大數據分析在電商行業的運用實踐之研究

苗莉（海南健康管理職業技術學院）

■ 大數據的相關概述

在互聯網和信息技術的不斷發展的前提下，人們所產生的相關數據也隨之增多。例如微信聊天、網上購物、乘坐公交地鐵、打電話等過程都在不斷的產生很多數據。相關資料顯示，在2011年全球產生了1.8ZB的數據規模，如果將這些數據拿去填充iPad，它可以達到575一個iPad，將這些iPad拿去修建中國長城，可以完成兩座工程量，由此可見數據量是非常巨大的。大約預計到2020年數據可以達到40ZB，增長速度非常快。同樣的我國的數據儲存量也在不斷的增長。

這些數據主要包含結構化和非結構化兩種類別，數據單位從最開始的GB向最終的ZB急速增長，已經大大超出了人們目前所能處理的范疇。在這樣巨大的數據庫里面，如何更好的加強數據管理，快速的使用數據以及高效處理數據等問題已經越來越被人們所重視，在這樣的前提下，大數據時代隨之到來了。我國相關計劃顯示，要加強互聯網、大數據、云計算等和現代產業的相結合，從而不斷的推動電子行業、工業互聯網等的健康發展，同時提出了我國在5～10年的時間內，應完成相關的大數據發展和目標實現，隨后并提出了我國大數據的戰略目標。

現階段對于大數據的定義標準并不統一。百度搜索顯示：大數據就是一個數據庫，它的容量非常大、類別較多，且關于數據集內容的管理和儲存無法用傳統數據庫工具來完成。互聯網周刊顯示：儲存大量數據和具備處理大量數據的技術的概念不能用來簡單的定義大數據，它是覆蓋了人們在巨大數據規模的基礎上可以完成的事情，但是這些事情通過小規模數據的基礎是無法完成的。相應的信息專家表示：大數據是指無法在特定時間內，采用傳統數據庫的相關軟件工具對內容進行處理、管理以及采集的數據集。它的特點不僅僅是大，還表現為一定的重要性和復雜性。

大數據主要具備了以下特點：數據類別較多、處理數據速度較快、數據體量巨大、數據價值密度相對較低等。數據類別較多指的是數據的種類較為豐富，已經不再是之前較為單一的結構化數據，其來源較為豐富；處理數據速度極快指的是在數據量較為龐大的狀況下，還依然能夠保證數據處理的實時性；數據體量巨大主要指的是在現目前的規模較大的數據集中，數據量一般可以達到10TB至1PB之間；數據價值密度相對較低指的是在對數據聯系不斷的提起過程中，有用數據相對較少，如何通過相應的手段加強算法來完成數據價值的有效提取已經成為了現目前大數據時代下必須應當解決的難題之一。

在現目前的信息時代下，大數據表現在各個方面，人們越來越離不開大數據以及相關技術的運用。如在商業智能方面，大數據對于企業運營活動的效率有明顯的提高，例如在零售行業，通過對顧客的相關購物行為進行分析，再利用大數據的相關工具對數據進行挖掘，可以得到相關數據規律和增長曲線。對于政府的決策而言，通過利用大數據對數據進行分析和挖掘，可在很大程度上進一步保證政府決策的科學性。在公共服務方面，通過對大數據相關技術的應用，可以對大規模的歷史數據進行有效的挖掘和利用，從而不斷提高公共服務質量，除此之外，通過對其他領域如衛生和環保等大數據的及時分析，可以大大提高對危機的預判能力。由此可見，大數據的應用十分廣泛，它對我們的日常生活也越來越重要。因此，我們要學會用正確的方式和手段來加強對大數據的合理使用。

■ 電商行業的主要發展過程

電商行業在我國的發展歷程相對來說比較短，主要是由于在我國互聯網的發展起步較晚。在電商發展的初期，只是單純的完成了線下向線上轉移的交易過程，雖然人們能利用互聯網來實現購物過程，但是并沒有完成對線上交易的便捷性和優越性的真正體驗，從而導致電商行業的初期發展較為緩慢。

在計算機技術和網絡時代的不斷發展的前提下，用戶可以通過手機或者是電腦等電子設備來實現線上交易。但是在該階段，電商行業面臨了另一個難題，主要是由于訂單量較多，物流速度無法相匹配，使得物品送到客戶手上需要一段時間，沒有充分體現線上交易的便捷性，這對于商家和用戶來說都是非常不利的。

隨著大數據時代的到來，給電商行業帶來了新的發展機遇，通過對大數據技術的有效利用，能夠不斷的對數據進行識別和記憶，通過用戶感興趣的商品或者是距離用戶較近的商品來完成推送，不僅在很大程度上提高了用戶的舒適度，而且能大大縮短運送時間。

■ 大數據技術在京東中的相關應用

（一）京東簡介

京東是現階段中國較大的電商企業，在中國所占的電商市場較大。京東商城的商品種類較多、服務類別也較為廣泛、也是現階段唯一能和淘寶相匹配的網上商城。京東商城能夠得到如此快速的發展，主要是由于倉庫設施較為完善，其倉庫覆蓋范圍較為廣泛，再加上配送服務較為優質，配送速度較快，能夠極大程度上的體現線上購物的便捷性。京東配送服務的快速和優質，除了有較為強大的倉庫系統作為支持之外，在很大程度上是離不開大數據技術的有效支持。京東商城能夠根據消費者的購買數據對不同商品的供給和需求情況進行分析，根據該分析結果再對商品進行調配和管理，從而大大減少貨物調度的跨區域性。

（二）京東大數據應用的效果

通過大數據平臺的有效使用可以完成數據的獲取和分析利用，京東會根據數據的分析結果對不同用戶進行不同標簽的制定，每個用戶會有不同的標簽和畫像，同時可以根據用戶的瀏覽和交易不斷的進行標簽更新，這就可以更好的在限的時間內為用戶推薦他們更感興趣的商品，同時還可以根據用戶使用商品之后的反饋信息再一次完成標簽的更新。

大數據在京東平臺的有效利用之后，對消費者的購物習慣和喜好進行了有效的獲取和分析，從而找到相似的人情和潛在客戶，并對可能受到用戶歡迎的產品進行預測和推出。和之前較為傳統的電商相比，京東具有極大的優勢，使得大數據技術的價值得到更高的體現。通過京東用戶的相關數據顯示，女性網購用戶數量在過去5年得到快速增長，使得京東平臺將更多的注意力放在了女性購物習慣上面。且在這5年時間內，京東的交易額迅速增長，幾乎達到10倍左右，在很大程度上是離不開大數據的支持的。

■ 大數據技術在電商行業應用過程中存在問題及對策分析

在大數據給電商行業帶來了一定的機遇的前提下，也使該行業面臨了一系列的挑戰。（1）數據量的巨大增長給數據儲存能力帶來了一定的挑戰，就現階段來看，數據儲存能力的增長是絕對趕不上數據量的增長的步伐的，信息系統的關鍵之一是一定要設計較為合理的分層儲存架構。（2）數據類型種類的多樣性也給數據挖掘能力帶來了一定的挑戰。在數據規模不斷擴大，類型不斷多樣化的前提下，之前的挖掘算法已經不能滿足現在的數據都需要，使得數據分析面臨了一定的瓶頸期。為了有效解決該問題，需要對現目前的資源配置、框架等進行重組和優化。（3）大數據的處理速度對數據處理的時效性帶來了一定的挑戰，在數據規模的快速增長下，所需要的數據分析處理時間也逐漸增長，在大數據的條件下，對數據信息處理的時效性也不斷提高，面對如此海量的數據，對大數據進行處理需要更加簡便而有效的人工智能算法。（4）數據具有組織邊界跨越性給信息傳播安全帶來了一定的挑戰，隨著科學技術的不斷進步，大量的信息資源得到了有效的共享和傳播，使得信息安全問題也越來越多。在大數據的處理過程中，包含了一定的隱私數據、個人信息、國家安全等，這些過程都面臨著一定的信息安全挑戰。

■ 結語

本文對大數據的相關概念做了簡單的概述，有效分析了我國電商行業的發展歷程，以京東為例，具體分析了大數據在電商行業的相關應用，有效反映出大數據電商行業發展的重要性，以及進一步推動社會的發展。大數據不僅對電商行業的發展產生了巨大的影響，而且對人類社會中的各行各業發展都起到了較為關鍵的作用，我們應該讓大數據的優勢得到充分發揮，請求更好的未來發展。大數據將會是未來科技發展的必然趨勢，對我國科學技術的進步有著巨大的推動作用。