摘 要：在電商快速發(fā)展的背景下，大數(shù)據(jù)對(duì)用戶(hù)行為的理解與預(yù)測(cè)具有重要意義。電商企業(yè)能夠通過(guò)收集、存儲(chǔ)、處理與分析用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)以及精準(zhǔn)細(xì)分，從而提升用戶(hù)體驗(yàn)與運(yùn)作效率。本文主要從數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理、數(shù)據(jù)分析和挖掘以及數(shù)據(jù)可視化等方面進(jìn)行了研究。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)電商平臺(tái)在數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護(hù)、技術(shù)和人才等方面的問(wèn)題進(jìn)行了分析并給出了相關(guān)的應(yīng)對(duì)措施，希望能為電商企業(yè)更好地運(yùn)用大數(shù)據(jù)提供借鑒。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；電子商務(wù)；用戶(hù)行為分析

隨著信息科技和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，電子商務(wù)已成為世界經(jīng)濟(jì)不可或缺的一部分。電商平臺(tái)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將消費(fèi)者和商戶(hù)聯(lián)系在一起，為貨物、服務(wù)的交換提供了便利。在激烈的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，電商企業(yè)必須持續(xù)優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)，提升顧客滿(mǎn)意度與忠誠(chéng)度。隨著大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，人們對(duì)電子商務(wù)中的用戶(hù)行為進(jìn)行了深入的研究。本文從分析電商和大數(shù)據(jù)的發(fā)展?fàn)顩r入手，研究基于大數(shù)據(jù)的電商用戶(hù)行為分析方法，從數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理、數(shù)據(jù)分析和挖掘以及數(shù)據(jù)可視化等方面展開(kāi)研究。通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中存在的問(wèn)題進(jìn)行剖析，本文提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施，以期為電商企業(yè)更好地運(yùn)用大數(shù)據(jù)提供理論與方法支撐。

一、電子商務(wù)與大數(shù)據(jù)概述

1.電子商務(wù)

自20世紀(jì)90年代開(kāi)始，電子商務(wù)就已經(jīng)在世界范圍內(nèi)掀起了一場(chǎng)革命。網(wǎng)絡(luò)的普及與科技的進(jìn)步，是電子商務(wù)蓬勃發(fā)展的基本條件。用戶(hù)無(wú)須親臨實(shí)體商店，即可在網(wǎng)上購(gòu)物，給顧客帶來(lái)極大的便利，同時(shí)也擴(kuò)大了商家的銷(xiāo)售渠道。

世界范圍內(nèi)的電子商務(wù)市場(chǎng)越來(lái)越大。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在2021年，全球的電商銷(xiāo)售總額為4.9萬(wàn)億美元，并且有望在接下來(lái)的數(shù)年里繼續(xù)保持增長(zhǎng)。這一趨勢(shì)顯示，網(wǎng)上購(gòu)物已成為一種主流。電商既包含傳統(tǒng)的B2C（商家對(duì)消費(fèi)者）、B2B（企業(yè)對(duì)企業(yè)）、C2C（消費(fèi)者對(duì)消費(fèi)者），又出現(xiàn)了O2O（線(xiàn)上對(duì)線(xiàn)下）、移動(dòng)電商等新的經(jīng)營(yíng)模式。例如，O2O模式就是利用線(xiàn)上平臺(tái)來(lái)吸引消費(fèi)者到線(xiàn)下進(jìn)行消費(fèi)，這就給實(shí)體商店帶來(lái)了更多的流量。例如，亞馬遜、阿里巴巴這樣的電子商務(wù)公司，通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等手段，為消費(fèi)者提供了個(gè)性化的推薦以及智能化的客戶(hù)服務(wù)。

2.大數(shù)據(jù)技術(shù)的定義與發(fā)展

隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展成為一種新的驅(qū)動(dòng)力。大數(shù)據(jù)是指在一定的時(shí)間內(nèi)，不能通過(guò)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理手段獲取、管理和處理的海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的特征可以用“4V”來(lái)概括：容量、速度、多樣性和可靠性。

在因特網(wǎng)發(fā)展的初期，網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)大多是結(jié)構(gòu)化的，并以關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)為載體。隨著網(wǎng)絡(luò)的廣泛使用，海量的數(shù)據(jù)不斷增加，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)很難滿(mǎn)足海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理要求。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，以文本、圖像和視頻為代表的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。為了解決這些問(wèn)題，以 Hadoop、NoSQL等分布式存儲(chǔ)與計(jì)算技術(shù)為代表的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析提供了一種新的解決方案。隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興科技的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。隨著信息處理技術(shù)的發(fā)展，信息處理的實(shí)時(shí)性、分析的智能化以及應(yīng)用的多元化成為信息處理的新趨勢(shì)。例如，基于 Spark、Flink等新的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，能夠有效地解決海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析問(wèn)題。近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域得到了越來(lái)越多的應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)技術(shù)在電子商務(wù)中得到了非常廣泛的應(yīng)用。通過(guò)收集與分析用戶(hù)的行為，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、個(gè)性化推薦以及供應(yīng)鏈優(yōu)化，進(jìn)而提高了用戶(hù)體驗(yàn)與運(yùn)作效率。同時(shí)，大數(shù)據(jù)還能為企業(yè)分析市場(chǎng)趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手以及企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，從而為企業(yè)提供更為全面的經(jīng)營(yíng)見(jiàn)解。

三、大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)用戶(hù)行為分析中的關(guān)鍵技術(shù)

1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，它需要從多個(gè)渠道獲得用戶(hù)的點(diǎn)擊流量、交易記錄、用戶(hù)評(píng)論、社會(huì)媒體行為等。采集到的數(shù)據(jù)通常具有多源異構(gòu)、多噪音等特點(diǎn)，為了提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，提高分析的精度，需要對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理。

數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程主要包括數(shù)據(jù)的清洗、缺失值的處理、數(shù)據(jù)的整合與轉(zhuǎn)換。例如，移除重復(fù)記錄、處理遺漏的數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換成適用于分析的格式等（見(jiàn)表1）。

2.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理

在海量數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)下，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)不能很好地適應(yīng)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理要求。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種面向大數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)方法。Hadoop的 HDFS可以有效地對(duì)海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和無(wú)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的存儲(chǔ)與管理。

如何保證高可用、高可靠的數(shù)據(jù)是信息存儲(chǔ)和管理的核心問(wèn)題。采用數(shù)據(jù)分片、副本、分布式計(jì)算等方法，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速存取與處理。與此同時(shí)，隨著云計(jì)算的發(fā)展，為海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)也帶來(lái)了方便快捷的解決方法，如 AWSS3、谷歌云存儲(chǔ)等。

3.數(shù)據(jù)分析與挖掘

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，從中提煉有用的信息和規(guī)律，為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策提供依據(jù)。目前最常用的分析方法有統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。

數(shù)據(jù)分析與挖掘借由敘述與推論來(lái)理解數(shù)據(jù)的基本性質(zhì)與發(fā)展趨勢(shì)。例如，計(jì)算用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的平均次數(shù)、交易金額的分配等。該算法在用戶(hù)行為預(yù)測(cè)、個(gè)性化推薦等方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值。其中，回歸分析法、決策樹(shù)法、隨機(jī)森林法、SVM等都是常用的方法。利用聚類(lèi)分析對(duì)用戶(hù)進(jìn)行細(xì)分，能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，在復(fù)雜的模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等方面有著廣泛的應(yīng)用前景。例如，產(chǎn)品圖片的分類(lèi)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)用戶(hù)的評(píng)論進(jìn)行情感分析使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

4.數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化就是將分析結(jié)果以圖形、地圖、儀表盤(pán)等方式顯示出來(lái)，使使用者能夠迅速地了解其中所蘊(yùn)含的信息。其中常用的工具有 Tableau、Power BI、D3.js以及 Python中的 Matplotlib等。數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵是要合理地選取圖形形式并遵循一定的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則，以達(dá)到內(nèi)容直觀的目的。例如，用折線(xiàn)圖來(lái)顯示用戶(hù)活動(dòng)的變動(dòng)情況，用餅狀圖來(lái)表示各品類(lèi)中所占的比重，用熱度圖來(lái)顯示用戶(hù)點(diǎn)擊量等。

數(shù)據(jù)的獲取和預(yù)處理、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理、數(shù)據(jù)的分析和挖掘、數(shù)據(jù)的可視化等是基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)用戶(hù)行為分析的核心技術(shù)。電商企業(yè)通過(guò)利用這些核心技術(shù)能夠更好地了解客戶(hù)的需要，從而提高客戶(hù)的體驗(yàn)和企業(yè)的運(yùn)作效率。

四、大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)用戶(hù)行為分析中存在的問(wèn)題

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題

電商企業(yè)在對(duì)用戶(hù)行為進(jìn)行深入剖析時(shí)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量顯得尤為關(guān)鍵，其直接決定了分析結(jié)論的精確度與可信度。數(shù)據(jù)的不完整性是普遍存在的問(wèn)題，大量電商網(wǎng)站在收集用戶(hù)行為信息時(shí)，可能會(huì)由于技術(shù)瓶頸或用戶(hù)隱私保護(hù)設(shè)置的限制，無(wú)法收集到全面的數(shù)據(jù)。例如，消費(fèi)者在商品頁(yè)面瀏覽時(shí)，并不一定每一次點(diǎn)擊都會(huì)被記錄下來(lái)，這就導(dǎo)致了行為數(shù)據(jù)的遺漏。用戶(hù)在電商平臺(tái)的互動(dòng)行為常常受到眾多因素的干擾，如網(wǎng)絡(luò)的速度、設(shè)備的運(yùn)行能力等，這些都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)記錄的失真或不一致。舉例來(lái)說(shuō)，一個(gè)用戶(hù)如果在不同時(shí)段使用不同的設(shè)備登錄平臺(tái)，那么由于設(shè)備之間的性能差異，其行為數(shù)據(jù)可能會(huì)出現(xiàn)不一致，從而對(duì)分析的準(zhǔn)確性造成影響。另外，不同系統(tǒng)與平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)接口和標(biāo)準(zhǔn)可能存在不一致，這會(huì)在數(shù)據(jù)傳輸和儲(chǔ)存過(guò)程中引發(fā)數(shù)據(jù)的不統(tǒng)一。這類(lèi)一致性問(wèn)題可能源自數(shù)據(jù)格式、時(shí)間標(biāo)記和數(shù)據(jù)種類(lèi)的不同，特別是在匯總來(lái)自多個(gè)渠道的數(shù)據(jù)時(shí)，更容易導(dǎo)致分析結(jié)論的偏差。

2.隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全

在對(duì)電子商務(wù)中的用戶(hù)行為進(jìn)行研究時(shí)，應(yīng)充分考慮用戶(hù)的隱私和數(shù)據(jù)的安全性。用戶(hù)的消費(fèi)習(xí)慣、支付信息、住址等數(shù)據(jù)一旦出現(xiàn)泄露，將會(huì)給用戶(hù)帶來(lái)很大的危害。

《2023年全球數(shù)據(jù)泄露報(bào)告》稱(chēng)，在電子商務(wù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)泄露比例大約15%，而每一次泄露都會(huì)帶來(lái)400萬(wàn)美元的經(jīng)濟(jì)損失（見(jiàn)表2）。

3.技術(shù)與人才瓶頸

隨著大數(shù)據(jù)的日益復(fù)雜與迅速發(fā)展，電商企業(yè)對(duì)其技術(shù)與人才的需求也越來(lái)越高。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，部分企業(yè)由于其技術(shù)體系相對(duì)落后，很難跟上前沿科技的發(fā)展步伐，從而影響了對(duì)數(shù)據(jù)的處理。例如，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)不能很好地適應(yīng)大數(shù)據(jù)的要求，必須使用分布式的存儲(chǔ)與計(jì)算技術(shù)。大數(shù)據(jù)分析對(duì)人才的需求包括數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師等，都是高層次人才。但是，在當(dāng)前的市場(chǎng)上，相關(guān)專(zhuān)業(yè)人員的需求卻是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于供給的，并且由于需要培訓(xùn)的時(shí)間較長(zhǎng)，造成了人力資源的短缺?！?023年大數(shù)據(jù)人才市場(chǎng)報(bào)告》稱(chēng)，人才市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)分析師的需求增加了25%，對(duì)數(shù)據(jù)工程師的需求增加了10%，這使得與之相關(guān)的工作薪酬也隨之上漲。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，不僅需要軟硬件的投入，還需要不斷地進(jìn)行技術(shù)維護(hù)與更新，對(duì)于部分中小電商企業(yè)而言，這是一個(gè)很大的負(fù)擔(dān)。

五、針對(duì)大數(shù)據(jù)在電子商務(wù)用戶(hù)行為分析中存在問(wèn)題的對(duì)策

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量提升對(duì)策

數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升是保證大數(shù)據(jù)分析精度與效率的重要前提。在對(duì)電子商務(wù)用戶(hù)行為進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，應(yīng)使用一套統(tǒng)一的數(shù)據(jù)收集標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范，以保證數(shù)據(jù)收集的準(zhǔn)確和一致。例如，采用統(tǒng)一的資料收集模板及工具，以降低由于人工作業(yè)造成的誤差。數(shù)據(jù)清理是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的一個(gè)重要步驟。采用數(shù)據(jù)去重、補(bǔ)全、離群處理等方法，對(duì)數(shù)據(jù)中的無(wú)用數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，從而保證數(shù)據(jù)的完整與準(zhǔn)確。建立資料質(zhì)量監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)制度，并定期對(duì)資料進(jìn)行評(píng)審。借由一套自動(dòng)資料品質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可即時(shí)偵測(cè)并糾正資料品質(zhì)問(wèn)題。在進(jìn)行多平臺(tái)、多通道的數(shù)據(jù)收集時(shí)，要保證數(shù)據(jù)的形式與結(jié)構(gòu)統(tǒng)一，以便于以后的數(shù)據(jù)集成與分析。實(shí)行數(shù)據(jù)規(guī)范化，以保證各系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)兼容與一致。

2.隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全對(duì)策

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全是一個(gè)非常重要的課題。為保障用戶(hù)資料的安全與隱私性，在傳送與儲(chǔ)存時(shí)，應(yīng)使用高級(jí)的數(shù)據(jù)加密方法，以避免資料的泄露與被篡改。密碼學(xué)分為對(duì)稱(chēng)與不對(duì)稱(chēng)兩種，能夠保證信息在各個(gè)鏈路上的安全。對(duì)資料的存取進(jìn)行嚴(yán)格的管理，保證只有經(jīng)授權(quán)的人可以存取及處理機(jī)密資料。實(shí)行角色權(quán)限管理，對(duì)各崗位進(jìn)行對(duì)應(yīng)的存取權(quán)限，防止資料的誤用與外泄。在分析時(shí)，將用戶(hù)的隱私信息隱藏起來(lái)，保證分析時(shí)不會(huì)被泄露。數(shù)據(jù)匿名包括數(shù)據(jù)脫敏、偽匿名等。電子商務(wù)企業(yè)應(yīng)嚴(yán)格按照《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）、《加利福尼亞消費(fèi)者隱私法》（CCPA）等有關(guān)規(guī)定，對(duì)數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理、共享等環(huán)節(jié)進(jìn)行規(guī)制，以保障用戶(hù)數(shù)據(jù)的合法、合理利用。

加密技術(shù)、訪問(wèn)權(quán)限的設(shè)定、用戶(hù)隱私的匿名化處理以及遵循法律法規(guī)構(gòu)成了主要的防護(hù)手段。特別是訪問(wèn)權(quán)限和授權(quán)管理方面，其應(yīng)用比例高達(dá)90%，說(shuō)明大部分企業(yè)都非常注重對(duì)信息獲取的規(guī)范化管理。同時(shí)，這些安全措施的防護(hù)效率評(píng)分達(dá)到了4.7，進(jìn)一步突顯了它們?cè)谛畔⒈Ｕ瞎ぷ髦械年P(guān)鍵作用和顯著效果。這一現(xiàn)象不僅展示了企業(yè)在信息安全領(lǐng)域的投入與重視，同時(shí)也為未來(lái)改進(jìn)數(shù)據(jù)防護(hù)策略提供了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支持。企業(yè)需不斷監(jiān)控這些安全措施的實(shí)際效能，并隨著網(wǎng)絡(luò)威脅的演變及時(shí)更新防護(hù)策略，以保障用戶(hù)個(gè)人信息的安全不受侵害。

3.技術(shù)與人才發(fā)展對(duì)策

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，技術(shù)與人才是分析消費(fèi)者行為的兩個(gè)重要因素。為了突破技術(shù)和人才瓶頸，企業(yè)應(yīng)該增加對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的投資，對(duì)其設(shè)備和軟件進(jìn)行升級(jí)，提高數(shù)據(jù)的處理與分析能力。利用云計(jì)算、人工智能等先進(jìn)的信息技術(shù)，能夠有效地提升數(shù)據(jù)的處理效率與智能化程度。企業(yè)要強(qiáng)化內(nèi)部培訓(xùn)，開(kāi)展經(jīng)常性的培訓(xùn)活動(dòng)和技術(shù)交流，舉辦專(zhuān)題講座等活動(dòng)，提升在職人員的業(yè)務(wù)素質(zhì)。同時(shí)，要積極引入國(guó)外高層次人才，以填補(bǔ)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的人才缺口。企業(yè)要加強(qiáng)與高等院校、科研院所的合作，以產(chǎn)、學(xué)、研相結(jié)合的方式，促進(jìn)科技創(chuàng)新和人才的培養(yǎng)。在此基礎(chǔ)上，聯(lián)合開(kāi)展大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用工程，實(shí)現(xiàn)科技與人才共贏的目的。通過(guò)合理的薪酬激勵(lì)、職業(yè)發(fā)展規(guī)劃等措施，有效地吸引、留住優(yōu)秀人才，充分調(diào)動(dòng)員工的創(chuàng)造力和工作熱情。

通過(guò)上述措施，企業(yè)能夠有效地提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，保護(hù)使用者的隱私與數(shù)據(jù)的安全性，從而突破技術(shù)和人才的瓶頸。通過(guò)本項(xiàng)目的研究，將有助于提高電商用戶(hù)使用大數(shù)據(jù)的效率，提高企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

六、結(jié)語(yǔ)

近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，企業(yè)開(kāi)始從新的角度研究電商用戶(hù)行為。通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、分析和可視化，企業(yè)能夠?qū)τ脩?hù)的行為模式、消費(fèi)習(xí)慣和喜好進(jìn)行洞察，進(jìn)而進(jìn)行準(zhǔn)確的營(yíng)銷(xiāo)與服務(wù)，提高用戶(hù)的體驗(yàn)感與滿(mǎn)意度。總而言之，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展與普及，未來(lái)將出現(xiàn)更為準(zhǔn)確、高效的用戶(hù)行為分析方法。這對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的優(yōu)化、競(jìng)爭(zhēng)能力的提升以及對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展都具有重要的促進(jìn)作用。基于大數(shù)據(jù)的消費(fèi)者行為研究具有巨大的潛力，它的發(fā)展將給電商產(chǎn)業(yè)帶來(lái)深刻的影響。

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作者簡(jiǎn)介：司雨晴（1993.07— ），女，漢族，山東淄博人，碩士，講師，研究方向：電子商務(wù)。