大數據在電子商務用戶行為分析中的應用

摘 要：在電商快速發展的背景下，大數據對用戶行為的理解與預測具有重要意義。電商企業能夠通過收集、存儲、處理與分析用戶的行為數據，實現個性化推薦、精準營銷以及精準細分，從而提升用戶體驗與運作效率。本文主要從數據獲取和預處理、數據存儲和管理、數據分析和挖掘以及數據可視化等方面進行了研究。在此基礎上，針對電商平臺在數據質量、隱私保護、技術和人才等方面的問題進行了分析并給出了相關的應對措施，希望能為電商企業更好地運用大數據提供借鑒。

關鍵詞：大數據；電子商務；用戶行為分析

隨著信息科技和網絡經濟的迅猛發展，電子商務已成為世界經濟不可或缺的一部分。電商平臺通過網絡將消費者和商戶聯系在一起，為貨物、服務的交換提供了便利。在激烈的競爭環境下，電商企業必須持續優化用戶體驗，提升顧客滿意度與忠誠度。隨著大數據的涌現，人們對電子商務中的用戶行為進行了深入的研究。本文從分析電商和大數據的發展狀況入手，研究基于大數據的電商用戶行為分析方法，從數據獲取和預處理、數據存儲和管理、數據分析和挖掘以及數據可視化等方面展開研究。通過對大數據應用中存在的問題進行剖析，本文提出相應的應對措施，以期為電商企業更好地運用大數據提供理論與方法支撐。

一、電子商務與大數據概述

1.電子商務

自20世紀90年代開始，電子商務就已經在世界范圍內掀起了一場革命。網絡的普及與科技的進步，是電子商務蓬勃發展的基本條件。用戶無須親臨實體商店，即可在網上購物，給顧客帶來極大的便利，同時也擴大了商家的銷售渠道。

世界范圍內的電子商務市場越來越大。據統計，在2021年，全球的電商銷售總額為4.9萬億美元，并且有望在接下來的數年里繼續保持增長。這一趨勢顯示，網上購物已成為一種主流。電商既包含傳統的B2C（商家對消費者）、B2B（企業對企業）、C2C（消費者對消費者），又出現了O2O（線上對線下）、移動電商等新的經營模式。例如，O2O模式就是利用線上平臺來吸引消費者到線下進行消費，這就給實體商店帶來了更多的流量。例如，亞馬遜、阿里巴巴這樣的電子商務公司，通過運用大數據、人工智能等手段，為消費者提供了個性化的推薦以及智能化的客戶服務。

2.大數據技術的定義與發展

隨著大數據的出現，電子商務的蓬勃發展成為一種新的驅動力。大數據是指在一定的時間內，不能通過傳統的數據處理手段獲取、管理和處理的海量數據。大數據的特征可以用“4V”來概括：容量、速度、多樣性和可靠性。

在因特網發展的初期，網絡上的數據大多是結構化的，并以關系數據庫為載體。隨著網絡的廣泛使用，海量的數據不斷增加，傳統的數據庫已經很難滿足海量數據的存儲與處理要求。隨著網絡技術的不斷發展，以文本、圖像和視頻為代表的非結構數據呈現爆炸式增長。為了解決這些問題，以 Hadoop、NoSQL等分布式存儲與計算技術為代表的大規模數據分析提供了一種新的解決方案。隨著云計算、物聯網、人工智能等新興科技的不斷發展，大數據已成為當前研究的熱點。隨著信息處理技術的發展，信息處理的實時性、分析的智能化以及應用的多元化成為信息處理的新趨勢。例如，基于 Spark、Flink等新的大數據處理技術，能夠有效地解決海量數據的實時分析問題。近年來，機器學習、深度學習等方法在大數據分析領域得到了越來越多的應用。

大數據技術在電子商務中得到了非常廣泛的應用。通過收集與分析用戶的行為，實現了企業的精準營銷、個性化推薦以及供應鏈優化，進而提高了用戶體驗與運作效率。同時，大數據還能為企業分析市場趨勢、競爭對手以及企業的風險，從而為企業提供更為全面的經營見解。

三、大數據在電子商務用戶行為分析中的關鍵技術

1.數據采集與預處理

數據采集是大數據應用的基礎，它需要從多個渠道獲得用戶的點擊流量、交易記錄、用戶評論、社會媒體行為等。采集到的數據通常具有多源異構、多噪音等特點，為了提高數據的質量，提高分析的精度，需要對其進行預處理。

數據預處理過程主要包括數據的清洗、缺失值的處理、數據的整合與轉換。例如，移除重復記錄、處理遺漏的數據、轉換成適用于分析的格式等（見表1）。

2.數據存儲與管理

在海量數據的快速增長下，傳統的關系數據庫已經不能很好地適應海量數據的存儲和管理要求。為了解決這個問題，本文提出了一種面向大數據的分布式存儲方法。Hadoop的 HDFS可以有效地對海量的結構化、半結構化和無結構化的數據進行有效的存儲與管理。

如何保證高可用、高可靠的數據是信息存儲和管理的核心問題。采用數據分片、副本、分布式計算等方法，可以對數據進行快速存取與處理。與此同時，隨著云計算的發展，為海量數據的存儲也帶來了方便快捷的解決方法，如 AWSS3、谷歌云存儲等。

3.數據分析與挖掘

大數據應用的核心是對大數據進行分析和挖掘，從中提煉有用的信息和規律，為企業的經營決策提供依據。目前最常用的分析方法有統計分析、機器學習、深度學習等。

數據分析與挖掘借由敘述與推論來理解數據的基本性質與發展趨勢。例如，計算用戶購買的平均次數、交易金額的分配等。該算法在用戶行為預測、個性化推薦等方面具有重要的應用價值。其中，回歸分析法、決策樹法、隨機森林法、SVM等都是常用的方法。利用聚類分析對用戶進行細分，能夠實現精準營銷，在復雜的模式識別、自然語言處理等方面有著廣泛的應用前景。例如，產品圖片的分類采用卷積神經網絡，對用戶的評論進行情感分析使用循環神經網絡。

4.數據可視化

數據可視化就是將分析結果以圖形、地圖、儀表盤等方式顯示出來，使使用者能夠迅速地了解其中所蘊含的信息。其中常用的工具有 Tableau、Power BI、D3.js以及 Python中的 Matplotlib等。數據可視化的關鍵是要合理地選取圖形形式并遵循一定的設計準則，以達到內容直觀的目的。例如，用折線圖來顯示用戶活動的變動情況，用餅狀圖來表示各品類中所占的比重，用熱度圖來顯示用戶點擊量等。

數據的獲取和預處理、數據的存儲和管理、數據的分析和挖掘、數據的可視化等是基于大數據的電子商務用戶行為分析的核心技術。電商企業通過利用這些核心技術能夠更好地了解客戶的需要，從而提高客戶的體驗和企業的運作效率。

四、大數據在電子商務用戶行為分析中存在的問題

1.數據質量問題

電商企業在對用戶行為進行深入剖析時，數據的質量顯得尤為關鍵，其直接決定了分析結論的精確度與可信度。數據的不完整性是普遍存在的問題，大量電商網站在收集用戶行為信息時，可能會由于技術瓶頸或用戶隱私保護設置的限制，無法收集到全面的數據。例如，消費者在商品頁面瀏覽時，并不一定每一次點擊都會被記錄下來，這就導致了行為數據的遺漏。用戶在電商平臺的互動行為常常受到眾多因素的干擾，如網絡的速度、設備的運行能力等，這些都可能導致數據記錄的失真或不一致。舉例來說，一個用戶如果在不同時段使用不同的設備登錄平臺，那么由于設備之間的性能差異，其行為數據可能會出現不一致，從而對分析的準確性造成影響。另外，不同系統與平臺之間的數據接口和標準可能存在不一致，這會在數據傳輸和儲存過程中引發數據的不統一。這類一致性問題可能源自數據格式、時間標記和數據種類的不同，特別是在匯總來自多個渠道的數據時，更容易導致分析結論的偏差。

2.隱私保護與數據安全

在對電子商務中的用戶行為進行研究時，應充分考慮用戶的隱私和數據的安全性。用戶的消費習慣、支付信息、住址等數據一旦出現泄露，將會給用戶帶來很大的危害。

《2023年全球數據泄露報告》稱，在電子商務領域，數據泄露比例大約15%，而每一次泄露都會帶來400萬美元的經濟損失（見表2）。

3.技術與人才瓶頸

隨著大數據的日益復雜與迅速發展，電商企業對其技術與人才的需求也越來越高。隨著大數據技術的快速發展，部分企業由于其技術體系相對落后，很難跟上前沿科技的發展步伐，從而影響了對數據的處理。例如，在大數據時代，傳統的關系數據庫不能很好地適應大數據的要求，必須使用分布式的存儲與計算技術。大數據分析對人才的需求包括數據科學家、數據工程師、數據分析師等，都是高層次人才。但是，在當前的市場上，相關專業人員的需求卻是遠遠大于供給的，并且由于需要培訓的時間較長，造成了人力資源的短缺。《2023年大數據人才市場報告》稱，人才市場對數據分析師的需求增加了25%，對數據工程師的需求增加了10%，這使得與之相關的工作薪酬也隨之上漲。大數據技術的應用，不僅需要軟硬件的投入，還需要不斷地進行技術維護與更新，對于部分中小電商企業而言，這是一個很大的負擔。

五、針對大數據在電子商務用戶行為分析中存在問題的對策

1.數據質量提升對策

數據質量的提升是保證大數據分析精度與效率的重要前提。在對電子商務用戶行為進行研究的基礎上，應使用一套統一的數據收集標準與規范，以保證數據收集的準確和一致。例如，采用統一的資料收集模板及工具，以降低由于人工作業造成的誤差。數據清理是提高數據質量的一個重要步驟。采用數據去重、補全、離群處理等方法，對數據中的無用數據進行剔除，對缺失數據進行補充，從而保證數據的完整與準確。建立資料質量監測與評價制度，并定期對資料進行評審。借由一套自動資料品質監測系統，可即時偵測并糾正資料品質問題。在進行多平臺、多通道的數據收集時，要保證數據的形式與結構統一，以便于以后的數據集成與分析。實行數據規范化，以保證各系統之間的數據兼容與一致。

2.隱私保護與數據安全對策

大數據環境下的隱私保護與數據安全是一個非常重要的課題。為保障用戶資料的安全與隱私性，在傳送與儲存時，應使用高級的數據加密方法，以避免資料的泄露與被篡改。密碼學分為對稱與不對稱兩種，能夠保證信息在各個鏈路上的安全。對資料的存取進行嚴格的管理，保證只有經授權的人可以存取及處理機密資料。實行角色權限管理，對各崗位進行對應的存取權限，防止資料的誤用與外泄。在分析時，將用戶的隱私信息隱藏起來，保證分析時不會被泄露。數據匿名包括數據脫敏、偽匿名等。電子商務企業應嚴格按照《通用數據保護條例》（GDPR）、《加利福尼亞消費者隱私法》（CCPA）等有關規定，對數據收集、存儲、處理、共享等環節進行規制，以保障用戶數據的合法、合理利用。

加密技術、訪問權限的設定、用戶隱私的匿名化處理以及遵循法律法規構成了主要的防護手段。特別是訪問權限和授權管理方面，其應用比例高達90%，說明大部分企業都非常注重對信息獲取的規范化管理。同時，這些安全措施的防護效率評分達到了4.7，進一步突顯了它們在信息保障工作中的關鍵作用和顯著效果。這一現象不僅展示了企業在信息安全領域的投入與重視，同時也為未來改進數據防護策略提供了關鍵的數據支持。企業需不斷監控這些安全措施的實際效能，并隨著網絡威脅的演變及時更新防護策略，以保障用戶個人信息的安全不受侵害。

3.技術與人才發展對策

在大數據環境下，技術與人才是分析消費者行為的兩個重要因素。為了突破技術和人才瓶頸，企業應該增加對大數據技術的投資，對其設備和軟件進行升級，提高數據的處理與分析能力。利用云計算、人工智能等先進的信息技術，能夠有效地提升數據的處理效率與智能化程度。企業要強化內部培訓，開展經常性的培訓活動和技術交流，舉辦專題講座等活動，提升在職人員的業務素質。同時，要積極引入國外高層次人才，以填補大數據產業發展中的人才缺口。企業要加強與高等院校、科研院所的合作，以產、學、研相結合的方式，促進科技創新和人才的培養。在此基礎上，聯合開展大數據研究與應用工程，實現科技與人才共贏的目的。通過合理的薪酬激勵、職業發展規劃等措施，有效地吸引、留住優秀人才，充分調動員工的創造力和工作熱情。

通過上述措施，企業能夠有效地提高數據的質量，保護使用者的隱私與數據的安全性，從而突破技術和人才的瓶頸。通過本項目的研究，將有助于提高電商用戶使用大數據的效率，提高企業的市場競爭力。

六、結語

近年來，隨著大數據的快速發展，企業開始從新的角度研究電商用戶行為。通過對大量數據的收集、存儲、分析和可視化，企業能夠對用戶的行為模式、消費習慣和喜好進行洞察，進而進行準確的營銷與服務，提高用戶的體驗感與滿意度。總而言之，隨著大數據技術的發展與普及，未來將出現更為準確、高效的用戶行為分析方法。這對企業經營的優化、競爭能力的提升以及對整個產業的創新和發展都具有重要的促進作用。基于大數據的消費者行為研究具有巨大的潛力，它的發展將給電商產業帶來深刻的影響。

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作者簡介：司雨晴（1993.07— ），女，漢族，山東淄博人，碩士，講師，研究方向：電子商務。