電子商務信任模型交易數據的獲取及預處理

Ⅰ 如何對建模型數據進行預處理

1）數據立方體聚集：聚集操作用於數據立方體結構中的數據。數據立方體存儲多維聚集信息。
2）屬性子集選擇，參見文本分類概述中特徵選擇演算法
3）維度歸約：使用數據編碼或變換，以便得到原數據的歸約或「壓縮」表示。歸約分為無損的和有損的。有效的有損維歸約方法為：小波變換和主成分分析
4）數值歸約：通過選擇替代的、『較小的』數據表示形式來減少數據量
5）離散化和概念分層產生

Ⅱ 電子商務數據分析的電子商務數據分析的七個重要因素

1、電子商務數據分析需要商業敏感
今天電子商務公司的數據分析師，有些像老闆的軍師，必須有從枯燥的數據中解開市場密碼的本事。比如，具有商業意識的數據分析師發現，網站上的嬰兒車的銷售增加了，那麼，他基本可以預測奶粉的銷量也會跟上去。再比如，網站上的產品發揮的作用並不一樣，有的產品是為了賺錢，有的產品是為了促銷，有的產品是 為了吸引流量，不同的產品在網站上擺放的位置是不一樣的。一個商業敏感的數據分析師，是懂得用什麼樣的數據實現公司的目標。比如，樂酷天與淘寶競爭，它們重點看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的賣家進來，賣了多少東西。因為此階段競爭最核心的就是人氣，而非實質交易量。如果新來的賣家進來賣不出東西，只有老賣家的交易量在增長，即使最後每天的交易量都 增長，也還是有問題。再比如，一家剛踏入市場的B2B公司和已經佔領大部分市場的B2B公司，它們的目標不一樣。前者是看流量賺人氣，後者對流量不怎麼看重，而是看重交易轉化率及回頭率。當下的數據分析師多是學統計學出身的，一堆數據放在那裡，大家都擅長怎麼算回歸、怎麼畫函數。但是這批學數學的人才缺乏商業意識，不知道這些數據對業務意味著什麼，看不見一堆數據中彼此的關系，也就不知道該用什麼樣的邏輯分析，也就無法充當老闆的眼睛了。
2、電商網站轉化率是關鍵，ROI是最終的目標
電子商務B2B網站平台的宗旨就是為企業服務，讓買家與賣家的市場銷售成本降低，降低交易成本，提高訂單利潤。因此，電子商務的網站轉化率是關鍵，這其中就提到一個指標的重要性——ROI。ROI是Return On Investment的簡寫，是指通過投資而應返回的價值，它涵蓋了企業的獲利目標。利潤和投入的經營所必備的財產相關，因為管理人員必須通過投資和現有財產獲得利潤。又稱會計收益率、投資利潤率。其計算公式為：投資回報率(ROI)=年利潤或年均利潤/投資總額×100%投資回報率(ROI)的優點是計算簡單;缺點是沒有考慮資金時間價值因素，不能正確反映建設期長短及投資方式不同和回收額的有無等條件對項目的影響， 分子、分母計算口徑的可比性較差，無法直接利用凈現金流量信息。只有投資利潤率指標大於或等於無風險投資利潤率的投資項目才具有財務可行性。投資回報率(ROI)往往具有時效性–回報通常是基於某些特定年份。
3、電子商務數據分析衡量指標的設定
指標是讓我們更好的從數據量化的層面來了解運營的狀況，PV、UV、轉化率基本是運營監督的指標;網站分析採用的指標可能有各種各樣的，根據網站的目標和網站的客戶的不同，可以有許多不同的指標來衡量。常用的網站分析指標有內容指標和商業指標，內容指標指的是衡量訪問者的活動的指標，商業指標是 指衡量訪問者活動轉化為商業利潤的指標。電子商務的數據可分為兩類：前端行為數據和後端商業數據。前端行為數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據;而後端數據更側重商業數據，比如交易量、投資回報率，以及全生命周期管理等。有些人關心前端行為數據，也有些人關心後端商業數據，但是沒有幾家網站把前端行為數據和後端商業數據連起來看。大家只單純看某一端數據。但是看數據看得「走火入魔」的人會明白，每個數據，就像散布在黑夜裡的星星，它們之間布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一個數據的變化。
4、某些指標異常變化的原因分析
網站的某些指標的異常變化是外界市場一些變化的客觀反應，網站的數據分析人員一定要積極注意。例如PV減少(異常)，那我們就要分析用戶是搜索來源減少還是直接訪問減少?反連接過來的減少?搜索減少就要觀察用戶的關鍵字、搜索引擎等。例如2011年的上半年，曾出現阿里巴巴與慧聰發生爭論，而在那幾天，另一個B2B網站–世界工廠網的會員注冊量批量上升，每天超過千個以上的注冊 量。當然這只是一部分的猜測，在兩個B2B巨頭不穩定之時，企業會選擇第三方的平台，這是符合常理推斷的。不過就此以後，世界工廠的注冊量一直是穩中有升 的，難道這是會員發現一個免費「新大陸」的口碑宣傳嗎?事後發現，是因為世界工廠網的一個新項目–全球企業庫的上線吸引了大量企業會員的青睞，注冊量猛 然提升的。對於一些數據的異常增加或減少，一定要分析其產生的原因與市場時機，這對平台以後的發展及政策導向非常有借鑒意義。有一天，linkin(一個社區網站)忽然發現來自雷曼兄弟的來訪者多了起來，但是並沒有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒 閉了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作來了。谷歌宣布退出中國的前一個月，筆者在linkin上發現了一些平時很少見的谷歌產品經理在線，這 也是相同的道理。試想，如果linkin針對某家上市公司分析某些數據，是不是很有商業價值?
5、利用數據分析用戶的行為習慣
再次說，得到數據來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣，最真實的是讓用戶告訴你，需要什麼，這些可以利用投票調查及問題提交等來實現，當然利用數據整合分析也是必然的，然後做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善，和一些基本的產品定位及活動。裝備製造負責人認為，網站數據分析應該兩個層次：第一，網站數據分析，是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉，做封閉路徑的分析。得出產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美 。第二、研究客戶的訪問焦點，挖掘客戶潛在需求。如果是以交易為導向的電子商務網站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出現聯單!
6、客戶的購買行為分析
當用戶在電子商務網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶，電子商務網站一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買 數量、支付金額等信息保存在自己的資料庫裡面，所以對於這些用戶，我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行文進行分析，以估計每位用戶的價值，及針對每位用戶的擴展營銷的可能性。客戶的購買行為分析，如傳統的RFM模型，會員聚類，會員的生命周期分析，活躍度分析，這些都精準的運營都是非常重要的。
7、電子商務數據分析需注重實戰經驗
以上所談到的電子商務數據分析的幾個重要因素，筆者個人感覺倒是有點套路，電子商務的數據分析更多的是實戰，網站分析的本質是在了解用戶的需求、行為，以開發用戶體驗良好的功能與服務，制定擴展營銷的策略及附加功能的推廣服務等等。

Ⅲ 在電子商務概念模型中電子商務交易的最終目的

用戶運營，就是通過制定運營方案或運營機制，保證網站或產品的用戶活躍度、留存率、開發新用戶。用戶運營，需要了解用戶的顯性客觀特徵以及隱形主觀特徵，需要對用戶有個精準的畫像，需要在不同階段的用戶採取合適的運營方式。

Ⅳ 大數據的預處理過程包括

大數據採集過程中通常有一個或多個數據源，這些數據源包括同構或異構的資料庫、文件系統、服務介面等，易受到雜訊數據、數據值缺失、數據沖突等影響，因此需首先對收集到的大數據集合進行預處理，以保證大數據分析與預測結果的准確性與價值性。

大數據的預處理環節主要包括數據清理、數據集成、數據歸約與數據轉換等內容，可以大大提高大數據的總體質量，是大數據過程質量的體現。 數據清理技術包括對數據的不一致檢測、雜訊數據的識別、數據過濾與修正等方面，有利於提高大數據的一致性、准確性、真實性和可用性等方面的質量;

數據集成則是將多個數據源的數據進行集成，從而形成集中、統一的資料庫、數據立方體等，這一過程有利於提高大數據的完整性、一致性、安全性和可用性等方面質量;

數據歸約是在不損害分析結果准確性的前提下降低數據集規模，使之簡化，包括維歸約、數據歸約、數據抽樣等技術，這一過程有利於提高大數據的價值密度，即提高大數據存儲的價值性。

數據轉換處理包括基於規則或元數據的轉換、基於模型與學習的轉換等技術，可通過轉換實現數據統一，這一過程有利於提高大數據的一致性和可用性。

總之，數據預處理環節有利於提高大數據的一致性、准確性、真實性、可用性、完整性、安全性和價值性等方面質量，而大數據預處理中的相關技術是影響大數據過程質量的關鍵因素

Ⅳ 電子商務安全及如何構建交易安全

一． 交易者身份的確認

1．簡述PKI的定義和服務。
答題思路：PKI是一種遵循標準的密鑰管理平台，它能夠為所有網路應用提供採用加密和數字簽字等密碼服務所必需的密鑰和證書管理。PKI系統必須具有認證機關（CA）、證書庫、密鑰備份及恢復系統、證書作廢處理系統、客戶端證書處理系統等組成部分。一般認為PKI提供了以下3種主要安全服務：認證、完整性、機密性。詳細內容請參看教材。

2．論述PKI的信任模式。
答題思路：PKI的信任模式解決：（1）一個實體能夠信任的證書是怎樣被確定的；（2）這種信任是怎樣被建立的；（3）在一定的環境下，這種信任在什麼情形下能夠被限制或控制？目前流行的PKI信任模型主要有4種：認證機構（CA）的嚴格層次結構；分布式信任結構；Web 模型；以用戶為中心的信任。

二． 制定交易安全管理制度

1．簡述電子商務安全需求。
答題思路：電子商務安全需求包括交易實體身份真實性的需求；信息保密性的需求；信息完整性的需求；交易信息認可的需求；訪問控制的需求；信息的有效性需求。具體內容請參加教材。

2．簡述OSI安全體系的通信方式。
答題思路：OSI安全體系結構中，各系統進行通信的方式如下：信息從一個計算機系統的應用軟體傳輸到另一個計算機系統的應用軟體，必須經過OSI參考模型的每一層次。可參加教材中的舉例。

Ⅵ 數據預處理主要針對哪些數據

數據預處理一方面是為了提高數據的質量，另一方面也是為了適應所做數據分析的軟體或者方法。一般來說，數據預處理步驟有數據清洗、數據集成、數據變換、數據規約，每個大步驟又有一些小的細分點。當然了，這四個大步驟在做數據預處理時未必都要執行。

一、數據清洗

數據清洗，顧名思義，「黑」的變成「白」的，「臟」的數據變成「干凈」的，臟數據表現在形式上和內容上的臟。

形式上的臟，如：缺失值、帶有特殊符號的；
內容上的臟，如：異常值。
缺失值包括缺失值的識別和缺失值的處理。

在R里缺失值的識別使用函數is.na()判別，函數complete.cases()識別樣本數據是否完整。

缺失值處理常用的方法有：刪除、替換和插補。

刪除法 ：刪除法根據刪除的不同角度又可以分為刪除觀測樣本和變數，刪除觀測樣本（行刪除法），在R里na.omit()函數可以刪除所含缺失值的行。這就相當於減少樣本量來換取信息的完整度，但當變數有較大缺失並且對研究目標影響不大時，可考慮刪除變數R里使用語句mydata[,-p]來完成。mydata表示所刪數據集的名字，p是該刪除變數的列數，-表示刪除。
替換法 ：替換法顧名思義對缺失值進行替換，根據變數的不同又有不同的替換規則，缺失值的所在變數是數值型用該變數下其他數的均值來替換缺失值；變數為非數值變數時則用該變數下其他觀測值的中位數或眾數替換。
插補法 ：插補法分為回歸插補和多重插補。回歸插補指的是將插補的變數當作因變數y，其他變數看錯自變數，利用回歸模型進行擬合，在R里使用lm（）回歸函數對缺失值進行插補；多重插補是指從一個包含缺失值的數據集中生成一組完整的數據，多次進行，產生缺失值的一個隨機樣本，在R里mice（）包可以進行多重插補。
異常值跟缺失值一樣包括異常值的識別和異常值的處理。

異常值的識別通常用單變數散點圖或箱形圖來處理，在R里dotchart（）是繪制單變數散點圖的函數，boxplot（）函數繪制箱現圖；在圖形中，把遠離正常范圍的點當作異常值。
異常值的的處理有刪除含有異常值的觀測（直接刪除，當樣本少時直接刪除會造成樣本量不足，改變變數的分布）、當作缺失值（利用現有的信息，對其當缺失值填補）、平均值修正（用前後兩個觀測值的均值修正該異常值）、不處理。在進行異常值處理時要先復習異常值出現的可能原因，再判斷異常值是否應該舍棄。

Ⅶ 如何加強電子商務環境下建立交易雙方信任機制

就是要建來立生產企業與電商源經營者「雙打機制」。那就是把傳統企業的產品與技術在電商的窗口展示，把產品的銷售權有電商買斷並適當的讓出利潤，把產品的售後服務有點上去實現，把客戶的對接全交給電商去做，與此同時，電商保證按著企業的讓利和自己的營銷成本銷售，不重復銷售同類的產品，保證物流服務的質量售後服務。雙方共實現該產品及其系列產品的知名度不斷提升，共同打造一個世界知名品牌，實現雙方的互利共贏。企業負責產品研發和質量提升以及功能實現，電商負責用戶開發與商業模式的選擇以及產品的推介，這是最佳的「雙打組合」。