大規模網絡數據測量在網絡商務中的應用

摘 要：隨著計算機的高速發展，網絡商務的模式更加成熟，在實施建設中取得了世界性的成功。中國政府也開始大力發展網絡商務的建設，目的在于全面貫徹并落實我國的發展策略，從而加快中國在網絡商務市場的迅猛發展，相信在不久的將來一定會迎來新的”春天”。網絡商務的創造與發展都需要依靠網絡商務模式，在近些年來很多模式的產生帶來了充滿生機的市場，與此同時大規模網絡數據的測量成為熱議的話題，本篇論文將對大規模網絡數據測量在網絡商務中的應用展開論述。

關鍵詞：網絡數據；數據處理；網絡商務

1 網絡商務的基本概念以及與傳統商務的差異

1.1 網絡商務的基本概念

在談論大規模網絡數據測量在網絡商務的應用之前，先對網絡商務的基本概念進行簡單的介紹。在目前社會當中，許多人對網絡商務的定義有著不盡相同的見解，有些人認為，網絡商務就是指對整個交易市場采取網絡化，也就是說交易的方式是在網絡上進行的，這是一種可以不通過當面或是直接交流方式的商務交易。從技術層次而言，網絡商務是一個具有多種技術的集體，其中包含網絡數據交換、網絡數據共享以及網絡數據獲取等多種技術。也有的人認為網絡商務實際上是通過網絡進行生產、傳遞、銷售，不僅僅是指在網絡的交易，還包括通過網絡實現資源的收集、查詢以及訂購等一系列的商業活動。可見網絡商務的概念眾說紛紜，但網絡商務的概念可以分成狹義與廣義兩類，這是眾多學者都認可的。狹義的網絡商務就是將互聯網作為交易的平臺來進行企業與企業的商業活動，而廣義的網絡商務則是指所有與網絡技術形式有關聯的交易活動。

1.2 網絡商務與傳統商務的差異

網絡商務雖然發展迅猛，但是仍然具有著傳統商務的一些性質，比如說仍是一種商務活動，只不過是采取了現代化的網絡技術，從而演變出了新式的交易模式。網絡商務與傳統商務的差異主要有以下幾個方面，第一就是虛擬化的交易環境，互聯網的誕生打破了原有的地理位置概念，突破了地域的局限，所以企業與企業在進行商務活動時便進入了這種虛擬的市場當中，消費者也只需借助圖片、電子資料來對產品進行判斷，不須親自‘看貨下單’，節約了許多時間。當然在進行網絡交易時要防范由于環境的虛擬導致的詐騙行為，所以政府要求參加交易行為的企業或是個人填寫真實身份信息，以保證網絡商務的安全性。第二就是交易的方式從傳統的紙張變成電子資料，中國目前已經出臺了關于網絡商務簽名的相關法律，這為網絡交易的消費者建立起了夯實的保護權益體系。總體來看，網絡商務具有的低成本和高效率是相比于傳統商務的主要優勢。

2 大規模數據測量的處理技術

2.1 數據處理技術的主要應用方法

數據處理技術主要用于提高數據采集的準確性，所以必須結合著多種采集技術才能得到完美的展現。數據處理技術主要具有以下幾個特點，第一，能夠采集豐富的數據資料，并且擁有充足的數據庫。第二，能夠處理一些隱含的數據或是非直觀表達的數據。第三，通過處理后的數據能夠被人們所理解，并且了解其具有的模式特征。主要應用的方法有分類分析、相關分析以及聚類分析等多種統計方法。分類分析顧名思義就是將提取的數據進行分門別類，并建立起收集模式和分類標準，舉例而言，網絡商務網站的數據庫一般都存有買賣雙方的信用記錄，并將信用分成較差到優秀等五大類，這樣做有益于標注每次交易情況，根據相同的分類標準列出屬性相同的數據庫。相關分析就是尋找相關性進行數據處理的一種方法，如果一個事物能夠借助另一事物進行判別，說明兩者一定存在關聯，所以相關分析已經是開展較早的研究項目。相關分析目前是最為普及的數據處理技術的應用方法。

2.2 數據處理技術的應用與發展狀況

數據處理技術的發展歷程不長，大約起源于上個世紀八十年代末期，但是作為一個具有多科學的交叉領域，已經被許多學家所研究，也正是數據處理技術在網絡商務的應用價值，使得越來越多的企業開始了解并運用此項技術。數據處理技術可以挖掘出許多具有潛在價值的信息，比如說可以在含有不完整性、模糊性的隨機數據中挖掘出易于理解、具有創造性的標準和知識。目前之所以眾多企業應用數據處理技術是因為它可以對將來的情況進行預測，為市場抉擇提供有效的數據。數據處理技術還能夠促進企業發展業務效率，尋找降低成本、提高收入的模式，從而使整個企業處于更有利的競爭位置。數據處理技術在這幾年的發展道路上，已經在金融財務保險、制造業、醫療服務等多個不同領域成功應用，其中尤其是在網絡商務中的運用，通過引用數據處理來為網站用戶進行個性化的服務和網站內容的優化。隨著近些年來互聯網的發展和普及，網絡商務的數據處理已經與多種技術綜合應用，形成互補的效果。

3 大規模網絡數據測量策略分析

3.1 大規模網絡數據測量策略思路

在進行大規模網絡數據測量過程中主要的環節就是如何進行數據庫的擴展和采取實施策略，所以要做到既能夠獲取具有代表性的數據，還要得到大規模擴展的目的，就要使用分布式的方案，即同時多點獲取。在進行同時多點獲取之前，首先要規定一個具有規模的數據起點，并將數據起點安放在實際設備之中。然后進行四次迭代抓取目標，這些目標便成為原始的數據集合。

3.2 大規模網絡數據分析

根據分析得到的網絡數據規模可以用于研究企業與企業以及企業與產品的特征屬性，并根據買賣雙方的行為得出之后分享的影響，可見對大規模網絡數據進行分析具有著重要的作用，反過來，又可以通過獲得的分享比值來預測將來的網絡商務用戶規模。分享量即代表網絡商務的買家數量，分享指數則是產品的銷量與買家數量的比值，為了清晰的看出二者的關系，需建立起直角坐標系以保證大規模網絡數據的準確性與可靠性。

4 大規模網絡數據測量過程中的問題以及解決方案

4.1 大規模網絡數據測量過程中的問題

在對大規模網絡數據進行處理時，需要選取一個合適的儲存方式來提升網絡商務的應用效率，其中最為典型的儲存數據庫是一個名為sqlite3的二進制數據庫，由于自身數據量較少、應用效率較高而被大量使用，但是在處理大規模的網絡數據時性能便明顯下降，在處理超過兩千條的數據記錄時由于需要進行在復雜、繁瑣的操作，便需要長達一秒的等待時間，而如果數據規模在上十萬條以上，那么這種二進制數據庫基本就滿足不了任何企業的要求了。目前大多數企業采取的都是java動態網絡技術，無法及時收集到指定數據的現象已經十分常見，出現這種現象主要是由于服務器只能對數據進行一次信息請求，如果得到了第一次的瀏覽器反饋，那么就會自動停止接下來的信息交換，這也就是問題所在。

4.2 大規模網絡數據測量中的解決方案

針對無法多次提取數據的現象，解決的方案也十分明確，在大規模網絡數據測量過程中在增加一個環節，主要操作有兩種，第一種就是針對已知問題采取特定的分析方式，這種現象的產生是由于數據庫被java找到動態信息之后，便直接從數據來源處獲取信息，所以需要引用代碼對數據庫是否被識別進行判斷，如果已經獲取相關信息則可以自動返回上一個操作步驟，這是一種比較常見的解決方法，但是卻大大增加了網絡數據處理的繁瑣程度，使得時間與空間的容載量加大。另一種方法就是制造虛擬瀏覽器，提供網絡數據的動態交換能力。在其他大規模網絡數據測量過程中遇到的問題也都有著一些事宜的解決方案，在這里就不詳細介紹了。

5 結論

網絡商務是目前社會經濟發展的重要產物，也是一種新的發展趨勢，相信一定會引領中國的經濟發展模式與生活方面的多種演變，網絡商務技術也是一項人類在社會實踐中創造出的重要技術方案，這與大規模的網絡數據測量有著密切的關系。本篇論文從四個方面對大規模網絡數據測量在網絡商務中的應用展開詳細論述。隨著社會的不斷進步，大規模網絡數據測量一定會得到更好的應用。

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