基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘

宋浩 姜富文

摘要

自从进入到二十一世纪以后，科学技术和信息化发展步伐就在不断加快，这一发展形式下，电子商务无疑是此时代发展的重要产物，也是推动社会发展和进步的重要途後，电子商务的发展过程中，它的商业价值逐渐凸显出来，但是同时也容易遇到诸多的发展阻碍，其中线上线下的数据挖掘工作就是其中的典型，若想在应用电商的过程中，对线上线下的用户数据予以高效收集，就应当借助科学技术手段的作用，达到这一目的。

【关键词】大数据背景 线上线下 电商用户数据挖掘 分析

当前的社会发展背景下，电子商务的发展进程处于逐年加快的趋势，它的实际应用价值逐步得以凸显，特别是企业内部数据和社交网络的之下的数据交接，也使电子商务的发展体现出爆炸式的发展态势，这就使用户数据管理工作的落实极具难度，特别是大数据时代来临之后，电子商务的发展也体现出了一定的多元化特征，如何良好的应对这一大数据的发展形式，并获取更为精准的用户数据，就要强化自身的数据挖掘能力，这也是大数据发展背景下的重点和难点问题，笔者基于这一发展形势，实现线上线下的电商用户数据挖掘，以下为详述。

1 对于大数据发展背景下的线上线下用户数据挖掘方式分析

1.1 分析数据挖掘过程

O20用户数据挖掘过程中体现了一定的自动化特征，特别是在进行数据搜集环节，很多时候会缺乏最终的目标，仅从诸多的数据搜集位置，从中获取更多的数据信息，在此过程中，只需要对大数据信息的实施相应的预处理，而后再应用适宜的计算手段，对大数据内容进行解析。

实际的大数据挖掘过程中，应当事先解决这一重点问题，就是辨别用户群的特征，而后对其用户的个人特点进行分析，以此为基础，获取所需的数据信息，体现用户数据挖掘的商业价值。

笔者对数据搜集方式进行了相应的分析，020平台所搜集的用户数据不仅包括平台交易数据，同时还涵盖着设备终端和社交网络等，这些用户数据的搜集过程中体现出了一定的流动性，同时，这些数据和信息在流动中也实现着交叉和融合。此时，就可以结合数据交易和互动的具体情况，将数据处理分为三个部分，分别为数据抽取、数据准备以及数据的转化，这些环节的数据处理质量，可以直接给后期的数据挖掘效率产生极大的影响，换角度来讲，甚至可以决定数据挖掘工作的成功或失败。

对用户的原始数据进行分析，其中会含有诸多的噪声数据和冗余信息等，所以，在处理这些数据信息的过程中，需要对其进行清晰化，相应的提数据提取质量。应用半结构或是结构数据处理方式，对冗余数据进行自动过滤，提取其中的重点和关键数据内容，提高数据的关联性，凸显数据的实际特性，促使数据实现有机的统一，构成新的数据系统。

数据的应用和挖掘过程中，一般会结合商家的实际需要，而后择选最为适宜的模型系统，实施针对性的数据挖掘工作，在此过程中，还需要对这些数据信息进行更新，参照商家的实际需要，总结数据挖掘的模型，筆者对主要的、常用的数据挖掘模型进行了分析，比如，其中的聚类分析、关联分析和类型分析等等，这些数据模型都需要根据用户的兴趣、性别以及年龄等信息，数据挖掘之后，还会将其应用到大数据可视化的计算和分析之中，体现出它的实际应用优势和价值。

1.2 对于数据挖掘方式的分析

在对数据进行挖掘的过程中，需要通过数据信息，可以使商家对自身未来的发展趋势予以明确，而后借助相关的数据分析软件，分析数据变化图，而后做出精准化的决策和方案，此后，还可对用户的相关数据进行深度挖掘，对用户的行为规律进行总结和归纳。

其中的聚类分析就是将数据所体现的共同点进行分析，对数据进行分类，例如，可以从用户购买力、用户属性以及满意度等层面进行分析，发掘出不同客户群体，而后对社会属性和社会关系予以定位，逐步再对用户之中潜在的资源予以发掘，促使用户所体现的关系网更具关联性，利于后期的客户源拓展。

2 基于大数据背景下的用户数据挖掘后的利用途径分析

2.1 对用户进行精准化的定位

在020的发展模式之中，可以对用户的相关数据信息进行深度挖掘，结合市场的运作需要，对用户人群实施精准的定位，择选最为适宜的、极具针对性的用户营销方案，而后应用数据加工、搜集以及处理等方案，明确用户群体的消费水平和购买习惯，逐步总结用户的消费行为，以此为基础，对用户的实际消费能力进行推断，这样可以结合用户的购买水平，制定最具针对性的营销方案，间接的降低了商家的运营成本，运用数据挖掘的方式，可以对用户之间的价值高度进行区别，基于最终的成本控制情况，对营销策略进行改变，最终极大的提高商家的经济收益。

2.2 对网络平台不断的优化

电商营销的过程中，网站平台的页面设置是极为重要的，网站内容可以直接对用户的访问情况予以分析，特别是用户最近浏览的平台亦或是用户登录、访问情况等内容，都会渗透给相关的网站平台提供参考。

电商网站可对用户下单习惯以及访问情况进行分析，而后对这些数据进行深度挖掘，对本身网站之中的内容和结构进行相应的更改，例如，用户交易量和点击量高的产品，可以放置在显著位置用来吸引用户，与此同时，还要对用户的期望值和有关网页进行连接，这样就可以节省客户的时间，提高客户的下单率。

3 结束语

综上所述，当前的大数据发展背景下，我国的科学技术发展水平在不断提高，电商在这一发展背景下实现了高速的发展，特别是数据挖掘技术和云计算技术在高速的发展，020电子商务发展理念也逐步转变为用户的满意度为上，所以，要想提高商家的经济收益，就要通过数据挖掘，掌握用户对产品的应用需求，获取最为精准化的数据信息支撑，以此为基础，借助大数据挖掘手段，相应的促进我国电商事业的发展和进步，希望笔者的分析给相关电商运营人员带来一定的发展启迪和参考。

参考文献

[1]徐国虎，孙凌，许芳等.基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究[J].中南民族大学学报（自然科学版），2013，69（02）：100-105.

[2]徐国虎，孙凌.基于大数据技术的线上线下电商用户数据挖掘流程分析[J].中国集体经济，2012，57（30）：187-188.