【摘要】在計算機技術和大數(shù)據技術的不斷推廣和應用下,電子商務行業(yè)在運營期間產生大量的數(shù)據,為了從海量數(shù)據中提取出有價值的數(shù)據,現(xiàn)設計一款功能完善、使用性強大的電子商務大數(shù)據分析平臺。首先,根據系統(tǒng)功能需求分析情況,完成對系統(tǒng)總體設計。其次,從數(shù)據倉庫構建功能設計、潛在用戶分析功能設計、潛在用戶挖掘結果管理功能設計等方面入手,完成系統(tǒng)核心功能的實現(xiàn)。希望通過這次研究,為相關從業(yè)者提供有效的借鑒和參考。
【關鍵詞】電子商務;數(shù)據挖掘;數(shù)據倉庫;數(shù)據分析
中圖分類號:TN92? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI:10.12246/j.issn.1673-0348.2021.15.028
在信息時代背景下,電子商務取得了迅猛發(fā)展,給人們的日常生活帶來了極大的便利,但是,電子商務網站在實際的運行中,經常會出現(xiàn)數(shù)據處理效率低、數(shù)據分析集成度低等問題,不利于數(shù)據的充分利用。而電子商務大數(shù)據分析平臺的創(chuàng)建和使用可以有效地解決這一問題,通過創(chuàng)建和使用該平臺,不僅可以在最短時間快速提取到有價值的數(shù)據,還能保證數(shù)據處理高效性和針對性,為促進電子商務行業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展提供重要的平臺支持。因此,如何科學創(chuàng)建和使用電子商務大數(shù)據分析平臺是技術人員必須思考和解決的問題。
1. 系統(tǒng)需求分析
電子商務大數(shù)據分析平臺除了具有強大的數(shù)據倉庫構建功能外,還必須具備一定的潛在用戶分析功能和潛在用戶挖掘結果管理功能,為了實現(xiàn)這一設計目標,現(xiàn)提出電子商務數(shù)據存儲功能需求、電子商務數(shù)據預處理功能需求以及電子商務數(shù)據分析應用功能需求,這些功能需求完全符合電子商務大數(shù)據分析平臺總體設計目標,為高效地分析和挖掘有價值的數(shù)據,提高數(shù)據利用率打下堅實的基礎,同時,也為后期系統(tǒng)核心功能設計提供了相應的指導。
2. 系統(tǒng)總體設計
系統(tǒng)架構設計方案如圖1所示。從圖1中可以看出,該系統(tǒng)主要采用分層架構設計模式,根據數(shù)據分析處理需求,將系統(tǒng)功能模塊分配于數(shù)據應用層、數(shù)據處理層、數(shù)據集成層、操作數(shù)據層、數(shù)據源層等各個層次中,從而將各個功能模塊進行有效耦合處理,便于后期技術人員更好地維護和拓展系統(tǒng)功能。
2.1 數(shù)據源層
數(shù)據源層主要是指將各種類型的原始數(shù)據存儲于相應的數(shù)據庫中?,F(xiàn)階段,電子商務系統(tǒng)內部集成了多個子系統(tǒng),這些子系統(tǒng)均設置有相應的數(shù)據庫,為后期高效存儲和管理數(shù)據提供有力的保障。為了提高現(xiàn)有數(shù)據資源的利用率,電子商務大數(shù)據分析平臺要充分利用代理技術,全面獲取和整理數(shù)據庫內部所存儲的信息資源,為實現(xiàn)對用戶靜態(tài)數(shù)據和動態(tài)數(shù)據的規(guī)范化管理創(chuàng)造良好的條件。
2.2 操作數(shù)據層
操作數(shù)據層主要用于對各類數(shù)據對象的保存。該數(shù)據層中包含了大量的原始數(shù)據,這些原始數(shù)據種類不同,其存儲格式和數(shù)據結構也存在很大的差異,同時,還包含了大量的冗余無用數(shù)據,因此,需要對原始數(shù)據進行預處理操作,數(shù)據預處理操作主要包含數(shù)據清洗、數(shù)據轉換和數(shù)據裝載等。
2.3 數(shù)據集成層
數(shù)據集成層主要用于對潛在用戶數(shù)據倉庫的自動化生成,通過利用該數(shù)據層,可以根據用戶的個性化使用需求,實現(xiàn)對源數(shù)據的統(tǒng)一化處理和整理,為完成對潛在用戶數(shù)據倉庫的構建產生積極的影響。數(shù)據集成層核心功能是指根據數(shù)據分析處理目標,將各種數(shù)據進行分類和匯總,并對網絡不同節(jié)點信息進行集成化處理,使其集成在同一個節(jié)點位置處進行統(tǒng)一化處理。
2.4 數(shù)據處理層
數(shù)據處理層主要是指根據數(shù)據分析情況,選用合適的數(shù)據分析方式,以達到高效、科學處理數(shù)據的目的。該數(shù)據層在具體的運用中,需要借助服務構建模式,完成對數(shù)據分析挖掘模塊、數(shù)據聯(lián)機處理模塊等功能模塊的設計,以最大限度地提高源數(shù)據處理效率和效果。
2.5 數(shù)據應用層
數(shù)據應用層作為面向系統(tǒng)用戶的數(shù)據層,主要包含了客戶分析模塊、流量趨勢預測模塊以及網絡統(tǒng)計模塊等各種模塊,通過設計和開發(fā)這些功能模塊,可以將多個數(shù)據處理件進行有效集合和處理,為提高數(shù)據分析結果的精確性和真實性,滿足用戶的多樣化使用需求發(fā)揮出重要作用。
3. 系統(tǒng)功能設計
為了保證系統(tǒng)功能實現(xiàn)效果,促使系統(tǒng)能夠可靠、穩(wěn)定、安全地運行,技術人員要嚴格按照如圖2所示的系統(tǒng)功能架構設計方案,完成對系統(tǒng)核心功能的設計和開發(fā),以滿足用戶多樣化的使用需求。
3.1 數(shù)據倉庫構建功能設計
對于潛在用戶而言,其數(shù)據倉庫構建為后期高效地分析和處理數(shù)據提供重要的數(shù)據支持。潛在用戶數(shù)據倉庫構建主要包含以下幾個步驟:(1)確定數(shù)據倉庫主題。挖掘分析潛在用戶數(shù)據主要是為了在全面分析靜態(tài)數(shù)據和動態(tài)數(shù)據的基礎上,獲得數(shù)據最終挖掘結果。其中,靜態(tài)數(shù)據主要是指用戶的職業(yè)、年齡、性別等信息;動態(tài)數(shù)據主要是指用戶在某一時間段內的網購次數(shù)、網購總體花銷等信息。這些數(shù)據在具體的存儲和管理期間,需要突出數(shù)據實際應用價值,便于后期快速篩選相關數(shù)據。(2)數(shù)據準備,為了進一步提高潛在用戶數(shù)據倉庫設計效果,需要從電子商務企業(yè)中選用真實的潛在用戶挖掘數(shù)據,這些數(shù)據主要集中于2019年到2021年這一時間范圍內。(3)電子商務潛在用戶數(shù)據倉庫建模。構建潛在用戶數(shù)據倉庫主要是指嚴格按照相關規(guī)定和標準,科學提取和整理有價值的數(shù)據,因此,在做好數(shù)據準備這一環(huán)節(jié)后,需要從概念模型構建、物理模型構建和邏輯模型構建三個方面出發(fā),完成對潛在用戶數(shù)據倉庫模型的構建。(4)數(shù)據預處理。為了提高潛在用戶數(shù)據處理效果,還要做好對數(shù)據的預處理,數(shù)據預處理主要包含數(shù)據清洗、數(shù)據轉換以及數(shù)據裝載等。
3.2 潛在用戶分析功能設計
潛在用戶分析功能作為系統(tǒng)的重要功能模塊,主要是指潛在用戶在構建數(shù)據倉庫的基礎上,確定合適的數(shù)據挖掘目標,然后,選用不同的主題,將數(shù)據挖掘和電子商務進行充分融合,為保證潛在用戶數(shù)據分析結果的準確性和真實性打下堅實的基礎。潛在用戶分析功能流程圖如圖3所示。
從圖3中可以看出,為了保證潛在用戶分析功能設計效果,技術人員首先要做好對潛在用戶挖掘數(shù)據模型確定。在這一環(huán)節(jié)中,需要選用合適的項目集合,然后,利用數(shù)據倉庫,提取和整理潛在用戶信息數(shù)據,在此基礎上,根據項目數(shù)據提取需求,匯總出相應的數(shù)值,接著,通過使用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法,完成對算法相關參數(shù)的設置,最后,根據潛在用戶數(shù)據挖掘分析需求,確定潛在用戶的性別、網購時間、學歷、網購頻率以及所在地區(qū)等信息。其次,要做好對模型預處理及數(shù)據提取。在這一環(huán)節(jié)中,技術人員需要采用布爾化處理方式,將項目數(shù)據轉換為布爾類型,然后,從相應的主題數(shù)據庫中全面提取和整理潛在用戶的年齡、網購時間、文化程度以及網購頻率等信息,為后期更好地挖掘潛在用戶提供重要的依據和參考。
3.3 潛在用戶挖掘結果管理功能設計
該功能主要是指企業(yè)管理人員根據數(shù)據最終分析和挖掘結果,不斷調整和優(yōu)化產品的營銷策略,從而最大限度地提高營銷資源的利用率。該功能在具體的設計中,首先要針對潛在用戶分析結果,從選擇查看、記錄管理等應用中,對最終的結果數(shù)據進行處理,然后,針對數(shù)據庫讀寫操作情況,生成相應的用戶集數(shù)據,在此基礎上,完成對潛在用戶挖掘結果數(shù)據的科學匯總、分類和整理,以實現(xiàn)對這些數(shù)據的規(guī)范化、標準化管理。
在大數(shù)據時代背景下,電子商務企業(yè)在日常的管理和發(fā)展中,數(shù)據的分析和處理能力提出了更高的要求,旨在實現(xiàn)重要數(shù)據的最大化利用。而電子商務大數(shù)據分析平臺的創(chuàng)建和使用在提高數(shù)據處理效果方面發(fā)揮出重要作用,不僅可以快速獲取和處理具有多源性的電子商務數(shù)據,還能對多種數(shù)據處理提供強大的支持,為用戶提供了良好的數(shù)據分析服務。因此,電子商務大數(shù)據分析平臺具有非常高的應用價值和應用前景,值得被進一步推廣和應用。
參考文獻:
[1]陳冰.試論第三方電子商務大數(shù)據分析平臺的構建與應用[J].湖北開放職業(yè)學院學報,2020,33(1):127-128,133.DOI:10.3969/j.issn.2096-711X.2020.01.055.
[2]廖娟,阮運飛.大數(shù)據時代電子商務安全與數(shù)據分析平臺分析[J].電腦知識與技術,2019,15(30):291-292.
[3]彭海靜.第三方電子商務大數(shù)據分析平臺的構建與應用研究[J].電子商務,2017(2):24-25.
[4]鄒倩穎,羅嵐.電子商務大數(shù)據分析綜合實踐平臺建設[J].實驗技術與管理,2017,34(11):198-201,209.DOI:10.16791/j.cnki.sjg.2017.11.049.
[5]何迪.第三方電子商務大數(shù)據分析平臺的構建與應用研究[J].飲食科學,2020,33(5):12-13.DOI:10.3969/j.issn.2096-711X.2020.05.006.
[6]廖衡.電子商務數(shù)據分析平臺的設計和實現(xiàn)研究[J].信息記錄材料,2019,(333):290.DOI:10.3969/j.issn.2310-0036.2019.56.354.
[7]梁灼銘.電子商務數(shù)據分析平臺的實現(xiàn)[J].環(huán)球市場,2020,(22):290.DOI:10.3969/j.issn.1006-0049.2020.22.223.
[8]趙秋霞.基于電子商務大數(shù)據分析的指標體系研究[J].商情,2019(4):59.DOI:10.3969/j.issn.1673-4041.2019.04.048.
[9]梁軍.移動電子商務平臺數(shù)據分析和推薦方案研究及設計[D].北京:北京郵電大學,2020,(8):4528.DOI:10.12159/j.issn.2095-6630.2020.08.4372.
[10]孟慶寶.基于大數(shù)據的電子商務數(shù)據分析平臺研究[J].電腦迷,2019,47(6):1415-1420,1496.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2019.06.028.
作者簡介:王寧憶,重慶,職稱:助教,學歷:碩士研究生,研究方向:大數(shù)據技術