Ⅰ 大數據挖掘為電商市場保駕護航
大數據挖掘為電商市場保駕護航
隨著我國電子商務的高速發展，越來越多的人注意到數據信息對於電商市場的助推作用。基於數據分析的精準營銷方式，可以最大限度地挖出並留住潛在客戶，數據統計與分析為電商市場帶來的突破不可估量——在大數據時代，一切皆可「量化」，數據挖掘與服務成為繼雲計算之後一大熱點，看似普通的小小數字背後，蘊藏著無限商機。
數據挖掘是什麼?
數據挖掘也可稱為資料探勘、數據采礦，一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
大數據背後的商機
記者從全程電子商務366ec開發部蘭先生處了解到大數據挖掘對電子商務的實際意義。他說：「對海量數據進行挖掘與分析，可以幫助我們的客戶多維度統計自己網站用戶的使用習慣與心理變化，為客戶實施有針對性的促銷戰略提供依據，幫助客戶與消費者之間進行有效的溝通和互動。」蘭先生還用京東和亞馬遜的盈利增長對比數據向記者展示大數據挖掘對亞馬遜穩定的爆發式增長的影響，「京東商城近年來的銷售額增長迅猛，但純利潤卻在不斷下滑，甚至呈負增長，而亞馬遜依託精準的數據統計與分析，不斷開發隱藏的消費者需求信息，在20%的消費者群體上就達成了80%的盈利。」
電商時代數據至上
相比shopex和hishop，366ec雖然是新起之秀，但管家婆作為中小企業管理軟體的NO.1，為366ec商城系統的科學化管理奠定了基石，商城系統的同質化可以說是目前電子商務服務市場比較嚴重的問題，但同質化本就是各行各業不可能擺脫的困境。但記者從366ec開發部經理謝先生處了解到，「盡管當下電商市場的繁榮隱藏著同質化的危機，但只要注重細節，重視數據信息的挖掘，成為電商市場的黑馬還是有可能的。」
他還說：「知識經濟時代，消費者已經不再那麼好糊弄，電子商務雖然提供了便捷快速便宜的消費方式，但經過多次信用危機的傷痛之後，現代消費者很難再輕易上鉤，只有有數據支撐的營銷，針對消費者量身打造的消費模式才有可能解決這種困局。」
「不管是哪種商業運營模式，擁有龐大的資料庫是根本。只有擁有了大而全的數據，才能使數據挖掘公司為多個領域提供數據。」南開大學商學院教授安利平介紹說，有了資料庫基礎，商城系統要考慮的便是不斷完善和更新自己的數據挖掘工具，包括數據分析流程、技術等。
電子商務時代，商城系統的數據挖掘功能應該可以是實現開拓市場，擴大客戶群體，提供技術、運營、經營方案等方向拓展，只有在數據挖掘上下足功夫，才能在同質化的電商服務市場占據一席之地。
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Ⅱ 電子商務專業的就業方向是什麼
電子商務專業的就業方向
一、
電子商務專業的就業方向主要包括電子商務運營與管理、電子商務營銷與推廣、電子商務平台開發、互聯網產品設計等領域。此外，還涉及數據分析與數據挖掘、跨境電子商務等新型領域。
二、
1.電子商務運營與管理：這是電子商務專業最主要的就業方向之一。畢業生可以從事電子商務平台的運營管理工作，包括商品管理、訂單處理、客戶服務等。隨著電子商務行業的迅速發展，這方面的人才需求量大。
2.電子商務營銷與推廣：電子商務營銷是電子商務行業的重要組成部分。畢業生可以在企業或機構的營銷部門工作，負責在線推廣、網路營銷策略制定、社交媒體營銷等工作。
3.電子商務平台開發：這方面需要較強的技術背景，畢業生可以從事電子商務平台的技術開發，如網站設計、程序開發、系統維護等。隨著電子商務技術的不斷進步，對這類人才的需求也在增加。
4.互聯網產品設計：電子商務專業的學生也可以從事互聯網產品的設計工作，包括網站設計、用戶體驗優化等。這一領域需要畢業生具備創新思維和審美能力。
5.數據分析與數據挖掘：在大數據時代背景下，數據分析與數據挖掘成為電子商務專業的重要發展方向。畢業生可以通過分析用戶數據，為企業的決策提供支持。
6.跨境電子商務：隨著全球化的趨勢，跨境電子商務成為一個重要的就業方向。畢業生可以從事國際市場的電子商務運營、國際貿易等工作。
總之，電子商務專業的就業方向廣泛，涵蓋了運營、營銷、技術開發、產品設計等多個領域，為畢業生提供了豐富的就業機會。
Ⅲ 大數據在電子商務中的應用前景怎樣
大數據由巨型數據集組成，這些數據集大小常超出人類在可接受時間下專的收集、應用和屬處理能力。它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。
電子商務大數據伴隨著消費者和企業的行為實時產生，廣泛分布在電子商務平台、社交媒體、企業內部系統和其它第三方服務平台上。
整合來自不同渠道的數據形成了xiaofeizhe的全面信息，為及時、全面、精準地了解消費者需求奠定了基礎。雲計算、復雜分析系統的出現提供了快速、精細化分析消費者偏好及其行為軌跡的工具。大數據等新一代信息技術的發展使得消費者的地位日益重要，推動電子商務的價值創造方式發生轉變。
傳統電子商務創新主要局限在電子商務的效率、便利化等方面，大數據技術的廣泛應用給電子商務的模式創新帶來機遇。基於大數據的電子商務創新主要在於提煉大數據的價值並將其應用於電子商務的各個流程，形成新的商業模式。
Ⅳ 數據挖掘在電子商務中的應用的論文提綱怎麼寫
我給你發個摘要吧
隨著4G時代的到來，電信市場的競爭越來越激烈，客戶資源成為電信企業競爭的焦點。而客戶消費行為規律是客戶知識的重要組成部分，因此基於消費行為認知的客戶細分就成為電信企業客戶關系管理的重頭戲。利用數據挖掘演算法針對某一具體的客戶消費數據集進行分析，挖掘出有趣的信息，並根據這些有趣的結論進一步調整企業的營銷策略。
本文針對當前電信企業在4G客戶細分方面的不足，結合電信企業客戶的特徵通過關聯分析來實現對電信企業現有客戶的細分，幫助電信企業實現電信客戶的合理分類，從而對電信企業的營銷策略提出指導性意見。通過對某一運營商的4G客戶資料庫進行分析，採用Apriori演算法發現客戶消費行為和消費特點之間有趣的關聯規則，並根據這些信息進一步分析，為營銷決策者提供一種新的思考問題的視角。
本文的研究思路是對樣本數據進行預處理後，將樣本數據劃分為換4G卡、換4G套餐、換4G終端三大客戶群體，再分別計算出月均arpu值、月均mou值、月均dou值，最後利用Clementine軟體對三大客戶群體的這三個值進行基於MDLP原則的熵分組，得到細分的特徵客戶群。然後對這些客戶群再做進一步的研究，利用Apriori 演算法產生頻繁項集，依據頻繁項集產生簡單關聯規則，挖掘出客戶消費行為和細分變數品牌、arpu值、mou值和dou值之間的關聯關系，總結出相應的規律，幫助電信企業找到特定消費群體的消費習慣，以此為基礎，對所識別出來的消費群體進行有針對性的營銷。