摘要：本文通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用能夠從海量的數(shù)據(jù)信息中挖掘出有價值的信息，并實現(xiàn)對信息發(fā)展趨勢的預測。在進行數(shù)據(jù)挖掘時，主要從數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成以及數(shù)據(jù)選擇等方面進行。為了加強大數(shù)據(jù)技術(shù)在電商平臺中的應用，促進電商平臺更好的發(fā)展，需要從用戶畫像探究與差異化服務、信用評估及消費者管理、聯(lián)系智能設施，推薦個性化應用方案三個方面進行。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù);電商平臺;數(shù)據(jù)挖掘

隨著現(xiàn)代社會發(fā)展步伐的不斷加快，社會整體經(jīng)濟水平進一步提升，移動智能終端設備、無線傳感器等設備被廣泛應用，這些設施無時無刻都在產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，于此同時物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等又對這些數(shù)據(jù)進行收集和轉(zhuǎn)發(fā)，互聯(lián)網(wǎng)服務全天不停歇的對這些龐大的數(shù)據(jù)信息進行處理與交互。大數(shù)據(jù)時代，通過對海量數(shù)據(jù)資源進行挖掘，發(fā)現(xiàn)其中的價值和規(guī)律，對其充分利用就能夠?qū)崿F(xiàn)利益的增長，換言之數(shù)據(jù)即價值。相關(guān)研究數(shù)據(jù)表明，當企業(yè)對數(shù)據(jù)資源的利用率增加5%，就能夠為企業(yè)帶來大約18%的利潤增長，企業(yè)的技術(shù)開發(fā)方式也從應用驅(qū)動方式發(fā)展為數(shù)據(jù)驅(qū)動方式。大數(shù)據(jù)在現(xiàn)代社會中的影響力越來越大，已經(jīng)成為了眾多領域共同研究的目標，在電商平臺建設中的作用也越來越顯著。

大數(shù)據(jù)概念涵蓋了技術(shù)與商業(yè)兩個方面，從技術(shù)角度來看，基于Hadoop集群的分布式存儲以及計算機系統(tǒng)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)儲存以及計算水平可以滿足高量級數(shù)據(jù)需求;從商業(yè)角度來看，依托于大數(shù)據(jù)核心技術(shù)探索電子商務運營過程中出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)化以及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，挖掘出數(shù)據(jù)信息的隱藏價值，尋找出其中的規(guī)律，為企業(yè)決策的制定提供支持，也能夠促進精準營銷、差異化服務的發(fā)展，優(yōu)化電商平臺盈利體系[1]。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)應用的根本目的不僅僅是為了實現(xiàn)高量級數(shù)據(jù)信息的計算，而是希望從龐大的數(shù)據(jù)資源中提取出有價值的信息。數(shù)據(jù)提取與挖掘是指從龐大數(shù)據(jù)資源中提取出有應用價值的數(shù)據(jù)信息的有趣過程。通常情況下，在進行數(shù)據(jù)挖掘時，選取的數(shù)據(jù)源主要為數(shù)據(jù)倉庫、Web等[2]。其中，數(shù)據(jù)倉庫是專門為數(shù)據(jù)提取和挖掘提供服務的，實際上是一個面向主題的、集成化程度高的、時刻變化的、穩(wěn)定性好的數(shù)據(jù)集合，進而在管理人員制定決策過程中給予很好的幫助。從本質(zhì)上來看，可以將數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)劃分為兩個部分，即聯(lián)機數(shù)據(jù)處理（OLTP）系統(tǒng)以及聯(lián)機分析處理（OLAP）系統(tǒng)，兩種系統(tǒng)在面向?qū)ο蟆⒂猛?、?nèi)容、設計、視圖以及訪問模式等方面都具有明顯的不同[3]，具體如表1所示。值得注意的是，數(shù)據(jù)庫應用的是聯(lián)機數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)倉庫應用的是聯(lián)機分析處理系統(tǒng)。

上述部分對數(shù)據(jù)挖掘的概念進行了講解，接下來將重點闡述數(shù)據(jù)挖掘的主要流程。

1.1 數(shù)據(jù)挖掘主要流程

數(shù)據(jù)挖掘是實現(xiàn)從龐大數(shù)據(jù)信息中提取出有價值信息的系統(tǒng)性過程。要實現(xiàn)對數(shù)據(jù)信息的挖掘，一般需要經(jīng)過數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成以及數(shù)據(jù)選擇等途徑，數(shù)據(jù)挖掘的具體工作流程如圖1所示。

在數(shù)據(jù)挖掘過程中，數(shù)據(jù)清理的主要作用是為了降低噪聲以及消除不相同的區(qū)域;數(shù)據(jù)集成是將各種類型不相同的數(shù)據(jù)源整合起來;數(shù)據(jù)選擇是依照具體的要求從龐大數(shù)據(jù)信息中選擇目標數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化及離散化是依托于匯總等操作方法，完成對數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性以及離散性操作，使得所有的數(shù)據(jù)信息都轉(zhuǎn)化成適宜數(shù)據(jù)挖掘的格式[4]。一般來說，主要基于最大最小、z-score等手段實現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一化，之后依托于直方圖、概念分層等方式完成對數(shù)據(jù)資源的離散化處理[5]。模式發(fā)現(xiàn)主要是通過數(shù)據(jù)分析算法開展數(shù)據(jù)提取與分析操作，并從中獲取各個數(shù)據(jù)資源之間的關(guān)系模式。當下主流的模式涵蓋了頻繁模式、聚類分析以及離散點分析等。模式評估實際上是對模式發(fā)現(xiàn)的衡量，是利用實際的數(shù)據(jù)信息來查看發(fā)現(xiàn)模式的準確性，評估模式推理能否達到規(guī)定的標準。知識發(fā)現(xiàn)是指在完成模式評估以后，從中獲得的知識。

1.2 數(shù)據(jù)分析方法

在進行數(shù)據(jù)挖掘操作時，模式發(fā)現(xiàn)是最為關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)，在面對各種類型的模式時應當要選擇與之相匹配的數(shù)據(jù)分析算法?，F(xiàn)階段，應用較為常見的數(shù)據(jù)挖掘方式主要有頻繁模式、關(guān)聯(lián)與相關(guān)性挖掘模式，在這種模式下一般使用的主流算法是Apriori算法[6]。分類與回歸模式的操作對象是已經(jīng)明確類別的數(shù)據(jù)集，并從其中探索到數(shù)據(jù)類型劃分的特征模型，并確保該模型可以很好的預測未知數(shù)據(jù)目標的類別。當下主要采用的分類方式有決策樹、遺傳算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡等。聚類分析方法中需要進行分析的所有數(shù)據(jù)目標，初始時期并沒有任何的分類標記，之后依托于聚類算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的分類。在進行數(shù)據(jù)分組過程中，需要嚴格按照類內(nèi)最大相似度、類間最小相似度的原則進行[7]。如圖2所示為聚類分析示意圖，基于兩點之間的歐式距離為聚類標準，將各點自動劃分成三個部分。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在電商平臺的應用

伴隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)在電商平臺上的應用越來越深入、越來越廣泛，電商企業(yè)的發(fā)展方式逐漸從以往依靠產(chǎn)品類型多種多樣、產(chǎn)品數(shù)量大、用戶基數(shù)積累等轉(zhuǎn)變到數(shù)據(jù)驅(qū)動，這也成為了現(xiàn)代電商企業(yè)業(yè)績增長的重要途徑。通常情況下，大數(shù)據(jù)在電商領域的應用主要體現(xiàn)在以下幾個方面，分別是用戶畫像探究、精準營銷、差異化服務以及互聯(lián)網(wǎng)金融等。

2.1 用戶畫像探究與差異化服務

用戶畫像探究是電商平臺面向消費者開展數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)應用最直接、最有效的方法，主流的畫像分析項目涵蓋了消費者的消費行為及需求畫像、消費者消費習慣畫像、消費者方位畫像。消費者在各個電商平臺上進行瀏覽商品信息時，會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，可以對消費者的這些信息進行分析，從而構(gòu)建出各種用戶畫像，比如說消費者在首次登陸注冊賬號填寫的各項信息、商品購買記錄、歷史瀏覽記錄、方位信息、支付方式以及銀行賬號信息等，同時更加構(gòu)建各種用戶畫像對消費者進行分類，為不同類別、不同層次的消費者提供差異化服務。比如說，針對中年消費群體，這部分人有著較強的原始積累，一般資金比較充足、消費能力比較高，再根據(jù)消費者的具體情況為其推送相對應的基金、黃金等理財產(chǎn)品。

2.2 信用評估及消費者管理

在電商平臺上無時無刻不在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，這些海量的數(shù)據(jù)中包含了大量的消費者個人信息，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，結(jié)合構(gòu)建的各種用戶畫像，可以將消費者按照特定原則劃分為兩個類別，分別是一般消費者群以及重要消費者群，同時對各個群的用戶進行信譽度評估，構(gòu)建信譽度等級。此外，依托于消費者管理，對各個消費者建立正確的認知，并以此為基礎為消費者提供高效、有用的產(chǎn)品與服務[8]。比如說通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠得知許多消費者在購買基金理財產(chǎn)品以后，還有很大概率會購買保險產(chǎn)品，為此，電商平臺可以對這部分消費者的消費行為、習慣以及特征進行提取和分析，為其提供與之相匹配的差異化的產(chǎn)品方案。

2.3 聯(lián)系智能設施，推薦個性化應用方案

現(xiàn)如今，物聯(lián)網(wǎng)、移動智能終端設備快速發(fā)展，智能家居、智慧城市以及智慧校園建設等持續(xù)進行，能夠在此基礎上為消費者提供個性化的應用方案。比如說在國家電網(wǎng)電商平臺上，能夠依托物聯(lián)網(wǎng)、智能家居對消費者的用電習慣、用電時間段以及用電總量等進行記錄，將這些數(shù)據(jù)信息導入到大數(shù)據(jù)平臺上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的共享，進行用電費用計算以及消費者畫像分析，同時根據(jù)每個消費者的用電情況，為消費者推薦適宜的用電方案，既能夠降低消費者用電成本，也可以緩解供電壓力。此外，依托于移動智能終端設備、智能電表等都能夠加強消費者與企業(yè)、消費者與消費者之間的數(shù)據(jù)信息交互。

3 結(jié)語

電商大數(shù)據(jù)是一個具有海量數(shù)據(jù)資源的產(chǎn)業(yè)平臺，通過對交易數(shù)據(jù)以及各種數(shù)據(jù)信息進行分析和提取，必然能夠為其它關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)帶來新的發(fā)展機遇，將來大數(shù)據(jù)技術(shù)的進一步應用也會推動企業(yè)向更高層次發(fā)展。在基于大數(shù)據(jù)為企業(yè)和消費者帶來便利的同時，也需要加強企業(yè)與消費者的信息安全，避免信息被不法分子所竊取，確保信息管理的安全性與高效性。

參考文獻

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作者簡介

王秋實（1984-），湖北省老河口市人。碩士學位，講師，工程師。研究方向為職業(yè)教育管理、計算機應用。