統計學在電子商務中的應用

㈠ 統計學專業能在移動互聯網、消費互聯網、電子商務以及雲計算領域這4個領域內 有何主要中流砥柱的作為

互聯網行業其實是一個綜合學科，單單統計學很難起到中流砥柱的作用！

㈡ 應用統計學在淘寶運營中的應用

《應用統計學》系統講述應用統計學基本知識和基本技能，融入電子表格(Excel)的實際應用，介紹參數估計、假設檢驗、方差分析、相關與回歸、時間序列分析、指數分析等應用統計方法。本書突出體現應用統計學的應用性、層次性和趣味性，堅持體系的完整性，注重傳統與創新的統一及統計理論在實踐中的應用，便於授課與學生自習使用。
《應用統計學》是一門藝術，每一本書，是給社會帶來福利的，不是在哪個角落。

㈢ 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。

㈣ 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。

(4)統計學在電子商務中的應用擴展閱讀：

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。

㈤ 電子商務的應用有哪些

電子商務通常是指在全球各地廣泛的商業貿易活動中，在網際網路開放的網路環境下，基於客戶端/服務端應用方式，買賣雙方不謀面地進行各種商貿活動，實現消費者的網上購物、商戶之間的網上交易和在線電子支付以及各種商務活動、交易活動和相關的綜合服務活動的一種新型的商業運營模式。

各國政府、學者、企業界人士根據自己所處的地位和對電子商務參與的角度和程度的不同，給出了許多不同的定義。電子商務分為：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O等。

(5)統計學在電子商務中的應用擴展閱讀

按照商務活動的內容，電子商務主要包括間接電子商務（有形貨物的電子訂貨和付款，仍然需要利用傳統渠道如郵政服務和商業快遞車送貨），和直接電子商務（無形貨物和服務，如某些計算機軟體、娛樂產品的聯機訂購、付款和交付，或者是全球規模的信息服務）。

按照開展電子交易的范圍，電子商務可以分為區域化電子商務、遠程國內電子商務、全球電子商務。

按照使用網路的類型，電子商務可以分為基於專門增值網路（EDI）的電子商務、基於互聯網的電子商務、基於Intranet的電子商務。

按照交易對象，電子商務可以分為企業對企業的電子商務（B2B），企業對消費者的電子商務（B2C），企業對政府的電子商務（B2G），消費者對政府的電子商務（C2G），消費者對消費者的電子商務（C2C），企業、消費者、代理商三者相互轉化的電子商務（ABC），以消費者為中心的全新商業模式（C2B2S），以供需方為目標的新型電子商務（P2D）。

㈥ 統計學在現代經濟生活中有哪些應用

王見定教授挑戰經濟學突破獎.
（二）.申報「經濟學突破獎」的理由
作為統計學突破的最大受益者，非經濟學莫屬。凡對經濟學、經濟史有所了解的人，都會有這樣的共識：統計學幾乎是隨著經濟學的產生而產生，發展而發展。統計學、經濟學的主要奠基人幾乎指向同一人---英國學者威廉·配弟，馬克思稱他為政治經濟學的創始人。這絕非是一種巧合，說它是某種必然更適合。經過近400年的變遷，經濟學現已成為世界各國政府、人民關注度最高的科學。而經濟學活動與各種指標幾乎都是通過統計學來計量、分析、預測、決策的，所以「社會統計學與數理統計學的統一理論」必將全面提升經濟學的水平，也必然引起經濟學罕見的大突破。

㈦ 統計在生活中的應用有哪些

1、數據的採集。

無論醫學、經濟學、社會科學、工業生產或是科學實驗得到的都是數據，統計學就是對這些數據進行加工和提煉，找出規律、預測未知。概率統計是描述社會活動最簡潔有力的語言。

2、金融數據分析。

金融市場需要分析數據、預測市場走向，具體的就是將收集到的數據經過加工處理後，形成有利於使用的內容，金融數據的特殊性使得對金融數據進行的處理也有其特殊的地方，有著特殊的要求。

3、人才比例統計。

美國數學會的研究報告指出，統計與生物統計的碩士、博士畢業生占數學科學畢業總數的1/3，這還不包括經濟、工程、社會學等培養的統計人才。

4、醫葯效果。

葯品在臨床使用前，需要大量的實驗數據分析，並且針對效果的穩定性需要長期的跟蹤和記錄，並且在臨床使用時追蹤記錄，這就是醫葯統計。

5、人口普查。

在美國，每10年進行一次人口抽樣普查，由於出生、死亡、遷移等原因，人口數是在隨時變化的，所以人口普查必須以一個特定時點為標准，全國同時進行調查。

㈧ 數據在電子商務中的應用有什麼作用

大數據在電子商務應用中的作用：
第一，對於利用大數據進行商品關聯進行的挖掘營銷來說，通過大數據挖掘技術，保證數據之間得到有效的關聯性，這樣在具體的企業運用過程中，應該保證有效分析原有數據的基礎上，建立起相關的數據聯系。比如，通過相關的啤酒和尿布的關聯營銷的案例，能夠給電商提供有效的解決思路，能夠有效實現電商企業產品信息的相關推薦以及結算界面的互補推薦的內容。利用小型的資料庫進行處理和分析，能夠使得用戶的短期需求得到滿足，但是，通過大數據對於商品關聯度進行關聯，則能夠有效保證界面信息的准確度大大提升，能夠更好保證用戶潛在需求得到一定激發。所以，利用大數據的分析，保證充分對於商品的關聯性進行挖掘，並能能夠保證推薦界面的有效性，這點則是電商應該注重的地方。
第二，對於利用大數據進行的社會網路營銷來說，當前，社會化媒體的高度發展，已經使得海量的人群得到覆蓋，並且社會網路營銷的傳播速度正在呈現飛速的發展，利用大數據，人們可以對於社會化網路的傳播進行充分地了解，能更好地開展電商進行類似於社會網路營銷活動的開展。對於電子商務企業來說，應該充分利用好大數據分析的優勢，能夠有效把握好社會化網路傳播媒介對於消費者的偏好的分析，在相關的社會媒介上進行分享活動的積極開展，使得傳播范圍不斷擴大，有效提高營銷效率。
第三，對於利用大數據進行的地理營銷來說，利用大數據的技術優勢，能夠充分對於網站的交易數據進行有效分析，在進行商品的地理營銷中，能夠根據地理位置區域特定區域中人們的不同喜好，因此有效地開展不同類型的營銷策略活動。對於電子商務企業來說，大部分電商則是在交易最後環節獲得用戶的收貨地址，只有部分的電商則會有效地在開始階段，就能夠獲得用戶地理位置，這樣的情況不利於進行商品的地理銷售。應該通過大數據技術，分析用戶地理位置的有效劃分，保證存在的差異性的確定，應該充分保證用戶地理信息和感興趣商品的關聯度，同時，能夠在對於產品的服務，在細節上更加完善。
第四，對於利用大數據進行用戶行為的分析營銷來說，電商主要分析消費者的歷史記錄以及涉及的購買行為，這樣就能有效獲得用戶的消費習慣，有效可以為企業提供用戶行為分析營銷。比如，用戶的心理、行為軌跡可以通過瀏覽網頁時停留在具體產品上的時間進行判斷，有利於發現潛在的用戶，進行具有針對性的商品廣告的投放，使得廣告轉化率大大增加，另外，電子商務企業來可以通過一定相關的搜索行為，針對潛在用戶的需求進行分析，使得商品種類進一步完善化。
第五，對於利用大數據實現的個性化推薦營銷來說，在實際市場分析過程中，滿足消費者的個性化要求顯得越來越重要，這就要求電子商務企業也能更好滿足個性化的營銷水平。根據大數據環境的發展特點，電子商務企業應該根據用戶的個性化要求來進行商品的推薦活動，以及產品分類等，能夠積極邀請用戶對於感興趣商品進行關注，之後還能夠繼續進行個性化信息的添加和推薦，保證用戶對於喜歡的類別進行有效修改，使得資料庫內容進行有效更新。