郭丹

摘 要：隨著電子商務的不斷發(fā)展，電商平臺與賣家之間的競爭越來越激烈。本文主要就如何針對消費者開展有針對性的營銷活動為前提，通過大數(shù)據(jù)的可視化管理來對消費者的購買決策行為進行數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)的火熱也帶來了數(shù)據(jù)分析的研究開展。關(guān)于數(shù)據(jù)分析，可以使之更加客觀的了解觀察數(shù)據(jù)。以便于預測下一階段的數(shù)據(jù)的走向，而數(shù)據(jù)可視化更是加快了這一進程，使數(shù)據(jù)分析變得更加便捷。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)可視化;數(shù)據(jù)清洗

1 緒論

（1）背景及意義。在數(shù)字信息大數(shù)據(jù)的時代，數(shù)字信息化在社會的各個層面，你都會感受到，比如：shopping市場中的消費者就是最典型的經(jīng)典例子。大數(shù)據(jù)作為數(shù)字信息的載體，他具有一定的規(guī)律，大數(shù)據(jù)對消費者的消費行為直接表現(xiàn)在向岸上消費市場上。在當今的中國乃至世界上，在線消費的市場在數(shù)據(jù)的影響下變得越來越好。

據(jù)統(tǒng)計報告，2019年中，中國電子商務市場交易額達到29.16萬億元，根據(jù)《中國電子商務年度發(fā)展報告》 報告，中國的電子商務規(guī)模正在快速增長，已占全球市場的40%。 2006年，中國的在線購物達到7，000億美元，遠遠超過美國排名第二（3，121億美元）和英國排名第三（1，500億美元）。這說明在線購物的趨勢在增加，在線購物的普及率也在增加，這影響了消費結(jié)構(gòu)的變化。消費結(jié)構(gòu)正在重組。傳統(tǒng)的消費行為正在逐漸被重組，甚至被在線購物所取代。

綜上所述，這種在線購買的消費（購買）行為與公眾生活密不可分，但是在當今的大數(shù)據(jù)中，上述關(guān)于消費者在線購買決策的研究還相對不足。本文將分析影響消費者線上購買行為的因子進行的基于大數(shù)據(jù)的消費決策平臺數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計與實現(xiàn)討論分析。

（2）國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。2016年，中國發(fā)布了《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展“十三五”綱要》（簡稱“十三五”）。其中，第27章概述了“國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的實施”。以當前的大數(shù)據(jù)為基本戰(zhàn)略資源，采取行動促進大數(shù)據(jù)的發(fā)展，加快數(shù)據(jù)資源的推廣和共享，發(fā)展和應用，幫助企業(yè)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)業(yè)和社會治理創(chuàng)新。具體方法包括：公開分享并促進大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

大數(shù)據(jù)同樣被美國政府稱為“未來的新石油”。大數(shù)據(jù)包含在評估一個國家綜合國力的標準中。一個國家的數(shù)據(jù)規(guī)模及其使用能力將變得重要作為一個組成部分，大數(shù)據(jù)的游戲和控制已成為國家與企業(yè)之間直接競爭的焦點。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為全世界關(guān)注的焦點，“大數(shù)據(jù)時代”已經(jīng)到來。

（3）主要研究內(nèi)容。術(shù)語“電商”是電子商務的縮寫。早在1996年的時候， IBM公司于就已經(jīng)提出了電子商務的概念：以商品交易所為中心的電子交易進行的業(yè)務活動。是傳統(tǒng)業(yè)務活動模型的信息化和數(shù)字化。消費者的行為分析主要是通過分析消費者群體的概況信息，比如包括一些行為取向，和需求偏好，還有消費軌跡等。這些概況信息是對消費者行為分析的重要一步。而消費決策行為分析，是指消費者對購買的決定后，對于該商品是否進行購買的決策進行分析。本文旨在研究電商營銷用戶信息行為與消費者購買決策的關(guān)系。

2 相關(guān)技術(shù)介紹

（1）開發(fā)語言介紹。Java開發(fā)目前依舊是最主流的開發(fā)語言，目前絕大多數(shù)的開發(fā)都是java開發(fā)，而java作為企業(yè)級開發(fā)首選，越來越受到更多人的青睞。而java最重要的特性就是其跨平臺性，而跨平臺最重要的就屬JVM了，在各個操作系統(tǒng)都有對應的jvm。java代碼不與機器進行直接交互的，都是通過jvm平臺進行間接交互，這樣就保證了其跨平臺特性。

MySQL數(shù)據(jù)庫是一個小型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫?，F(xiàn)在，絕大部分網(wǎng)站采用的是MySQL數(shù)據(jù)庫。目前依舊是MySQL主流，主要是由于MySQL的開源免費，就導致現(xiàn)在更多的人開始采用MySQL數(shù)據(jù)庫開發(fā)。

Python 是一種腳本語言。Python 設(shè)計具有很好的可讀性，和其他語言一樣，使用英文單詞作為關(guān)鍵字，但是其語句沒有結(jié)束標志，僅僅通過縮進來表示程序中的嵌套關(guān)系。

（2）開發(fā)環(huán)境介紹。IDEA代表IntelliJ IDEA，它是用于Java編程語言開發(fā)的工具。 idea在各個地方的設(shè)計，都是經(jīng)過專門的設(shè)計，都是用來最大限度的提高開發(fā)人員的開發(fā)效率，使開發(fā)人員更多的去關(guān)注代碼的邏輯設(shè)計。

PyCharm是由用于開發(fā)python項目的一款只能ide。同IntelliJ IDEA一樣，可以更加快速的幫助開發(fā)人員簡化開發(fā)流程。

Navicat Premium是一個數(shù)據(jù)庫管理工具?？梢院茌p松的鏈接到各大主流數(shù)據(jù)庫。需要注意的是Navicat Premium只是一個數(shù)據(jù)庫鏈接工具，該工具并不提供數(shù)據(jù)庫，只能是通過該軟件可視化面板鏈接數(shù)據(jù)庫。該工具提供了數(shù)據(jù)的導入導出，和報表等一些其他操作。

3 系統(tǒng)分析

要想實現(xiàn)大數(shù)據(jù)集成分析，就要實現(xiàn)對數(shù)據(jù)進行收集，收集后對數(shù)據(jù)進行集成處理，最后對集成后的數(shù)據(jù)信息進行分析。

第一步，對數(shù)據(jù)進行收集。工作內(nèi)容如下：首先要從內(nèi)部及外部的數(shù)據(jù)信息中提取出有用（相關(guān)）的數(shù)據(jù)信息，并在此基礎(chǔ)上要保證其數(shù)據(jù)的安全性。除此之外，如果有必要的話還要與除企業(yè)之外的其他組織、部門、研究機構(gòu)和政府進行合作，這樣有助于收集到更多的數(shù)據(jù)信息。收集到需要的信息后要對收集的數(shù)據(jù)進行分類整理，數(shù)據(jù)一般分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第二步，對采集的數(shù)據(jù)信息進行整合。這項工作的主要工作內(nèi)容是指數(shù)據(jù)分析人員要從收集到的海量的數(shù)據(jù)信息中篩選出有用的數(shù)據(jù)信息，并刪除無用的數(shù)據(jù)信息，將篩選出的有用的數(shù)據(jù)信息進行組織、整合、排列及合并。這個過程需要具備數(shù)據(jù)分析的專業(yè)知識和分析技能的專業(yè)人員進行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析人員需要知道如何對數(shù)據(jù)集進行集成處理，如何加載數(shù)據(jù)以及如何對數(shù)據(jù)進行標準化處理。最后一步，對集成的數(shù)據(jù)進行綜合分析。對集成的數(shù)據(jù)進行分析是大數(shù)據(jù)研究工作中最重要的一個環(huán)節(jié)，也是大數(shù)據(jù)研究人員必須要掌握的技能。數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)必不可少的部分，也是最重要的部分。

數(shù)據(jù)庫可視化是目前更為直接的了解數(shù)據(jù)的一種方式。通過可視化面板，我們能直接看到數(shù)據(jù)的走向，了解數(shù)據(jù)的趨勢。為我們之后的分析提供了一個良好的圖形界面。而視圖是最能直觀的感受數(shù)據(jù)在趨勢走向。

4 結(jié)論

該設(shè)計講述了通過大數(shù)據(jù)可視化完成對消費者決策平臺的設(shè)計，數(shù)據(jù)可視化可以直觀清晰的展示數(shù)據(jù)信息，并且也可以多維度的展示數(shù)據(jù)信息，這樣通過大數(shù)據(jù)就可以直觀清晰的展示出消費者的購買決策，進而可以直觀的分析出消費者的購買意圖，企業(yè)或市場就可以根據(jù)分析的結(jié)果作出對消費者具有針對性的活動。消費者的決策行為不是單一影響，是眾多因素組成的。