基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能在電商數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

錢丹丹 周金海

摘要：為了將大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)商業(yè)智能相結(jié)合，重新設(shè)計(jì)了商業(yè)智能的架構(gòu)平臺(tái)，著重探討了數(shù)據(jù)獲取方式，以中藥飲片企業(yè)電商數(shù)據(jù)為例，用聚類分析中的K-Means算法對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行分群，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)不同消費(fèi)者進(jìn)行個(gè)性化營(yíng)銷的目的。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);商業(yè)智能;數(shù)據(jù)挖掘;聚類分析

引言

商業(yè)智能（Bl）概念由Gartner Group提出，涉及信息搜索、管理和分析，目的是使企業(yè)決策者獲得知識(shí)，促使他們做出對(duì)企業(yè)更加有力的決策。商業(yè)智能不是一種獨(dú)立的技術(shù)，而是一套完整的解決方案。它將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，聯(lián)機(jī)分析（OLAP），數(shù)據(jù)挖掘和可視化等技術(shù)結(jié)合應(yīng)用于業(yè)務(wù)活動(dòng)，使企業(yè)的復(fù)雜信息轉(zhuǎn)化為可供輔助的知識(shí)，最后將知識(shí)呈現(xiàn)給用戶，以支持企業(yè)決策[1]。

隨著Internet應(yīng)用程序規(guī)模的不斷擴(kuò)大，需要處理的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變得越來越復(fù)雜。業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)壓力急劇增大，從而直接推動(dòng)了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展[2]。隨著電子商務(wù)、云計(jì)算、移動(dòng)社交媒體等新一代IT技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的Bl系統(tǒng)逐漸不能滿足企業(yè)數(shù)據(jù)分析的需求。個(gè)性化、數(shù)據(jù)化、科學(xué)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)逐漸使傳統(tǒng)的Bl系統(tǒng)需要與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)一種滿足大數(shù)據(jù)分析的新平臺(tái)架構(gòu)。

1、基于傳統(tǒng)BI體系的大數(shù)據(jù)應(yīng)用設(shè)計(jì)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力、數(shù)據(jù)分析能力、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理能力不能勝任非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜數(shù)據(jù)源的應(yīng)用分析。因此，如何綜合利用現(xiàn)有的BI和大數(shù)據(jù)技術(shù)是新平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的BI數(shù)據(jù)主要來自內(nèi)部操作系統(tǒng)和管理系統(tǒng);大數(shù)據(jù)的主要來源是互聯(lián)網(wǎng)，如微博，網(wǎng)頁(yè)和其他數(shù)據(jù)交換。在數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和以后的數(shù)據(jù)應(yīng)用程序方面，這兩者都有本質(zhì)上的不同?；谝陨峡紤]，設(shè)計(jì)了新的架構(gòu)平臺(tái)如圖1所示。

數(shù)據(jù)源主要包括企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，內(nèi)部數(shù)據(jù)由OA系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)、財(cái)務(wù)報(bào)表系統(tǒng)等相關(guān)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)組成;外部數(shù)據(jù)包括互聯(lián)網(wǎng)上的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如超文本，圖像和視頻。數(shù)據(jù)采集在原有采集方式中新增了互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)頁(yè)爬蟲的采集方式。針對(duì)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)采用不同的處理方法。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整理成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)中;傳統(tǒng)數(shù)據(jù)仍存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。大數(shù)據(jù)主要以分布式文件系統(tǒng)（HDFS）和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的形式存儲(chǔ)。最終數(shù)據(jù)主要用于聯(lián)機(jī)分析處理，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)可視化等方面。

2、數(shù)據(jù)采集方式

大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)收集方法主要包括三類：系統(tǒng)日志收集，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)接口收集。日志數(shù)據(jù)的采集是通過設(shè)備中的日志記錄子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的，這個(gè)子系統(tǒng)能夠在必要的時(shí)候生成日志消息。常用的商用數(shù)據(jù)API都支持REST API的方式獲取數(shù)據(jù)信息。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集主要采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，其核心原則是：使用超文本傳輸協(xié)議HTTP仿真瀏覽器通過統(tǒng)一資源定位器URL地址訪問Web服務(wù)器，獲取Web服務(wù)器的權(quán)限，返回到原始頁(yè)面并解析數(shù)據(jù)[3]。

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)可能存在問題，因此為爬取web資源而設(shè)計(jì)的聚焦爬蟲技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。聚焦爬蟲有選擇地訪問因特網(wǎng)上的與網(wǎng)頁(yè)相關(guān)的鏈接，以基于已建立的爬行目標(biāo)（使用某電商銷售主題）獲得他們所需的信息。聚焦爬蟲并不追求網(wǎng)頁(yè)的全面覆蓋，相反，它針對(duì)與特定主題相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)，并為面向主題的用戶查詢準(zhǔn)備數(shù)據(jù)資源。

3、中藥飲片企業(yè)電商數(shù)據(jù)應(yīng)用案例

3.1中藥飲片企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r

傳統(tǒng)中藥飲片在生產(chǎn)銷售過程中比較混亂，沒有統(tǒng)一的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，因此，質(zhì)量監(jiān)督管理難度較大。由于中藥飲片生產(chǎn)企業(yè)已經(jīng)逐漸全面實(shí)施藥品GMP認(rèn)證，其生產(chǎn)已從純手工加工獨(dú)立出來成為中藥行業(yè)的一項(xiàng)產(chǎn)業(yè)。也因此中藥飲片、中藥材、中成藥并稱為中藥的三大組成部分。隨著GMP認(rèn)證的實(shí)施，中藥飲片生產(chǎn)企業(yè)也發(fā)生了本質(zhì)的變化，中藥飲片的質(zhì)量得到了提高，同時(shí)取得了良好的社會(huì)效益。然而，中藥飲片的來源，加工方法和用途均有其傳統(tǒng)特征。這一目標(biāo)特性與GMP要求之間存在很大差異。因此，在實(shí)施過程中存在很多問題，特別是2010版的GMP和附錄對(duì)中藥飲片生產(chǎn)的要求達(dá)到了前所未有的高度，中藥飲片企業(yè)的管理面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

3.2 K-Means算法

K均值是一種廣泛使用的聚類方法，它將D個(gè)實(shí)體劃分為N個(gè)聚類。從而確保集群內(nèi)的相似性盡可能高，集群之間的相似性盡可能低。K-means算法的過程如下：

（1）隨機(jī)選擇N個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為質(zhì)心;

（2）計(jì)算數(shù)據(jù)集中每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到質(zhì)心的距離，并將數(shù)據(jù)集中的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)聚合為N個(gè)簇;

（3）根據(jù)第2步計(jì)算得到的N組數(shù)據(jù)點(diǎn)，迭代計(jì)算出新的質(zhì)心：

（4）重復(fù)步驟2-3，直到最終質(zhì)心與前一個(gè)質(zhì)心之間的距離很?。M足收斂）;

（5）最后讀入所有的觀察值，將每個(gè)觀察值按照最接近質(zhì)心的類別進(jìn)行分類，分類結(jié)束。

質(zhì)心和距離是K-MEANS算法的兩個(gè)基本概念。質(zhì)心可以被看做是一個(gè)樣本，或者可以被認(rèn)為是數(shù)據(jù)集中的某個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)A，并規(guī)定它是具有相似性的一組數(shù)據(jù)的中心。質(zhì)心的選擇對(duì)聚類結(jié)果有很大影響，因?yàn)樵撍惴ㄊ请S機(jī)選擇任何一個(gè)對(duì)象作為初始聚類的質(zhì)心，并且最初表示聚類結(jié)果。當(dāng)然，這個(gè)結(jié)果通常是不合理的，只是隨機(jī)劃分的數(shù)據(jù)集。質(zhì)心的具體校正還需要多輪迭代計(jì)算才能逐漸逼近所需的聚類結(jié)果：具有相似性的對(duì)象被分組為一組，所有這些對(duì)象都具有共同的質(zhì)心。另外，由于初始質(zhì)心選擇的隨機(jī)性，最終結(jié)果不一定是預(yù)期的，因此需要多次迭代，在每次迭代時(shí)重新隨機(jī)獲得初始質(zhì)心，直到最終聚類結(jié)果滿足預(yù)期。

距離實(shí)際上是相似度的度量。常見的距離公式計(jì)算有：曼哈頓距離，歐幾里德距離，閔可夫斯基距離，切比雪夫距離等。聚類分析中最常用的距離公式是歐氏距離，因?yàn)闅W氏距離直觀且容易計(jì)算，而且歐式距離對(duì)對(duì)象的點(diǎn)進(jìn)行坐標(biāo)偏移和變化旋轉(zhuǎn)，最后，距離的值保持不變，因此仍然可以通過對(duì)象的原始相似性來判斷對(duì)象相似性。設(shè)d（x，y）為對(duì)象a和b之間的距離，則d（x，y）應(yīng)滿足以下三個(gè)屬性：

（1）非負(fù)性：即d（x，y）30恒成立;當(dāng)且僅當(dāng)x=y時(shí)，d（x，y）=O。

（2）對(duì)稱性：即d（x，y）=d（y，X）。

（3）三角不等式：任意對(duì)象a，b，c恒有d（x，y+d（y，z）3d（x，z）。

3.3中藥飲片企業(yè)電商數(shù)據(jù)應(yīng)用分析

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，獨(dú)立的數(shù)據(jù)本身價(jià)值不大，通過數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)以及利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)隱藏的知識(shí)才是關(guān)鍵。眾多中藥飲片企業(yè)緊跟時(shí)代發(fā)展，在電商網(wǎng)站都有相應(yīng)的門店銷售中藥飲片，因此積累了大量顧客購(gòu)買中藥飲片的消費(fèi)記錄。對(duì)這些消費(fèi)記錄的分析可以對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行分組，不同群體的消費(fèi)者可以根據(jù)消費(fèi)行為對(duì)營(yíng)銷進(jìn)行個(gè)性化。客戶分類有利于中藥飲片企業(yè)針對(duì)性的為不同群體客戶提供差別化服務(wù)，也能夠讓企業(yè)及時(shí)察覺市場(chǎng)和客戶的一些微小變化并針對(duì)其調(diào)整策略。

RFM模型是廣泛應(yīng)用的多因素客戶分類方法，R（Recency）表示客戶最近交易到當(dāng)前時(shí)間的時(shí)間段。F（Frequency）代表在指定時(shí)間段內(nèi)客戶與企業(yè)合作的次數(shù)（即購(gòu)買行為），M（Monetary）代表在指定時(shí)間段內(nèi)客戶與企業(yè)交易所產(chǎn)生的金額[4]，RFM是以客戶創(chuàng)造的絕對(duì)金額來衡量客戶價(jià)值的。

現(xiàn)從某中藥飲片電商網(wǎng)站爬取相關(guān)數(shù)據(jù)，依據(jù)一定的數(shù)據(jù)處理原則對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗采集，經(jīng)過處理后得到消費(fèi)者數(shù)據(jù)（3000條），R在這里表示最近一次購(gòu)買中藥飲片的時(shí)間間隔，F(xiàn)表示購(gòu)買中藥飲片頻率，M表示在某平臺(tái)上消費(fèi)的總金額，截取部分有效數(shù)據(jù)見表1：

不同數(shù)據(jù)項(xiàng)之間存在著數(shù)值大小和數(shù)值單位的差異，因此不能直接用來參與運(yùn)算。比如，消費(fèi)者購(gòu)買的產(chǎn)品總金額M是一個(gè)很大的數(shù)值屬性，單位一般在百以上，而在一定時(shí)間內(nèi)購(gòu)買產(chǎn)品的頻率往往較小，且相對(duì)于消費(fèi)金額來說沒什么作用。為了讓這些屬性都能發(fā)揮作用，需要將屬性與其自身對(duì)應(yīng)的范圍進(jìn)行比較，保證單位和數(shù)值不存在差值性，以便后期直接使用這些標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算。本文采用歸一化處理方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以下表2是經(jīng)過處理后的3000條數(shù)據(jù)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)。

使用K-Means算法設(shè)置簇的數(shù)量為3，最大迭代次數(shù)為3，距離函數(shù)使用歐幾里德距離。由于初始質(zhì)心是隨機(jī)的，因此每個(gè)簇的結(jié)果可能不同。經(jīng)過多次重復(fù)實(shí)驗(yàn)后，檢測(cè)聚類結(jié)果基本相同，因此可以采用此聚類結(jié)果，對(duì)聚類用戶進(jìn)行群體特征分析，并進(jìn)行群體個(gè)性化營(yíng)銷。以下是K-Means算法聚類生成的群體一、二、三的圖片，如圖3消費(fèi)群體所示：

群體一：這些客戶最近一次在電商網(wǎng)站消費(fèi)間隔天數(shù)（R）較短，消費(fèi)總金額（M）較多。他們是企業(yè)最理想的客戶類型，同時(shí)也是潛在客戶，對(duì)公司貢獻(xiàn)大，但所占比例很小。企業(yè)應(yīng)優(yōu)先考慮將資源投放到他們身上，以此實(shí)現(xiàn)差異化管理和一對(duì)一營(yíng)銷，從而提高此類客戶的忠誠(chéng)度和滿意度，并最大限度地提高此類客戶的高消費(fèi)水平。

群體二：這些客戶的購(gòu)買頻率（F）一般，最后一次在電子商務(wù)網(wǎng)站上消費(fèi)的時(shí)間間隔（R）較短，并且消費(fèi)總量（M）是適中的。他們客戶價(jià)值變化的不確定性很高，消費(fèi)下降的原因各不相同，因此及時(shí)了解客戶信息并與客戶保持互動(dòng)尤為重要。企業(yè)可以根據(jù)近期消費(fèi)間隔時(shí)間和消費(fèi)頻次來推測(cè)顧客消費(fèi)行為的變化，重點(diǎn)關(guān)注這些客戶并采用特定的營(yíng)銷方案來延長(zhǎng)這類客戶的生命周期。

群體三：這類客戶的購(gòu)買頻率（F）一般，最近一次在電商網(wǎng)站消費(fèi)間隔天數(shù)（R）適中，消費(fèi)總金額（M）較少。他們是中藥飲片企業(yè)的一般用戶與低價(jià)值客戶，可能只有中藥飲片打折促銷時(shí)才會(huì)購(gòu)買。

4、總結(jié)

在大數(shù)據(jù)的背景下，充分利用數(shù)據(jù)挖掘信息可以抓住市場(chǎng)機(jī)遇。眾多企業(yè)除了線下實(shí)體銷售外也開展了具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的線上交易，從電商大數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的信息，根據(jù)這些信息，針對(duì)不同的客戶群體進(jìn)行個(gè)性化營(yíng)銷，從而提高企業(yè)的客戶滿意度和經(jīng)濟(jì)效益。本文主要研究了大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)商業(yè)智能在電商企業(yè)（中藥飲片電商網(wǎng)站）數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，重點(diǎn)描述聚類分析的K—Means算法并應(yīng)用于電子商務(wù)網(wǎng)站中客戶消費(fèi)數(shù)據(jù)的挖掘。通過聚類分析將客戶分為3個(gè)群體，根據(jù)不同客戶群體的特征有助于企業(yè)識(shí)別客戶，從而實(shí)現(xiàn)差異化的營(yíng)銷目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳榮鑫，付永鋼，陳維斌.基于Pentaho的商業(yè)智能系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2008，09： 2407-2409.

[2]楊超.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的BI系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].華南理工大學(xué)，2016.

[3]卞偉瑋，王永超，崔立真，郭偉，李暉，周苗，薛付忠，劉靜.基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)采集整理系統(tǒng)[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)（醫(yī)學(xué)版），2017，55[06）： 47-55.

[4]李品睿，許守任，許暉.基于RFM模型的核心客戶識(shí)別與關(guān)系管理研究——以保險(xiǎn)業(yè)為例[J].現(xiàn)代管理科學(xué)，2015，（6）：24-26.