如何對海量的電商數據進行科學分析

電子商務數據分析的關鍵技術分類概括

數據收集與分類存儲技術海量數據在收集方面也擁有多種技術路徑。比如，在收集不同商家、產品的定價變化信息時，能通過編寫程序、模擬用戶在互聯網上的行為自動抓取網頁上存在過的數據。這種網絡爬蟲的形式能用于收集同行之間的價格信息和對應產品的用戶評論，并進行整體數據的收集。電子商務平臺提供的API接口，或是在網站和應用中嵌入的跟蹤代碼，也會對用戶的瀏覽、點擊和購買行為進行數據收集。數據存儲技術主要是通過Oracle等關系型數據庫、Redis等非關系型數據庫以及分布式存儲系統進行數據收集，能對用戶信息、訂單信息、商品圖片等內容進行綜合收集，具有針對性和全面性。

數據處理與轉換技術電子商務會產生海量數據，其中難免會產生大量的重復數據，需要進行去重，避免分析時產生偏差。這就需要采用數據清洗技術進行處理，對確實的數據進行階段性填充或刪除，確保數據在時間上和多個方面的完整性。同時，還要對異常值進行識別與處理，防止其對分析結果產生不良影響。數據轉換技術也是數據分析的關鍵技術之一，主要是將數據從一種格式轉換為另一種格式，以便進行后續的整體分析。此外，在進行數據處理時，還會將數據分為不同的類別或組，挖掘數據集中項之間的關系或關聯。

數據統計與分析技術電商數據分析的關鍵技術還包括統計分析，對數據進行計算均值、中位數、眾數以及標準差等概括性描述，還要基于樣本數據對總體數據范圍和電商情況進行推斷，如假設檢驗、置信區間等。在進行數據分析時還會對時間序列數據進行分析，預測未來的趨勢或者周期性變化。對一個或多個自變量與一個因變量之間的關系進行研究，建立好回歸模型，并進行預測。此外，還包括文本分析中的自然語言處理，這主要是對文本數據進行適當的處理和分析，從主要內容中提取有用信息，如情感分析、主題識別等，為電商的后續發展提供更多數據支撐。

數據可視化技術這項關鍵技術主要是利用ECharts、Highcharts等工具提供豐富的圖表類型，截取對應的階段性數據制作折線圖、柱狀圖以及餅圖等，根據電商企業和技術人員的需求展示數據分析結果；此外，還能將多個圖標整合在一起，形成一個更直觀的數據展示界面，以便決策者能快速了解業務狀況，作出正確的選擇與決策。數據可視化技術還能利用數據映射這種可視化方法，將數據通過顏色、大小以及形狀等普遍視覺元素映射到圖表上，展示數據的分布和趨勢。或是利用交互式可視化方法，引導用戶通過點擊、拖拽等方式與圖表進行交互，從中獲取更詳細的信息和數據，進行深入分析。

電子商務數據分析的關鍵技術應用實踐

數據采集技術的多樣化應用在電子商務中，數據采集是數據分析中的基礎環節，要先對需要分析和研究的數據進行全面收集，才能完成后續的處理、分析、可視化操作，為數據分析工作的整體性開展提供多樣化的數據支持。這項技術通常會通過Web跟蹤、API接口、日志收集等方式獲取用戶的行為和交易數據信息。例如，在淘寶軟件的數據收集中，淘寶利用買點技術在網站和App中設置好所需的數據收集點，記錄下用戶的點擊位置、瀏覽次數和時長以及購買的數量和回購次數等行為數據。同時，淘寶還會通過API接口與支付系統、物流程序進行對接，從中獲取交易記錄、支付時間以及物流情況等關鍵數據。

數據處理與存儲技術的具體化應用采集獲取到的原始數據由于數量極多且存在重復現象，需要經過清洗、轉換等處理過程，將其存儲在數據倉庫或分布式數據庫中，以便進行后續的數據分析。收集到的數據由于來源廣泛且用途極多，存在錯誤和與事實不一致的現象，若根據這些數據進行處理分析會導致結果不準確，甚至無效。因此，以淘寶為例，淘寶使用Hadoop等大數據處理技術對海量數據進行存儲和管理，及時篩選掉其中的重復項和無意義項，同時利用云存儲技術進行數據備份，以免出錯或丟失。

數據分析技術的針對性應用在進行數據分析時，電子商務數據分析的核心環節主要涉及數據挖掘、機器學習以及統計分析等多種技術，能更深入地分析用戶行為、交易數據等，發展潛在的市場發展方向和用戶偏好等信息。以京東商城為例，京東主要通過分析用戶的購買歷史、瀏覽記錄中的產品和次數、搜索關鍵詞等數據，為用戶構建畫像，推送具有針對性的產品，提高轉化率和用戶的滿意度。天貓利用算法對歷史銷售數據進行分析，并結合當前商品的滿意度和銷售量，預測未來一段時間內的銷售趨勢和熱門商品，以此作為標準和參考，提前進行備貨和調整庫存，以降低庫存積壓和缺貨的風險。

數據可視化技術的合理性應用數據可視化技術主要是將復雜的數據分析結果以折線圖、柱狀圖等形式表現出來，幫助決策者直觀地了解目前的電商行業現狀和公司產品的走向，理解數據背后的含義和趨勢，結合未來的行業方向和前景作出合理決策。電商平臺通常會構建數據可視化平臺，以圖標的形式展示銷售額、訂單量、轉化率等關鍵指標，使決策者根據圖表反映各類信息和數據，快速了解自身的業務運營狀況和市場趨勢，為后續的電商發展提供更多數據參考和路線指引。

電子商務數據分析的關鍵技術對推動電商行業的快速、健康發展具有重要價值和意義。在深入研究這些技術的過程中，企業能了解自身發展的問題與電商運營中存在的不足，在海量數據的分析中找準未來發展的定位和用戶的喜好，更好地推進電子商務運營工作。在未來的電商發展過程中，企業和技術人員應進一步探索更高效、更智能的數據分析技術和工具，更好地應對海量數據挑戰，提高數據分析的準確性。同時，隨著對海量數據的分析，電商行業也應更加注重數據隱私保護和安全技術的完善，為用戶提供更加全面、安全的服務，維護技術創新與合規性的平衡，促進電商企業和行業整體的高質量發展。

作者單位：廈門華天涉外職業技術學院