李勝華

摘要：當(dāng)前，商業(yè)智能化發(fā)展成為一種趨勢(shì)，在商業(yè)智能化發(fā)展中，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)發(fā)揮著重要作用，對(duì)于新時(shí)期的商業(yè)發(fā)展而言，電商數(shù)據(jù)分析是重要的信息挖掘方式，通過電商數(shù)據(jù)分析，可以獲得很多的有價(jià)值的信息，為相關(guān)商業(yè)決策和轉(zhuǎn)型提供重要依據(jù)。本文分析了大數(shù)據(jù)背景下的商業(yè)智能在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，研究了大數(shù)據(jù)下的電子商務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀，分析商業(yè)智能在電商數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用的積極作用，探究商業(yè)智能在電商數(shù)據(jù)分析中的具體應(yīng)用，并探究基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);商業(yè)智能;電商數(shù)據(jù)分析;應(yīng)用

商業(yè)智能包含信息采集、挖掘、管理和處理分析，進(jìn)行相關(guān)操作，主要目的是讓企業(yè)的決策者獲得相關(guān)知識(shí)，讓他們可以制定更科學(xué)的決策。就商業(yè)智能來說，這指的不僅僅是某種獨(dú)立的技術(shù)，商業(yè)智能是有一套完整解決方案的。商業(yè)智能能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)，進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析，還可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，進(jìn)行可視化處理等，商也智能能夠促進(jìn)海量、多樣的信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，進(jìn)行輔助知識(shí)提供，最后還能夠?qū)@得和分析得出的信息傳遞給用戶，為用戶決策提供依據(jù)和參考。目前，相關(guān)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程度規(guī)模不斷拓展，需要處理的數(shù)據(jù)也在呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，整體來看，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)越來越負(fù)責(zé)，整體業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的壓力也在不斷增大，這些都促進(jìn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。目前，電子商務(wù)技術(shù)、云計(jì)算、移動(dòng)社交媒體等新技術(shù)發(fā)展應(yīng)用中，相關(guān)系統(tǒng)無法滿足企業(yè)數(shù)據(jù)分析的要求，相關(guān)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)化、科學(xué)化個(gè)性化發(fā)展，使得傳統(tǒng)BI系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)越來越多的實(shí)現(xiàn)融合發(fā)展，為大數(shù)據(jù)分析提供了全新的平臺(tái)。新時(shí)期，作為電商企業(yè)，需要把握當(dāng)前行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，把握關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用，促進(jìn)電商數(shù)據(jù)分析效率和質(zhì)量不斷提升[1]?? 。

1.??? 大數(shù)據(jù)下的電子商務(wù)

大數(shù)據(jù)時(shí)代已然到來，借助大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)，可以促進(jìn)電子商務(wù)的精準(zhǔn)有效發(fā)展。不管是電商平臺(tái)還是移動(dòng)終端，在這一過程中，電商企業(yè)以及消費(fèi)者之間只要產(chǎn)生聯(lián)系，必然會(huì)生成數(shù)據(jù)和信息，相關(guān)的數(shù)據(jù)信息很難通過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方式和處理方式來解決，且就電子商務(wù)發(fā)展來看，因?yàn)槠浔旧砭陀懈叨榷鄻踊攸c(diǎn)，所以，其中不僅包含了消費(fèi)者信息，還包含了消費(fèi)者對(duì)于相關(guān)產(chǎn)品的意見等。例如，網(wǎng)絡(luò)中的電商數(shù)量越來越多，整體營(yíng)銷的網(wǎng)絡(luò)化趨勢(shì)明顯，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)電商企業(yè)來說，通過相關(guān)數(shù)據(jù)采集來獲得消費(fèi)者的理念信息，通過收集相關(guān)消費(fèi)者的信息，可以更好的了解消費(fèi)者的意象，從而根據(jù)分析為消費(fèi)者提供對(duì)應(yīng)的服務(wù)，提升精準(zhǔn)服務(wù)效能，讓消費(fèi)者也能夠更好的實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品消費(fèi)[2]。這一點(diǎn)就像是在淘寶中購物，消費(fèi)者在瀏覽網(wǎng)頁中，點(diǎn)開了部分同類產(chǎn)品的網(wǎng)頁，最終在瀏覽了幾家店的同類產(chǎn)品后，買一其中一家的產(chǎn)品，通過采集消費(fèi)者對(duì)于不同店家的產(chǎn)品的瀏覽關(guān)注點(diǎn)，比如消費(fèi)者都會(huì)看產(chǎn)品的評(píng)論，對(duì)于評(píng)論分?jǐn)?shù)較高的產(chǎn)品購買意向更強(qiáng)，或者傾向于品牌產(chǎn)品消費(fèi)，亦或是對(duì)比價(jià)格，購買性價(jià)比較高的產(chǎn)品，這些都是消費(fèi)者的消費(fèi)意向，掌握這些信息，就能夠?yàn)橄M(fèi)者提供精準(zhǔn)的產(chǎn)品信息推送。而如何采集這些重要數(shù)據(jù)，如何挖掘分析其中的潛在信息，就需要有大數(shù)據(jù)、智能化等技術(shù)支持。

2.??? 商業(yè)智能在電商數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用的積極作用

新時(shí)期網(wǎng)絡(luò)金融行業(yè)發(fā)展迅速，全國一大部分居民是互聯(lián)網(wǎng)實(shí)名用戶，其中活躍的用戶占全國總?cè)丝诘囊话阋陨希麄冊(cè)谌粘ＯM(fèi)中，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)支付、網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)有很大的應(yīng)用喜好趨勢(shì)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，電商企業(yè)越來越多，行業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)也在不斷加大，這種情況下，電商企業(yè)要提升自身競(jìng)爭(zhēng)力，必須要依賴更發(fā)達(dá)的技術(shù)和人才，使用商業(yè)智能技術(shù)來開展電商數(shù)據(jù)分析很有必要[3]。就商業(yè)智能在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用來看，其積極作用主要表現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：

第一，能夠?yàn)殡娚唐髽I(yè)提供有效的決策參考。通過對(duì)于用戶的相關(guān)意愿信息的挖掘，電商企業(yè)可以為用戶提供精準(zhǔn)服務(wù)，既能滿足消費(fèi)者需要，又能夠?qū)崿F(xiàn)自身的發(fā)展。

第二，商業(yè)智能技術(shù)在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，可以促進(jìn)電商數(shù)據(jù)信息的有效采集、挖掘、處理和分析，讓數(shù)據(jù)采集的范圍更廣、數(shù)據(jù)處理效率

更高、數(shù)據(jù)分析結(jié)果更準(zhǔn)確等。

第三，商業(yè)智能技術(shù)應(yīng)用是電商數(shù)據(jù)分析的主流趨勢(shì)。借助商業(yè)智能技術(shù)應(yīng)用，在目前的眾多商業(yè)運(yùn)營(yíng)和管理領(lǐng)域得到重視，應(yīng)用范圍不斷拓展，涉及領(lǐng)域越來越多，這種情況下，商業(yè)智能技術(shù)可以有效實(shí)現(xiàn)電商行業(yè)的發(fā)展升級(jí)，對(duì)于提升電商服務(wù)質(zhì)量和水平也具有積極作用。

3.??? 基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能在電商數(shù)據(jù)分析中的具體應(yīng)用

3.1? RFM模型

這一技術(shù)是商業(yè)智能技術(shù)的重要技術(shù)方法之一，在進(jìn)行電商數(shù)據(jù)分析中，主要是通過掌握在網(wǎng)站有購買經(jīng)歷用戶的信息，分析用戶購買行為，對(duì)于客戶實(shí)施評(píng)價(jià)，主要是從用戶的時(shí)間、使用網(wǎng)站的頻率、購買金額等方面來實(shí)施對(duì)于用戶的評(píng)價(jià)分析，借助RFM模型構(gòu)建，實(shí)施數(shù)據(jù)的分析[4]。相關(guān)網(wǎng)站可以通過區(qū)分不同級(jí)別會(huì)員的信息，精準(zhǔn)分析出那些用戶是具有較強(qiáng)購買意愿的客戶，哪些是具有一般購買意愿的客戶，這樣就可以對(duì)他們采取不同的分類，進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，激發(fā)客戶的購買欲望。借助這一模型，只需要按照三個(gè)不同維度的變量分析就能夠有效實(shí)現(xiàn)客戶區(qū)分目標(biāo)。

3.2? Apriori算法

這一算法屬于一種數(shù)據(jù)挖掘工具，也是關(guān)聯(lián)性分析的重要組成部分，借助這一算法，可以分析相關(guān)商品的關(guān)聯(lián)性，例如，分析衣服和鞋子之間的搭配，借助這一算法，就可以清楚的計(jì)算不同產(chǎn)品之間的聯(lián)系，便于進(jìn)行產(chǎn)品的陳列順序安排，為客戶購買提供方便的信息推送，實(shí)現(xiàn)更高效的營(yíng)銷目標(biāo)。

3.3? Spss分析

這種分析技術(shù)主要是對(duì)于商家的營(yíng)銷活動(dòng)進(jìn)行細(xì)分，保證客戶營(yíng)銷活動(dòng)具有針對(duì)性，還可以實(shí)現(xiàn)客戶的購買行為實(shí)施分析，了解客戶的喜好，這樣也是確保營(yíng)銷精細(xì)化目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的一種有效商業(yè)智能技術(shù)[5]。

3.4? 網(wǎng)站分析

這一分析技術(shù)能夠通過對(duì)訪問量、頁面停留等數(shù)據(jù)分析，研究網(wǎng)站中的重要潛在信息，訪問量、頁面停留等等數(shù)據(jù)，都是重要的流量指標(biāo)，進(jìn)行網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，流量以及轉(zhuǎn)化率也是衡量工作情況的方式之一，對(duì)通過這個(gè)指標(biāo)來了解其他數(shù)據(jù)的變化也至關(guān)重要。

總結(jié)：大數(shù)據(jù)時(shí)代，商業(yè)智能是互聯(lián)網(wǎng)電商發(fā)展的重要趨勢(shì)，在實(shí)際的發(fā)展應(yīng)用中，需要進(jìn)一步做好相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)電商數(shù)據(jù)分析工作，借助相關(guān)智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)等，提升數(shù)據(jù)分析處理質(zhì)量，為商業(yè)發(fā)展提供可靠依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]?? 唐紅濤，廖欣鑫，吳忠才.中國與“一帶一路”國家跨境電商大數(shù)據(jù)廣義虛擬經(jīng)濟(jì)效率與潛力研究——基于隨機(jī)前沿引力模型的實(shí)證分析[J].廣義虛擬經(jīng)濟(jì)研究，2020，11（02）：59-68.

[2]?? 鄭潔如.企業(yè)電子商務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀分析及對(duì)策研究——以晉江地區(qū)生產(chǎn)型企業(yè)為例[J].北京財(cái)貿(mào)職業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2020，36（02）：35-40.

[3]?? 田麗，鐘肖英“.大數(shù)據(jù)”時(shí)代背景下基于SWOT方法的廣東省中小企業(yè)跨境電商的發(fā)展分析[J].電子商務(wù)，2020（02）：40-41.

[4]?? 鄒泓維，呼格吉勒，陳舒琦，金露.基于Python工具的汽車電商平臺(tái)評(píng)論分析與可視化方法研究[J].物流科技，2020，43（02）：59-63.

[5]?? 董曉舟，陳信康.電子折扣券彈性與經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)系研究——一個(gè)基于電商平臺(tái)大數(shù)據(jù)的混合模型[J].數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，2019，3（06）：42-49.