大数据对电子商务的影响研究
大数据是指所涉及的海量数据无法通过一些技术或者工具来进行整理和收集，以下是小编搜集整理的大数据对电子商务影响研究的论文范文，供大家阅读参考。
21世纪是一个信息时代，各种数据的海量出现给企业、人们的日常生活造成了许多的困扰，数据的复杂、无规律一直困扰着人们，给人们带来了许多的麻烦。大数据的出现解决了这一问题，对海量的信息通过系统的分析与筛选，找出其中固有的规律来进行决策，使企业的经营决策变的更加便捷、更加高效。
电子商务的发展离不开大数据，企业通过大数据对各种数据进行整理得出一定的规律来探寻近期的消费趋向、消费特征，以此来制定一系列的相应营销策略，这样大大缩小了市场调查与决策分析的时间，使企业获得更多的经济效益，实现了一个良性的市场循环使各个环节都实现高效运作。大数据与电子商务的结合是必然的，它将带我们步入一个新的创新局面。
一、大数据概述
大数据不仅仅只是单独意义上的拥有海量的数据信息量，而在于它更深层次的意义，对数据进行专业化的处理及分析，大数据是指所涉及的海量数据无法通过一些技术或者工具来进行整理和收集，而大数据时代的到来却解决了这一问题，使海量数据变成了企业最宝贵的财富，给企业和人们的生活带来了无法想象的巨大影响。
大数据和传统的数据仓库相比，具有很多的优势和创新点。大数
据具有四方面的特点：
1、数据量巨大。它拥有各类的海量的数据，涉及面更广、种类更加齐全，还包括了需求分析、用户细分等不同的数据分类，能够满足人们不同的需求。
2、数据种类繁多。大数据的容量比传统的数据仓库更大，其容纳的信息量也必然繁多，信息种类也更加广泛，有用户的反馈信息、消费记录、消费特点等非结构化的数据。
3、价值密度低，商业价值高。大数据需要从海量的数据当中提取出来对人们有用的资料，技术的难度增加了，数据的价值密度与其数据量不成正比，因此数据的价值密度低而商业价值高。
4、数据处理速度快。大数据通过对海量的数据进行处理，在巨大的数据库中进行查询，找出有价值的资料，只有通过不断的提高其运行速度才能降低成本获得经济利益。
从某种程度来说，大数据是信息时代的一种创新技术，它将海量的信息数据量进行统计分析，从中获取有价值的数据，它的这种获取有用信息的能力就是大数据。企业通过这一技术能够提高决策效率，降低生产成本从而获得经济效益。
二、大数据处理与电子商务
(一)电子商务的大数据时代
大数据的特点为电子商务带来了许多的技术创新和思想观念的改变，电子商务的发展主要依赖于消费者，掌握了消费信息的数据，就能够以此来制定合理化的经营策略，能够提前预测市场的发展方向，
提前规划和调整商品的类型及数量，依据消费者的消费特性来生产不会造成资源的浪费，还提高了生产效率，降低了成本。使企业拥有了更多的时间来开发新的商品，来增加消费者的数量，提高市场占有率。
(二)大数据时代的电子商务
步入大数据时代的原因：
1、个性化需求的增加。社会的发展使人们的生活水平不段的提高，人们的消费心理也在不断地发生着变化，都希望自己是独特的，是与众不同的，企业通过大数据来进行数据分析，来为人们制定不同的需求方案和个性化产品。
2、信息技术的发展。随着互联网的发展我们进入了信息时代，海量的数据信息的出现让数据的收集更加的便利，通过网络数据被广泛的使用，提高了其利用价值，还能够被反复地使用，实现循环利用超出了其自身的价值。
3、用户产生数据。大量的数据是来源于用户，用户通过网购、查询资料、浏览网页等都能产生大量的数据，通过对数据的收集、分析就能够为用户制定出不同的需求方案，这种信息的种类是广泛的，成本是低廉的。
4、数据的可获得性。网店与传统的零售商相比不同的就是数据的获取方式不同，网店通过用户的访问就能得到用户的相关信息，浏览记录和消费行为，得到用户更多的相关信息，而传统的零售商只能知道用户此时的需求和购买意向，无法获得更全面的信息和更有价值的资料，电子商务使数据的可获得性更加便利。
5、决策分析方法的智能化。大数据通过对数据的分析整理使企业的经营决策更加精准与便利，智能化的应用节省了企业大量的时间，提高了其效率，也为未来的发展提供了经营方向，同时也推动了各种分析工具的发展。
三、大数据为电子商务带来的影响
(一)加强信息的安全服务
数据是一个企业的核心资源，也是企业具有竞争力的关键，加强信息的安全与保护对企业的持续经营至关重要。互联网本身就具有很大的安全隐患，存在着漏洞，容易被黑客和不法分子攻击、利用，如果对信息不加以严密保护将会造成很严重的后果，许多辛苦研发出来的成果也将会丢失造成不必要的麻烦，加强信息安全是企业必须进行的一道程序。
(二)提供准确的数据分析，创新营销模式
大数据通过提供准确的数据分析，得到人们广泛的重视，使企业能更加便捷的制定出合理的营销策略，提高生产效率，降低成本，实现精准营销。为创新商务的发展提供了突破口，有力的推动了电子商务的发展，构建了新型的商务模式，并且创新了营销模式，为用户提供了个性化的服务，凸显不同消费者的特性，增加了企业的经营业绩，使其进入到了一个新的发展阶段。
(三)及时的应急处理能力
大数据能够对海量的数据资源进行信息查询、数据分析、能够快速的处理各种的数据，企业不需要任何的硬件安装，就能通过云平台
来进行存储数据，同时云技术能够存储海量的数据，为大数据的发展提供了便利，能够不占任何企业的空间来发展企业，为企业存储信息、分析数据提供了便利，加快了企业的运营速度，促进了企业的发展。
(四)实现产业技术创新，推动差异化竞争
创新使一个企业具备新的活力源泉，创新为企业增添了向前发展的动力，使其具有更广阔的发展前景和发展空间，阿里巴巴集团通过对其旗下的平台业务资源发展创新不断整合，使其拥有了独特的数据处理与分析的能力。提高了企业的竞争力，使企业上升了一个层次，通过技术创新使企业获得发展，用低成本获得高收益。
(五)提升用户体验
通过数据分析得出用户的消费习惯与满意程度，从而来生产更加丰富的商品种类，简化生产与交易流程，不断来改变营销经营模式，提供更加完善与健全的服务体系，也提供了更加个性化、人性化的服务，提升用户体验，获得用户的好评和消费心理的依赖，得到用户的信任使其成为自己的长期客户，最终成为企业的核心竞争力
电子商务大数据的发展现状与应用 随着互联网、云计算和物联网的迅速发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计的用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互数据信息。而基于这些，电子商务产业所产生的大量结构化和半结构化的可视化数据，通过数据挖掘和数据分析等手段，经过过程性和综合性的考量，从而帮助电商企业做全局性、系统性的决策，寻找最优化的解决方案和运营决策，这被称为电商大数据。而与电子商务相关的大数据应用均归属于此概念范畴。 电商产业一般可按照交易方式分为：商业机构对商业机构的电子商务B2B(businesstobusiness)，商业机构对消费者的电子商务B2C(businesstocustomer)，商业机构对政府管理部门的电子商务B2G(BusinesstoGovernment)，消费者对政府管理部门的电子商务C2G(customertoGovernment)，消费者对消费者的电子商务C2C(customertocustomer)。也可按照其主要细分领域分为B2B电子商务、网络购物、在线旅游、O2O。而目前为电商大数据带来庞大的数据来源主要是B2B电子商务和网络购物，如2014年年底电子商务的交易规模达12.3万亿元,电子商务的数据量与日俱增的同时，电商大数据产业从最初的阶段逐渐进入高速发展期。 1.产业政策及发展现状 （1）产业政策 中国大数据发展的宏观政策环境不断完善。2012年以来，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目，在推进技术研发方面取得了积极效果。《电子商务“十二五”发展规划》、《工业和信息化部关于推进物流信息化工作的指导意见》等相关政策无不在鼓励电商大数据的快速发展，国务院总理李克强在十二届全国人大二次会议上作政府工作报告时，提出要促进互联网金融健康发展、扩大跨境电商试点、加快4G发展等，推进城市百兆光纤工程和宽带乡村工程，大幅提高互联网网速，在全国推行“三网融合”，鼓励电子商务创新发展。 ①国务院日前印发《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》部署进一步促进电子商务创新发展。《意见》要求，各地区、各部门要认真落实本意见提出的各项任务，于2015年底前研究出台具体政策。 ②《电子商务“十二五”发展规划》。电子商务是降低成本、提高效率、拓展市场和创新经营模式的有效手段，是满足和提升消费需求、提高产业和资源的组织化程度、转变经济发展方式的重要途径，对于优化产业结构、支撑战略性新兴产业发展和形成新的经济增长点具有重要作用。为全面贯彻《2006-2020年国家信息化发展战略》、《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》和《国务院办公厅关于加快电子商务发展的若干意见》，工业和信息化部制定了《电子商务“十二五”发展规划》。 ③《国务院办公厅关于转发商务部等部门关于实施支持跨境电子商务零售出口有关政策意见的通知》印发后，各地方和相关部门正积极落实，并取得阶段性成效。目前，杭州市、广州市和苏州市已实现全流程跨境电子商务零售出口；北京、天津、江苏、浙江、福建、河南、重庆等省级地区已形成工作方案或实施意见，处于实施前的准备阶段。商务部积极开展政策宣传，密切跟踪各项政策措施制订和实施，帮助各地更好地理解和落实相关政策；海关总署向各地海关下发通知，积极研究设立跨境电子商务海关代码及新型监管模式；质检总局下发了《关于支持跨境电子商务零售出口的指导意见》，要求各直属检验检疫局贯彻执行；财政部和税务总局正联合起草跨境电子商务零售出口税收政策；人民银行、工商总局和外汇
大数据时代的电子商务 一、大数据时代已来临： 目前以云存储为代表的公共存储服务模式已初现端倪，将可能在未来5-10年成为主流存储模式之一。类似于水电气公共服务，存储平台服务化意味着现有的存储系统面临新的挑战。存储按需服务的公共模式将引入用户应用的多样性、异构性和个性化、用户访问的高并发性和动态性、以及数据自身的复杂性等特点，导致大数据的趋势和特征凸现。 大数据在现实世界中有着非常广泛的分布和应用，包括医疗信息、视频监控、移动设备、智能设备、非传统IT设备、传统IT信息的非传统应用以及特定行业需求等。如在零售业中，对大数据的分析越来越受重视。沃尔玛在全球有8400家门店，每周有20亿笔客户交易数据，沃尔玛公司很早就开始从日常交易记录析出关联交易，在2004年卡特里娜飓风来袭前，沃尔玛就从手电筒和电池的销售中成功分析出馅饼即将热销。随着计算机和存储成本的下降，中小型零售企业也能够利用IT技术对收集的大量数据分析，开展商务智能应用。再如，在医疗健康领域，由于电子医疗记录时代的来临、医疗图像技术进步、基因研究以及制药工程中对于大型数据库的应用，大规模复杂数据在医疗机构中变得很普遍。通过对大量病人的各类数据进行数据挖掘分析，有助于更有效地找出疾病成因，进而提供针对性地预防、诊断和治疗措施。美国著名的综合管理式医疗财团Kaiser Permanente，拥有超过8百万会员、36家医院以及超过400家医疗机构，各部门需要在同一时间分析众多因素，包括治疗、人口统计资料（如年龄、性别等）、实验室结果、处方、诊断、医疗保险计划以及付款记录等，综合这些不同的信息，以便决策系统向医护人员提供完整的病人历史，选择最佳的医护办法。 二、潜在商机 【大数据分析的可能应用领域】李开复的12月3日的更新的微博针对大数据进行了预测： 1. 保险业：收集汽车驾驶数据制定个性化保险政策价等； 2. 零售商：基于全市场数据的商品推销策略分析等； 3. 金融业：利用历史数据分析诈骗等； 4. 医疗保障：通过健康数据提高病人护理条件等； 5. 制造业：估算保修费用，检测零部件问题等。 针对大数据的进行深度分析挖掘，将能创造巨大商机，目前各大电子商务网站如淘宝网，繁多的产品让人无从抉择，用户能做的就是反复对比同类产品的优缺点，过往买家的评论来决定自己的选择，但是这对用户来说是极其痛苦的，如果后台能对海量的用户行为数据进行快速分析，推荐出用户阶段性最需要最适合的产品，将能极大的促进商家的销售额。 目前推荐做得较好的网站有亚马逊和当当网等，能针对用户需要，动态的给与极其准确的推荐信息，推荐结果准确，推荐更新度极快。 三、大数据信息推荐相关技术 推荐技术：主流的推荐算法有基于物品相似度的推荐和基于用户相似度的推荐。目前各大电商网站普遍采用的是基于物品的相似度推荐，但是如何将准确度量用户的兴趣仍然是个难题；基于用户相似度推荐主要用在新闻等用户远少于物品的网站，如新闻评论类网站。
大数据对电子商务的影响研究 大数据是指所涉及的海量数据无法通过一些技术或者工具来进行整理和收集，以下是小编搜集整理的大数据对电子商务影响研究的论文范文，供大家阅读参考。 21世纪是一个信息时代，各种数据的海量出现给企业、人们的日常生活造成了许多的困扰，数据的复杂、无规律一直困扰着人们，给人们带来了许多的麻烦。大数据的出现解决了这一问题，对海量的信息通过系统的分析与筛选，找出其中固有的规律来进行决策，使企业的经营决策变的更加便捷、更加高效。 电子商务的发展离不开大数据，企业通过大数据对各种数据进行整理得出一定的规律来探寻近期的消费趋向、消费特征，以此来制定一系列的相应营销策略，这样大大缩小了市场调查与决策分析的时间，使企业获得更多的经济效益，实现了一个良性的市场循环使各个环节都实现高效运作。大数据与电子商务的结合是必然的，它将带我们步入一个新的创新局面。 一、大数据概述 大数据不仅仅只是单独意义上的拥有海量的数据信息量，而在于它更深层次的意义，对数据进行专业化的处理及分析，大数据是指所涉及的海量数据无法通过一些技术或者工具来进行整理和收集，而大数据时代的到来却解决了这一问题，使海量数据变成了企业最宝贵的财富，给企业和人们的生活带来了无法想象的巨大影响。 大数据和传统的数据仓库相比，具有很多的优势和创新点。大数
据具有四方面的特点： 1、数据量巨大。它拥有各类的海量的数据，涉及面更广、种类更加齐全，还包括了需求分析、用户细分等不同的数据分类，能够满足人们不同的需求。 2、数据种类繁多。大数据的容量比传统的数据仓库更大，其容纳的信息量也必然繁多，信息种类也更加广泛，有用户的反馈信息、消费记录、消费特点等非结构化的数据。 3、价值密度低，商业价值高。大数据需要从海量的数据当中提取出来对人们有用的资料，技术的难度增加了，数据的价值密度与其数据量不成正比，因此数据的价值密度低而商业价值高。 4、数据处理速度快。大数据通过对海量的数据进行处理，在巨大的数据库中进行查询，找出有价值的资料，只有通过不断的提高其运行速度才能降低成本获得经济利益。 从某种程度来说，大数据是信息时代的一种创新技术，它将海量的信息数据量进行统计分析，从中获取有价值的数据，它的这种获取有用信息的能力就是大数据。企业通过这一技术能够提高决策效率，降低生产成本从而获得经济效益。 二、大数据处理与电子商务 (一)电子商务的大数据时代 大数据的特点为电子商务带来了许多的技术创新和思想观念的改变，电子商务的发展主要依赖于消费者，掌握了消费信息的数据，就能够以此来制定合理化的经营策略，能够提前预测市场的发展方向，
电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣
指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数 指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸
电子商务运行中的数据非常多，直接增加了数据的安全风险，很容易在运行过程中引起数据丢失的情况。电子商务在大数据环境云计算下，表现出高安全的运行状态。云计算具备高安全的存储优势，促使电子商务的安全系数非常高。电子商务的信息数据，受到大数据环境云计算的影响，大幅度提高了信息的安全水平。我国电子商务面临着非法入侵者攻击和恶意篡改的问题，导致信息数据丢失，电子商务竞争关系中，经常采用攻击的手段获取竞争对手的信息，由此，电子商务的信息安全，成为一项比较重要的项目。针对电子商务信息安全的现状，引入大数据的云计算，云计算将所有的电子商务信息，存储到云环境内，非法入侵者或攻击者无法窃取云存储中的数据，即使云存储被破解，也不能获取真实的电子商务信息，保护电子商务信息的安全性，杜绝商务运行是出现损
失。 1.3杜绝错误信息 云计算在电子商务运行中提供了云操作系统，实现了软件计时服务，避免电子商务中有错误的信息。云操作是电子商务杜绝错误信息的主要途径，云操作本身具备安全性的特征，利用计算机的分布式规划，将软件的计时服务，提供给用户。电子商务在云操作的作用下，进入软件计时服务的状态中，其可避免各种二进制方式的文件，进入到电子商务用户的个人信息中，在保障软件资源安全合理的基础上，杜绝了电子商务内的错误信息。云操作保障电子商务信息准确，在逻辑关系上强调了电子商务信息之间的真实性，而且大数据环境下云计算，促使电子商务的信息传输，始终处于正确的状态下。 2大数据环境下云计算中电子商务的未来发展 大数据环境云计算中，电子商务的未来发展也受到了一定程度的影响，主要在关系型数据库和搜索引擎方面实现优质的发展，分析如下： 2.1关系型数据库影响 电子商务的关系型数据库，运行在分布式的环境内，属于云计算提供的运行条件。云计算对电子商务关系型数据库的影响，促使电子商务业务能帮分布在不同的服务器内，利用关键对象，即可获取电子商务的业务信息。云计算在电子商务关系型数据库的未来运行中，打破了空间、时间的限制，减少了电子商务运行响应的时间，促使电子商务的数据库，始终保持在高效运行
电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家，厦门12家 其他57家
三、代运营商创始人背景和团队现状 服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同，服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异： 具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运
营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包： 目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。 七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/2e4244128.html, 大数据技术在电子商务中的应用 作者：朱永滔 来源：《电脑知识与技术》2017年第08期 摘要：通过分析数据，能够了解客户的真实情况，便于将客户分文别类，从而为客户提供具有针对性的服务，真真正正地将个性化服务落实到实处。因此，该文探究了大数据技术在电子商务中的应用。 关键词：大数据技术；电子商务；应用 中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）08-0280-01 在大数据时代背景下，电子商务竞争可以看作大数据的竞争。有电子商务平台产生的信息往往具有真实性、确定性，而运用大数据技术能够进一步分析这些数据，从而制定出具有针对性、服务性的营销策略，促使电子商务能够取得更为理想的经济效益。实践证明，科学、合理的运用数据，能够将电子商务的营业效率在原有基础上提升60%，因此笔者在文中分析了大数据技术在提升电子商务业绩方面的做法，具体如下： 1洞察客户 通过分析以往客户的历史数据，能够更好地了解客户的购物习惯、兴趣爱好以及购买意愿等方面的特点，从而将客户进行分文别类，有助于准确把握客户对产品的需求，同时还能够为媒体网站、广告主、企业及广告公司充分认知群体用户的差异化特征，根据族群的差异化特征，帮助客户找到营销机会、运营方向，全面提高客户的核心影响力。 2规划营销 2.1精准的广告 通过网络数据的搜集成本低廉，并且用户在访问网页时以自身的真实需求作为出发点，也更具备真实性。此外，网络上所产生的海量星系是实时的，能够很好地反映用户的情绪以及其关注的热点。这些信息对于企业广告决策相当重要。因为垫子商务企业通过搜集、分析和整合相关数据，能够抓住企业受用群体的特征，从而根据受用群体的特征制定具有针对性的广告，还能够选择出较为恰当的时间，投放广告，这样一来，提高了广告的针对性，还提高了广告的有效性。 2.2消息的及时推送 实现消息额及时推送囊括的范围很广泛，包括在用户需要时提供信息，或者电商企业推送性吸引导用户进行购买等。很多电商企业利用大数据挖掘客户的周期性购买习惯，在临近客户
电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：
(1)流量类指标 独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标
计算机信息管理学院 本科学年论文登记表 姓名鞠宏伟 学号 3 专业软件工程 班级 1 4软件工程 指导教师张巨萍 导师职称 最终成绩 计算机信息管理学院 学年论文写作指导记录
指导教师评语 内蒙古财经学院本科学年论文 大数据在电子商务企业中的应用现状及趋势 作者鞠宏伟 系别计算机信息管理 专业软件工程 年级 2014 级 学号 3 指导教师张巨萍 导师职称 内容提要 内容提要:“大数据”近几年来蓬勃发展,它不仅就是企业趋势,也就是一
个改变了人类生活的技术创新。本文综合了我国几个电商企业在大数据领域内的利用现状,得出大数据在营销策划、提升用户体验与服务方面取得了一定成效。指出大数据背景下,电商企业应该认识到创新就是大数据的本质,大数据不能脱离商业逻辑;电商应以高度的责任感应对大数据条件下的信息安全负责,并以开放的心态将大数据的创新成果服务于普通大众。 关键词:大数据电商企业云技术精准营销用户体验 Abstract Content summary:Big data has boomed in recent years、It is not only a corporate trend but also a technological innovation that has transformed human life、This paper combines several electric business enterprise in our country in the field of big data utilization, it is concluded that big data in marketing planning, enhance the user experience and services has obtained certain achievements、In the context of big data, e-commerce companies should recognize that innovation is the essence of big data, and that big data cannot be divorced from business logic、E-commerce should be responsible for the security of information under large data conditions with a high sense of responsibility, and serve the common people with an open mind、 Key words:Big data Electric business enterprise The cloud Precision marketing The user experience 大数据在电子商务企业中的应用现状及趋势 一、引言 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,大数据(big data),或称巨量资料(通常以P、E甚至Z作为计量单位),指的就是所涉及的资料量规模巨大到无法透过传统软件工具的信息,就是需要跨视角、跨媒介、跨行业的海量数据,也可以理解为数据的收集方法。电子商务就是利用计算机技术、网络技术与通信技术,对整个业务流程的电子化、数字化与网络化的业务。电子商务就是运用数字信息技术,对企业的各项活动进行持续优化的过程。从上述大数据与电子商务的定义上不难瞧出信息与处理就是两者的交集,当“大数据”遇上电子商务,“一切皆有可能”。 二、大数据的意义与我国电商发展现状 大数据就是一个综合性的概念,包含了技术与商业两个层面。一方面就是技术层面的:近年来,计算机技术的飞速发展,以分布式Hadoop为代表的存储与计算系统,使得数据的存储与计算效率大为提高,因而在商业上使用大量的数据成为可能。另一方面在商业层面:企业利用数据的最大意义就就是获得更多的收益。用户的每一次点击,每一次评论等都就是大数据的典型来源。将各类数据连接在一起,通过相互关联与互动,衍生更大的商业价值,这就是大数据真正的商业意
《电子商务数据分析》课程教学大纲 课程代码：010******* 学时：32 学分：2 适用对象：电子商务（高职） 开课单位：经济与贸易学院电子商务专业 一、课程的地位与任务 本课程是高等职业技术学院电子商务专业的一门专业课程。本课程的内容包括：数据库设计、表的操作、数据表查询、设计数据访问页、设计窗体、设计报表、设计宏、“数据库系统”开发实例、数据分析、淘宝网数据分析软件使用等。 2、课程的任务和要求 本课程的任务是：使学生掌握数据库的基础知识和基本技能；培养学生利用数据库系统进行数据分析和处理的能力，为进一步学习数据库知识和数据库应用开发打下基础，使学生具有计算机信息管理的初步能力。本课程采用的数据库系统是目前最新和最流行的桌面数据库Access 2007。 本课程的基本要求是：掌握Access 2007数据库的创建与维护、表的操作与维护、数据查询及操作查询、创建窗体和报表，掌握建立简单的数据库管理系统的方法。熟练掌握淘宝网数据分析工具的使用，能够对店铺数据进行有效分析。 3、教学中应注意的问题 在教学中应体现职业教育的特点，贯彻理论联系实践，突出实践操作，让学生能通过实践理解和掌握本软件的使用方法。 本课程总计36学时，教学中可根据须要对教材中的内容进行取舍。
三、课程的内容与要求 第1章数据库基础知识 1.数据库基本知识 2.数据库系统基本知识 3.数据库管理系统基本知识 4.关系模型 第2章数据库设计教学要求： 1.了解“图书借阅管理系统”项目 2.了解构造数据库模型的方法 3.掌握创建数据库的方法 4.掌握创建的表的方法 5.掌握设置主关键字的操作 6.深刻理解表间关系 教学内容： 1. 了解Access2003数据库 2．创建数据库和表 3．设置主关键字 第3章表的操作 教学要求： 1.掌握表结构的修改操作
于刚：大数据时代的电子商务 199IT发表于2013, 三月1 分类：199IT推荐文章, 数据行业, 行业资讯 英特尔公司的创始人之一戈登·摩尔在1965年发现了一个惊人的趋势，即集成电路芯片上所集成的电路的数目每隔18个月就翻一番，该发现被业界誉为摩尔定律。后来也有被描述为微处理器的性能每隔18个月提高一倍，或价格下降一半；或用同等价钱能买到的电脑性能（速度和储存量）每隔18个月翻一番，等等。 40多年在人类沧海桑田的历史上仅仅是弹指一挥间，摩尔定律却见证了电脑的数据处理和储存能力从K（Kilobyte）到M（Megabyte）到G（Gigabyte）到T（Terabyte）的变迁。尤其是互联网的出现，让我们急速地跨入了大数据（Big Data）时代。其主要的驱动力有以下几点： 1）随着社会经济的发展和个人收入的增加，人们的个性化需求开始凸显。而企业要去高效地满足这些个性化的需求则需要大量的数据支持。 2）互联网的出现和相关技术的发展让海量数据的收集和分析成为可能。互联网的特征又导致这些数据能够被高速度和大容量的传播。 3）互联网引入了由用户产生数据的模式。这种模式的特征是多源头，低成本，更及时。当然，这些数据的真实性和可靠性需要被核证。 4）构建在互联网基础上的电子商务和传统零售比较的优势之一就是数据的可获得性。电子商务可以实时得到顾客的来访源头，在网站内的搜索、收藏、购买行为，以及购买的商品间的关联性。这些数据可以帮助企业更精准的为顾客服务。 5）人工智能、信息系统和决策科学的发展促进了多种分析方法及工具的推动，包括数据挖掘，顾客行为模型，决策支持，等等。
数据（Data）是原始和零散的，经过过滤和组织后成为信息（ Information），将相关联的信息整合和有效的呈现则成为知识（Knowledge），对知识的深层领悟而升华到理解事物的本质并可以举一反三则为智慧（Wisdom）。所以数据是源头，是决策和价值创造的基石。 数据的应用大致分以下几个步骤：a）数据采集、核实与过滤；b）在数据仓库内的分类和储存；c）数据挖掘以找到数据所隐含的规律和数据间的关联；d）数据模型建立和参数调整；e）基于数据的应用开发和决策支持。下面用实例来说明。 1) 美国医药网站WebM D根据怀孕的女性用户填写的受孕信息定期给用户寄EDM，提醒母亲在该时间点的注意事项，需要摄入的营养，产前的生理变化和要做好的思想准备，产后的恢复，宝宝的育养和健康，等等? 2) 1号店利用对大数据的分析给顾客发送个性化EDM。若顾客曾经在1号店网站上查看过一个商品而没有购买，则有几种可能： a）缺货，b) 价格不合适，c) 不是想要的品牌或不是想要的商品，d) 只是看看?若在顾客查看时该商品缺货则到货时立即通知顾客；若当时有货而顾客没有买就很有可能是因为价格引起的，则在该商品降价促销时通知顾客；同时，在引入和该商品相类似或相关联的商品时温馨告知顾客?另外，通过挖掘顾客的周期性购买习惯，在临近顾客的购买周期时适时的提醒顾客。 3) 淘宝在2012年推出了淘宝时光机?该应用通过分析顾客自注册为用户以来的行为，用幽默生动的语言告知顾客淘宝的成长，和该用户相类似喜好的其他用户的统计行为，对该顾客经过分析后对其喜好的了解和对其行为的预测，等等。用生动的文稿和个性化的数据、拉近了和顾客的距离? 4) Google的Adsense对顾客的搜索过程和其对各网站的关注度进行数据挖掘?并在其联盟内的网站追踪顾客的去向，在联盟网站上推出和顾客潜在兴趣相匹配的广告，精准化营销，提高转化率? 5) Amazon近几年推出了FDFC（Forward Deployed Fulfillment Center）的概念，以加快对顾客配送的速度。Amazon的订单履行中心分两个层级：FC和FDFC，其中FC品种更齐全，而FDFC在物理位置上更靠近目标市场，但品种重点容纳针对目标市场的热销商品，顾客的大部分需求可以通过FDFC来满足，不能满足的长尾商品则由FC来满足。这样顾客急需的商品多数可以通过FDFC以更快捷和低成本的物流来完成。由于热销商品是随着时间和季节而改变的，故将什么商品储存在FDFC的决策是动态调整的，而此决策的依据就是对顾客需求的分析和预测。
《电子商务数据分析》试卷 班级： _______________ 姓名：_______________________ 一、填空题（共10 题，每题 1 分。） 1．单击生意参谋上方导航栏中的“ __________ ”超链接可进入实时直播版块，此功能会将店铺的实时数据、来源、榜单、访客等数据进行汇总显示。 2．要选定相邻的多张工作表，先单击所需的第一张工作表的标签，并按住____________ 键不放，然后单击要选定的最后一张工作表的标签即可。 3．选择单元格区域，录入相应的数据后，按_____________________ 键可将选择的每个单元格中录入相同数据。 4．进入生意参谋后，单击顶部导航栏中的“ ___________ ”版块即可配置竞争对手，并对竞店、竞品和竞争品牌进行分析。 5 ．提高转化率是提高销售额最有效的途径，计算公式为： 6．外链出现的方式有直接链接和__________ 两种。 7．若要输入分数，则应在前面加上_____________________ 。 8．筛选是一种用于查找符合条件的数据的快速方法，Excel中有 ________ 和___________ 两种方法。 9． _____________ 是指利用各种电商平台和工具对数据的分析功能，直接观察出数据的发 展趋势，找出异常数据，对消费者进行分群等。 10．行业稳定性涉及 ________ 和极差两个指标。 二、单项选择题（共10 题，每题 1 分。） 1．用于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案，再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场推广方案的数据分析岗位是（）。 A．推广类岗位 B．客服类岗位 C．采编类岗位 D．美工类岗位 2．在Excel 中，已知某单元格的格式为000.00，值为23.785，则显示的内容为（）。A．23.78 B．23.79 C．23.785 D．023.79 3．采用（）定价策略可能会带来价格竞争。 A．基于成本的定价
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 大数据时代下电子商务服务模式分析 摘要：在大数据时代发展背景之下，传统的电子商务服务模式受到了极大的冲击，面临着严峻考验。因此，紧跟时代步伐，加大改革创新力度具有重大的现实意义。 关键词：大数据时代；电子商务服务模式；改革创新 所谓的大数据主要是指存储、分析、管理的一个数据群，其大小均比传统数据库软件工具。当前，对于信息爆炸时代产生的海量数据均用大小数据来描述和定义，并命名和其有关的技术创新和发展[1]。在大数据时代发展背景之下，人们对于事物的看法已经发生了改变，在做出决策的时候也不再单纯的使用主观进行判断或者依赖过往的经验，开始对海量的数据进行挖掘以及分析。电子商务服务中，大数据也到了广泛应用，加强电子商务模式的改革创新，使之更加符合时代的要求成为当下电子商务主要的发展趋势。本文提出了几点电子商务服务模式的改革创新建议，具体如下。 1 / 5
一、充分利用数据，强化导购 在大数据时代发展背景之下，对于数据的收集能力也发生了质的改变，对于人们日常生活中通过信息技术所产生的数据都可得到真实的记录[2]。因此，对于电子商务模式来说，也应该要尽可能利用这些有效数据，进一步优化导购模式。互联网技术的快速发展为保存、截取数据奠定了良好的基础，人们在搜索次数、浏览时间、点击数量等都与消费倾向有着密切的关系，电子商务应该要最大限度上利用这些数据加强推荐和导购，当用户在上线的时候，对这些数据进行分析，为用户提供出其所需的商品，满足其需求。此外，根据数据建立电子商务个性化推荐系统（系统所推荐内容均为实时更新），以便客户浏览记录改变的时候系统所推荐的商品信息也立即随之改变，通过为客户提供个性化推荐省去了商品信息量大带来的繁琐感，从根本上增加客户的满意度，赢取其更多信任。 二、最大限度上减少商品流通交易成本 由于电子商务时代的到来，人们的各种商务活动不再受到时间和空间的局限，人们原本的购物习惯也发生了很大的变化，同时对于物流也提出了更为严格、更高的要求。人们可以在任意地点、任意时间随心浏览、购买商品，但由于物流因素会给用户的购物体验造成一定的影响。因此，对于各种电子商务网站来说，应该要尽可能利用数据了解掌握用户的喜好，针对不同类型消费者以及不同区域的消费者推
高手告诉你如何电商数据分析 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。 无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。 二、很多业务其实就是一个公式。 我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。 成交额=买家数x客单价 如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。 不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。 买家数= 商详uv x 下单率x 付款率 商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率
小组成员：张孝帅常卫卫胡晨邹坤 班级：2013级电子商务 一、我们小组在网上找了一个Html5的关于介绍的框架，下面是我们小组做的网页的截图。
二、我们小组同时在网上收集了一些HTML5的好的Web 开发的框架。 G5 Framework 如 果你想要快速实现Web 开发，并且想要重用ant 主题或应用程序或网站建设
项目，那么G5 框架是您最好的选择，因为该框架旨在提升软件开发效率、减少代码。该框架采用特色的PHP激活类、SEO优化技术。除了G5自身所带的这些功能特性外，它还集成其他许多功能，例如Orbit Slider、CSS3 PIE、Reveal Modals、CSS3 Buttons和Tipsy Tooltips等。 52 Framework 52 Framework拥有16列的网格模板。该框架来自于CSS3样式里的新“Selection”、阴影、圆角以及有效的HTML5标记。该框架还提供了一些特殊的脚本和样式用于IE6。 Generators reformed 这个简单的形式生成器可以帮助您建立有效的标记，并捆绑了最新的jQuery 和PHP表单处理程序，为顺利的经验。与改革使用HTML5的 localStorage存储
保存的形式建立的形式，这样一个数据库不是必需的。窗体样式使用了jQuery 的用户界面Themeroller所以很容易创建你自己定制themel，或者如果您的网站已经使用jQuery UI的表单会自动挑选您网站的主题样式一旦你已经设计和测试您的表单，可以抢代码，点击一个链接，你的形式储存供日后使用无符号的需要。 HTML5 Boilerplate HTML5Boilerplate 是一个HTML / CSS / js模板，是实现跨浏览器正常化、性能优化，稳定的可选功能如跨域Ajax和Flash的最佳实践。项目的开发商称之为技巧集合，目的是满足您开发一个跨浏览器，并且面向未来的网站的需求。 web 开发团队的一个常见实践是创建一组标准文件，团队成员基于它们开始 web 开发流程，包括一个公共文件结构、基本命名惯例和标准库。这样做能够更容易启动并运行一个项目。它还能将开发人员引向内部编码标准并实施标准文件组织。 HTML5 Boilerplate 就是这种处于 web 开发最前沿的完美理念的实现。 结合了使用 HTML5 需要的几个增强和许多其他最佳实践，只需最少的前期投资，HTML5 Boilerplate 就能为您的项目提供一个坚如磐石的基础。本文简述了使用HTML5 Boilerplate 来开始一个项目的方法，展示了一些能够对其进行调优，使其适应一个已有框架和编码风格的方法。
用数字来看B2C网站的发展、 数字是个很有趣的东西，很有说服力，而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子，我们喜欢说留住老用户，发展新用户，那么老用户和新用户的定义应该是什么呢？直观上说，老用户就是曾经在我这里买过东西的呗，其实这样的定义太简单了，假如今天是2008年4月24号，我们看看如下哪个顾客属于老用户？ 1，2002年注册，2002年~2003年曾经购买过27次，但是2004年之后就再也没有来过了； 2，2002年注册，直到2005年才买过一次东西，但是从此人间蒸发了； 3，2008年4月22号注册，4月23号（昨天）买过东西，不知道他以后还来不来； 4，2007年1月注册，2007年1月~2008年4月间，平均每3个月就来买一次。 其实上面的都可以俗称为老用户，但是他的注册时间，购买次数，购买金额，购买频率，最后一次购买时间等数值，对我们都有重要的参考和分析意义，只有细致分析，才能精准营销。 我们来用数字分析一家比较知名的B2C网站的发展历程，名字就不直接说了，我们就用A公司来代替。只是从这些分析中，我觉得可以看出很多隐形的（hidden）有趣现象来。这不属于泄露公司业务，名字和产品都没有写。事实上，我还掌握了好几家的内部数据。我只是想，能够拿出来和大家一起商酌，无伤大雅，可以一起探讨学习。现在，我们从2002年1月1号开始分析，action！~ 1，A公司的注册会员发展轨迹 截止2007年12月31号，A公司累计注册用户35万。淘宝网截止2008年Q1有6200万注册用户，也就意味着A公司的注册用户只是淘宝的0.56%而已。每天的注册人数从2002年的21个（天）到目前大概300个（天），可以说，A公司的注册用户一直在稳步增长。 中国互联网网民的规模，足以支撑所有的统计规律的圆满实现。我在baidu的index里输入某个关键字的查询次数，比如我输入“电子商务”，发现每天在baidu查询“电子商务”的人数一直稳定在300~500的范围内飘飘荡荡的。昨天查询的人和今天查询的人是不一样的，而且也互相不认识，但是庞大的baidu用户群体造就了美丽平滑的统计大数定律。所以，如果有人问我，今天大概多少网民过生日？我告诉他，大概27
浅析大数据时代下的电子商务 *** 摘要：云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代正式到来。通过对大数据时代下电子商务的现状、挑战和机遇进行详细分析，提出构建大数据时代下的电子商务服务模式，同时构建大数据时代下的电子商务服务平台。该平台的建立能够帮助电子商务企业克服整体管理水平薄弱等基本问题，同时对企业扩大业务量、扩展市场占有率、增强综合竞争力等也具有非常重要的作用，它将会是未来电子商务发展的必然趋势。 关键词：大数据；电子商务；云计算；MapReduce Abstract:Cloud computing, networking, social networking and other new services to promote data types and scale of human society is growing at an unprecedented rate, the official arrival of the era of big data. By the status quo for the next big data era of e-commerce, a detailed analysis of the challenges and opportunities presented to build e-commerce services in an era of large data models, while building e-commerce service platform era of big data. The establishment of the e-commerce platform to help companies overcome the overall management of weak fundamental issues, while enterprises to expand business volume, expand market share, enhance overall competitiveness, also has a very important role, it will be the future of e-commerce development the inevitable trend. Key words: Large data; E-commerce; Cloud computing; MapReduce 0.引言 随着互联网的快速发展与变化，电子商务等承载了大量个人及交易信息，电子商务中的数据不仅量大，而且结构复杂，其业务数据类型繁多，这就意味着电商的数据必须在大容量数据分析和挖掘的基础之上，才能获得最真实的价值，因此大数据应用需求在电子商务中日趋重要。同时，中国的电子商务企业已经认识到大数据蕴含着巨大的商业价值，但国内互联网巨头作为率先使用大数据技术的用户，仅仅是基于开源软件自主开发大数据应用，未形成企业级的个性化应用。 本论文首先通过对大数据时代下的电子商务发现状、挑战和机遇进行分析，其次，提出构建大数据时代下的电子商务服务模式，同时在大数据时代下构建电子商务平台。大数据时代下的电子商务服务模型的构建不仅能促进企业经济的发展，而且，它还可以加快实现电子商务企业信息化的建设。它是促进电子商务企业经济发展的迫切需要；是使传统企业经济向信息化经济过渡的有效途径；是企业实现经济全球化、信息化的有效手段。 1.大数据时代下的电子商务现状 1.1．大数据发展现状