通過簡單的命令幫助您完成這些任務。添加、刪除、檢查、更改數據庫：這些都是數據庫最基本的操作，但是用簡單的命令就可以實現，所以你只需要記住命令就可以了。數據分組和聚合，如何建立多個表之間的關系：這部分是SQL的高級操作，多個表之間的關系在你處理多維多數據集的時候非常有用，這也讓你可以處理更復雜的數據。數據預處理：Python(pandas)很多時候，我們得到的數據并不干凈，比如數據重復、缺失、異常值等。這時候就需要對數據進行清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能得到更準確的分析結果。比如空氣質量數據，有很多天的數據由于設備原因沒有監(jiān)測到，有些數據重復記錄，有些數據在設備出現故障時失效。比如用戶行為數據，有很多無效操作對分析沒有意義，所以需要刪除。那么我們需要用相應的方法來處理，比如不完整的數據，我們是直接去掉這個數據，還是用相鄰的值來補全。這些都是需要考慮的問題。對于數據預處理，學習熊貓的用法，處理一般的數據清洗是沒有問題的。所需知識點如下：選擇：數據訪問(標簽、特定值、布爾索引等。)缺失值處理：刪除或填充缺失數據行中的重復值：判斷重復值并刪除空格和異常值處理：清除不必要的空格和極端及異常數據相關操作：描述性統計、應用、直方圖等。合并：將符合各種邏輯關系的合并操作進行分組：數據分區(qū)，分別執(zhí)行函數，數據重組刷新。什么是總體和樣本？如何應用中位數、眾數、均值、方差等基本統計學？如果有時間維度，它是如何隨時間變化的？不同場景下如何做假設檢驗？數據分析方法大多來源于統計學的概念，所以統計學的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點如下：基礎統計學：其他描述性統計如均值、中位數、眾數、百分位數、極值等。其他統計知識如偏度、方差、標準差、顯著性等。總體與樣本，參數與統計，誤差巴概率分布與假設檢驗：各種分布，假設檢驗過程，其他概率知識：條件概率，貝葉斯等。有了統計學的基礎知識，就可以用這些了。

其實很多結論都可以通過直觀的方式描述數據的指標得出，比如前100名是哪些，平均水平是多少，近幾年的變化趨勢是什么.可以使用python包Seaborn(python包)來做這些可視化分析，可以很容易地繪制各種可視化圖形，得出有指導意義的結果。了解假設檢驗后，就可以判斷樣本指標與假設的總體指標是否存在差異，驗證的結果是否在可接受的范圍內。Python數據分析如果你有所了解，就知道目前市面上其實有很多Python數據分析的書，但是每一本都很厚，學習阻力非常大。但實際上，最有用的信息只是這些書中的一小部分。比如用Python來檢驗不同案例的假設，其實可以很好的驗證數據。比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和logistic回歸，其實可以對大部分數據進行回歸分析，得出相對準確的結論。比如DataCastle的培訓競賽“房價預測”和“工作預測”，可以通過回歸分析實現。這部分需要掌握的知識點如下：回歸分析：線性回歸，logistic回歸。基本分類算法：決策樹，隨機森林.基本聚類算法：K-means.特征工程基礎：如何選擇具有特征的優(yōu)化模型？參數整定方法：如何調整參數優(yōu)化模型Python數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等。在這一階段的數據分析中，注重回歸分析的方法，大部分問題都可以解決。通過使用描述性統計分析和回歸分析，可以得到一個很好的結論。當然，隨著練習的增多，可能會遇到一些復雜的問題。你可能需要了解一些更高級的算法：分類和聚類，然后你就會知道哪種算法模型更適合不同類型的問題。對于模型優(yōu)化，你需要學習如何通過特征提取和參數調整來提高預測精度。這有點像數據挖掘和機器學習。其實一個好的數據分析師應該算是初級的數據挖掘工程師。系統實戰(zhàn)的時候，你已經具備了基本的數據分析能力。但需要根據不同的案例，不同的業(yè)務場景進行實戰(zhàn)。如果你能獨立完成分析任務，那么你就已經打敗了市面上大部分的數據分析師。如何進行實戰(zhàn)？對于上面提到的公開數據集，你可以找一些自己感興趣的數據，嘗試從不同的角度進行分析，看看能得出什么有價值的結論。另一種觀點是，你可以從自己的生活和工作中找到一些可以用來分析的問題。比如上面提到的電商、招聘、社交等平臺方向，有很多問題可以挖掘。剛開始你可能考慮問題不太周全，但是隨著經驗的積累，你會逐漸找到分析的方向。一般的分析維度有哪些，比如排行榜、平均水平、地區(qū)分布、年齡分布、相關性分析、未來趨勢預測等。隨著閱歷的增加，你會對數據有一些感受，也就是我們通常所說的數據思維。也可以看看行業(yè)的分析報告，看看優(yōu)秀分析師的視角和分析問題的維度。其實這并不是一件困難的事情。掌握了初級的分析方法后，還可以嘗試做一些數據分析競賽，比如DataCastle專門為數據分析師設計的三個競賽。提交答案即可獲得分數和排名：員工離職預測培訓賽景縣房價預測培訓賽北京PM2.5濃度分析培訓賽。種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在?，F在就去，找一個數據集，開始吧！