电子商务中的大数据

Big数据Times电子商务模式发展分析业务的复杂性和不断发展决定了电子商务没有固定的一种或几种模式，各种电子商务模式充分反映了市场变化的需要。1.电子商务 电子商务是运用微型计算机技术和网络通信技术的经营活动；以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商业活动；电子商务分为:ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A(即B2G)、C2A(即C2G)、O2O等。

狭义的电子商务是指利用互联网进行的交易活动。电子商务的目的是高效率、高效益、低成本地生产产品和服务，提高企业的整体竞争力。电子商务mode电子商务mode是指在网络环境下，基于一定技术基础的业务运营模式和盈利模式。研究和分析电子商务模式的分类体系，有助于挖掘新的电子商务模式，为电子商务模式创新提供一种途径，也有助于企业制定具体的电子商务战略和实施步骤。

随着商业信息的爆炸和数据，电子商务企业不得不依靠大型数据技术来帮助企业管理者做出科学合理的战略决策，从而提高企业的竞争优势。那么Da 数据 in 电子商务有哪些应用呢？具体来说电子商务Industry数据的应用有以下几个方面:精准营销、个性化服务、商品个性化推荐。数据技术在电子商务领域的应用主要体现在以下几个方面:(1)在客户体验方面的应用。电子商务平台网站的界面结构和功能是吸引大量客户的关键。为了提高客户在交易过程中的第一次体验，大多数电子商务公司根据big 数据技术分析客户消费行为的历史记录建模，然后利用web挖掘技术改进关键词加权方法，有效地扩展和延伸了用户输入的关键词。提高商品信息检索功能的准确性，并根据不同的消费习惯动态调整页面布局，全方位把握客户的实际需求，实现商品的合理聚类和分类，呈现商品信息的初步浏览效果。比如淘宝根据客户对某类商品的访问比例和浏览人群的分类来确定广告的版面，从而提高广告的投资回报率。

目前国外数据 Mining的发展趋势主要有:知识发现方法的研究进一步发展，如近年来重点研究和改进了Bayes方法和Boosting方法；传统统计回归方法在KDD的应用(知识发现)；KDD和数据库的紧密结合。在应用方面，它包括:KDD商业软件工具不断产生和改进，解决问题的整个系统建立起来，而不是一个孤立的过程。

国外许多计算机公司都非常重视数据 mining的开发和应用。IBM和微软都成立了相应的研究中心来开展这项工作，此外，一些公司的相关软件也开始在中国销售，如铂、博和IBM。国内从事数据挖掘研究的人主要在高校，也有一部分在科研院所或者公司，涉及的研究领域比较多，一般集中在学习算法的研究、数据 mining的实际应用和数据 mining理论的研究。