電子商務大數據是什麼?

電子商務和大數據有什麼區別

電子商務與大數據兩者是沒有可比性的.

電子商務:通俗來說就是企業通過網絡,把線下的業務移到線上去開展,完成商品或者服務的銷售交易.

大數據:指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產.

近幾年來,互聯網產業高速發展，很多傳統企業通過電子商務,開展網絡營銷,線上產生交易的數據量是線下無法比的,因而就產生了處理巨量資料,也就是大數據的急迫需求,解決不好,就成為電子商務發展的瓶頸.反之,大數據處理的成功發展,也促進了企業加速開展電子商務,為互聯網產業的發展注入新動力.

希望我的回答能夠讓您有所啟發並採納。

電商大數據是什麼

電商大數據是指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據在電子商務中應用體現在哪些方面

目前來說首先用戶行為，就是目前你買的東西，會有針對你的興趣的推薦。

現在的淘寶千人千面， 每個人看到的內容都是根據大數據分析出來的。

雙十一，光棍節這個節日如果沒有大數據高併發平臺的支撐估計沒有那麼爽的搶單了。

大數據在電子商務中應用體現在哪些方面

一、 大數據在電商行業的運用

截止到2012年底，中國網購的用戶規模已達到2.47億，而今年“雙十一”淘寶天貓當天日交易量就達到了571億元，這些數據都說明了電子商務在生活中的重要性已不可忽視。同時，根據Alexa統計及數據估算，淘寶網的日均頁訪問量達到了3.53億，每天產生的數據量更是高達60TB。

大數據開發和軟件定製是一種模式，這裡提供最詳細的報價，如果真的想做，可以來這裡，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者瞭解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

經歷了基於用戶數量的時代，基於銷量的時代，目前的電子商務市場交易已處於基於數據的時代，電子商務的競爭在很大程度上就是大數據的競爭。由於平臺所產生的巨大信息量以及其所收集到的用戶信息具有真實性、確定性和對應性，電子商務具有了利用大數據的天然優勢。大數據的應用將貫穿整個電商的業務流程，成為公司的核心競爭力。隨著電商企業對待大數據的挖掘、分析，已經開始了對大數據的實際應用。

Ø 客戶畫像

美國醫藥網站遵照有身的女性用戶填寫的受孕動靜定期，給用戶寄EDM（Email Direct Marketing）提醒母親在某些特定時間點的重視、必要攝取的養分、產前的心思變動和要做好的思想籌備；同樣，也包括之後的產後復原，寶寶的育養和健康，等等。

Ø 精準營銷

號店通過手機平臺的大數據，對其進行分析，給顧主發送個性化EDM，進行精準的電子郵件營銷。若顧客曾經在1號店網站上查看過一個商品卻未購買，一號店會根據可能的情況：缺貨，價格不合適，商品不合適等經行分析，分別在到貨、降價或引入類似商品時以電郵方式告知客戶。同時，通過挖掘客戶的週期性購買習性或附近類似客戶的購買週期習性，適時提醒客戶。

淘寶在2012年推出了“淘寶時光機”項目，該項目通過分析用戶自注冊為用戶以來的行動，用幽默生動的談話模式，告知顧主淘寶的成長曆史以及該用戶在淘寶購物的軌跡。通過收集與該用戶有相類似喜好的其他用戶的行動並經過分析後，可以對特定用戶的偏好和行動軌跡進行猜測，已達到精準營銷的目的；並可以用特定用戶喜好的方式和個性化的數據、拉近了與顧客的距離。

Google的Adsense對顧客的搜索過程和其對各網站的關注度履行數據經行發掘，並在聯盟內網站上追蹤用戶的去處，將數據整合後經行分析，在其聯盟網站上推出了和顧客潛在興趣相匹配的廣告，達到精準化營銷。

Ø 信用評級

阿里巴巴則通過在淘寶、天貓等網站積累的數據資料，通過對用戶的銷售終端、資金使用等數據進行追蹤和收集，以瞭解中小企業的交易狀況。從中可篩選出財務健康、講究誠信的企業，為發放無擔保貸款，解決其貸款難的問題，不僅新增了盈利模式又可以防範風險。目前，阿里巴巴已收貸300多億元，壞賬率僅為0.3%，遠低於銀行貸款壞賬率。

Ø 廣告推介

噹噹網、卓越網等電商企業之前通過協同算法來找到商品之間的聯繫，即：當購買某件商品時，會展現相關商品的推薦信息。這能夠為用戶查找相關商品提供方便，提升客戶體驗；更是利用了商品之間的互補性與相關性，增加了銷量。並且，通過對平臺用戶的瀏覽痕跡進行記錄分析，正對不同層次類型的用戶會提供特定的商品推薦信息。

Ø 物流配送

亞馬遜（Amazon）近幾年推出了FDFC（ForwardDeployed Fulfillment Center）的概念，以加快對顧客配送的速度。Amazon的訂單履行中心分兩個層級：F......

什麼是電商大數據

簡單說 ,就是幫助電商進行管控與計算,平衡效率與規模。

大數據處理對電子商務影響有哪些

電子商務：通俗來說就是企業通過網絡,把線下的業務移到線上去開展,完成商品或者服務的銷售交易。

大數據：指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

近幾年來，互聯網產業高速發展，很多傳統企業通過電子商務，開展網絡營銷，線上產生交易的數據量是線下無法比的，因而就產生了處理巨量資料，也就是大數據的急迫需求，解決不好，就成為電子商務發展的瓶頸。反之，大數據處理的成功發展，也促進了企業加速開展電子商務，為互聯網產業的發展注入新動力。

一、大數據處理模式

在電子商務領域內，信息的大批量處理如果是以PB、EB、ZB為計量單位，則這些信息就構成了大數據。以往的計算機處理模式已經很難對這些大數據進行高效率的處理，勢必會影響電子商務的總體發展。因此對大數據時代的計算機處理模式進行革新是獲得電商行業整體突破的基本保證。傳統的數據處理模式是數據庫集群模式，大數據處理模式的基本要求是建構雲計算Map Reduce處理體系，使信息的分解處理和結果合併成為可能。

(一)數據庫集群模式

集群模式的基本運行原理是將同一種應用程序通過不同的工作方法相互協調共同完成，在面對客戶端的數據請求時，為其提供單一映像，並將這些映像通過一定的連接技術和方法與硬件系統進行連接，整體上建構一個鬆散耦合的集合。簡單來說，數據庫集群模式實現了數據庫技術和集群技術的結合。數據庫集群模式的運行較為平穩，具有多方面的技術優勢，例如強大的靠擴展性、整體的可靠性等等。

但是在面對大數據處理時，數據庫集群也表現出了一定的缺陷。這些缺陷主要包含以下方面：第一是可擴展性補不強。如果系統功能節點的硬件基礎設施選擇的是Pc服務器，那麼將會出現系統線纜繁雜、硬件高度複雜化和架設安裝難度大等問題，對其擴展性造成了一定的限制;第二是數據通信受限。目前運行高速互聯網的必備條件是將 PCI插槽與主機進行連接。但是PCI的數據傳送能力有限，不能滿足節點間的數據通信要求;第三是提升空間小。這種空間主要是指數據庫數據集的可擴展空間，在進行數據處理時如何解決系統的安全性、運算速度和可擴展性是數據庫集群模式要面對的重要問題。此外，數據庫集群模式還存在兼容性、可靠性、容錯性、對異質條件支持能力等方面的侷限性。

(二)Map Reduce框架

雲計算構架主要是由低端服務器進行大規模集群構成的數據處理技術，在數據存儲容量和數據處理能力上具有絕對的優勢。由於雲計算平臺在運行中的可靠性和可擴展性等功能，目前眾多的大型企業或單位都將其作為web搜索和大數據分析的主要平臺，如中國移動、淘寶、網易、百度等等。Map Reduce框架主要包含三個方面的內容，即並行編程模型Map Reduce、分佈式文件系統(HDFs)、並行執行引擎。

Map Reduce的設計是由google完成的，主要是進行大數據集的計算處理工作，代表了分析技術的整體發展狀態。Map Reduce在進行數據處理時，先將對象進行抽象化處理，使其以映射和化簡操作對的形式呈現出來，其中映射部分進行數據的過濾，化簡部分進行數據的聚集工作，在工作中均以良好的界面進行管理工作。對Map Reduce計算過程進行分解，可以將其工作原理理解為將大數據集進行解構，解構之後的結果是形成了數量眾多的小數據集，通過集群節點對這些小數據集進行分別處理，由此得出中間結果，將這些結果通過節點進行合併，就可以得出對整個大數據集的處理結果。

二、大數據時代電子商務IT技術設施的革新

IT基礎設施是保證電子商務系統運......

什麼是大數據 大數據是什麼意思

“大數據”不是“數據分析”的另一種說法！大數據具有規模性、高速性、多樣性、而且無處不在等全新特點，具體地說，是指需要通過快速獲取、處理、分析和提取有價值的、海量、多樣化的交易數據、交互數據為基礎，針對企業的運作模式提出有針對性的方案。由於物聯網和智能可穿戴的普及帶來的，生產線上普通的藍領員工，前臺電話員，等企業內的低階員工也成為產生大數據的數據內容的一部分，數據的產生除了來自社交網絡，網站，電子商務網站，郵箱外，智能手機，各種傳感器，和物聯網，智能可穿戴設備。

大數據營銷與傳統營銷最顯著的區別是大數據可以深入到營銷的各個環節，使營銷無處不在。如用戶的偏好？上網的時間段？上網主要瀏覽頁？對頁面和產品的點擊次數？網站上的用戶評價對他的影響？他會在哪些地方分享對產品和購物過程的體驗？這些都是對用戶網上消費和品牌關注度的深入分析，可以直接影響用戶消費的傾向等商業效果。

大數據徹底改變企業內部運作模式，以往的管理是“領導怎麼說？”現在變成“大數據的分析結果”，這是對傳統領導力的挑戰，也推動企業管理崗位人才的定義。不僅懂企業的業務流程，還要成為數據專家，跨專業的要求改變過去領導力主要體現在經驗和過往業績上，如今熟練掌握大數據分析工具，善於運用大數據分析結果結合企業的銷售和運營管理實踐是新的要求。

當然大數據對企業的作用一個不可迴避的關鍵因素是數據的質量，有句話叫“垃圾進，垃圾出”指的是如果採集的是大量垃圾數據會導致出來的分析結果也是毫無意義的垃圾。此外，企業內部是否會形成一個個孤立的數據孤島，數據是否會成就企業內某些人或團隊新的權力，導致數據不能得到實時有效地分享，這些都會是阻礙大數據在企業中有效應用的因素。

而隨著大數據時代的到來，對大數據商業價值的挖掘和利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。業內人士稱，電商企業通過大數據應用，可以探索個人化、個性 化、精確化和智能化地進行廣告推送和推廣服務，創立比現有廣告和產品推廣形式性價比更高的全新商業模式。同時，電商企業也可以通過對大數據的把握，尋找更 多更好地增加用戶粘性，開發新產品和新服務，降低運營成本的方法和途徑。

大數據在跨境電商領域有什麼應用

在互聯網﹑物聯網﹑移動技術等新型應用與電子商務相結合的同時,產生﹑積累了大量的﹑形式多樣的用戶網絡行為數據資源,被稱為電子商務大數據,並呈現出前所未有的"數據爆炸"狀態。這種狀態促使電子商務行業重新審視數據的重要性,並形成對數據的新型管理理念,即提煉大數據中的有效數據,與具體電子商務業務結合運用,深入挖掘數據資源的價值,進行精準化﹑個性化﹑智能化的客戶服務創新,以達到既降低成本,又提高效益的雙效效應。無論是國內電商還是跨境電商，大數據的作用不容忽視。

1)提升競爭優勢價值：現代電子商務數據的來源已經不侷限於企業的Web站點,企業會更多的利用電子郵件﹑微博﹑Web日誌﹑互動社區等社交媒介多元化的收集相關數據,這些數據將從不同方面反映著企業自身業務的狀況﹑客戶的狀態﹑競爭對手的動向﹑社會環境的優劣,企業的決策行為是基於對數據的分析而做出的。因此,這方面的數據信息越全面,越趨於社會化,越具有實時性,以此制定出的企業發展與競爭策略就越準確﹑越有針對性﹑越貼近客戶,當然企業在市場上的競爭優勢的可持續性就隨之增強了。

2)挖掘數據驅動運營價值：大數據龐大的數據量為電子商務企業做好了鎖定並把握消費者的基礎保證,電商企業通過不斷的整合數據資源,使得所屬供應鏈上下游參與方能更方便的共享信息與資源,並模糊業務節點的界限,從而優化電子商務全程業務流程,提高各業務節點的流暢度,進而提高的業務效率。同時,大數據模式下電子商務交易帶來的互動數據,不僅為電商企業,也為網絡交易平臺提供了全方位的市場信息,為以電子商務交易為核心的新興產業鏈打造了活性數據平臺。

3)重塑多重商機價值：對於電子商務企業來說"低成本﹑高效率"是其取勝市場的法寶,而致勝的戰術就是基於對大數據的分析和優化。通過收集消費者帶來的海量數據,進一步挖掘用戶需求,便於企業準確預測潛在客戶市場,提高交易的成功率。另一個方面,在大數據狀態推動下,消費者獲取﹑濾選﹑分析數據信息的能力也在不斷的提高,對數據信息準確識別能力的增強有利於消費者將注意力反應在其網絡行為中,繼而利於電商企業智能業務和服務的開發與推廣,為企業節約成本﹑佔領市場帶來巨大的多重商機。

4)改善物流服務質量價值：電子商務與物流業的合作隨著雲計算﹑物聯網和數據應用等技術的突破越來越密切,電商企業與物流企業因一筆交易帶來了共同的服務對象,對於客戶數據的分析也就不僅侷限於電商企業單向操作。大數據改變了物流業的服務方向和服務內容,物流企業通過對客戶數據的分析能夠更合理的選擇派送方式,優選路徑,提供差異化服務,提高物流服務的質量,提升電商物流業的品牌形象。

5)創造消費者感知價值：消費者作為互聯網技術應用的主力軍,最大限度的搶佔了大數據中的消費數據,這些數據在企業進行數據信息分析時轉化為極有價值的商業數據。大數據環境下互聯網消費體系創造了全開放的數據系統,網絡消費者在網絡應用上投入的資金更多的是要獲得個人滿足感的體驗與感受,網絡消費對象得以拓展的同時,智能化﹑人性化﹑差異化﹑互動性的網絡服務爭先呈現在消費者面前,讓消費者最大限度的感受消費的歸屬感﹑滿足感和幸福感,實現商家與消費者雙贏的深度價值創造。

大數據在電子商務中的應用有什麼作用

使電子商務平臺更加智能。 讓用戶體驗更加人性化更加方便快捷的電子商務應用。

如何利用挖掘大數據對應電子商務

數據挖掘能發現電子商務客戶的的共性和個性的知識、必然和偶然的知識、獨立和關聯的知識、現實和預測的知識等，所有這些知識經過分析，能對客戶的消費行為如心理、能力、動機、需求、潛能等做出統計和正確地分析，為管理者提供決策依據。具體應用如下：

1.分類與預測方法在電子商務中的應用

在電子商務活動中，分類是一項非常重要的任務，也是應用最多的技術。分類的目的是構造一個分類函數或分類模型，通常稱作分類器。分類器的構造方法通常由統計方法、機器學習方法、神經網絡方法等。這些方法能把數據庫中的數據映射到給定類別中某一個，以便用於預測，也就是利用歷史數據記錄，自動推導出給定數據的推廣描述，從而對未來數據進行預測。

2.聚類方法在電子商務中的應用

聚類是把一組個體按照相似性原則歸成若干類別。對電子商務來說，客戶聚類可以對市場細分理論提供有力的支持。市場細分的目的是使得屬於同一類別的個體之間的距離儘可能小，而不同類別的個體之間的距離儘可能大，通過對聚類的客戶特徵的提取，電子商務網站可以為客戶提供個性化的服務。

3.數據抽取方法在電子商務中的應用

數據抽取的目的是對數據進行濃縮，給出它的緊湊描述，如求和值、平均值、方差值、等統計值、或者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數據泛化的角度來討論數據總結。數據泛化是一種把最原始、最基本的信息數據從低層次抽象到高層次上的過程。可採用多維數據分析方法和麵向屬性的歸納方法。在電子商務活動中，採用維數據分析方法進行數據抽取，他針對的是電子商務活動中的客戶數據倉庫。在數據分析中經常要用到諸如求和、總計、平均、最大、最小等彙集操作，這類操作的計算量特別大，可把彙集操作結果預先計算並存儲起來，以便用於決策支持系統使用。

4.關聯規則在電子商務中的應用

管理部門可以收集存儲大量的售貨數據和客戶資料，對這些歷史數據進行分析並發現關聯規則。如分析網上顧客的購買行為，幫助管理者規劃市場，確定商品的種類、價格、質量等。通常關聯規則有兩種：有意義的關聯規則和泛化關聯規則，有意義的關聯規則，即滿足最小支持度和最小可信度的規則。最小支持度，它表示一組對象在統計意義上的需滿足的最低程度，如電子商務活動中的客戶數量、客戶消費能力、消費方式等。後者即用戶規定的關聯規則的最低可靠度。第二是泛化規則，這種規則更實用，因為研究對象存在一種層次關係，如麵包、蛋糕屬西點類，而西點又屬於食品類，有了層次關係後，可以幫助發現更多的有意義的規則。

5、優化企業資源

節約成本是企業盈利的關鍵。基於數據挖掘技術，實時、全面、準確地掌握企業資源信息，通過分析歷史的財務數據、庫存數據和交易數據, 可以發現企業資源消耗的關鍵點和主要活動的投入產出比例, 從而為企業資源優化配置提供決策依據, 例如降低庫存、提高庫存週轉率、提高資金使用率等。通過對Web數據挖掘，快速提取商業信息，使企業準確地把握市場動態，極大地提高企業對市場變化的響應能力和創新能力，使企業最大限度地利用人力資源、物質資源和信息資源，合理協調企業內外部資源的關係，產生最佳的經濟效益。促進企業發展的科學化、信息化和智能化。

6、管理客戶數據

隨著“以客戶為中心”的經營理念的不斷深入人心, 分析客戶、瞭解客戶並引導客戶的需求已成為企業經營的重要課題。基於數據挖掘技術，企業將最大限度地利用客戶資源，開展客戶行為的分析與預測，......