基于數據挖掘的農村電商平臺搭建

(大連東軟信息學院 遼寧 大連 116023)

一、引言

隨著中國經濟、互聯網技術和電子商務的持續發展，互聯網的競爭環境也變得日益激烈，越來越多的企業及創業者開始探索新的機遇和發展。近年來，國家大力提倡發展農村經濟，“互聯網+農業”的項目更是得到了國家的大力扶持，農村電商近兩年來逐漸被喚醒，越來越多的企業開始關注農村電商。與此同時，在市場經濟發展的背后，龐大的數據也成為人們關注的重點，如何體現數據背后隱藏的價值，在數據挖掘中提高企業的競爭力、預測風險、提高營銷效率，讓數據幫助農民更好地把握市場需求成為當務之急。本文從農村電商平臺搭建和數據挖掘的角度，構思出符合現代農村電商發展的新平臺，以促進農村電商的良好發展。

二、新農村電子商務現狀

隨著互聯網技術的飛速發展，人們對于農產品從網絡上購買的依賴性越來越強。近年來國家大力扶持農村電子商務發展，財政部下發的《關于開展2019年電子商務進農村綜合示范工作的通知》中指出，財政部將采取多種方式支持農村電子商務建設，推動農村電子商務深入發展，進一步完善農村市場體系，促進農村流通現代化，助力脫貧攻堅和鄉村振興。我國農產品的銷售模式不能停留于傳統的買賣階段，應建立規范的線上平臺，建立促進農產品流通體系，讓農產品不受地域、空間限制，進行高效的交易，減少中間商環節，降低買賣雙方的交易成本。

三、基于數據挖掘的農村電商平臺設計

近年來國家大力扶持農村電子商務的建設，農村電商得到了良性發展且受到了很多企業的關注，更多消費者也開始接受在電商平臺購買農產品，給企業和農民帶來了新的機遇，同時也催生出了大量的數據。但是這些數據并沒有得到很好的利用，沒有挖掘出其中的價值，切實地為農民帶來幫助。基于現階段農村電子商務的發展狀況，筆者從數據挖掘的角度構思設計出此農村電商平臺，改善當前階段農村電子商務存在的問題。

(一)系統整體架構

整個系統主要由終端用戶層、數據處理層、決策支持層三個層面構成。

終端用戶層即終端用戶使用的業務系統界面，主要由App和網頁端構成，所有的銷售業務均在此完成，根據之前數據分析結果對消費者進行精準營銷，捆綁銷售。

數據處理層即對已產生數據的處理和轉化的過程,將數據進行數據清洗、數據轉換以及數據加載，將積累到數據庫的數據裝載到數據倉庫，此環節對后續數據倉庫操作的影響極大，所以需要有好的算法支持。

決策支持層即通過已經處理過的數據來分析實際問題，進行分析、預測和決策，這個層次幾乎是整個系統最核心的部分。首先理解業務需求，清晰定義需要解決的業務問題；然后對數據進行抽取與探測，對抽取的數據進行預處理，將其中存在的不完整的、異常的和不一致的數據進行處理以保證數據挖掘的質量；再對數據建模，在分類、聚類、關聯、回歸等算法中選擇合適的數據挖掘算法或者使用算法的組合來建立數據挖掘的模型，這一步至關重要；最后評估挖掘結果，將挖掘出的結果經過可視化分析處理，將其部署到實際業務中去，作為輔助參考供決策人員使用。

其中每一個模塊都是可擴展性的，以實現后續的擴展。其系統架構如下圖所示：

農村電商平臺系統架構

(二)系統數據分析相關功能設計

1.客戶分析

在用戶使用該平臺的過程中，會生成大量使用日志和數據，通過對這些數據的分析，往往可以得到一些用戶的隱藏屬性，如不同用戶更傾向的支付方式，不同年齡段、不同學歷、不同地區甚至不同性別喜歡訪問哪些網頁或者界面、下單的方式、對不同收貨時間和地點的滿意度等，都可以用來優化平臺結構。對用戶進行細節的區分有助于平臺的良性發展，正確引導用戶，提供貼合的服務，增加用戶黏性。在分析時常常用到K-means算法對用戶進行分類，將相同或有相似特征的用戶歸到K類中，以達到精準的平臺廣告投放目的。

2.營銷優化

數據挖掘常常幫助營銷決策人員提供參考信息，根據已有數據預測未知數據，優化營銷策略，完善營銷方案，其中很重要的一部分就是關聯分析，主要依靠A priori算法來實現。找到其中的強關聯規則，將不同商品捆綁銷售或者用戶下單時提示是否需要，以此作為營銷手段。

四、總結

本文就當下電子商務的發展狀況、國家政策和經濟發展的大環境下，為農村電子商務的發展構思出新的平臺架構，將數據挖掘技術深度整合到農村電子商務中，通過數據分析解決當下現實問題，增加農民收入，保證農村電子商務的蓬勃發展。