基于電商的大數據關鍵技術與模型探討

濟寧醫學院 喬靜

隨著時代的發展，電子商務模式在人們的生活之中也日益發展起來，電商和互聯網技術的不斷發展，消費所產生的數據量也變得與日俱增。在這種發展背景之下，怎樣對大量數據進行分析、采集和處理就變得十分重要，只有對大數據中的潛在價值進行深度挖掘才能夠提高電商的核心競爭力，這種問題也是現在電商所面臨的關鍵挑戰。消費者在利用電商對商品進行購買時，在這其中就會產生消費數據、訂單數據和支付數據等，電商平臺會及時對這些數據進行存儲然后總結進行分析。基于電商的大數據主要是消費用戶的購買數據、交易數據、存儲數據、物流發貨數據和商家的信譽數據等，利用大數據技術可以對這些大量的數據進行分析和檢索，從而能夠得到有利于電商發展的信息。因此，在這種時代背景之下對基于電商的大數據關鍵技術與模型進行深入探究是十分必要的。

1 基于電子商務的大數據時代內涵

1.1 電商數據化的運營模式

隨著我國的信息化技術不斷的發展和改進，我國現代的電子商務運營模式都是基于互聯網運行的，在電商企業內部的各部門管理都可以運用到這種數據管理，可以將多種數據進行綜合分析，從而能夠制定更加合理的改進制度。例如人們生活中經常用到的淘寶、京東和支付寶等電商平臺，這些電商平臺都是通過對日常數據進行存儲分析和整合，然后對消費者的需求和消費人群的工作年齡等方面進行完善的定位，從而能夠更好地把握消費者的動態，以促進電商平臺的穩定發展。在這種發展背景之下電子商務的發展也遇到了更加嚴峻的挑戰，我國現階段的淘寶電子商務平臺已經形成了一個較為完善的數據化平臺空間，這種方式可以對淘寶之中各個店鋪的銷售量和消費評價進行綜合管理，從而能夠對賣家和買家的行為進行評價分析，同時還可以對店鋪的未來發展趨勢進行嚴格的預測，能夠有效地幫助其順利發展下去。

1.2 現代數據服務的改革

我國現階段正處于科學技術高速發展的時代，大數據的發展已經到來，在這種發展背景之下，社會中的消費人群來說，都可以利用這種大數據時代的便利條件來獲得一些有針對性的數據服務。電子商務平臺可以通過平時記錄的一些消費人群的消費數據和喜愛的產品進行分析整合，再對消費用戶根據一定的條件進行挑選，然后電子商務平臺可以通過大數據的窗口對不同需求的消費用戶進行不通過信息的推送，這種智能化的數據服務能夠提高電子商務的消費，從而能夠讓電子商務平臺發展更加平穩。除此之外，電子商務平臺通過這種大數據的模式還能夠更加完善的調高消費用戶的使用量，更好地對一些新產品進行推廣，從而能夠從根本上提高電商平臺的經濟效益。

1.3 數據資產化

在我國現代日益發展的大數據背景之下，數據對于社會發展來說變得越來越重要，同時對于電子商務企業來說大數據的發展也決定著其是否具有核心競爭力。隨著社會的發展，電子商務企業的數量呈大幅度的增加趨勢，在這種情況下如何有效地提高電商企業自身的核心競爭力是每個企業所面臨的主要問題。要想提高電商企業的核心競爭力，首先就要對電商平臺中的數據信息引起高度重視，數據對于互聯網來說是一種十分寶貴的財富，數據就是資產能夠促進電商平臺的服務發展，同時還能夠在一定程度上保證電商平臺的消費用戶丟失。例如蘋果就是對一些常用的軟件進行不同方式的改革，對不同的用戶興趣數據進行收集整合，從而能夠充分地發揮大數據所帶來的優勢。

2 大數據關鍵技術與模型分析

隨著我國電子商務事業的蓬勃發展，我國的電商大數據關鍵技術也得到了非常大的關注，在大數據關鍵技術和模型方面的探討也投入了非常多的心思。對于大數據的采集、存儲、分析、處理和檢索等都進行了一系列的分析和探討。

2.1 數據產品的服務

電子商務蓬勃發展的情況下，對于數據的收集和分析受到了非常大的關注，特別是數據這種偉大的資產，是電子商務在對消費者進行分析時的一個重要內容，電子商務的相關工作人員通過對這些數據進行一系列的分析之后，能夠對消費者進行更深一步地了解和認識，只有對數據信息進行全方面的掌握，才能夠更好地促進電子商務的發展。但是在電子商務數據分析人員在進行實際數據分析時，往往存在著很多的阻礙，例如技術方面的不足，導致無法對大數據進行更加深層次的分析和研究，因此，電商只有在具備一定的技術含量和平臺的情況下才能夠對大數據進行較好的分析。隨著這項需求的不斷擴大，逐漸形成了一種數據產品的服務模式。這就好比是淘寶軟件中一些消費模式，淘寶賣家能夠為消費者提供各種各樣的數據優化工具。一些經營范圍較大的電商企業來說，能夠借助更加先進的技術手段將大數據進行更加好的優化，使大數據和銷售之間能夠更好地進行鏈接，從此一來，一種新型數據產品的服務模式誕生。

2.2 個性化導購的服務

隨著社會的不斷發展，互聯網已經全面地覆蓋了人們的生活，但是隨之到來的不止是方便了人們的日常生活，隨著互聯網的普及，更多的消費者受到了互聯網的危害。一些顧客經常接收到一些無用的甚至是垃圾信息，這樣一來，嚴重影響了消費者的上網環境，讓消費者產生厭倦的心理，導致消費者擁有超載的信息資源，而消費者的信息資源出現問題之后，使導購系統由此產生。電商企業為消費者提供導購服務之后，消費者的消費更加方便和快捷。電商企業也對導購等額服務進行了個性化的設計，讓導購的服務更加人性化，能夠為消費者提供更多的幫助。由此能夠看出對導購的服務進行個性化的培訓是為了更好地為消費者提供服務，更好的滿足不同消費者的個性消費需求。個性化導購的服務能夠讓不同的消費者在不同的消費環境中享受到較好的待遇，讓消費者享受到不一樣的消費心情。這種個性化導購的服務能夠讓消費者處于主動參與消費的主導地位，這就代表著消費者不僅僅是能夠進行互聯網信息資源的瀏覽者，還能夠對信息進行一定的運用。個性化導購的服務是電商大數據關鍵技術中的一項重要技術。

2.3 垂直細分領域的服務

隨著互聯網的快速發展，各種手機消費軟件呈現在了人們的眼前，其中淘寶和京東等一些網絡軟件為人們提供了非常大的消費平臺，特別是在我國的電商市場中，占據了非常大的一部分。這就導致了我國其他一些中小型的消費企業受到了非常大的影響，在我國電商行業中面臨著非常大的前進阻礙。隨著我國電商行業不斷的發展，大數據時代的發展背景下要盡可能地將領域的服務進行垂直細分化的服務，讓電商的服務更加精細化，在專業化的程度上也能夠有很大的提高，這樣發展下去才能夠在我國的電商市場中有更加穩固的地位，做到更加長久的發展。電商的服務模式進行垂直細分這一服務模式，消費的成本相對較低，因為垂直細分的服務規模相對于其他的服務模式來說較小，然而正是這一規模不大的垂直細分服務模式，能夠為特定的消費者提供更加精準的服務，最終能夠為這些消費者提供最為專業和精細化的服務。垂直細分領域的服務能夠讓消費者的需求得到最大程度地滿足，有效地提高了在行業中的競爭力。

3 電商大數據的模型

電商大數據主要包含以下幾個方面，其中有面向電商的大數據模型；全過程價值鏈的電商大數據；電商大數據分析與挖掘；電商用戶行為智能分析；電商最小數據集和電商數據類型、結構與存儲。這其中面向電商的大數據模型中還包含6個小的方面：數據模型、分析模型、可視化模型、預測決策模型、智能推薦模型和大數據運營模型。

3.1 電商數據的類型、結構和存儲

不同的電商數據類型需要用不同的存儲和分析方法來進行電商大數據的分析。電商數據的結構數據是一種規范化的數據，例如商品的信息、商戶信息等都屬于規范化的數據。而非結構化的數據有圖像信息、視頻數據等。

3.2 電商最小數據集

在對消費者提供方便快捷的服務時，通過建立最小的數據集，能夠使電商服務更加具有代表性。通過建立最小數據集能夠讓電商行業建立起更加精細化的服務標準。

3.3 全過程價值鏈的電商大數據

電商大數據的全過程價值鏈包含著電商服務的整個環節，其中包含消費者的用戶注冊、物流和瀏覽等，這些都是大數據進行模型建設過程中不可或缺的一部分。

4 結語

電商行業的快速發展，為更多的消費者帶來了更多的方便，通過建立電商的大數據模型，在大數據與時代的背景下，更多的信息資源為電商行業的發展提供了更多的挑戰和機遇。隨著電商大數據關鍵技術的不斷發展，電商行業將具有可觀的發展前景。

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