基于电商的大数据关键技术与模型探讨

济宁医学院 乔静

随着时代的发展，电子商务模式在人们的生活之中也日益发展起来，电商和互联网技术的不断发展，消费所产生的数据量也变得与日俱增。在这种发展背景之下，怎样对大量数据进行分析、采集和处理就变得十分重要，只有对大数据中的潜在价值进行深度挖掘才能够提高电商的核心竞争力，这种问题也是现在电商所面临的关键挑战。消费者在利用电商对商品进行购买时，在这其中就会产生消费数据、订单数据和支付数据等，电商平台会及时对这些数据进行存储然后总结进行分析。基于电商的大数据主要是消费用户的购买数据、交易数据、存储数据、物流发货数据和商家的信誉数据等，利用大数据技术可以对这些大量的数据进行分析和检索，从而能够得到有利于电商发展的信息。因此，在这种时代背景之下对基于电商的大数据关键技术与模型进行深入探究是十分必要的。

1 基于电子商务的大数据时代内涵

1.1 电商数据化的运营模式

随着我国的信息化技术不断的发展和改进，我国现代的电子商务运营模式都是基于互联网运行的，在电商企业内部的各部门管理都可以运用到这种数据管理，可以将多种数据进行综合分析，从而能够制定更加合理的改进制度。例如人们生活中经常用到的淘宝、京东和支付宝等电商平台，这些电商平台都是通过对日常数据进行存储分析和整合，然后对消费者的需求和消费人群的工作年龄等方面进行完善的定位，从而能够更好地把握消费者的动态，以促进电商平台的稳定发展。在这种发展背景之下电子商务的发展也遇到了更加严峻的挑战，我国现阶段的淘宝电子商务平台已经形成了一个较为完善的数据化平台空间，这种方式可以对淘宝之中各个店铺的销售量和消费评价进行综合管理，从而能够对卖家和买家的行为进行评价分析，同时还可以对店铺的未来发展趋势进行严格的预测，能够有效地帮助其顺利发展下去。

1.2 现代数据服务的改革

我国现阶段正处于科学技术高速发展的时代，大数据的发展已经到来，在这种发展背景之下，社会中的消费人群来说，都可以利用这种大数据时代的便利条件来获得一些有针对性的数据服务。电子商务平台可以通过平时记录的一些消费人群的消费数据和喜爱的产品进行分析整合，再对消费用户根据一定的条件进行挑选，然后电子商务平台可以通过大数据的窗口对不同需求的消费用户进行不通过信息的推送，这种智能化的数据服务能够提高电子商务的消费，从而能够让电子商务平台发展更加平稳。除此之外，电子商务平台通过这种大数据的模式还能够更加完善的调高消费用户的使用量，更好地对一些新产品进行推广，从而能够从根本上提高电商平台的经济效益。

1.3 数据资产化

在我国现代日益发展的大数据背景之下，数据对于社会发展来说变得越来越重要，同时对于电子商务企业来说大数据的发展也决定着其是否具有核心竞争力。随着社会的发展，电子商务企业的数量呈大幅度的增加趋势，在这种情况下如何有效地提高电商企业自身的核心竞争力是每个企业所面临的主要问题。要想提高电商企业的核心竞争力，首先就要对电商平台中的数据信息引起高度重视，数据对于互联网来说是一种十分宝贵的财富，数据就是资产能够促进电商平台的服务发展，同时还能够在一定程度上保证电商平台的消费用户丢失。例如苹果就是对一些常用的软件进行不同方式的改革，对不同的用户兴趣数据进行收集整合，从而能够充分地发挥大数据所带来的优势。

2 大数据关键技术与模型分析

随着我国电子商务事业的蓬勃发展，我国的电商大数据关键技术也得到了非常大的关注，在大数据关键技术和模型方面的探讨也投入了非常多的心思。对于大数据的采集、存储、分析、处理和检索等都进行了一系列的分析和探讨。

2.1 数据产品的服务

电子商务蓬勃发展的情况下，对于数据的收集和分析受到了非常大的关注，特别是数据这种伟大的资产，是电子商务在对消费者进行分析时的一个重要内容，电子商务的相关工作人员通过对这些数据进行一系列的分析之后，能够对消费者进行更深一步地了解和认识，只有对数据信息进行全方面的掌握，才能够更好地促进电子商务的发展。但是在电子商务数据分析人员在进行实际数据分析时，往往存在着很多的阻碍，例如技术方面的不足，导致无法对大数据进行更加深层次的分析和研究，因此，电商只有在具备一定的技术含量和平台的情况下才能够对大数据进行较好的分析。随着这项需求的不断扩大，逐渐形成了一种数据产品的服务模式。这就好比是淘宝软件中一些消费模式，淘宝卖家能够为消费者提供各种各样的数据优化工具。一些经营范围较大的电商企业来说，能够借助更加先进的技术手段将大数据进行更加好的优化，使大数据和销售之间能够更好地进行链接，从此一来，一种新型数据产品的服务模式诞生。

2.2 个性化导购的服务

随着社会的不断发展，互联网已经全面地覆盖了人们的生活，但是随之到来的不止是方便了人们的日常生活，随着互联网的普及，更多的消费者受到了互联网的危害。一些顾客经常接收到一些无用的甚至是垃圾信息，这样一来，严重影响了消费者的上网环境，让消费者产生厌倦的心理，导致消费者拥有超载的信息资源，而消费者的信息资源出现问题之后，使导购系统由此产生。电商企业为消费者提供导购服务之后，消费者的消费更加方便和快捷。电商企业也对导购等额服务进行了个性化的设计，让导购的服务更加人性化，能够为消费者提供更多的帮助。由此能够看出对导购的服务进行个性化的培训是为了更好地为消费者提供服务，更好的满足不同消费者的个性消费需求。个性化导购的服务能够让不同的消费者在不同的消费环境中享受到较好的待遇，让消费者享受到不一样的消费心情。这种个性化导购的服务能够让消费者处于主动参与消费的主导地位，这就代表着消费者不仅仅是能够进行互联网信息资源的浏览者，还能够对信息进行一定的运用。个性化导购的服务是电商大数据关键技术中的一项重要技术。

2.3 垂直细分领域的服务

随着互联网的快速发展，各种手机消费软件呈现在了人们的眼前，其中淘宝和京东等一些网络软件为人们提供了非常大的消费平台，特别是在我国的电商市场中，占据了非常大的一部分。这就导致了我国其他一些中小型的消费企业受到了非常大的影响，在我国电商行业中面临着非常大的前进阻碍。随着我国电商行业不断的发展，大数据时代的发展背景下要尽可能地将领域的服务进行垂直细分化的服务，让电商的服务更加精细化，在专业化的程度上也能够有很大的提高，这样发展下去才能够在我国的电商市场中有更加稳固的地位，做到更加长久的发展。电商的服务模式进行垂直细分这一服务模式，消费的成本相对较低，因为垂直细分的服务规模相对于其他的服务模式来说较小，然而正是这一规模不大的垂直细分服务模式，能够为特定的消费者提供更加精准的服务，最终能够为这些消费者提供最为专业和精细化的服务。垂直细分领域的服务能够让消费者的需求得到最大程度地满足，有效地提高了在行业中的竞争力。

3 电商大数据的模型

电商大数据主要包含以下几个方面，其中有面向电商的大数据模型；全过程价值链的电商大数据；电商大数据分析与挖掘；电商用户行为智能分析；电商最小数据集和电商数据类型、结构与存储。这其中面向电商的大数据模型中还包含6个小的方面：数据模型、分析模型、可视化模型、预测决策模型、智能推荐模型和大数据运营模型。

3.1 电商数据的类型、结构和存储

不同的电商数据类型需要用不同的存储和分析方法来进行电商大数据的分析。电商数据的结构数据是一种规范化的数据，例如商品的信息、商户信息等都属于规范化的数据。而非结构化的数据有图像信息、视频数据等。

3.2 电商最小数据集

在对消费者提供方便快捷的服务时，通过建立最小的数据集，能够使电商服务更加具有代表性。通过建立最小数据集能够让电商行业建立起更加精细化的服务标准。

3.3 全过程价值链的电商大数据

电商大数据的全过程价值链包含着电商服务的整个环节，其中包含消费者的用户注册、物流和浏览等，这些都是大数据进行模型建设过程中不可或缺的一部分。

4 结语

电商行业的快速发展，为更多的消费者带来了更多的方便，通过建立电商的大数据模型，在大数据与时代的背景下，更多的信息资源为电商行业的发展提供了更多的挑战和机遇。随着电商大数据关键技术的不断发展，电商行业将具有可观的发展前景。

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