柏茂源，代福平

數(shù)據(jù)可視化在電子商務(wù)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用研究

柏茂源，代福平

（江南大學(xué)，江蘇 無(wú)錫 214122）

文章分析了大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)可視化的發(fā)展現(xiàn)狀和潛在應(yīng)用前景。以大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)可視化的知識(shí)背景為基礎(chǔ)，通過(guò)分析電子商務(wù)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)應(yīng)用趨勢(shì)以及數(shù)據(jù)可視化案例，得出數(shù)據(jù)可視化在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用、發(fā)展特點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)等方面的理論總結(jié)。

電子商務(wù); 數(shù)據(jù)可視化; 大數(shù)據(jù)；應(yīng)用前景；發(fā)展趨勢(shì)

引言

當(dāng)前，我們的世界已經(jīng)步入了大數(shù)據(jù)（BIG DATA）時(shí)代，隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云端計(jì)算等信息技術(shù)的不斷發(fā)展，信息處理已經(jīng)與人類生活緊密聯(lián)系在一起，產(chǎn)生了超過(guò)任何年代的巨量數(shù)據(jù)。2015年75%的數(shù)據(jù)是由消費(fèi)者創(chuàng)造，而85%的數(shù)據(jù)都掌握在企業(yè)手中，企業(yè)如果想在社會(huì)發(fā)展中取得更大優(yōu)勢(shì)，就需要巧妙運(yùn)用手中數(shù)據(jù)。在這個(gè)電子商務(wù)迅速發(fā)展的年代，數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)越發(fā)重要，大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)可視化的結(jié)合為當(dāng)今的電子商務(wù)提供了新的發(fā)展方向。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代電商經(jīng)營(yíng)策略的轉(zhuǎn)變

IDC定義了大數(shù)據(jù)，認(rèn)為大數(shù)據(jù)是被設(shè)計(jì)用于從大量多樣化的數(shù)據(jù)中通過(guò)高速捕獲、發(fā)現(xiàn)和分析技術(shù)來(lái)提取數(shù)據(jù)價(jià)值的①。大數(shù)據(jù)促使電子商務(wù)的運(yùn)營(yíng)觀念發(fā)生了巨大的轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)的管理模式不斷革新，這些改變讓數(shù)據(jù)應(yīng)用與企業(yè)運(yùn)營(yíng)結(jié)合的更加密切，這也促成了服務(wù)方式的創(chuàng)新。電商可以利用大數(shù)據(jù)來(lái)把握消費(fèi)顧客的消費(fèi)模式，通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)，為顧客推送個(gè)性化、精確化和智能化的服務(wù)，創(chuàng)立更加高效靈活的服務(wù)模式。同時(shí)，電商通過(guò)大數(shù)據(jù)還能夠發(fā)掘更多更好的增加用戶粘性、開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品和新服務(wù)、降低運(yùn)營(yíng)成本的方法和途徑②。

穩(wěn)坐中國(guó)電商頭把交椅的是市值2368.5億美元的阿里巴巴，它是中國(guó)最大的互聯(lián)網(wǎng)上市公司。這是阿里巴巴運(yùn)用大數(shù)據(jù)淘金的成果，大數(shù)據(jù)時(shí)代剛剛來(lái)臨之際阿里巴巴就意識(shí)到了運(yùn)營(yíng)方式轉(zhuǎn)變的必要性，并開(kāi)始了它的數(shù)據(jù)淘金之旅。2005年“淘數(shù)據(jù)”的上線開(kāi)啟了阿里巴巴的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，作為第一款面向電商企業(yè)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品它是數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)與電子報(bào)表的結(jié)合，通過(guò)提高數(shù)據(jù)管理效率來(lái)優(yōu)化電商企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效益。2010年阿里巴巴對(duì)于全球開(kāi)放了大數(shù)據(jù)，還提出了大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的兩大宗旨：數(shù)據(jù)分層開(kāi)放；商家以及消費(fèi)者的隱私信息絕不公開(kāi)。2011年，首款真正意義上企業(yè)端數(shù)據(jù)分析平臺(tái)“數(shù)據(jù)魔方”上線，通過(guò)“數(shù)據(jù)魔方”商家可以觀看各種行業(yè)排名數(shù)據(jù)，掌握行業(yè)變化規(guī)律，通過(guò)多種數(shù)據(jù)渠道詳細(xì)分析商業(yè)狀況。分析平臺(tái)“聚石塔”在2012年誕生，其數(shù)據(jù)分析能力更加強(qiáng)大，數(shù)據(jù)界面更加豐富，已經(jīng)是成熟穩(wěn)定的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。經(jīng)過(guò)多年的努力阿里巴巴數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)步入正軌，從一開(kāi)始沒(méi)有大數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)，到在大數(shù)據(jù)中發(fā)掘價(jià)值創(chuàng)造價(jià)值的初級(jí)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)階段，再到現(xiàn)在系統(tǒng)的管理運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)，讓大數(shù)據(jù)變得更好用，阿里巴巴已經(jīng)完成了大數(shù)據(jù)時(shí)代的策略轉(zhuǎn)變，用大數(shù)據(jù)思維看待數(shù)據(jù)的價(jià)值更大程度發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值為商業(yè)服務(wù)。

圖1 淘寶數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)

二、電商大數(shù)據(jù)的應(yīng)用趨勢(shì)

Manyika J提出大數(shù)據(jù)可以高效提高數(shù)據(jù)的透明度，幫助預(yù)測(cè)結(jié)果及時(shí)調(diào)整商業(yè)手段，允許更加細(xì)化的分類客戶以提高產(chǎn)品的個(gè)性化服務(wù)③。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)可以分析用戶數(shù)據(jù)并進(jìn)行行為預(yù)測(cè)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)搜集到用戶的行為信息并采用分布式與并行處理技術(shù)處理數(shù)據(jù)，再通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到用戶的喜好，預(yù)測(cè)用戶的行為④。大數(shù)據(jù)和電子商務(wù)都是計(jì)算機(jī)技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的產(chǎn)物，在度過(guò)了基于用戶數(shù)量和基于產(chǎn)品銷量的年代后，電子商務(wù)交易已經(jīng)進(jìn)入了基于數(shù)據(jù)的年代。電子商務(wù)的運(yùn)營(yíng)根本意義上就是對(duì)于大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)。因?yàn)殡娮由虅?wù)平臺(tái)收集的用戶信息是真實(shí)的確定的，且數(shù)量龐大，所以電子商務(wù)平臺(tái)具備了利用大數(shù)據(jù)的先天優(yōu)勢(shì)。目前擁有豐富穩(wěn)定的大數(shù)據(jù)源的國(guó)內(nèi)企業(yè)有淘寶、百度、騰訊、京東等。他們對(duì)于大數(shù)據(jù)的運(yùn)用各有所長(zhǎng)，并且都體現(xiàn)有以下三個(gè)方向的運(yùn)用趨勢(shì)：

（一）云技術(shù)計(jì)算基礎(chǔ)

云技術(shù)可以理解為一種商業(yè)模式，它運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)云計(jì)算能力處理整合龐大的數(shù)據(jù)海洋，讓用戶可以按照特定需求快速地在數(shù)據(jù)的海洋中找到符合要求的數(shù)據(jù)。云存儲(chǔ)系統(tǒng)OceanBase（OB）便是國(guó)內(nèi)最大電商平臺(tái)淘寶的數(shù)據(jù)云端倉(cāng)庫(kù)，關(guān)系型云存儲(chǔ)OB的不斷升級(jí)進(jìn)步，滿足了淘寶對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)處理能力的要求，這也是阿里巴巴數(shù)據(jù)王國(guó)的重要基礎(chǔ)。

（二）大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷面對(duì)大量的真實(shí)用戶會(huì)產(chǎn)生巨大的多樣化的用戶數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)與用戶建立最有效的溝通便是網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的核心?；诖髷?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和真實(shí)性分析用戶數(shù)據(jù)，能夠精確的定位理想的用戶群體，從而建立完善的個(gè)性化用戶服務(wù)?？蛻糍?gòu)買(mǎi)行為分析是精準(zhǔn)營(yíng)銷的一個(gè)核心問(wèn)題，圍繞顧客行為所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，來(lái)對(duì)客戶的消費(fèi)動(dòng)向進(jìn)行最為精準(zhǔn)科學(xué)的分析預(yù)測(cè)，有針對(duì)性地為客戶推銷最合適的產(chǎn)品。

圖2 數(shù)據(jù)魔方界面圖

（三）提升用戶體驗(yàn)

“如何提升用戶的購(gòu)物體驗(yàn)”是電商大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的重中之重。電商運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品描述關(guān)鍵詞語(yǔ)的匹配檢索，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)用戶的潛在需求進(jìn)行個(gè)性化的推薦。個(gè)性化的推薦系統(tǒng)不同于傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)，他可以通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)將能夠滿足用戶即時(shí)需求的產(chǎn)品在合適的時(shí)機(jī)推薦給用戶，這使得購(gòu)物體驗(yàn)更加個(gè)性化更加自然⑤。

三、可視化在電商領(lǐng)域的應(yīng)用探索

數(shù)據(jù)可視化是將抽象的非物理的數(shù)據(jù)以可視化的方式表現(xiàn)出來(lái)，從而增強(qiáng)用戶對(duì)于數(shù)據(jù)本質(zhì)的認(rèn)知⑥。這一過(guò)程將抽象信息轉(zhuǎn)化為形象視覺(jué)形式，利用用戶形象思維能力達(dá)到意義的傳達(dá)⑦?？梢詫⒑?jiǎn)單的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)、文本圖像，展現(xiàn)為規(guī)律性的可視化圖表，讓數(shù)據(jù)變的更加動(dòng)人，在各種可視化圖表中可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，從而讀出數(shù)據(jù)背后的價(jià)值。

（一）電商的數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用現(xiàn)狀

淘寶網(wǎng)作為國(guó)內(nèi)電商巨頭，擁有完善的智能數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)，從數(shù)據(jù)源獲取，到云端計(jì)算，再到數(shù)據(jù)的緩沖儲(chǔ)存，以及開(kāi)放的API端口，完備的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)能夠合理的獲取、儲(chǔ)存、處理巨大的淘寶數(shù)據(jù)如圖1所示。

數(shù)據(jù)的可視化分析是大數(shù)據(jù)計(jì)算以及數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的重要發(fā)展方向，淘寶網(wǎng)為電商企業(yè)開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)在不斷完善的過(guò)程中也在不斷探索高效靈活的數(shù)據(jù)可視化方式?！皵?shù)據(jù)魔方”作為一款檢索類型的電商企業(yè)數(shù)據(jù)分析工具在2011被推出，它是電商企業(yè)分析淘寶數(shù)據(jù)的核心工具，也是一款真正意義上的商業(yè)智能數(shù)據(jù)終端。但是“數(shù)據(jù)魔方”對(duì)于數(shù)據(jù)可視化的利用卻非常的貧乏，數(shù)據(jù)多以數(shù)據(jù)列表的形式展現(xiàn)，缺乏對(duì)于數(shù)據(jù)的可視化處理，用戶在使用沒(méi)有提煉的干枯的數(shù)據(jù)信息時(shí)，很難憑借自己的判斷找到利于決策的核心數(shù)據(jù)，巨大的后臺(tái)數(shù)據(jù)沒(méi)有能夠通過(guò)合理的可視化端口展現(xiàn)出來(lái)，分析者花費(fèi)很多精力去分析解讀，獲得的信息卻很少?！皵?shù)據(jù)魔方”界面如圖2所示。

淘寶網(wǎng)2015年上線的“生意參謀”新版本中優(yōu)化了數(shù)據(jù)的可視化展示，按照常用功能的基本模塊將不同的數(shù)據(jù)用簡(jiǎn)單圖表的形式展現(xiàn)出來(lái)，使得數(shù)據(jù)的功能性有了一定的提升，但是“生意參謀”中的數(shù)據(jù)可視化仍然停留在基本圖表的形式上例如柱狀圖、折線圖、餅狀圖、折線圖，這些基礎(chǔ)的可視化圖表對(duì)于數(shù)據(jù)價(jià)值的呈現(xiàn)是零散的局部的，用戶只能夠通過(guò)這些圖像知道數(shù)值的大小范圍，然而無(wú)法獨(dú)自利用這些樣式單一的圖像分析得出反應(yīng)數(shù)據(jù)趨勢(shì)，突出商業(yè)問(wèn)題的數(shù)據(jù)結(jié)果，更加無(wú)法滿足他們高層的數(shù)據(jù)分析需求。數(shù)據(jù)在這一階段僅僅發(fā)揮著報(bào)表的作用，對(duì)于運(yùn)營(yíng)決策的幫助效率仍然不高。生意參謀界面如圖3所示。

電商數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量龐大，數(shù)據(jù)類型繁多的特點(diǎn)，因而電商數(shù)據(jù)的可視化分析需要利用高效的可視化模式以及利于統(tǒng)籌觀察的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式去規(guī)劃處理。通過(guò)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)羅列，基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)圖表形式是不能夠顯而易見(jiàn)地看到數(shù)據(jù)的模式或者結(jié)論的。當(dāng)用戶迷失在信息中是，需要有效的信息圖形去指引分析。

（二）電商數(shù)據(jù)可視化的新探索

早期的數(shù)據(jù)信息可視化是通過(guò)設(shè)計(jì)地圖或圖形來(lái)實(shí)現(xiàn)的。例如圖4所示的20世紀(jì)人類主要死亡原因可視化表現(xiàn)圖（圖片摘自《信息之美》），就是一個(gè)極好的信息可視化案例。圖中清晰地展示了各種疾病的致死率，如果使用文字描述的方式讓讀者完全理解這些信息，所需要的描述篇幅和理解時(shí)間都比這張信息可視化的圖片所需要的時(shí)間長(zhǎng)⑧。

如圖4所示的數(shù)據(jù)可視化圖像是合理利用數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)，契合數(shù)據(jù)類型并且符合事件用戶心智模型的創(chuàng)新的可視化模式，不同于基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)圖表，它能反應(yīng)的是大范圍數(shù)據(jù)分析后的趨勢(shì)或者結(jié)論。但是此類的手動(dòng)繪制圖多為靜態(tài)的數(shù)據(jù)分析圖，其數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確性和時(shí)效性都存在著一定程度上的缺陷，因此其使用意義和方式也受到了局限。大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)智能技術(shù)讓動(dòng)態(tài)的創(chuàng)新可視化模式成為了可能。國(guó)外的許多數(shù)據(jù)分析平臺(tái)例如IBM的Cognos、Information Builders的webFOCUS、甲骨文的Oracle、QlikTech、SAP、Tableau等等，都開(kāi)始實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)圖形可視化，將數(shù)據(jù)可視化作為數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具開(kāi)發(fā)了桌面級(jí)的應(yīng)用。例如著名的桌面數(shù)據(jù)工具Tableau，它是相對(duì)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)可視化桌面軟件，它將功能模塊化，所有的控制臺(tái)都可以通過(guò)模塊拖動(dòng)來(lái)自己配置，用戶可以將大量的數(shù)字拖放到數(shù)據(jù)“畫(huà)布”上，數(shù)據(jù)會(huì)按照軟件設(shè)定生成可視化的圖像，讓用戶根據(jù)直觀的可視化結(jié)果去了解數(shù)據(jù)意義作出決策。Tableau界面如圖5所示。國(guó)內(nèi)研究企業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的公司也逐步開(kāi)始嘗試創(chuàng)新的WEB端數(shù)據(jù)可視化分析工具的研發(fā).例如帆軟商業(yè)智能開(kāi)發(fā)的Fine BI數(shù)據(jù)可視化軟件，它能夠基于WEB端抓取導(dǎo)入數(shù)據(jù)，幫助用戶創(chuàng)建符合數(shù)據(jù)模式以及分析情境的可視化圖表。

以創(chuàng)新的可視化形式為基礎(chǔ)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)已經(jīng)逐漸成熟，并被利用到企業(yè)級(jí)以及WEB端的分析工具當(dāng)中去。反觀擁有龐大的商業(yè)數(shù)據(jù)的電子商務(wù)領(lǐng)域卻缺乏高效的數(shù)據(jù)可視化工具，因此動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)和創(chuàng)新的可視化形式的應(yīng)用在電子商務(wù)領(lǐng)域亦將成為主要的趨勢(shì)和方向。創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化與電商大數(shù)據(jù)分析能力的結(jié)合能夠幫助電商企業(yè)挖掘出大數(shù)據(jù)背后的潛在價(jià)值，幫助電商企業(yè)做出正確的運(yùn)營(yíng)調(diào)整策略創(chuàng)造出穩(wěn)定且豐厚的商業(yè)價(jià)值。

圖3 生意參謀界面圖

圖4 二十世紀(jì)人類主要死亡原因圖

圖5 Tableau界面圖

四、結(jié)語(yǔ)

電子商務(wù)的興起產(chǎn)生了龐大的商業(yè)數(shù)據(jù)，合理的數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)管理決定著電商企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。然而高效的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)并沒(méi)有被廣泛地應(yīng)用于電商大數(shù)據(jù)的分析管理，這無(wú)疑造成了數(shù)據(jù)價(jià)值的流失。將成熟的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)以及符合商業(yè)數(shù)據(jù)模式的可視化形式運(yùn)用到電子商務(wù)的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域?qū)⒊蔀殡娚檀髷?shù)據(jù)管理的正確發(fā)展方向和發(fā)展趨勢(shì)。這將成為電商數(shù)據(jù)分析管理的合理模式，幫助挖掘電商數(shù)據(jù)中潛在數(shù)據(jù)價(jià)值，指導(dǎo)企業(yè)在動(dòng)態(tài)多變的數(shù)據(jù)大潮中，靈活高效地發(fā)現(xiàn)企業(yè)的危機(jī)和不足，做出正確合理的方針調(diào)整，贏取大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)成功。

[課題項(xiàng)目]國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金藝術(shù)學(xué)重大項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)13ZD03）

注釋：

①高志鵬，牛琨，劉杰. 面向大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)[J]. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（3）：1-12.

②劉志超，陳勇，姚志立. 大數(shù)據(jù)時(shí)代的電子商務(wù)服務(wù)模式革新[J]. 科技管理研究，2014，34（1）：31-34.

③劉飛，牛麗慧，金昌博. 大數(shù)據(jù)研究的現(xiàn)狀、熱點(diǎn)演進(jìn)與前沿分析[J]. 數(shù)字圖書(shū)館論壇，2015（6）.

④王曉慧，覃京燕. 大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在交互設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究[J]. 包裝工程，2015（22）：9-12.

⑤王茜，錢(qián)力. 大數(shù)據(jù)環(huán)境下電子商務(wù)個(gè)性化推薦服務(wù)發(fā)展動(dòng)向探析[J]. 商業(yè)研究，2014（8）：150-154.

⑥鄭明峰，顧振宇. 面向認(rèn)知效率的信息可視化設(shè)計(jì)[J]. 藝術(shù)與設(shè)計(jì)（理論），2011（12X）：66-68.

⑦劉楊. 論信息可視化設(shè)計(jì)在個(gè)人簡(jiǎn)歷中的應(yīng)用[J]. 藝術(shù)與設(shè)計(jì)（理論），2016（6）：45-47.

⑧王晰，辛向陽(yáng).信息可視化及知識(shí)可視化對(duì)醫(yī)療決策的影響探究[J].包裝工程，2015（20）：8-11.

Studying of the Application of Data Visualization in E-commerce Big Data Field

BAI Mao-yuan，DAI Fu-ping
（Jiangnan University，Wuxi 214122，China）

The paper analyzes the developing situation and application prospect of Data Visualization in e-commerce Big Data field. The paper is based on the background konwledge of Big Data and data visualization, Getting the theory summary of data visualization about the application and development characteristics and development trends in the e-commerce field by analyzing the trend of Big Data applications and the data visualization cases in the field of e-commerce.

e-commerce; data visualization; big data; application prospect; development needs

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TP391

A

1008-2832(2017)03-0076-03

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