電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)分類概括

數(shù)據(jù)收集與分類存儲(chǔ)技術(shù)海量數(shù)據(jù)在收集方面也擁有多種技術(shù)路徑。比如，在收集不同商家、產(chǎn)品的定價(jià)變化信息時(shí)，能通過編寫程序、模擬用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的行為自動(dòng)抓取網(wǎng)頁(yè)上存在過的數(shù)據(jù)。這種網(wǎng)絡(luò)爬蟲的形式能用于收集同行之間的價(jià)格信息和對(duì)應(yīng)產(chǎn)品的用戶評(píng)論，并進(jìn)行整體數(shù)據(jù)的收集。電子商務(wù)平臺(tái)提供的API接口，或是在網(wǎng)站和應(yīng)用中嵌入的跟蹤代碼，也會(huì)對(duì)用戶的瀏覽、點(diǎn)擊和購(gòu)買行為進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)主要是通過Oracle等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、Redis等非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以及分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，能對(duì)用戶信息、訂單信息、商品圖片等內(nèi)容進(jìn)行綜合收集，具有針對(duì)性和全面性。

數(shù)據(jù)處理與轉(zhuǎn)換技術(shù)電子商務(wù)會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，其中難免會(huì)產(chǎn)生大量的重復(fù)數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行去重，避免分析時(shí)產(chǎn)生偏差。這就需要采用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)進(jìn)行處理，對(duì)確實(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行階段性填充或刪除，確保數(shù)據(jù)在時(shí)間上和多個(gè)方面的完整性。同時(shí)，還要對(duì)異常值進(jìn)行識(shí)別與處理，防止其對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生不良影響。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)也是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)之一，主要是將數(shù)據(jù)從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式，以便進(jìn)行后續(xù)的整體分析。此外，在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，還會(huì)將數(shù)據(jù)分為不同的類別或組，挖掘數(shù)據(jù)集中項(xiàng)之間的關(guān)系或關(guān)聯(lián)。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析技術(shù)電商數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)還包括統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算均值、中位數(shù)、眾數(shù)以及標(biāo)準(zhǔn)差等概括性描述，還要基于樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體數(shù)據(jù)范圍和電商情況進(jìn)行推斷，如假設(shè)檢驗(yàn)、置信區(qū)間等。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)還會(huì)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來的趨勢(shì)或者周期性變化。對(duì)一個(gè)或多個(gè)自變量與一個(gè)因變量之間的關(guān)系進(jìn)行研究，建立好回歸模型，并進(jìn)行預(yù)測(cè)。此外，還包括文本分析中的自然語言處理，這主要是對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚砗头治?，從主要?nèi)容中提取有用信息，如情感分析、主題識(shí)別等，為電商的后續(xù)發(fā)展提供更多數(shù)據(jù)支撐。

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)這項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)主要是利用ECharts、Highcharts等工具提供豐富的圖表類型，截取對(duì)應(yīng)的階段性數(shù)據(jù)制作折線圖、柱狀圖以及餅圖等，根據(jù)電商企業(yè)和技術(shù)人員的需求展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果；此外，還能將多個(gè)圖標(biāo)整合在一起，形成一個(gè)更直觀的數(shù)據(jù)展示界面，以便決策者能快速了解業(yè)務(wù)狀況，作出正確的選擇與決策。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)還能利用數(shù)據(jù)映射這種可視化方法，將數(shù)據(jù)通過顏色、大小以及形狀等普遍視覺元素映射到圖表上，展示數(shù)據(jù)的分布和趨勢(shì)?；蚴抢媒换ナ娇梢暬椒?，引導(dǎo)用戶通過點(diǎn)擊、拖拽等方式與圖表進(jìn)行交互，從中獲取更詳細(xì)的信息和數(shù)據(jù)，進(jìn)行深入分析。

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐

數(shù)據(jù)采集技術(shù)的多樣化應(yīng)用在電子商務(wù)中，數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)分析中的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，要先對(duì)需要分析和研究的數(shù)據(jù)進(jìn)行全面收集，才能完成后續(xù)的處理、分析、可視化操作，為數(shù)據(jù)分析工作的整體性開展提供多樣化的數(shù)據(jù)支持。這項(xiàng)技術(shù)通常會(huì)通過Web跟蹤、API接口、日志收集等方式獲取用戶的行為和交易數(shù)據(jù)信息。例如，在淘寶軟件的數(shù)據(jù)收集中，淘寶利用買點(diǎn)技術(shù)在網(wǎng)站和App中設(shè)置好所需的數(shù)據(jù)收集點(diǎn)，記錄下用戶的點(diǎn)擊位置、瀏覽次數(shù)和時(shí)長(zhǎng)以及購(gòu)買的數(shù)量和回購(gòu)次數(shù)等行為數(shù)據(jù)。同時(shí)，淘寶還會(huì)通過API接口與支付系統(tǒng)、物流程序進(jìn)行對(duì)接，從中獲取交易記錄、支付時(shí)間以及物流情況等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)技術(shù)的具體化應(yīng)用采集獲取到的原始數(shù)據(jù)由于數(shù)量極多且存在重復(fù)現(xiàn)象，需要經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換等處理過程，將其存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中，以便進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。收集到的數(shù)據(jù)由于來源廣泛且用途極多，存在錯(cuò)誤和與事實(shí)不一致的現(xiàn)象，若根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析會(huì)導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確，甚至無效。因此，以淘寶為例，淘寶使用Hadoop等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理，及時(shí)篩選掉其中的重復(fù)項(xiàng)和無意義項(xiàng)，同時(shí)利用云存儲(chǔ)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)備份，以免出錯(cuò)或丟失。

數(shù)據(jù)分析技術(shù)的針對(duì)性應(yīng)用在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的核心環(huán)節(jié)主要涉及數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)以及統(tǒng)計(jì)分析等多種技術(shù)，能更深入地分析用戶行為、交易數(shù)據(jù)等，發(fā)展?jié)撛诘氖袌?chǎng)發(fā)展方向和用戶偏好等信息。以京東商城為例，京東主要通過分析用戶的購(gòu)買歷史、瀏覽記錄中的產(chǎn)品和次數(shù)、搜索關(guān)鍵詞等數(shù)據(jù)，為用戶構(gòu)建畫像，推送具有針對(duì)性的產(chǎn)品，提高轉(zhuǎn)化率和用戶的滿意度。天貓利用算法對(duì)歷史銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并結(jié)合當(dāng)前商品的滿意度和銷售量，預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)的銷售趨勢(shì)和熱門商品，以此作為標(biāo)準(zhǔn)和參考，提前進(jìn)行備貨和調(diào)整庫(kù)存，以降低庫(kù)存積壓和缺貨的風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的合理性應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)主要是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果以折線圖、柱狀圖等形式表現(xiàn)出來，幫助決策者直觀地了解目前的電商行業(yè)現(xiàn)狀和公司產(chǎn)品的走向，理解數(shù)據(jù)背后的含義和趨勢(shì)，結(jié)合未來的行業(yè)方向和前景作出合理決策。電商平臺(tái)通常會(huì)構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，以圖標(biāo)的形式展示銷售額、訂單量、轉(zhuǎn)化率等關(guān)鍵指標(biāo)，使決策者根據(jù)圖表反映各類信息和數(shù)據(jù)，快速了解自身的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)狀況和市場(chǎng)趨勢(shì)，為后續(xù)的電商發(fā)展提供更多數(shù)據(jù)參考和路線指引。

電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù)對(duì)推動(dòng)電商行業(yè)的快速、健康發(fā)展具有重要價(jià)值和意義。在深入研究這些技術(shù)的過程中，企業(yè)能了解自身發(fā)展的問題與電商運(yùn)營(yíng)中存在的不足，在海量數(shù)據(jù)的分析中找準(zhǔn)未來發(fā)展的定位和用戶的喜好，更好地推進(jìn)電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)工作。在未來的電商發(fā)展過程中，企業(yè)和技術(shù)人員應(yīng)進(jìn)一步探索更高效、更智能的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和工具，更好地應(yīng)對(duì)海量數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。同時(shí)，隨著對(duì)海量數(shù)據(jù)的分析，電商行業(yè)也應(yīng)更加注重?cái)?shù)據(jù)隱私保護(hù)和安全技術(shù)的完善，為用戶提供更加全面、安全的服務(wù)，維護(hù)技術(shù)創(chuàng)新與合規(guī)性的平衡，促進(jìn)電商企業(yè)和行業(yè)整體的高質(zhì)量發(fā)展。

作者單位：廈門華天涉外職業(yè)技術(shù)學(xué)院