统计学在电子商务中的应用

㈠ 统计学专业能在移动互联网、消费互联网、电子商务以及云计算领域这4个领域内 有何主要中流砥柱的作为

互联网行业其实是一个综合学科，单单统计学很难起到中流砥柱的作用！

㈡ 应用统计学在淘宝运营中的应用

《应用统计学》系统讲述应用统计学基本知识和基本技能，融入电子表格(Excel)的实际应用，介绍参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归、时间序列分析、指数分析等应用统计方法。本书突出体现应用统计学的应用性、层次性和趣味性，坚持体系的完整性，注重传统与创新的统一及统计理论在实践中的应用，便于授课与学生自习使用。
《应用统计学》是一门艺术，每一本书，是给社会带来福利的，不是在哪个角落。

㈢ 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。

㈣ 大数据在电子商务中应用体现在哪些方面

1、通过大数据进行市场营销

通过大数据进行市场营销能够有效的节约企业或是电子商务平台的营销成本，还能够通过大数据来实现营销的精准化，达成精准营销。

通过分析大数据对消费者的消费偏好进行分析，在消费者输入关键词之后，提供与消费者消费偏好匹配程度较高的产品，节约了消费者的寻找商品的时间成本，使交易双方实现快速的对接。实现电子商务平台或是企业营销的高效化。在数据化时代，针对消费者进行针对性的营销能够实现精准营销，提升产品的下单率，提升电子商务 的营销效率。

2、实现导购服务的个性化

对于电子商务的平台来讲，往往都会针对用户提供一些推荐和导购服务。通过大数据的分析和挖掘能够实现导购服务的个性化。针对消费者的年龄、性别、职业、购买历史、购买商品种类、查询历史等信息，对消费者的消费意向、消费习惯、消费特点进行系统性的分析，根据大数据的分析针对消费者个人制定个性化的推荐和导购服务。

大数据的运用能够抵消电子商务虚拟性所带来的影响，提升竞争力，挖掘更多的潜在消费者。针对消费者的消费偏好，进行适宜的广告推广，提升产品的广告转化率，同时提供个性化的导购服务。

对于一些大型的电子商务平台来讲，产品种类繁多，想要提升消费者的消费量，提升消费者的下单率就要通过分析消费者的消费偏好，主动进行商品的推送。这种通过大数据进行分析的方式不仅仅能提升产品的浏览量，还能针对消费者的消费需求提供商品的推送，提升消费者的用户体验，进而提升消费者的忠诚度。

3、为商家提供数据服务

大数据的分析不仅仅能够帮助电子商务平台提升下单率和销售额，还能将大数据的分析作为产品和服务向中小型的电子商务商家进行销售。这样不仅仅能够提升平台的收益，还能帮助商家了解消费者的消费偏好、消费者对于该类 产品的喜好等信息，来帮助商家及时针对大部分消费者的消费偏好以及市场的动态，针对产品的性能等进行研发和调整。

(4)统计学在电子商务中的应用扩展阅读：

大数据的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

㈤ 电子商务的应用有哪些

电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于客户端/服务端应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。

各国政府、学者、企业界人士根据自己所处的地位和对电子商务参与的角度和程度的不同，给出了许多不同的定义。电子商务分为：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O等。

(5)统计学在电子商务中的应用扩展阅读

按照商务活动的内容，电子商务主要包括间接电子商务（有形货物的电子订货和付款，仍然需要利用传统渠道如邮政服务和商业快递车送货），和直接电子商务（无形货物和服务，如某些计算机软件、娱乐产品的联机订购、付款和交付，或者是全球规模的信息服务）。

按照开展电子交易的范围，电子商务可以分为区域化电子商务、远程国内电子商务、全球电子商务。

按照使用网络的类型，电子商务可以分为基于专门增值网络（EDI）的电子商务、基于互联网的电子商务、基于Intranet的电子商务。

按照交易对象，电子商务可以分为企业对企业的电子商务（B2B），企业对消费者的电子商务（B2C），企业对政府的电子商务（B2G），消费者对政府的电子商务（C2G），消费者对消费者的电子商务（C2C），企业、消费者、代理商三者相互转化的电子商务（ABC），以消费者为中心的全新商业模式（C2B2S），以供需方为目标的新型电子商务（P2D）。

㈥ 统计学在现代经济生活中有哪些应用

王见定教授挑战经济学突破奖.
（二）.申报“经济学突破奖”的理由
作为统计学突破的最大受益者，非经济学莫属。凡对经济学、经济史有所了解的人，都会有这样的共识：统计学几乎是随着经济学的产生而产生，发展而发展。统计学、经济学的主要奠基人几乎指向同一人---英国学者威廉·配弟，马克思称他为政治经济学的创始人。这绝非是一种巧合，说它是某种必然更适合。经过近400年的变迁，经济学现已成为世界各国政府、人民关注度最高的科学。而经济学活动与各种指标几乎都是通过统计学来计量、分析、预测、决策的，所以“社会统计学与数理统计学的统一理论”必将全面提升经济学的水平，也必然引起经济学罕见的大突破。

㈦ 统计在生活中的应用有哪些

1、数据的采集。

无论医学、经济学、社会科学、工业生产或是科学实验得到的都是数据，统计学就是对这些数据进行加工和提炼，找出规律、预测未知。概率统计是描述社会活动最简洁有力的语言。

2、金融数据分析。

金融市场需要分析数据、预测市场走向，具体的就是将收集到的数据经过加工处理后，形成有利于使用的内容，金融数据的特殊性使得对金融数据进行的处理也有其特殊的地方，有着特殊的要求。

3、人才比例统计。

美国数学会的研究报告指出，统计与生物统计的硕士、博士毕业生占数学科学毕业总数的1/3，这还不包括经济、工程、社会学等培养的统计人才。

4、医药效果。

药品在临床使用前，需要大量的实验数据分析，并且针对效果的稳定性需要长期的跟踪和记录，并且在临床使用时追踪记录，这就是医药统计。

5、人口普查。

在美国，每10年进行一次人口抽样普查，由于出生、死亡、迁移等原因，人口数是在随时变化的，所以人口普查必须以一个特定时点为标准，全国同时进行调查。

㈧ 数据在电子商务中的应用有什么作用

大数据在电子商务应用中的作用：
第一，对于利用大数据进行商品关联进行的挖掘营销来说，通过大数据挖掘技术，保证数据之间得到有效的关联性，这样在具体的企业运用过程中，应该保证有效分析原有数据的基础上，建立起相关的数据联系。比如，通过相关的啤酒和尿布的关联营销的案例，能够给电商提供有效的解决思路，能够有效实现电商企业产品信息的相关推荐以及结算界面的互补推荐的内容。利用小型的数据库进行处理和分析，能够使得用户的短期需求得到满足，但是，通过大数据对于商品关联度进行关联，则能够有效保证界面信息的准确度大大提升，能够更好保证用户潜在需求得到一定激发。所以，利用大数据的分析，保证充分对于商品的关联性进行挖掘，并能能够保证推荐界面的有效性，这点则是电商应该注重的地方。
第二，对于利用大数据进行的社会网络营销来说，当前，社会化媒体的高度发展，已经使得海量的人群得到覆盖，并且社会网络营销的传播速度正在呈现飞速的发展，利用大数据，人们可以对于社会化网络的传播进行充分地了解，能更好地开展电商进行类似于社会网络营销活动的开展。对于电子商务企业来说，应该充分利用好大数据分析的优势，能够有效把握好社会化网络传播媒介对于消费者的偏好的分析，在相关的社会媒介上进行分享活动的积极开展，使得传播范围不断扩大，有效提高营销效率。
第三，对于利用大数据进行的地理营销来说，利用大数据的技术优势，能够充分对于网站的交易数据进行有效分析，在进行商品的地理营销中，能够根据地理位置区域特定区域中人们的不同喜好，因此有效地开展不同类型的营销策略活动。对于电子商务企业来说，大部分电商则是在交易最后环节获得用户的收货地址，只有部分的电商则会有效地在开始阶段，就能够获得用户地理位置，这样的情况不利于进行商品的地理销售。应该通过大数据技术，分析用户地理位置的有效划分，保证存在的差异性的确定，应该充分保证用户地理信息和感兴趣商品的关联度，同时，能够在对于产品的服务，在细节上更加完善。
第四，对于利用大数据进行用户行为的分析营销来说，电商主要分析消费者的历史记录以及涉及的购买行为，这样就能有效获得用户的消费习惯，有效可以为企业提供用户行为分析营销。比如，用户的心理、行为轨迹可以通过浏览网页时停留在具体产品上的时间进行判断，有利于发现潜在的用户，进行具有针对性的商品广告的投放，使得广告转化率大大增加，另外，电子商务企业来可以通过一定相关的搜索行为，针对潜在用户的需求进行分析，使得商品种类进一步完善化。
第五，对于利用大数据实现的个性化推荐营销来说，在实际市场分析过程中，满足消费者的个性化要求显得越来越重要，这就要求电子商务企业也能更好满足个性化的营销水平。根据大数据环境的发展特点，电子商务企业应该根据用户的个性化要求来进行商品的推荐活动，以及产品分类等，能够积极邀请用户对于感兴趣商品进行关注，之后还能够继续进行个性化信息的添加和推荐，保证用户对于喜欢的类别进行有效修改，使得数据库内容进行有效更新。