中国电子商务行业市场发展趋势及投融资分析报告2016-2021年 编制单位：北京智博睿投资咨询有限公司 【报告目录】 第1章：电子商务行业定义及发展环境分析 1.1 电子商务行业定义 1.1.1 电子商务行业定义 1.1.2 电子商务行业分类 1.1.3 电子商务主要模式 1.1.4 电子商务主要应用领域 1.1.5 电子商务行业在国民经济中的地位 1.2 电子商务行业政策环境分析 1.2.1 电子商务行业管理体制 （1）主管部门 （2）监管体制 1.2.2 电子商务行业相关政策
（1）电子商务行业相关政策汇总与解读 （2）电子商务行业支付与快递环节政策分析 1.2.3 电子商务行业发展规划解读 （1）中国电子商务行业“十三五”规划解读 （2）地方性电子商务行业规划解读 1）上海市电子商务行业规划解读 2）杭州市电子商务行业规划解读 3）广州市电子商务行业规划解读 4）北京市电子商务行业规划解读 5）南京市电子商务行业规划解读 6）石家庄电子商务行业规划解读 7）哈尔滨电子商务行业规划解读 8）安徽省电子商务行业规划解读 1.3 电子商务行业经济环境分析 1.3.1 国内经济现状 1.3.2 国内经济展望
1.4 电子商务行业消费环境分析 1.4.1 居民收入水平对电子商务行业的影响 1.4.2 城镇化进程对电子商务行业的影响 1.4.3 零售业发展对电子商务行业的影响 1.5 电子商务行业技术环境分析 1.5.1 电子商务行业专利情况发展分析 （1）行业专利申请数量 （2）行业专利公开数量 （3）行业技术领先企业 （4）行业热门技术分析 1.5.2 国家层面电子商务技术创新环境分析 1.6 中国电子商务行业发展机遇与威胁分析 第2章：电子商务行业发展现状与趋势分析 2.1 全球电子商务行业发展现状与趋势分析 2.1.1 全球电子商务行业发展概述 2.1.2 全球电子商务行业市场规模分析
传统与新兴的融合——平安保险电子商务之路摘要： 本案例分析分三部分展开对中国平安保险有限公司电子商务的研究，第一部分介绍平安保险的概况和开展电子商务的背景，第二部分具体介绍平安保险的电子商务模式，第三部分从三个角度对平安保险的案例进行评析，包括开展电子商务的益处，存在的问题及启示。关键词：保险电子商务，流程模式，KPI管理，BCC,CRM 一、平安保险概况和开展电子商务的背景 1.1概况 ?中国平安保险(集团)股份有限公司是中国第一家以保险为核心的，融证券、信托、银行、资产管理、企业年金等多元金融业务为一体的紧密、高效、多元的综合金融服务集团。是中国第一家股份制保险公司，也是中国第一家有外资参股的全国性保险公司。公司成立于1988年，总部位于深圳。2003年2月，经国务院批准，公司完成分业重组，更名为现名。经营理念“差异、专业、领先、长远”。 1.2公司历程 ?1988年3月21日成为我国第一家股份制、地方性的保险企业 ?1992年9月29日平安保险公司更名为中国平安保险公司 ?1995年实行了产险、寿险、证券、投资四大业务的统一管理、分业经营。总公司成立电脑工作委员会
?1996年平安信托投资公司和中国平安保险海外公司成立 ?1998年麦肯锡改革方案全面推出 ?1998年10月中旬，中国第一家全国性电话咨询中心—平安Call Center 项目将全面提升平安服务、销售和信息管理的手段和水平。同时电子商务项目也开始起步?2000年平安3A客户服务体系初步建成。7月18日，平安全国电话中心95511在苏州开通，并力争三年内建成亚洲最大的企业电话中心；8月18日，一站式综合理财网站PA18正式启用，平安大步进入电子商务 ?2002年6月27日引进礼贤业务员甄选系统（LASS系统） ?2003年更名为中国平安保险股份有限公司。国内首次实现特服号码海外直拨 ?2004年11月10日平安人寿行销支援管理系统正式投入使用 ?2006年8月成功收购深圳商业银行89.24％股权，取得一张全国性的中资银行牌照。 ?2007年，在上海证券交易所挂牌上市，证券简称为“中国平安” ?2008年，发布公告，公开发行不超过12亿股的A股和412亿元分离交易可转债，其融资总额将近1600亿元。 1.3开展电子商务的背景 ?开展电子商务的必然性： 1.我国加入WTO，由“保险+电子商务”组成的服务则是国内保险公司与国外保险公司竞争的有力武器。 2.随着网络的普及，通过网络对保险业的需求业迅速增长
中国电商行业分析报告
一、苏宁VS京东：老牌线下霸主VS后起电商巨头 (4) （一）苏宁：老牌线下霸主 (4) （二）京东：后起电商巨头 (5) 二、零售业务对比：京东全面领先，苏宁更有潜力 (7) （一）收入端对比 (7) （二）成本端对比 (12) 三、物流业务对比：苏宁收购天天，网点覆盖反超京东 (14) 四、金融业务对比：苏宁牌照更全，京东规模更大 (17) 五、苏宁具备哪些潜力和空间？ (20) （一）零售业务 (20) （二）物流业务 (23) （三）金融业务 (24)
图1：苏宁发展经历的三个阶段 (4) 图2：京东、苏宁、苏宁线上营业收入对比 (7) 图3：京东、苏宁、苏宁线上营收同比增速对比 (8) 图4：京东、苏宁GMV对比 (8) 图5：京东、苏宁GMV同比增速对比 (9) 图6：京东、苏宁GMV中开放平台占比 (9) 图7：京东、苏宁毛利率水平对比 (10) 图8：2016年京东、苏宁、苏宁线上和线下毛利率对比 (11) 图9：京东营收中百货和开放平台业务占比持续提升 (11) 图10：苏宁营收中百货和开放平台业务占比仍然偏低 (11) 图11：京东GMV中第三方占比在持续提高 (12) 图12：苏宁GMV中开放平台占比较京东要低 (12) 图13：京东、苏宁总费用率对比 (12) 图14：京东各项费用率构成 (13) 图15：苏宁各项费用率构成 (13) 图16：京东、苏宁物流费用率对比 (13) 图17：京东管理费用率与苏宁员工费用率对比 (14) 图18：京东、苏宁营销费用率对比 (14) 图19：京东、苏宁物流覆盖区县城市 (16) 图20：京东、苏宁快递网点数量（个） (16) 图21：京东、苏宁物流仓储面积 (17) 图22：京东金融发展历程 (17) 图23：苏宁金融发展历程 (18) 图24：苏宁金融业务总体交易规模 (19) 图25：苏宁亏损店面数量和占比在逐渐减少 (21) 图26：苏宁易购云店净利率分布占比 (21) 图27：苏宁亏损店面数量和占比在逐渐减少 (22) 图28：苏宁线上业务占比持续提升，2016年接近40% (22) 图29：苏宁线上、线下毛利率预测 (23) 图30：苏宁社会化物流收入占比预测 (23) 表1：京东金融2016年前三季度交易额 (18)
结课论文 课程名称：数据仓库与数据挖掘 授课教师：徐维祥 论文题目：Web数据挖掘在电子商务中的应用学生姓名：王琛 学号：13120975 北京交通大学 2014年9月
Web 数据挖掘在电子商务中的应用 摘要：大数据时代已然来临，在各种信息数据都呈现出爆炸式增长的今天，不同规模的电商都在奋力追赶“大数据”发展的速率和步伐。一个全新的以信息为中心，以洞察力为导向的电商生存环境已经出现，而智慧的分析能力成为在该环境下成功的关键，以大数据为导向的效率提升，客户需求快速响应，风险把控和商业模式优化，都将成为提高商业流转速率的利器，数据挖掘和分析领域技术型、产品型的创业公司将有可能成为全新的创业机会和投资热点。数据挖掘在电子商务的发展中占有越来越重要的作用，本文重点论述Web 数据挖掘在电子商务的相关应用。 关键字：Web 数据挖掘，电子商务，内容挖掘 随着Internet 的快速发展，互联网上的各种信息飞速增长，电子商务已经成为当代经济不可或缺的重要组成部分。面对电子商务网站产生的海量信息和数据，通过Web 数据挖掘技术可以从这个庞大的信息数据集合中提取有用的信息，找到提供数据管理和使用的平台；可以合理的组织网站建设，更加人性化的给用户提供服务；可以从无限量的网络信息中迅速找到用户最为需求的信息，从而更好的有针对性的销售自己的产品。电子商务中的Web 数据挖掘，主要是从其中挖掘出有效的、新颖的、有价值的，潜在的有用的市场信息，从而进行正确的商业决策。 1 概述 1.1Web 数据挖掘技术 Web 数据挖掘技术是随着电子商务的发展应运而生的技术，是指从海量的Web 信息仓库中进行浏览的相关数据中发现潜在有用的、隐含的模式或关联信息。Web 数据挖掘技术在电子商务中有广泛的应用，能对客户的访问方式、订单详情等进行挖掘，获取其购买行为特点，跟踪发现用户的访问习惯，以此来改进网页设计机构，实现智能化、个性化的用户界面。1 1.2Web 数据挖掘的分类 Web 挖掘通常基于Web 数据类型的分类进行划分。Web 数据类型主要包含三种：一类 1
传统与新兴的融合——平安保险电子商务之路 摘要： 本案例分析分三部分展开对中国平安保险有限公司电子商务的研究，第一部分介绍平安保险的概况和开展电子商务的背景，第二部分具体介绍平安保险的电子商务模式，第三部分从三个角度对平安保险的案例进行评析，包括开展电子商务的益处，存在的问题及启示。 关键词：保险电子商务，流程模式，KPI管理，BCC,CRM 一、平安保险概况和开展电子商务的背景 1.1概况 中国平安保险(集团)股份有限公司是中国第一家以保险为核心的，融证券、信托、银行、资产管理、企业年金等多元金融业务为一体的紧密、高效、多元的综合金融 服务集团。是中国第一家股份制保险公司，也是中国第一家有外资参股的全国性保 险公司。公司成立于1988年，总部位于深圳。2003年2月，经国务院批准，公司 完成分业重组，更名为现名。经营理念“差异、专业、领先、长远”。 1.2公司历程 1988年3月21日成为我国第一家股份制、地方性的保险企业 1992年9月29日平安保险公司更名为中国平安保险公司 1995年实行了产险、寿险、证券、投资四大业务的统一管理、分业经营。总公司成立电脑工作委员会 1996年平安信托投资公司和中国平安保险海外公司成立 1998年麦肯锡改革方案全面推出 1998年10月中旬，中国第一家全国性电话咨询中心—平安Call Center 项目将全面提升平安服务、销售和信息管理的手段和水平。同时电子商务项目也开始起步 2000年平安3A客户服务体系初步建成。7月18日，平安全国电话中心95511在苏州开通，并力争三年内建成亚洲最大的企业电话中心；8月18日，一站式综合理财网站PA18正式启用，平安大步进入电子商务 2002年6月27日引进礼贤业务员甄选系统（LASS系统） 2003年更名为中国平安保险股份有限公司。国内首次实现特服号码海外直拨 2004年11月10日平安人寿行销支援管理系统正式投入使用 2006年8月成功收购深圳商业银行89.24％股权，取得一张全国性的中资银行牌照。 2007年，在上海证券交易所挂牌上市，证券简称为“中国平安” 2008年，发布公告，公开发行不超过12亿股的A股和412亿元分离交易可转债，
农 业 电 商 行 业 分 析 报 告 2014-5-14
引言 时代日新月异,生活越来越便利。人们的生活节奏便得越来越快,优胜劣汰的竞争方式使得许多陈旧的东西越来越满足不了人们的需求。对于购物而言,人们向往更加便宜、快捷的交易方式,于就是网上购物就变得深入人心。相对去实体店来说,网上交易的优势在于,一就是不需要走路,动动鼠标就能“逛街”;二就是商品价格普遍比实体店里的商品价格低;三就是通过三方支付平台担保,付款后很快就能到达买家手里;四就是为了最大保证买家权益,网站会对卖家的商品进行认证,确保质量。其中,淘宝作为中国最著名的购物网站,吸引越来越多的商家,通过网站展示并销售自己的产品。卖家通过注册、提交有效证件照、缴纳保证金、说明商品情况才能进行交易。由于网站上不需要店面的租金、日常费用、店面工作人员,宣传手段大多也使用网页链接、图片、关键字搜索,所以节省了许多的开支,使得商品的基础价格低很多。随着我国网络技术普及率的日益提高,通过网络进行购物、交易、支付等的电子商务新模式发展迅速。于就是电子商务凭借其低成本、高效率的优势,不但受到普通消费者的青睐,还有效促进中小企业寻找商机、赢得市场,已成为我国转变发展方式、优化产业结构的重要动力。
一、电子商务的现状 1、电子商务的优势 (1)互联网的快速发展 随着电脑的普及、网联网的快速发展,给电子商务的发展提供了有利的基础设施条件。中国网络购物的快速发展,得益于快速普及的网络。信用卡等的使用等都为电子商务更快更强地发展提供了很好的条件。 (2)信息化效率高 网上购物的便捷性:网上的商品品种很多,并在快速的发展中,几乎能满足大部分消费者的需求。网上买家面对的就是无数的卖家,同时卖家面对的也就是无数的买家,市场潜能很大。信息化的时代,高新技术的发展使得进入的门槛越来越低,管理维护的费用也相对要低。 (3)低成本 电子商务的发展使网上购物跨越了空间维度,而且节省时间。网络资源的共享以及中间环节的减少还有就就是不用去花大量的投资在店铺上等都使得企业的成本相对实体经济要低得多,所以价格上也就要便宜。同时网上浏览购物,可以只在几个网页之间来回对照就可以买到自己满意且相对价格更优惠的,节约更多的时间成本。 (4)个性化服务
社交电商行业分析报告
前言 社交电商有的做精选，有的做拼团，有的依托网红，有的从垂直领域出发，爆发的节点此起彼伏.蘑菇街、小红书、拼多多同属于社交电商，各自的角色定位有所重合，所以面临的行业挑战是相同的。不论如何，消费离不开社交。社交往往会带动消费，从这个层面上看，社交电商的发展前景很大，只是发展的道路免不了荆棘遍野。金准人工智能专家结合过去半年多的行业先进性观察，梳理了十家具有鲜明特质的社交电商。 渠道早已中心化的传统电商正在遭到颠覆，颠覆的主角正是以人群为重要节点，去中心化的社交电商。伴随微信生态释放的巨大红利，电商的社交化成为一大趋势，大量资本和企业涌入这条赛道，仅最近半年多，社交电商融资额达到数十亿美元。从百亿云集到千亿拼多多，在社交网络上分销、拼团等新玩法层出不穷，对准一线到四五线，中产到普通消费者等不同层级用户的争夺，更像是让众多社交电商之间，乃至和传统线上线下零售商，陷入到了一场久违、全面的洗牌战争。 金准人工智能专家发现在社交电商背后，一些共通的底层逻辑和商业价值。对于消费群体的分割，产品的选择，轻重模式的确定，决定了它们能否长远和做大。 一、中国社交电商市场现状分析 1.1电商行业发展 金准人工智能专家预计2018年中国移动购物市场交易额将达5.7万亿元，同时移动电商用户突破5亿人，增长至5.12亿人。中国电子商务行业发展迅速，移动支付技术的发展则促使移动端电商行业日渐成熟，移动电商用户不断扩大，消费者已养成网购消费习惯。中国电商行业的高速发展客观上为社交电商发展奠定基础。
1.2政策逐步完善 对于仍处于发展初期的社交电商，国家相关机构陆续出台相关政策，鼓励社交电商行业发展，同时对市场环境进行规范。金准人工智能专家认为，由早期微商到近期依托微信小程序发展加速的社交电商行业，处于初期发展阶段，虽然社交电商行业发展潜力巨大，但需要政策对市场进行规范，以促进行业健康有序发展。
数据挖掘在电子商务中的应用 学号： 姓名： 班级： 摘要：随着数据挖掘技术的发展和电子商务的普及，将数据挖掘技术应用到电子商务中可 以解决电子商务中数据量庞大的问题，从而获得真正有价值的信息。通过分析电子商务应用数据挖掘的必要性和可行性, 概述数据挖掘的一些挖掘技术, 重点介绍了数据挖掘在电子商务中的实际应用, 包括营销、电子商务系统规划和系统安全、客户关系管理以及网络广告方面的应用。 关键词：数据挖掘技术；电子商务；客户关系管理 引言：电子商务是网络时代的一种全新的商务模式，其由于Internet的迅速普及和发展而 引起了越来越多的学者关注，研究人员希望充分发挥电子商务优势，从而获取更大的经济效益。在电子商务中采用数据挖掘的方法和思想，帮助电子商务网站把真正有价值的知识从海量的信息提取出来，从而更好地为电子商务网站的客户提供更方便的服务以及指导企业决策已经成为了当前研究的热点。数据挖掘是一种全新的信息技术，其是伴随着数据库技术的发展而出现的，其融合了统计学、人工智能以及数据库等众多学科内容，借助从大量的数据中挖掘出未知、有用和有效的信息，从而更好地为电子商务网站服务。随着计算机技术、因特网技术、通讯技术的发展推动着电子商务的迅速发展，电子商务过程产生大量的电子数据，通过运用数据挖掘技术可以发现和提取这些信息中隐含的未知的有价值的信息，形成知识。如何对这些数据进行分析和挖掘，以充分了解客户的喜好、购买模式，甚至是客户一时的冲动，进而设计出满足于不同客户群体需要的个性化网站，增加自己的竞争力，似乎已变得势在必行。若想在竞争中生存和获胜，你就得比你的竞争对手更了解客户。数据挖掘是从大量的数据中自动地抽取潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。在网络时代，数据挖掘技术当然也自然而然地被应用到对电子商务网站的海量数据进行分析和处理中来。在对电子商务网站进行数据挖掘时，所需要的数据主要来自两个方面: 一是客户的背景信息。这部分信息主要来自客户的登记表; 二是浏览者的点击流。这部分数据主要用于考察客户的行为表现。但是，有时客户对自己的背景信息十分珍重，不肯把这部分信息填写在登记表上，这就会给数据分析和挖掘带来不便。在这种情况之下，就不得不从浏览者的表现数据中来推测客户的背景信息，进而再加以利用。 一、数据挖掘在电子商务中应用的必要性和可行性 电子商务就是采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。电子商务由于应用了计算机网络技术，特别是因特网之后，以其本身的优势对传统的商务活动产生巨大的冲击。具体的优势主要有： ( 1) 服务不受时间的限制，一般可以实现的商务活动。( 2) 能实现全球的资源共享，特别B2B 的电子商务模式的发展，使得在全球采购原材料和全球销售变得更加简单和方便。( 3) 大大降低了成本。首先可以免去高昂的房租，可减去旅行费用，
电子商务专业人才需求调研报告 中国电子商务专业教育可以追溯到1998年，从西安交通大学的“2+2”和汕头大学在第4年级培养电子商务方向本科生“3+1”的模式开始。在过去的10多年里，其发展历程经历了尝试期、规范期和蓬勃发展期三个阶段。随着2015年3月5日上午十二届全国人大三次会议上，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。“互联网+”已经提升为国家战略，而这个行动计划中电子商务则扮演了及其重要的角色，在新形势和新需求下对电商专业人才的培养提出了新的要求。南华电子商务专业立足于电商行业发展的最新前沿城市广州，这里有适合电商发展的最好土壤，培养适合于广东省本土需求的电子商务专业人才成为南华电商专业最为重要的责任。通过对本专业对应的职业岗位的人才需求状况调查，使我院电子商务专业人才培养的目标和规格凸显职业教育的针对性、实践性和先进性，实现与用人单位需求的对接。通过对本专业对应的职业岗位的人才需求状况调查，找出电子商务专业人才培养模式构建中应注意的关键问题和教学体系设计的思路，确立专业建设和发展的方向，把我电子商务专业建设成为广东省重点专业。通过对本专业对应的职业岗位的人才需求状况调查，研究分析高职电子商务专业人才的培养规格、能力与素质结构，确定专业培养目标，优化课程体系和教学内容。 一、电子商务行业现状及其发展趋势 电子商务作为现代服务业中的重要产业，有“朝阳产业、绿色产业”之称，具有“三高”、“三新”的特点。“三高”即高人力资本含量、高技术含量和高附加价值；“三新”是指新技术、新业态、新方式。人流、物流、资金流、信息流“四流合一”是对电子商务核心价值链的概括。近年来，电子商务快速发展，已经成为中国重要的社会经济形式和现代流通方式，广泛深入地渗透到生产、流通、
第一章概论 一、项目概况 （一）项目名称 电商设备项目 随着快递行业的飞速发展，快递业务中的“最后一公里”问题日益突出。在我国快递各环节成本占比中，揽件、分类、干线运输、配送4个环节占比分别为4%、6%、 7%和 53%。干线运输客成本包括货运输所支出的各项费用的总和，属于刚性成本，难以削减。所以最后一公里的配送环节成为降低物流成本的关键。 智能快递柜是随着快递业不断发展新生的事物，基于物联网，将快件进行识别，暂存，监控并管理，极大地提高了快递的配送效率以及降低了企业运用成本。目前，中国智能快递柜建设类型共有三种，分别为电商企业自建、快递公司自建和第三方快递柜运管公司投放。其中，最为熟知的中邮速递易和丰巢已经成为智能快递行业的龙头企业。 智能快递柜是解决“最后一公里”问题的有效方案。根据国家邮政局发展研究中心发布的《2017中国快递末端服务发展现状及趋势报告》，2014-2016年我国智能物流柜投放量分别为1.5万组、 6万组
和10万组，复合增速超过 100%。预计未来3年快递柜投放量仍将于60%以上的速度增长，2020年达到125万组。 （二）项目选址 某某经开区 投资项目对其生产工艺流程、设施布置等都有较为严格的标准化要求，为了更好地发挥其经济效益并综合考虑环境等多方面的因素，根据项目选 址的一般原则和项目建设地的实际情况，该项目选址应遵循以下基本原则 的要求。投资项目对其生产工艺流程、设施布置等都有较为严格的标准化 要求，为了更好地发挥其经济效益并综合考虑环境等多方面的因素，根据 项目选址的一般原则和项目建设地的实际情况，该项目选址应遵循以下基 本原则的要求。项目选址应符合城乡建设总体规划和项目占地使用规划的 要求，同时具备便捷的陆路交通和方便的施工场址，并且与大气污染防治、水资源和自然生态资源保护相一致。 （三）项目用地规模 项目总用地面积22244.45平方米（折合约33.35亩）。 （四）项目用地控制指标 该工程规划建筑系数61.08%，建筑容积率1.04，建设区域绿化覆盖率6.39%，固定资产投资强度163.31万元/亩。 （五）土建工程指标
1电子商务介绍 随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。 电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其核心技术历经了数十年的发展，其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段，并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析，指出各种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。 2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用 2.1数据挖掘的概念 数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。 2.2数据挖掘在电子商务中的应用 由于数据挖掘能带来显著的经济效益，它在电子商务中（特别是金融业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。 在金融领域，管理者可以通过对客户偿还能力以及信用的分析，进行分类，评出等级。从而可减少放贷的麻木性，提高资金的使用效率。同时还可发现在偿还中起决定作用的主导因素，从而制定相应的金融政策。更值得一提的是通过对数据的分析还可发现洗黑钱以及其它的犯罪活动。 在零售业，数据挖掘可有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。 电信业已经迅速地从单纯的提供市话和长话服务演变为综合电信服务，如语音、传真、寻呼、移动电话、图像、电子邮件、计算机和WEB数据传输以及其它的数据通信服务。电信、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信和计算的融合是目前的大势所趋。而且随着许多国家对电信业的开放和新型计算与通信技术的发展，电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈。因此，利用数据挖掘技术来帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量是非常有必要的。分析人员可以对呼叫源、呼叫目标、呼叫量和每天使用模式等信息进行分析，还可以通过挖掘进行盗用模式分析和异常模式识别，从而可尽早发现盗用，为公司减少损失。 3选择数据挖掘技术的两个重要依据 数据挖掘使用的技术很多，其中主要包括统计方法、机器学习方法、和神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳）、基于范例学习、遗传算法等。神经网络方法可细分为钱箱神经网络（BP算法）、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。由于每一种数据挖掘技术都有其自身的特点和实现的步骤，对数据的形式有具体的要求，并且与具体的应用问题密切相关，因此成功的应用数据挖掘技术以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情，本文主要从挖掘任务和可获得的数据两个角度来讨论对数据挖掘技术的选择。 3.1不同的挖掘任务使用不同的挖掘技术 数据挖掘的任务是从数据中发现模式。根据挖掘任务，数据挖掘可分为概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现、回归发现和序列模式发现等。在选择使用某种数据挖掘技术之前，首先要将待解决的商业问题转化成正确的数据挖掘的任务，然后根据挖掘的任务来选择具体使用某一种或几种挖掘技术。下面具体的分析每一种挖掘任务应使用哪些挖掘技术。 概念描述 概念描述是描述式数据挖掘的最基本形式。它以简洁汇总的形式描述给定的任务相关数据集，提供数据的有趣的一般特性。概念描述由特征化和比较组成。数据特征化是目标类数据的一般特征或特性的汇总。通常，用户指定类的数据通过数据库查询收集。例如，为研究上一年销售增加10%的软件产品的特征，可以通过执行一个SQL查询收集关于这些产品的数据。概念的特征化有两种一般方法：基于数据立方体OLAP的方法和面向属性归纳的方法。二者都是基于属性或维的概化方法．数据特征的输出可以用多种形式提供。包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。数据区分是将目标类对象的一般特征与一个或多个对比类对象的一般特征比较。例如，将上一年销售增加10%的软
2017互联网金融行业分析报告数据能力：互联网巨头发展金融最大优势 数据金融：金融的本质是数据，以及基于数据的建模和风险定价。互联网公司及科技公司拥有海量用户数据，有机会借由数据挖掘和建模，成为传统金融公司之外的数据金融新贵。全球互联网上市公司总市值约2万亿美金，而金融市场规模则在300万亿量级。 中国传统银行的征信记录仅覆盖总人口的35%，远低于互联网52%的覆盖率。互联网巨头拥有了极大的数据先发优势。虽然中国的央行征信及传统金融业务数据不对互联网公司开放，但丰富的社交、线上消费及转账行为数据能够在风控和征信中发挥巨大作用。 据CNNIC统计，截止2016年底，我国网民规模达7.31亿，手机网民占比达95.1%，其中手机支付用户达到4.7亿。随着中国移动互联和移动支付渗透率的不断提高，网民在互联网上留下的数据踪迹成指数级增长，这些数据不仅包括了基本的实名制用户信息，更重要的是体现了用户的消费历史、社交行为、生活开支甚至是理财偏好。 蚂蚁金服和腾讯金融拥有自己的征信数据来源和技术，使其能够绕开传统金融，独立解决陌生人交易场景中的身份及违约风险评估问题。在数据金融的竞争格局下，互联网巨头将首先受益数据优势带来的用户价值增长。
随着移动支付成为大众习惯，互联网金融规模保持着高速上涨，截至2016年，中国互联网金融总交易规模超过12万亿，接近GDP总量的20%，互联网金融用户人数超过5亿，位列世界第一。 相对的是，银行卡和传统金融网点的重要性被不断削弱。银行卡是我国传统金融机构触及客户的主要产品，然而随着电子支付的爆发，银行卡的吸引力不断减弱，手机号实名制和生物身份验证为互联网金融提供了与传统银行卡相同等级的安全保障，网络资管规模将在一段时间内保持高速增长。 目前全球27家估值不低于10亿美元的金融科技独角兽了中，中国企业占据了8家，融资额达94亿美元。中国互联网金融服务市场规模巨大，增速较高，有望成为互联网公司的下一金矿，在数十亿市场空间里，数字金融巨头已经出现雏形。
电子商务行业投资价值研究报告
中国电子商务行业投资价值研究报告 中国电子商务迎来投资新高潮 从开始,中国电子商务投资规模增长速度明显加快; 中国电 子商务行业总投资金额将超过1亿美元,投资案例数量将创历史新高。 - 的三年仍是中国电子商务投资规模持续增长和爆发的时期,中国电子商务已经迎来第二轮投资高潮。 投资发展期企业案例数量增长显著 投资于发展期企业的案例数量增长非常显著,案例数量已经由1个增长到 9个。随着中国电子商务市场的不断深入发展,将有越来越多的企业进入发展期和扩张期,届时将有更多的电子商务企业获得融资。 B2C成为电子商务最主要投资行业 从开始,B2C行业在投资案例数量和金额上都呈快速增长趋势;B2C已经成为中国电子商务领域最活跃的投资行业,这不但与 中国B2C行业的市场集中度低,进入门槛不高有关,更与传统的零 售行业和B2C电子商务的结合日趋紧密有关。 电子商务行业投资回报率较高
在各大创投机构对中国电子商务行业投资的企业中,大部分都拥有较高的投资回报率,投资回报率平均在5倍以上;投资退出的企业主要是早期的旅行预订企业艺龙和携程、B2B企业阿里巴巴、B2C企业卓越和C2C企业易趣。 垂直行业B2B投资价值日益凸现 垂直行业B2B能集中全部力量打造专业性信息平台,在不断探索中将会产生许多深入且独具特色的服务内容与盈利模式。垂直行业B2B平台将成为未来中国B2B市场的后发力量,有巨大发展空间,已成为投资者关注焦点。 与传统行业相结合的网络零售成为B2C投资热点 未来一段时间内,中国B2C电子商务市场将依然处于分散性的竞争结构中,将会有越来越多的传统零售行业进入B2C市场。在盈利能力方面,以母婴、家居建材、服装、IT数码、珠宝首饰为对象垂直类B2C网站表现均好于综合类B2C网站。 C2C行业短期内难获投资者青睐 C2C电子商务在未来发展势头依然迅猛,但由于C2C行业绝对垄断地位所形成的行业进入壁垒以及盈利模式尚不清晰所导致的烧钱窘境直接决定了C2C行业在短期内很难获得投资者青睐。
关于数据挖掘与电子商务[摘要] 电子商务正处在蓬勃发展的大好时期，它所产生的丰富的信息资源，为数据挖掘的应用开辟了广阔的应用舞台。本文通过优化企业资源、管理客户数据、评估商业信用、确定异常事件四个方面来阐述数据挖掘在电子商务中的应用，揭示了数据挖掘在电子商务中的广阔的应用前景。 [关键词] 数据挖掘电子商务 目录 1.数据挖掘的简介 2.电子商务的简介 3.数据挖掘在电子商务的应用 4.在电子商务中数据挖掘的过程 5.电子商务中数据挖掘的技术与方法 6.数据挖掘在电子商务的应用方面遇到的问题 7.电子商务中挖掘信息的目标 8.结语 1. 数据挖掘的简介 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。或者说是从数据库中发现有用的知识(KDD)，并进行数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行等方面的学者和工程技术人员。数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。数据挖掘与传统的数据分析的不同是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和可实用3个特征 2. 电子商务的简介 电子商务是指个人或企业通过Internet网络，采用数字化电子方式进行商务数据交换和
一个电商数据分析师的经验总结 king发表于2013-07-27 20:54 来源：贾鹏 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。 后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法：1、RFM模型
模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中， R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM 着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情： ⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。 ⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。 ⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。 ⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。 使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。 2、关联分析 关联分析最原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲，就是只买了A商品的人，又有很多人买了B商品，那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据，以最终确定商品之间的相关性。除了Apriori算法外，还有许多其他的关联分析的算法，基本上也都是从Apriori发展而来，比如FPgrowth。本人从几年的数据分析经验感觉，关联分析在零售业中并不太实用，挖掘出来的关联度比较高的
电商行业分析报告 一、电子商务的现状 1、电子商务的优势 （1）互联网的快速发展 随着电脑的普及、网联网的快速发展，给电子商务的发展提供了有利的基础设施条件。中国网络购物的快速发展，得益于快速普及的网络。信用卡等的使用等都为电子商务更快更强地发展提供了很好的条件。 （2）信息化效率高 网上购物的便捷性：网上的商品品种很多，并在快速的发展中，几乎能满足大部分消费者的需求。网上买家面对的是无数的卖家，同时卖家面对的也是无数的买家，市场潜能很大。信息化的时代，高新技术的发展使得进入的门槛越来越低，管理维护的费用也相对要低。 （3）低成本 电子商务的发展使网上购物跨越了空间维度，而且节省时间。网络资源的共享以及中间环节的减少还有就是不用去花大量的投资在店铺上等都使得企业的成本相对实体经济要低得多，所以价格上也就要便宜。同时网上浏览购物，可以只在几个网页之间来回对照就可以买到自己满意且相对价格更优惠的，节约更多的时间成本。 (4)个性化服务 现在互联网越来越为白领人士、大学生等所普遍使用，网上购物也正成为一种潮流。现在这些阶层要么就是没有时间逛街要么就是喜欢追逐新鲜事物。他们可以在网上进行DIY。服务越来越人性。 (5)互动性 通过互联网,商家之间可以直接交流,谈判,签合同,消费者也可以把自己的反馈建议反映到企业或商家的网站,而企业或者商家则要根据消费者的反馈及时调查产品种类及服务品质,做到良性互动。
2、电子商务目前的劣势 （1）安全问题 交易中安全是相当重要的一个问题。然而中国现在还没有很完善的电子商务法，安全问题十分突出。消费不安全是制约电子商务发展的一个致命的因素。信用卡信息的安全，数据传输的安全，个人隐私等问题对电子商务的发展都有阻碍。当网上购物变得越来普及的今天，安全问题更亟待解决。（2）观念约束 中国人受传统的思想的约束，对于网上购物存在顾虑。传统的眼见才为实的观念限制了人们网上购物的积极性。思想的约束包括看不到交易的实体、自己的隐私、信用卡信息、虚拟的交易环境等所带来的担忧。 （3）法律制度问题需要规范 网上交易作为一种交易手段也要受到法律的约束。但是作为一种新的交易形势，还没有健全的法律体制，使得网上交易不规范，影响网上交易的发展。而且中国还没有像重视实体产业一样重视电子商务的发展。网上开店要不要到工商局注册、要不要收税、如果收税如何制定收税标准等都是不好与实体产业的相一致，衡量的标准和方式也很难确定。现在中国的电子商务还处于起步发展阶段，需要法律的约束更需要法律的扶持。过严的约束会限制它的发展。如果要收税又要有很多手续和制度等的约束，很多网店就有可能会退出这个市场。 （4）缺少专业人才 中国电子商务行业反映院校人才培养不力、专业人才信心缺失、企业缺乏优质人才。电子商务作为一个比较新的行业，专业人才比较缺乏。计算机和网络技术人才的缺乏严重限制了中国电子商务的发展。我作为电子商务专业的学生对此感受颇深。不仅企业埋怨招不到人才，电子商务专业的学生也苦恼工作难找。 （5）物流的限制 电子商务的最终实现是依靠发达而健全的物流的配送来实现。中国物流业还存在着很多的问题。物流体系不健全，物流配送不合理，
电子商务行业投资分析报告 一、2010年中国电子商务行业整体概况
互联网如今已深入到人们生活的各个领域，作为互联网产业最重要、发展最健康的一支，电子商务行业从1997年起已经跨过了13年了。 截至2010年6月，我国总体网民达到4.2亿①，较2009年底增加3600万人。互联网也逐渐由早期的门户、新闻娱乐向电子商务和生活服务应用为主转变，电子商务正以低成本、高效率、覆盖广、协调性强、透明度高等一系列明显的交易优势席卷经济的各个层面。（一）行业发展概况 截止2010年6月底，中国电子商务市场（包括B2B、B2C、C2C）交易额达到2.25万亿元；其中B2B交易额达到2.05万亿元，B2C与C2C网购交易额达到2000亿元。预计2010年全年B2B交易额为3.85万亿元，网购交易额为4300亿元②。中国网上支付（第三方支付）市场交易规模达到4500亿元，同比增长71.1%；移动电子商务实物交易规模达到13亿元，用户数为5531.5万人； 截止2010年6月底，我国规模以上电子商务总量达20700家，其中B2B为8200家，B2C、C2C及其他模式的为达12500家，预计全年超过2.3万家。 ①中国互联网络信息中心。 ②中国电子商务研究中心。
（二）行业发展特点 总体上来看，我国电子商务已进入全面应用时期，呈现出七大特点。 1.电子商务行业越来越受到风险投资追逐 2010年上半年，中国电子商务行业保持高速增长，正引发新一轮资本进驻。根据ezCapital的数据显示，截止2010年9月底，国电子商务企业已经完成23笔投融资、7笔收购案例，已披露涉及金额达3.42亿美元。 从投资时间上来看，今年6月共有乐淘文化、红孩子、梦芭莎等9笔企业获得风险投资，另外还包括酷团网收购优团网，比今年其他月份融资活跃得多，是电子商务行业融资高潮的月份。另外，上半年北极光、恩颐投资、凯鹏华盈创投对红孩子领投的5000万~1亿美元以及京东商城1.5亿美元的第三轮投资，从规模上看甚至可以算作是PE。此外，服装类电子商务企业麦考林国际邮购10月份赴美国NASDAQ市场上市，极可能引爆电子商务B2C类企业的上市情绪。 2.移动电子商务撑起未来一片天 “3G”时代的到来，将电子商务引到发展移动电子商务市场的方向上来。 实际上在较早时期，电子商务行业的“巨无霸”企业，如阿里巴巴、百度等早已在移动电子商务领域布好了局，移动电子商务基于更方便、更快捷、随时随地的优势，蕴藏着巨大
电子商务中的数据挖掘技术 1引言 随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。 电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其核心技术历经了数十年的发展，其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段，并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析，指出各种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。 2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用 2.1数据挖掘的概念 数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。 2.2数据挖掘在电子商务中的应用 由于数据挖掘能带来显著的经济效益，它在电子商务中（特别是金融业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。