張 禹

（浙江工貿(mào)職業(yè)技術學院，浙江 溫州325003）

一、引言

在大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的時代背景下，電子商務的發(fā)展讓越來越多的大學生參與到創(chuàng)業(yè)浪潮中來，但大學生電子商務創(chuàng)業(yè)所需的是復合型人才[1]，需要具備網(wǎng)店運營和營銷推廣能力、活動策劃能力、市場洞察能力、商品進出掌控力、團隊合作協(xié)調(diào)能力，掌握各類技能和增強職業(yè)素養(yǎng)需要參加真實的項目實踐[2]，創(chuàng)業(yè)過程更需要創(chuàng)業(yè)導師進行及時的具體的指導[3]，因此有必要構建一個即時協(xié)同的多數(shù)據(jù)融合的大學生電子商務創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺，以利于實時指導與監(jiān)控，提高大學生創(chuàng)業(yè)實踐能力與創(chuàng)業(yè)成功率。

目前，解決電子商務創(chuàng)業(yè)實踐主要由案例教學、仿真實訓為主，案例教學可以加強創(chuàng)業(yè)前期與創(chuàng)業(yè)后期對知識的學習了解[4]，仿真實訓可以為大學生提供電子商務創(chuàng)業(yè)流程與規(guī)則的學習[5]。但兩種教學方式都很難提供電子商務創(chuàng)業(yè)真實的操作環(huán)境，無法取得真實的創(chuàng)業(yè)實踐成效。當然也可以讓大學生直接在各類平臺上開網(wǎng)店，以此來開展真實的項目實踐[6]，但存在網(wǎng)絡商城平臺多、創(chuàng)業(yè)分散不集中、實施集中指導難、指導過程及時性差、創(chuàng)業(yè)成功率不高、創(chuàng)業(yè)規(guī)模小、學生投資風險大、無法累計網(wǎng)店運行數(shù)據(jù)與貫穿三年全方位指導等問題。另外在電子商務網(wǎng)店運營過程中需要及時查看運行數(shù)據(jù)，大學生創(chuàng)業(yè)者雖然可以通過各官方平臺和第三方平臺進行查看，且這兩種類型的平臺都提供了網(wǎng)店運營數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)及時性與準確性方面都非常完善[7]，但無論是官方平臺還是第三方平臺都沒有從大學生創(chuàng)業(yè)指導的角度進行研究開發(fā)，以上問題必然直接或者間接影響著大學生電子商務創(chuàng)業(yè)。因此，構建實訓指導平臺既可以增強學生的動手能力，還可以強化創(chuàng)業(yè)過程中的實訓指導環(huán)節(jié)，對提高大學生電子商務創(chuàng)業(yè)成功率有很大作用和顯著成效，是一種具有可操作性和實用價值的實訓教學方式和載體。通過大量調(diào)研和教學實踐探索，取得電子商務創(chuàng)業(yè)過程所需的關鍵指標，以此建立層次化的平臺構架與合理的功能模塊，同時整合京東、天貓、亞馬遜等API開放平臺的數(shù)據(jù)[8]，采用貝葉斯算法來處理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時存儲，并利用余弦相似系數(shù)構建預警模型，以plotly來做數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)。不僅可以擺脫傳統(tǒng)實訓教學過程中項目化實踐難、過程指導難的問題，還能激發(fā)學生學習積極性，提高學習興趣，讓學生在實訓學習過程中增強電子商務創(chuàng)業(yè)意識和專業(yè)技能。

二、創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺分析與設計

通過調(diào)研奧康國際、紅蜻蜓電商、網(wǎng)趣電商等17家長期合作的電子商務公司，以及12個小型電子商務創(chuàng)業(yè)團隊，掌握電子商務創(chuàng)業(yè)運營的業(yè)務需要，并結(jié)合創(chuàng)業(yè)實訓過程指導和結(jié)果考核，從基礎設施、功能模塊以及體系架構三方面構建電子商務創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺。

1.基礎設施

創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺需要能夠完成來自多種不同平臺多個網(wǎng)店的數(shù)據(jù)分析，因此平臺在運行過程中必然涉及到對海量的數(shù)據(jù)進行計算與存儲，在硬件方面需要使用具有運算性能快、安全性高、擴展性強的服務器，減少平臺運行時業(yè)務層的響應時間。而云計算服務器作為一種新的服務器解決方案能夠很好地滿足這些需求，具有比傳統(tǒng)的物理服務器更加簡便高效的管理方式，用戶可以根據(jù)平臺的運行需求來選擇性能合適的云服務器。利用云服務器可為平臺提供安全穩(wěn)定的運行環(huán)境。

2.體系架構

在技術架構上采用B/S的MVC架構模式，多層結(jié)構開發(fā)模式成為電子商務創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺開發(fā)的主流結(jié)構，因此系統(tǒng)采用圖1所示的層次化平臺總體構架。將展示層、業(yè)務層、服務層、數(shù)據(jù)層嚴格區(qū)分開，業(yè)務邏輯組件以可管理的方式增長。在網(wǎng)絡構建上采用網(wǎng)段隔離技術，盡量避免讓主機暴露在互聯(lián)網(wǎng)上。在后臺管理端則采用SSL加密技術，保證各職能管理部門交換信息的安全性。擴展性方面，在當前開發(fā)的基礎上可以擴充其他部分功能，從而節(jié)省開發(fā)成本和時間，解決大學生電子商務創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺兼容性與擴展性問題。

圖1 電子商務創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺總體架構圖

（1）展示層。用戶可以通過手機端、電腦端對該設備進行訪問，系統(tǒng)與用戶之間進行交互，展示系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)、頁面導航，其中頁面導航主要包括平臺的登錄頁面、系統(tǒng)主界面、平臺數(shù)據(jù)獲取頁面、平臺運營數(shù)據(jù)分析頁面、平臺客服績效分析頁面、物流信息分析頁面及預警信息頁面，最終可視化呈現(xiàn)。該層采用HTML5進行頁面展示，展現(xiàn)層將用戶請求數(shù)據(jù)發(fā)給服務端，服務端返回JSON格式的數(shù)據(jù)并以合適的方式在客戶端進行呈現(xiàn)。

（2）業(yè)務層。主要是根據(jù)電子商務創(chuàng)業(yè)指導中涉及到的業(yè)務需求進行分析，包括實現(xiàn)對基礎業(yè)務、數(shù)據(jù)業(yè)務以及展現(xiàn)業(yè)務進行分析。將服務層返回的抓取數(shù)據(jù)進行分類、排序、匯總等業(yè)務，例如銷售數(shù)據(jù)按照實際排序、時間分布統(tǒng)計、關鍵詞頻率統(tǒng)計等。

（3）服務層。通過對平臺的業(yè)務流程進行基礎性的抽象，從而提取出了通用性的基礎服務，使用該層可以實現(xiàn)對平臺基礎業(yè)務的調(diào)用。調(diào)用與解析數(shù)據(jù)基礎服務層將為平臺提供開放API數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁的DOM樹解析、數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)負載存儲等基礎性服務。

（4）數(shù)據(jù)層。主要指業(yè)務數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫中，采用MySQL數(shù)據(jù)庫結(jié)合Mybitas的對象關系映射 （ORM）技術，完成對平臺中各種對象的“增、刪、改、查”等操作，從而提高對大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲與操作的效率。

3.功能模塊設計

從功能模塊上，電子商務創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺主要分開為前臺、后臺兩大部分。前臺部分主要包括運營管理、客服管理、物流管理、網(wǎng)店預警、貨源供銷等，后臺部分主要對平臺一些基礎數(shù)據(jù)和各個模塊權限進行分類有效的管理，主要的管理功能包括網(wǎng)店管理、供應商管理、產(chǎn)品管理、預警管理、日志管理、用戶管理、系統(tǒng)管理等，以此來構建平臺模塊實現(xiàn)整體功能，如圖2所示。模塊的設置將有效解決大學生電子商務創(chuàng)業(yè)過程指導有效性。

圖2 電子商務創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺功能模塊

（1）運營信息。主要分為銷售情況與流量情況兩大方面10項二級指標，包括銷售量、商品數(shù)、支付轉(zhuǎn)化率、客單價、支付金額、加購量、收藏人數(shù)、老買家支付金額等，為運營人員提供網(wǎng)店真實的運營數(shù)據(jù)，了解網(wǎng)店運營情況，為運營決策做輔助參考，還可以查看其他團隊網(wǎng)店的運行情況，構建起團隊之間相互交流學習的橋梁，也方便教師對多網(wǎng)店進行分析指導，形成能查看日、月、年運營情況的數(shù)據(jù)中心。

（2）客服信息。主要根據(jù)客服績效考核六項關鍵指標來進行數(shù)據(jù)分析，主要有響應及時率、30s應答率、平均會話時長、未回復率、在線時長、客服評價等，考核團隊中客服為客戶的整體服務情況，是否有效解決客戶購買過程中的問題，提升用戶購物體驗。

（3）物流信息。主要結(jié)合各平臺對貨物管理和發(fā)貨速度的要求，其中3項關鍵指標分別為發(fā)貨及時率、發(fā)貨準確率、物流動態(tài)評分，查看分析網(wǎng)店物流信息數(shù)據(jù)，把握發(fā)貨速度與準確率，并且可以提高用戶好評率。

（4）網(wǎng)店預警。主要結(jié)合平臺采集的網(wǎng)店數(shù)據(jù)建立銷量預警、庫存預警、流量預警、違規(guī)預警，對網(wǎng)店進行預警設置，查看近期指數(shù)下滑較快的指標，并進行預警，防止網(wǎng)店出現(xiàn)單項考核指標差而影響整個網(wǎng)店的運行，從而有效實現(xiàn)創(chuàng)業(yè)實踐的指導功能。

三、創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺關鍵技術實現(xiàn)

為了使電子商務創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺能夠?qū)Ω鱾€功能模塊進行更好的結(jié)合，從而使得各模塊之間的耦合是松散的，同時提高平臺的及時性、安全性與穩(wěn)定性，并且實現(xiàn)多平臺開放API數(shù)據(jù)的接入，需要利用海量數(shù)據(jù)存儲、預警分析模型、數(shù)據(jù)可視化等關鍵技術。

1.多平臺開放API數(shù)據(jù)匯聚與分析

傳統(tǒng)的電子商務創(chuàng)業(yè)實訓都是基于模擬數(shù)據(jù)進行，這種方式的數(shù)據(jù)價值有限，通過申請加入各大網(wǎng)絡商城開放API平臺，在開放API文檔的指導下，提取各大平臺的各類開放數(shù)據(jù)，開放API數(shù)據(jù)分免費和收費兩大部分。具體步驟為一是申請平臺賬號，二是生成App Key、App Secret和Session Key，三是測試綁定賬號，四是提供SDK接口，五是開放API接口測試，最終形成開放API數(shù)據(jù)讀取，綜合多方平臺開放API的數(shù)據(jù)形成平臺分析業(yè)務的數(shù)據(jù)源。通過這種方式實現(xiàn)在不同的硬件平臺、不同的語言平臺、不同的操作系統(tǒng)平臺以及不同的數(shù)據(jù)庫應用之間進行平滑統(tǒng)一的通信。但是，從各大網(wǎng)絡商城開放API平臺采集的海量原始數(shù)據(jù)往往含有大量重復的、無序的、未分組的以及包含各種不同信息的單元格，不能直接用于構建分析模型。因此，要將詳細數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給學生之前，需要先將原始數(shù)據(jù)集進行正確分類和匯總，以便獲得最佳結(jié)果。

為了能合理有效地對所獲得的開放API數(shù)據(jù)進行分類匯總，本研究采用貝葉斯算法來處理數(shù)據(jù)不確定性問題，該算法的具體定義如下：

第一步：假設x={a1,a2,…,an}為一個待分類項，而ai代表第i個特征屬性；

第二步：另假設C={y1,y2,…,ym}是類別集合；

第三步：計算待分類項對應每個類別的條件概率：

選取一個已知分類的待分類項，將該集合作為訓練樣本集。計算該訓練樣本集的每一個特征屬性{a1,a2,…,an}對應各個類別{y1,y2,…,ym}的條件概率估計。即：

如果各個特征屬性{a1,a2,…,an}滿足條件獨立性條件，則根據(jù)貝葉斯定理可得：

由于公式中的分母對于所有的類別都是常數(shù)，因此只需使分子最大化即可，而在各特征屬性符合條件獨立性的條件下有：

第四步：取 P(yk|x)=max{P(y1|x),P(y2|x),…,P(ym|x)}，將待分類項x認定為屬于第k個類別yk。

2.海量數(shù)據(jù)實時存儲

通過對電子商務創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺所涉及的模塊數(shù)據(jù)信息進行采集，開放API平臺一般以返回JSON和XML為格式數(shù)據(jù)，獲取返回數(shù)據(jù)后存入到相應的數(shù)據(jù)庫表中，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)存儲的要求，為此來設計運營數(shù)據(jù)表、客服數(shù)據(jù)表、物流數(shù)據(jù)表、預警數(shù)據(jù)表、貨源供銷數(shù)據(jù)表等，形成數(shù)據(jù)表32個、字段量389個、接口70個，根據(jù)需求編寫數(shù)據(jù)提取的編程語言。

3.預警分析模型

電子商務創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺的預警分析模型的構建主要包括銷量預警、庫存預警、流量預警、違規(guī)預警等，為創(chuàng)業(yè)實踐者提供運營預警，創(chuàng)業(yè)者可以設置創(chuàng)業(yè)預警指標，同時在開放API平臺獲取數(shù)據(jù)，兩組數(shù)據(jù)可以從中抽象出平臺數(shù)據(jù)的特征向量。

創(chuàng)業(yè)者可自行設置預警指標向量，記作={a1,a2,…an}，而平臺實時獲取的數(shù)據(jù)指標記作={b1,b2,…bn}，選用余弦相似系數(shù)用于計算兩個向量之間的相似度 （記作sim()）。 計算公式表示如下：

sim的取值范圍為[-1,1]，其值越大則兩個向量的夾角越小，表示數(shù)據(jù)指標越接近預警指標。

4.數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)

為了使數(shù)據(jù)查看更加直觀，將電子商務創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺數(shù)據(jù)進行可視化（Data Visualization），目前國內(nèi)外可視化工具有很多，例如plotly、iCharts、jQuery Visualize、網(wǎng)易有數(shù)等，通過增量數(shù)據(jù)加載、可視化建模、自助式分析、數(shù)據(jù)大屏的使用，實時呈現(xiàn)數(shù)據(jù)變化，讓平臺數(shù)據(jù)展現(xiàn)豐富多樣。創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺采用plotly來做數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)，具體效果如圖3所示。可讓大學生對繁雜的數(shù)據(jù)一目了然，增強教師與學生的視覺體驗，從而促進實現(xiàn)精準營銷。

圖3 可視化PC端與觸摸端數(shù)據(jù)展示

四、創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺應用效果分析

為了驗證本研究提出構建創(chuàng)業(yè)實訓指導平臺的有效性與合理性，將22個電子商務創(chuàng)業(yè)團隊劃分成A組、B組兩組，每組各11個團隊。其中A組為實驗組，B組為對照組，分別對A組實施使用平臺開展實訓指導，對B組未使用平臺開展實訓指導，一年后對大學生電子商務創(chuàng)業(yè)的網(wǎng)店達成率進行比較，同時對師生使用平臺滿意度進行調(diào)查。

1.運營數(shù)據(jù)對比

網(wǎng)店運營過程中銷量代表經(jīng)營規(guī)模，成交金額代表銷售質(zhì)量，訪客數(shù)代表流量，轉(zhuǎn)化率代表運營成效，客服響應及時率代表客服服務質(zhì)量，物流發(fā)貨及時率代表物流服務質(zhì)量，通過對銷售量、成交金額、訪客數(shù)設定考核目標，最終統(tǒng)計目標達成率，再結(jié)合轉(zhuǎn)化率、客服響應及時率、物流發(fā)貨及時率六項指標維度進行數(shù)據(jù)比較，比較結(jié)果如圖4所示。

從圖4可以看出，在這一年中，實驗組A組比對照組B組的網(wǎng)店運營六項指標均呈現(xiàn)極為顯著的效益區(qū)分度，A組顯著高于B組，其中最重要的銷售量達成率高出51%，訪客數(shù)達成率高出45%，轉(zhuǎn)化率高出5%，三項指標都翻番一倍以上，從結(jié)果中充分體現(xiàn)平臺對學生創(chuàng)業(yè)的巨大幫助且成效顯著。

圖4 2017年網(wǎng)店運營情況數(shù)據(jù)比較結(jié)果

2.滿意度調(diào)查

大學生與指導教師作為平臺的使用者，考量平臺布局是否合理使用、是否便捷至關重要，以此圍繞大學生指導過程及時性、有效性、便捷性，以及考核結(jié)果評價的準確性來開展?jié)M意度調(diào)查，調(diào)查結(jié)果如圖5所示。

從圖5可以看出，師生在及時性、有效性、便捷性、以及考核結(jié)果準確性四項指標中對平臺的滿意度均高于90%，特別是過程指導及時性、便捷性以及結(jié)果評價準確性三項指標滿意度高達95%以上。調(diào)查結(jié)果體現(xiàn)出兩者對平臺的充分肯定，對促進指導成效與結(jié)果評價起到重要作用。

圖5 平臺滿意度調(diào)查結(jié)果

五、結(jié)束語

為培養(yǎng)電子商務創(chuàng)業(yè)所需的復合型人才，提升大學生電子商務創(chuàng)業(yè)成功率，也為其他高校在平臺建設方面提供借鑒。通過分析電子商務創(chuàng)業(yè)網(wǎng)店運營過程中所需的各項關鍵指標，結(jié)合開放API來實現(xiàn)多平臺的數(shù)據(jù)獲取，采用貝葉斯算法對所獲取的數(shù)據(jù)進行分類匯總，以此構建數(shù)據(jù)預警模型與海量數(shù)據(jù)的存儲，最終以可視化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。通過數(shù)據(jù)比較與調(diào)查分析，平臺有效地解決了電子商務創(chuàng)業(yè)過程指導的及時性、有效性、便捷性以及考核結(jié)果準確性問題。在學校層面大幅提升了電子商務創(chuàng)業(yè)成功率，在教師層面明顯提高了創(chuàng)業(yè)指導效率與質(zhì)量，在學生層面增強了實踐技能與創(chuàng)業(yè)互動，對指導創(chuàng)業(yè)項目做大做強成效顯著。在后續(xù)的實踐中，為迎合市場變化，在預警指標方面還可以通過平臺數(shù)據(jù)累積進一步深入實踐探索。

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