大數據時代下電子商務

『壹』 大數據在電子商務中應用體現在哪些方面

1、通過大數據進行市場營銷

通過大數據進行市場營銷能夠有效的節約企業或是電子商務平台的營銷成本，還能夠通過大數據來實現營銷的精準化，達成精準營銷。

通過分析大數據對消費者的消費偏好進行分析，在消費者輸入關鍵詞之後，提供與消費者消費偏好匹配程度較高的產品，節約了消費者的尋找商品的時間成本，使交易雙方實現快速的對接。實現電子商務平台或是企業營銷的高效化。在數據化時代，針對消費者進行針對性的營銷能夠實現精準營銷，提升產品的下單率，提升電子商務 的營銷效率。

2、實現導購服務的個性化

對於電子商務的平台來講，往往都會針對用戶提供一些推薦和導購服務。通過大數據的分析和挖掘能夠實現導購服務的個性化。針對消費者的年齡、性別、職業、購買歷史、購買商品種類、查詢歷史等信息，對消費者的消費意向、消費習慣、消費特點進行系統性的分析，根據大數據的分析針對消費者個人制定個性化的推薦和導購服務。

大數據的運用能夠抵消電子商務虛擬性所帶來的影響，提升競爭力，挖掘更多的潛在消費者。針對消費者的消費偏好，進行適宜的廣告推廣，提升產品的廣告轉化率，同時提供個性化的導購服務。

對於一些大型的電子商務平台來講，產品種類繁多，想要提升消費者的消費量，提升消費者的下單率就要通過分析消費者的消費偏好，主動進行商品的推送。這種通過大數據進行分析的方式不僅僅能提升產品的瀏覽量，還能針對消費者的消費需求提供商品的推送，提升消費者的用戶體驗，進而提升消費者的忠誠度。

3、為商家提供數據服務

大數據的分析不僅僅能夠幫助電子商務平台提升下單率和銷售額，還能將大數據的分析作為產品和服務向中小型的電子商務商家進行銷售。這樣不僅僅能夠提昇平台的收益，還能幫助商家了解消費者的消費偏好、消費者對於該類 產品的喜好等信息，來幫助商家及時針對大部分消費者的消費偏好以及市場的動態，針對產品的性能等進行研發和調整。

(1)大數據時代下電子商務擴展閱讀：

大數據的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

『貳』 電子商務在大數據時代下的「包容性增長」

電子商務在大數據時代下的「包容性增長」
隨著企業處理的數據量越來越大，數據處理工具的智能化程度越來越高，處理速度越來越快，價格也越來越實惠。大數據分析不僅僅是一種趨勢，而是許多大型電子商務公司必不可少的一項工作內容。在大數據時代的背景下，靈活運用各項數據分析手段提煉商業智能已經成為電子商務企業的一項必修課。
所謂的大數據，是需要跨視角、跨媒介、跨行業的海量數據，也可以理解為數據的收集方法。當數據的規模和豐富度達到一定程度，大家才開始提出大數據的概念。那麼，電商大數據現狀如何？
電子商務在大數據時代下的「包容性增長」
中國電子商務受益於良好的市場環境，政策的扶持，迎來了井噴時代，生態鏈亦初具雛形。2010年5月21日，第四屆APEC電子商務工商聯盟論壇就打造電子商務生態產業鏈、電子商務政策環境與發展趨勢、e時代消費、三網合一、無線領域的商業機會、電子商務的競爭格局與投資轉型等主題展開討論。電子商務生態鏈作為一種新型交易工具，雖然具有平台效應，但其發揮積極外溢效應將有一定前提條件、約束機制。這也要求政府在促進電子商務發展的同時，為電子商務生態鏈增長提供支持的同時；另外也需要考慮到數字鴻溝可能產生的負面影響。政府應從包容性增長的角度對觀察電子商務生態鏈對區域經濟增長、區域福利的效果。
「包容性增長」這一概念最早由亞洲開發銀行在2007年首次提出。它的原始意義在於「有效的包容性增長戰略需集中於能創造出生產性就業崗位的高增長、能確保機遇平等的社會包容性以及能減少風險，並能給最弱勢群體帶來緩沖的社會安全網。」最終目的是把經濟發展成果最大限度地讓普通民眾來受益。包容性增長即為倡導機會平等的增長。包容性增長最基本的含義是公平合理地分享經濟增長。它涉及平等與公平的問題，包括可衡量的標准和更多的無形因素。
政府應該積極鼓勵電子商務運營商開發更多適合減少貧困的業務，促使這些業務更好融入到和諧社會建設中。總之政府、企業、公眾應共同探討如何在大數據時代藉助電子商務生態鏈惠及貧困人口，從而緩解數字鴻溝以及負面影響。
電商從大數據里謀發展必須具備要素
駕馭大數據
數據集往往非常龐大，很難用傳統的資料庫管理工具進行處理，截至2012年,數據集由幾十兆位元組至數拍位元組的數據組成。這些數據包括訪問網頁、登陸、在線交易等等。目前數據集的規模在不斷增大。企業應使用相應工具對數據進行壓縮和篩選，僅展現與特定內容相關的數據。目前一些企業已實施大數據策略，一些企業正在開發或者打算開發大數據。
2、捕捉和存儲
這是第一步，大數據改變了業務模式，比如通過捕捉、存儲和分析用戶在社交媒體上發表的售後體驗，可以提高質量，改進服務。企業不僅應捕捉和存儲大數據，還應開發和利用大數據，因為只有開發和利用大數據，才能挖掘出大數據蘊藏的巨大價值，特別是應使用專門工具分析和開發雜亂的、非結構化的數據。
3、篩選
了解消費者情緒，優化供應鏈，去除虛假數據，為此，企業應對基礎設施和軟體進行投資，運用相應演算法處理大數據，並聘請數據科學家完成相應工作。只有對數據進行壓縮處理，智能地展現與特定內容相關的數據，才能更好地利用大數據。
4、分析
電子商務企業的規模在不斷增大，企業需要對其核心業務數據進行分析，不能再憑感覺或直覺制定關鍵決策，最好對所有與客戶相關的業務數據進行分析，以留住現有客戶，吸引他們購買更多的商品，同時羸得更多新客戶。
5、提供定製產品和個性化服務
分析和細分市場，根據個人或消費群體的喜好或者消費行為提供富有個性化的產品，比如，營銷部門可以收集一些有價值的信息，找出購物者的興趣所在，然後有針對性地組織一些營銷活動，從而增加了企業在競爭中的優勢，
電商應著眼情報數據挖掘
除了大數據工具的運用，情報數據也是電商公司真正應該關注的。
所謂的情報數據處理人員，從日常的工作場景來看，出去奔波收集情報的工作佔了多數份額。他們會跟上下游供應鏈，以及進行跨部門溝通。例如，一個采購人員應該去生產線，去分析每家供應商的生產水平如何，優秀的工廠和二線工廠的生產周期區別，哪裡的原材料采購價格最低。一般來講，這樣的一條情報能使用一到三年。
雖然數據性不強，但這些情報價值十分高。郝欣誠說得更為直截了當：「講數據挖掘不如講情報挖掘，情報挖掘才能夠為電商企業提供真正生產力級的支持，如果情報挖掘都沒做好，就想把它數字化和量化，有點操之過急。」
結語
現在的電子商務企業，日均能達到十萬單的少之又少。在有海量數據積累的基礎上，還要有一套優秀的BI系統，而且必須是按公司需求定製，才可能實現大數據。然而，在表面繁華的背後，又有誰知道在銷售記錄屢創新高的同時，電子商務的利潤率是否也得到同步的增長呢?實際上，能夠真正實現銷量與利潤率雙增長的電商少之又少，而且在越來越少。因為，不少電商的銷售業績是通過價格戰和付出大量促銷成本來實現的。

『叄』 大數據處理對電子商務的影響有哪些

電子商務：通俗來說就是企業通過網路,把線下的業務移到線上去開展,完成商品或者服務的銷售交易。x0dx0a大數據：指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。x0dx0a近幾年來，互聯網產業高速發展，很多傳統企業通過電子商務，開展網路營銷，線上產生交易的數據量是線下無法比的，因而就產生了處理巨量資料，也就是大數據的急迫需求，解決不好，就成為電子商務發展的瓶頸。反之，大數據處理的成功發展，也促進了企業加速開展電子商務，為互聯網產業的發展注入新動力。x0dx0a一、大數據處理模式x0dx0a在電子商務領域內，信息的大批量處理如果是以PB、EB、ZB為計量單位，則這些信息就構成了大數據。以往的計算機處理模式已經很難對這些大數據進行高效率的處理，勢必會影響電子商務的總體發展。因此對大數據時代的計算機處理模式進行革新是獲得電商行業整體突破的基本保證。傳統的數據處理模式是資料庫集群模式，大數閉弊據處理模式的基本要求是建構雲計算MapRece處理體系，使信息的分解處理和結果合並成為可能。x0dx0a(一)資料庫集群模式x0dx0a集群模式的基本運行原理是將同一種應用程序通過不同的工作方法相互協調共同完成，在面對客戶端的數據請求時，為其提供單一映像，並將這些映像通過一定的連接技術和方法與硬體系統進行連接，整體上建構一個鬆散耦合的集合。簡單來說，資料庫集群模式實現了資料庫技術和集群技術的結合。資料庫集群模式的運行較為平穩，具有多方面的技術優勢，例如強大的靠擴展性、整體的可靠性等等。x0dx0a但是在面對大數據處理時，資料庫集群也表現出了一定的缺陷。這些缺陷主要包含以下方面：第一是可擴展性補不強。如果系統功能節點的硬體基礎設施選擇的是Pc伺服器，那麼將會出現系統線纜繁雜、硬體高度復雜化和架設安裝難度大等問題，對其擴展性造成了一定的限制;第二是數據通信受限。目前運行高速互聯網的必備條件是將PCI插槽與主機進行連接。但是PCI的數據傳送能力有限，不能滿足節點間的數據通信要求;第三是提升空間小。這種空間主要是指資料庫數據集的可擴展空間，在進行數據處理時如何解決系統的安全性、運算速度和可擴展性是資料庫集群模式要面對的重要問題。此外，資料庫集群模式還存在兼容性、可靠性、容錯性、對異質條件支持能力等方面的局限性。x0dx0a(二)MapRece框架x0dx0a雲計算構架主要是由低端伺服器進行大規模集群構成的數據處理技術，在數據存儲容量和數據處理能力上具有絕對的優勢。由於雲計算平台在運行中的可靠性和可擴展性等功能，目前眾多的大型企業或單位都將其作為web搜索和大數據分析的主要平台，如中國移動、淘寶、網易、網路等等。MapRece框架主要包含三個方面的內容，即並行編程模型MapRece、分布式文件系統(HDFs)、並行執行引擎。x0dx0aMapRece的設計是由google完成的，主要是進行大數據集的計算處理工作，代表了分析技術的整體發展狀態。MapRece在進行數據處理時，先將對象進行抽象化處理，使其以映射和化簡操作對的形式呈現出來，其中映射部分進行數據的過濾，化簡部分進行數據的聚集工作，在工作中均以良好的界面進行管理工作。對MapRece計算過程進行分解，可以將其工作原理理解為將大數據集進行解構，解構之後的結果是形成了數量眾多的小數據集，通過集群節點對這些小數據集進行分別處理，由此得出中間結果，將轎亮族這些結果通過節點進行合並，就可以得出對整個大數據集的處理結果。x0dx0a二、大數據時代電子商務IT技術設施的革新x0dx0aIT基礎設施是保證電子商務系統運行的前提，對其進行技術革新能夠使其快速適應電子商務大數據時代。在後互聯網技術時代，電子商務企業廣泛採用的IT基礎設施一般是PC伺服器。隨著數據信息處理規模的擴大和處理能力的要求不斷增強，電子商務企鍵塌業對於IT基礎設施的革新正朝著小型化和集群化方向發展，與此同時，電商企業還需要不斷地投入大量的人力和技術實現IT基礎設施的維護、升級和更新。x0dx0a(一)數據倉庫的發展x0dx0a從近期對電子商務信息處理數據的研究可以發現，在系統運行中出現的大數據仍在以驚人的速度發展和增長，其特點也表現為明顯的分布式發展和異構性趨勢。傳統的資料庫如具備一般數據處理功能和信息分析技術的資料庫以及BI技術已經很大程度上不能滿足PB級的數據量處理要求。這種大規模數據的發展促使電子商務數據倉庫系統出現了非常明顯的變革，也即是數據量數量級不斷上調，目前已經實現了由TB向PB的邁進，並且仍呈現出爆炸性的增長態勢。x0dx0a根據對現今電商數據量發展狀況及趨勢的研究，可以發現電子商務數據倉庫將會呈現以下特點：第一，未來兩年電商數據倉庫的最大數據量將會達到甚至超過1OOPB，並且其增長速度也將呈現出前所未有的變化，遠遠超過摩爾定律;第二，對數據的分析方式實現質的變化，將從常規化分析向深度化分析轉變;第三，中低端硬體組成的大規模集群硬體平台將會代替高端伺服器構成的基礎設施硬體支持平台，基礎設施進一步向集群化發展;由於硬體系統的革新將會對並行資料庫產生了重要影響，使其規模不斷擴大，由此帶來的成本也將逐漸增長。總體來講，目前電子商務將會出現大規模革新的直接因素是數據量的大規模增長和深度分析的現實要求。x0dx0a(二)雲計算構架x0dx0a雲計算構架是一種針對分布式網路計算而設計的新型數據處理模式，在應用中已經表現出了良好的適應性。在網路環境中進行計算、存儲、軟體等在線服務時較傳統構架有顯著的性能提升。在目前應用於電子商務領域內的雲計算構架來講，其具備了以下特徵：按需自助服務(onDemandself-service)、可度量服務(measuredservice)、池化資源(resourcepooling)、泛化網路訪問((broadnetworkaccess)以及快速彈性(rapidelasticity)。x0dx0a三、大數據處理對電子商務的影響x0dx0a雲計算的發展歷史並不長，首次引入雲計算技術的是淘寶網，其所有交易都是基於自建系統完成的，而阿里雲也成為我國首家開展雲計算供應的公司。雲計算對於大數據的超強處理能力使其對電子商務的發展起到了推波助瀾的作用，主要影響表現在以下方面。x0dx0a(一)信息檢索能力x0dx0a電子商務平台雖然很大程度上改變了消費者的購物方式，但是就營銷方式來說，商品數量和種類依然是影響消費者選擇商家的主要因素。在電子商務領域內，商品數量和種類呈現出結構的繁雜化發展甚至是非結構化發展趨勢。這些都為IT基礎設施以及信息處理技術提出了挑戰，大數據處理技術由於其具備的靈活性和功能強大的檢索服務使其能夠引領電子商務信息處理技術的新方向。x0dx0a雲計算的檢索服務可以根據客戶的實際需求和交易習慣對大量的信息進行篩選和顯示，其智能性和高效性也是傳統IT基礎設施多不能比擬的。此外，雲平台還具有信息推薦功能，根據網上交易整體情況篩選熱點商品予以展示，提高了交易的針對性和檢索效率。雲計算性能的優勢還體現在對人類部分思維進行描述的功能上，解決了長期以來計算機信息處理不能夠准確把握人類語言和知識應用的難題，使數據的處理實現了功能的深度發掘。這種技術優勢表現在實際交易中就是電商平台能夠對用戶輸入的語言進行迅速的反映，並能准確地提供用戶所需耍的商品信息。這種處理過程極大地提高了信息服務的效率和質量，使用戶滿意度得到了很大的提升。x0dx0a(二)彈性處理能力x0dx0a電子商務信息處理系統的工作性質使其必須具有強大的彈性處理能力，並能夠在極短的時間內做出反映以應對在系統運行中出現的各種問題。這些問題的出現並不是偶然的，而是隨著用戶的並發訪問以及商家集體營銷活動造成的大量訂單信息所導致的，這些情況在當前的電商系統運行中是比較常見的，這就需要系統在面臨突然增長的業務量時具有強大的擴容能力和數據的存儲能力。x0dx0a雲計算技術的出現在理論上實現了信息的無上限存儲能力以及超大規模信息處理能力，使其能夠輕松地應對TB數量級的信息乃至PB數量級的信息處理。而這一功能的實施並不需要企業對硬體系統進行更換，而且能夠以比較低的成本享用雲計算存儲處理信息服務，在此基礎上對應用系統機型全方位的布局並保證了彈性處理能力的實現，使資源達到了最優化配置。x0dx0a(三)信息處理安全性能x0dx0a網路系統面臨的最大難題是信息安全問題，保證交易安全和用戶信息安全更是電商企業應時刻關注的話題。信息時代的一大特徵是將信息轉化為可利用的資源，甚至是直接創造經濟價值的信息資本。電子商務領域內，大數據就是企業生存發展的重要資本，對於大數據的掌控能力將成為衡量企業核心競爭力的主要標志。但是大數據的出現同樣給信息資源的安全帶來了極大的挑戰，由於其結構復雜，數量巨多，並且大多是具有敏感性的信息，很容易成為網路攻擊的目標。x0dx0a大數據處理技術在應對信息安全是進行了性能的全面評估，使其能夠及時、精確地定位各類網路攻擊或非正常現象，並將這些異常數據收集整理通過分析實施預防措施。雲計算技術的安全性還體現在將安全可靠的信息轉化為雲服務，並將這些信息託管在雲端，為用戶的信息提供了專業化的信息防護措施和保密方案。x0dx0a四、大數據處理的發展趨勢x0dx0a信息技術的發展歷史並不長遠，但是在每個發展階段都會出現具有標志性的技術類型和產品。在目前，信息技術的熱點以及將會對信息產業產生重大影響的無疑是雲計算技術和大數據處理f司題。在電子商務環境中大數據處理將會發展出更多強大和多元的功能，具體發展趨勢有以下幾點。x0dx0a(一)大數據處理服務和產品的多樣化x0dx0a目前電子商務平台的服務和產品正在向著多元化的方向發展，除了電商企業之外，政府機構、大型集團企業、行政事業單位等都加入或正在加入構建雲環境下的數據處理服務平台，並且可以實現對沒有充足IT能力的小型電子商務企業進行服務和產品的輸出。x0dx0a(二)新型的電子商務運營模式x0dx0a雲計算的出現不僅對IT技術設施進行了大規模和深度的革新，同時其帶來的眾多產品如長尾效應、經濟效應、眾包、個性化服務等對於經濟學概念的再認知也產生了重大的影響。這些變革有助於盈利性企業的經營模式做出重大的調整，進而加快了向服務經濟社會發展的步伐。隨著信息技術的進一步發展和現有技術的逐步完善，傳統經濟模式必將會受到嚴重的沖擊，商業模式也會隨之產生整體性的變動甚至是根本性的改變，並且在變化中不斷進行新技術、新方法和新思路的探索。x0dx0a(三)IT設施將成為企業核心競爭力的重要組成部分x0dx0a企業的核心競爭力包含多方面的內容，但可以確定的是都是對企業發展具有重大影響的因素。隨著現代信息化時代的發展和信息技術在各個領域內的廣泛使用，企業成產、管理、經營等模塊的信息化將會對企業能否適應社會的發展以及在日益激烈的市場中保持其競爭力產生舉足輕重的作用。通過對IT基礎設施進行引進和革新，能在最大限度內實現資源的最佳配置，提高生產質量和效率，降低企業運營成本，提升企業的整體管理水平。特別是對於信息技術依賴程度高的電子商務企業，雲計算構架和大數據處理技術的可擴展性相當可觀，為海量信息的存儲、整合和管理提供了安全可靠的環境，通過IT基礎設施的技術優勢，為突破電子商務行業的發展上限提供了可能。

『肆』 在大數據時代下電子商務數據分析如何進行

在大數據時代下，電子商務數據分析可以通過以下步驟進行：

• 數據收集：收集電子商務平台的各種數據，包括用戶行為數據、交易數據、產品數據等。可以利用網站分析工具、推薦引擎、日誌文件等方式獲取數據。

• 數據清洗和整理：對收集到的數據進行清洗和整理，去除重復數據、缺失數據以及異常數據，確保數據的質量和准確性。

• 數據存儲：將清洗後的數據存儲到可擴展的資料庫或數據倉庫中，例如Hadoop、Spark等。

• 數據分析和建模：使用各種數據分析和建模技術，例如統計分析、機器學習、數據挖掘等，對電子商務數據進行分析。可以探索用戶行為規律、產品趨勢、市場趨勢等。

• 數據可視化：將分析結果以可視化的形式展示出來，例如製作報表、圖表、儀表盤等，便於理解和溝通。

• 模型評估和優化：對建立的模型進行評估和優化，根據實際情況調整模型參數和演算法，提高模型預測的准確性和效果。

• 數據驅動決策：基於數據分析的結果，制定相應的電子商務策略和決策，優化產品推薦、用戶體驗、營銷活動等，提升業務效益。

需要注意的是，在進行電子商務數據分析時，需要遵守相關法律法規，並保護用戶隱私。同時，數據安全也是重要的一環，應採取適當的措施確保數據的機密性和完整性。

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『伍』 大數據時代的電子商務需要做好這6件事

大數據時代的電子商務需要做好這6件事

1、由銷量制勝到數據制勝在發展的初級階段電子商務強調銷量、人氣，到了高級階段聚集龐大的數據成為主要方面，銷量制勝轉變為數據制勝。亞馬遜公司市值能達到 1500億，一直在行業裡面遙遙領先是與龐大的數據積累有密切關聯的。電子商務公司可以將數據實現規模化，更大程度地增加用戶黏度。2、由規模化製造走向規模化定製製造和定製是截然相反，定製與製造反向，是按顧客需要銷售的。大數據時代通過數據挖掘，這些互聯網企業主要研究人類生活方式的變化，包括購買習慣和購買偏好並滿足這些個性化需求。製造類企業或服務類企業解決了原來個性化需求和大規模製造之間的矛盾，提供更有效的解決方案。在大規模定製的情況下，下一步電子商務平台可能會成為所有製造類和服務類企業的整合者，也就成為標準的制定者。三流的企業做產品，二流的企業做品牌，一流的企業做標准，通過大數據電子商務平台進行分析能夠預測產業的趨勢和潮流，然後通過標准和設計研發以及訂單的方式定製產品，占據價值鏈高端。3、由平台為主到綜合內容與平台現在人們生活方式變為娛樂、休閑、購物一體化，電子商務企業業務發展就要考慮變化，還要提供休閑娛樂、視頻、音樂、購物、金融服務等綜合業務，提升方向就是形成綜合體驗價值。4、由資產並購到數據整合現在圍繞大數據的整合並購加速，阿里入股新浪微博，網路收購 PPS，都是平台企業收購內容企業，以實現內容和平台的綜合化，並購的外在形式是資產、股權的重組，實際數據資源的共享、數據規模的擴展是其內在的本質。5、由 PC 端會逐步跳轉到手機端中國互聯網路信息中心的研究看到手機網民的規模持續上升，2013 年 6 月底達到 78.5%，比 PC 要高接近 10 個百分點，手機下一步可能成為話語信息的中心，特別是手機在 4G 推動之下會有更多的創新，總體趨勢來說手機成為最大的媒體終端、娛樂消費終端、購物終端。6、商業模式由復制到擴展判斷數據價值，實現同一組數據無限再利用是一個主要的方式，復制是手段，擴展才是目的，而擴展包含著實現企業線上、線下整合，物理平台和虛擬平台的聯動，最後實現企業整體價值最大化，復制業務模式實現企業的擴展。網上銀行趨勢是不可逆轉的，對傳統銀行會造成巨大的沖擊，大數據分析能力、信用體系、透明度、低成本都顯示了超強的競爭力。貨幣的生命力不在於它是否虛擬，關鍵在於背後有沒有強有力的信用體系的支撐，電子商務平台也有可能發行虛擬貨幣。