基于API數據的高職電子商務創業實訓指導平臺建設

摘要：目前網絡商城規則與數據關聯復雜對大學生開展網店運營技巧提出了更高的要求，高校培養大學生網店運營能力僅僅停留在基礎操作、仿真實訓等，已經難以提升電子商務專業學生的網店運營數據分析能力。通過對接平臺數據構建網店運營實訓指導平臺，選用商城操作實訓與數據指導相結合來完成實訓，更加關注電子商務學生網店操作全過程，掌握網店運營規律和數據的分析、數據原理的能力，增強電子商務專業學生的網店創業運營管理，優化運營策略，培育學生商務決策判斷能力、增強專業技術技能，以此提升實訓教學質量，促進網店運營實訓的成效。

關鍵詞：網店運營；數據分析；實訓指導平臺

本文系2018年全國教育信息技術研究課題“基于開放API的高職電子商務創業實訓指導平臺的開發與應用研究”（編號：186140029）研究成果；

引言

中央提出的“大眾創業、萬眾創新”戰略推動我國創業的普及化，尤其是大量基于互聯網創業的項目不斷涌現，大學生開展創業規模達到1000余萬人，創業人數逐年提升，其中九成以上是從事電子商務網店行業，在2019年全國網上銷售額約10.6萬億元的背景下，網店創業正在快速普及。目前網絡商城規則與數據關聯復雜，對大學生開展網店運營技巧提出了更高的要求，高校培養大學生網店運營能力僅僅停留在基礎操作、仿真實訓等[1]，已經難以提升電子商務專業學生的網店運營數據分析能力。同時各大電子商務平臺開放了API的授權數據，很多被機構開發應用于各類網店商情分析，還未有面向電子商務專業網店運營教學指導平臺[2]。因此網店運營實踐指導平臺在教學和科研中都具有非常重要的作用，電子商務專業學生只有掌握了運營的相關技巧與知識，選用商城操作實訓與數據指導相結合來完成實訓，形成更加關注電子商務專業學生網店運營操作過程，注重實訓過程指導和評價，把過程評價和結果評價相結合，貫穿大學三年對網店運營過程指導，掌握對網店運營規律和數據分析，增強對電子商務中網店運營的理解。

近年來盡管各地高校大力加強電子商務網店運營實訓指導[3-4]，整體情況較往年有所增強，但同時仍存在一些問題：第一、實訓教學難以項目化、市場化運作，實訓成效差；第二、師資缺乏導致實訓指導不夠及時與普及；第三、電子商務創業是一個長期的創業過程，如何增強過程指導是當前存在的主要問題；第四、網店運營過程管理不夠科學規范，無法用數據衡量考核評價；以上現象都在制約著大學生電子商務網店運營的持續發展，雖然大學生網絡創業熱情高，但成功率不到5%。

1、網店運營實踐指導平臺建設現狀

目前淘寶、京東等商城都對部分網店的數據進行開放API，開放的數據很多被電子商務機構開發應用于各類商情平臺，比如生意參謀、魔鏡等商情軟件，但面向電子商務專業學生開展網店運營實訓指導平臺市場還未有開發與應用，其主要有以下幾個方面的問題。一是基礎設備不足，大數據對服務器配置、云存儲和網絡要求非常高，很多高職院校無法提供完整的硬件環境。二是網店運營評價標準單一，網店運營數據多，變化快，規則雜，如果只考慮結果評價缺失過程評價指導，將制約電子商務專業學生的專業技能的提升，和結果評價管控難。三是系統布局薄弱，對網店運營數據把控不夠，用戶需求分析不足，平臺搭建實用性信心不足。

2、網店運營實踐指導平臺建設內容

構建一套符合電子商務網店實訓指導平臺，需進行業務流程梳理，進而開展功能需求和性能需求分析，按照簡約、開放、共享、智能、快速迭代的互聯網思維和原則對電子商務創業實訓指導平臺進行梳理，再全面整合淘寶、京東等開放平臺的實時數據，通過平臺授權來獲取電子商務專業學生的店鋪數據，以此建立網店運營實訓指導的數據庫，匯聚、篩選將數據進行分析，建立網店運營數據預警指標體系，對于下滑數據和運行情況較差的數據提出預警，開通WEB端口平臺對外服務，可視化呈現網店實訓指導平臺的數據，構建起電子商務專業學生網店創業與實訓并舉的指導平臺。

2.1 平臺運行環境

平臺需要承載海量的數據和文件并進行計算，在硬件方面要使用可以擴展的、具有高可靠性、高性能的服務器硬盤以及高速的內存，另一方面為了減少平臺運行時業務層的響應時間，還需要使用具有彈性計算能力的高性能中央處理器資源。云服務器豐富的配置、高效的管理控制界面正好符合平臺的基礎條件需求。目前在國內主要有阿里云、亞馬遜云、騰訊云等公司提供了可定制化的云計算服務器的服務，用戶根據運行需求搭建性能高性價比的云服務器或者按照平臺的硬件需求直接定制服務器租借，通過租借云服務器以及使用相關的服務可以使平臺得到所需要的穩定的運行環境。

2.2 平臺技術架構

為了適用于更多的用戶，兼容更多的操作系統，平臺采用B/S的MVC架構模式，采用層次化的總體構架設計，將來源層、收集層、組織層、存儲層、業務層、展示層區分開，圍繞業務邏輯組件長期管理的增長方式來開發，形成多層主流結構模式[5]。平臺前端采用網段隔離技術，減少主機暴露在互聯網上，后端采用SSL加密技術，保證各端口信息交換過程中的安全性，同時平臺設計考慮后期的拓展性，為后期二次開發節省開發成本和時間。

2.3 平臺功能模塊

在功能模塊方面主要分開學生端、教師端兩大部分。學生端部分主要讓學生查看瀏覽自己的店鋪數據，學生可以根據獲取數據構建自己的預警模型，也可以比對優秀的數據，查找自己運營過程中存在的不足，主要功能模塊包括網店運營、網店客服、網店物流、網店預警模型、數據比對等，平臺的教師端主要實現指導學生網店運營操作，查看網店運營數據、產品信息、用戶信息、供應商信息等，學生端、教師端共營來實現平臺的功能模塊的設計。

2.4 平臺開發、測試與試運行

采用實訓指導平臺開發與數據采集同步開展的設計方案。一方面，根據設計報告進行數據結構處理、算法分析和模塊實現，按照目標系統的功能、性能、接口與界面要求逐一實現；在測試環節注重“三結合”，即整體測試與分模塊測試結合、外部測試與內部測試結合、黑盒測試與白盒測試結合。與此同時，對大學生電子商務創業過程中網店運營進行采集，數據量化、編碼等結構化處理并呈現到平臺上，形成基礎數據庫，通過可視化呈現形成數據實時更新。

3、網店運營實踐指導平臺建設關鍵技術

3.1 多平臺API數據匯聚融合與分析

不同電商平臺、不同網店類目所產生的數據標準不一致。因此，采用獲取方式有兩種，一種是采用API開放的接口，通過用戶授權實現數據實時動態變化，另外一種是行業數據抓取，通過行業編碼標準，運用ETL工具來清洗轉換和集成中間層的分布數據和異構數據，將數據存儲到數據倉庫中，形成聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

3.2 海量數據處理能力

在數據獲取與采集過程中，其主要特點和挑戰是并發數高。因此，項目采用云計算分布式采集和流量均衡協調機制，在并發高峰，采用EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲Infobright等來處理實時性需求。

3.3 數據挖掘技術

數據挖掘的主要特點和挑戰是語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。主要運用聚類Kmeans法、統計學習的SVM法和分類的NaiveBayes法來提高大批量數據處理能力；運用灰色關聯分析法，對各種解決方案的關鍵指標作與以往指標作逐一比較，以確定相對最優的指導方案。

3.4 數據可視化呈現

電子商務創業實訓平臺數據可視化（Data Visualization）使數據查看更加直觀，通過plotly工具來建立數據加載，圍繞數據模型來建立可視化呈現，實現數據的實時性變化，讓數據呈現更加豐富、直觀、科學，有效提高教師對學生開展電商運營的指導效率，提升視覺的體驗。

4、總結

平臺圍繞電子商務專業網店運營實訓指導，結合各網上商城的開放數據，明晰學生在商城平臺中的網店運行情況與存在的問題，為教師開展實訓指導提供平臺支撐，電子商務專業學生可以自由搭建預警模型，提升網店運營能力，同時對網店運營情況與優秀的案例比對，學習優秀案例的操作方法，使學習更加直觀更具有目標。建立更加關注學生的實訓全過程，注重對學生實訓的過程評價，把過程評價和結果評價相結合形成綜合評價體系，以貫穿大學三年對學生創業實踐過程指導，實現學習指導與學生創業一體化的新模式。通過指導學習網店運營規律和數據的分析、數據原理的能力，增強電子商務專業學生的網店創業運營管理，優化運營策略，培育學生商務決策判斷能力、增強技術技能，以此提升教學實訓質量，促進網店運營實訓的成效。

參考文獻

[1] 王國珺.大數據專業實訓平臺構建的研究[J].信息記錄材料， 2018，19（12）：204-206.

[2] 趙平，羅少甫.高職大數據實訓平臺建設探討[J].計算機產品與流通，2019（05）：204.

[3] 李自臣，劉江越，陳梅.職業院校大數據應用技術實訓平臺的建設[J].黑龍江科學，2019，10（15）：7-8+11.

[4] 盧彪，陳宇，邱慧麗.基于大數據專業的實踐教學平臺的研究與設計[J].蘭州文理學院學報（自然科學版），2019，33（01）：75-78+101.

[5] 張禹，鄭涼.基于開放API的電子商務網創實訓平臺設計與實踐[J].電腦知識與技術，2019，15（27）：292-294.

作者簡介：

張禹，浙江工貿職業技術學院，本科碩士，高級實驗師，電子商務、校企合作、大學生創業。