Ⅰ 大数据挖掘为电商市场保驾护航
大数据挖掘为电商市场保驾护航
随着我国电子商务的高速发展，越来越多的人注意到数据信息对于电商市场的助推作用。基于数据分析的精准营销方式，可以最大限度地挖出并留住潜在客户，数据统计与分析为电商市场带来的突破不可估量——在大数据时代，一切皆可“量化”，数据挖掘与服务成为继云计算之后一大热点，看似普通的小小数字背后，蕴藏着无限商机。
数据挖掘是什么?
数据挖掘也可称为资料探勘、数据采矿，一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
大数据背后的商机
记者从全程电子商务366ec开发部兰先生处了解到大数据挖掘对电子商务的实际意义。他说：“对海量数据进行挖掘与分析，可以帮助我们的客户多维度统计自己网站用户的使用习惯与心理变化，为客户实施有针对性的促销战略提供依据，帮助客户与消费者之间进行有效的沟通和互动。”兰先生还用京东和亚马逊的盈利增长对比数据向记者展示大数据挖掘对亚马逊稳定的爆发式增长的影响，“京东商城近年来的销售额增长迅猛，但纯利润却在不断下滑，甚至呈负增长，而亚马逊依托精准的数据统计与分析，不断开发隐藏的消费者需求信息，在20%的消费者群体上就达成了80%的盈利。”
电商时代数据至上
相比shopex和hishop，366ec虽然是新起之秀，但管家婆作为中小企业管理软件的NO.1，为366ec商城系统的科学化管理奠定了基石，商城系统的同质化可以说是目前电子商务服务市场比较严重的问题，但同质化本就是各行各业不可能摆脱的困境。但记者从366ec开发部经理谢先生处了解到，“尽管当下电商市场的繁荣隐藏着同质化的危机，但只要注重细节，重视数据信息的挖掘，成为电商市场的黑马还是有可能的。”
他还说：“知识经济时代，消费者已经不再那么好糊弄，电子商务虽然提供了便捷快速便宜的消费方式，但经过多次信用危机的伤痛之后，现代消费者很难再轻易上钩，只有有数据支撑的营销，针对消费者量身打造的消费模式才有可能解决这种困局。”
“不管是哪种商业运营模式，拥有庞大的数据库是根本。只有拥有了大而全的数据，才能使数据挖掘公司为多个领域提供数据。”南开大学商学院教授安利平介绍说，有了数据库基础，商城系统要考虑的便是不断完善和更新自己的数据挖掘工具，包括数据分析流程、技术等。
电子商务时代，商城系统的数据挖掘功能应该可以是实现开拓市场，扩大客户群体，提供技术、运营、经营方案等方向拓展，只有在数据挖掘上下足功夫，才能在同质化的电商服务市场占据一席之地。
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Ⅱ 电子商务专业的就业方向是什么
电子商务专业的就业方向
一、
电子商务专业的就业方向主要包括电子商务运营与管理、电子商务营销与推广、电子商务平台开发、互联网产品设计等领域。此外，还涉及数据分析与数据挖掘、跨境电子商务等新型领域。
二、
1.电子商务运营与管理：这是电子商务专业最主要的就业方向之一。毕业生可以从事电子商务平台的运营管理工作，包括商品管理、订单处理、客户服务等。随着电子商务行业的迅速发展，这方面的人才需求量大。
2.电子商务营销与推广：电子商务营销是电子商务行业的重要组成部分。毕业生可以在企业或机构的营销部门工作，负责在线推广、网络营销策略制定、社交媒体营销等工作。
3.电子商务平台开发：这方面需要较强的技术背景，毕业生可以从事电子商务平台的技术开发，如网站设计、程序开发、系统维护等。随着电子商务技术的不断进步，对这类人才的需求也在增加。
4.互联网产品设计：电子商务专业的学生也可以从事互联网产品的设计工作，包括网站设计、用户体验优化等。这一领域需要毕业生具备创新思维和审美能力。
5.数据分析与数据挖掘：在大数据时代背景下，数据分析与数据挖掘成为电子商务专业的重要发展方向。毕业生可以通过分析用户数据，为企业的决策提供支持。
6.跨境电子商务：随着全球化的趋势，跨境电子商务成为一个重要的就业方向。毕业生可以从事国际市场的电子商务运营、国际贸易等工作。
总之，电子商务专业的就业方向广泛，涵盖了运营、营销、技术开发、产品设计等多个领域，为毕业生提供了丰富的就业机会。
Ⅲ 大数据在电子商务中的应用前景怎样
大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下专的收集、应用和属处理能力。它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。
电子商务大数据伴随着消费者和企业的行为实时产生，广泛分布在电子商务平台、社交媒体、企业内部系统和其它第三方服务平台上。
整合来自不同渠道的数据形成了xiaofeizhe的全面信息，为及时、全面、精准地了解消费者需求奠定了基础。云计算、复杂分析系统的出现提供了快速、精细化分析消费者偏好及其行为轨迹的工具。大数据等新一代信息技术的发展使得消费者的地位日益重要，推动电子商务的价值创造方式发生转变。
传统电子商务创新主要局限在电子商务的效率、便利化等方面，大数据技术的广泛应用给电子商务的模式创新带来机遇。基于大数据的电子商务创新主要在于提炼大数据的价值并将其应用于电子商务的各个流程，形成新的商业模式。
Ⅳ 数据挖掘在电子商务中的应用的论文提纲怎么写
我给你发个摘要吧
随着4G时代的到来，电信市场的竞争越来越激烈，客户资源成为电信企业竞争的焦点。而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分，因此基于消费行为认知的客户细分就成为电信企业客户关系管理的重头戏。利用数据挖掘算法针对某一具体的客户消费数据集进行分析，挖掘出有趣的信息，并根据这些有趣的结论进一步调整企业的营销策略。
本文针对当前电信企业在4G客户细分方面的不足，结合电信企业客户的特征通过关联分析来实现对电信企业现有客户的细分，帮助电信企业实现电信客户的合理分类，从而对电信企业的营销策略提出指导性意见。通过对某一运营商的4G客户数据库进行分析，采用Apriori算法发现客户消费行为和消费特点之间有趣的关联规则，并根据这些信息进一步分析，为营销决策者提供一种新的思考问题的视角。
本文的研究思路是对样本数据进行预处理后，将样本数据划分为换4G卡、换4G套餐、换4G终端三大客户群体，再分别计算出月均arpu值、月均mou值、月均dou值，最后利用Clementine软件对三大客户群体的这三个值进行基于MDLP原则的熵分组，得到细分的特征客户群。然后对这些客户群再做进一步的研究，利用Apriori 算法产生频繁项集，依据频繁项集产生简单关联规则，挖掘出客户消费行为和细分变量品牌、arpu值、mou值和dou值之间的关联关系，总结出相应的规律，帮助电信企业找到特定消费群体的消费习惯，以此为基础，对所识别出来的消费群体进行有针对性的营销。