如何对海量的电商数据进行科学分析

电子商务数据分析的关键技术分类概括

数据收集与分类存储技术海量数据在收集方面也拥有多种技术路径。比如，在收集不同商家、产品的定价变化信息时，能通过编写程序、模拟用户在互联网上的行为自动抓取网页上存在过的数据。这种网络爬虫的形式能用于收集同行之间的价格信息和对应产品的用户评论，并进行整体数据的收集。电子商务平台提供的API接口，或是在网站和应用中嵌入的跟踪代码，也会对用户的浏览、点击和购买行为进行数据收集。数据存储技术主要是通过Oracle等关系型数据库、Redis等非关系型数据库以及分布式存储系统进行数据收集，能对用户信息、订单信息、商品图片等内容进行综合收集，具有针对性和全面性。

数据处理与转换技术电子商务会产生海量数据，其中难免会产生大量的重复数据，需要进行去重，避免分析时产生偏差。这就需要采用数据清洗技术进行处理，对确实的数据进行阶段性填充或删除，确保数据在时间上和多个方面的完整性。同时，还要对异常值进行识别与处理，防止其对分析结果产生不良影响。数据转换技术也是数据分析的关键技术之一，主要是将数据从一种格式转换为另一种格式，以便进行后续的整体分析。此外，在进行数据处理时，还会将数据分为不同的类别或组，挖掘数据集中项之间的关系或关联。

数据统计与分析技术电商数据分析的关键技术还包括统计分析，对数据进行计算均值、中位数、众数以及标准差等概括性描述，还要基于样本数据对总体数据范围和电商情况进行推断，如假设检验、置信区间等。在进行数据分析时还会对时间序列数据进行分析，预测未来的趋势或者周期性变化。对一个或多个自变量与一个因变量之间的关系进行研究，建立好回归模型，并进行预测。此外，还包括文本分析中的自然语言处理，这主要是对文本数据进行适当的处理和分析，从主要内容中提取有用信息，如情感分析、主题识别等，为电商的后续发展提供更多数据支撑。

数据可视化技术这项关键技术主要是利用ECharts、Highcharts等工具提供丰富的图表类型，截取对应的阶段性数据制作折线图、柱状图以及饼图等，根据电商企业和技术人员的需求展示数据分析结果；此外，还能将多个图标整合在一起，形成一个更直观的数据展示界面，以便决策者能快速了解业务状况，作出正确的选择与决策。数据可视化技术还能利用数据映射这种可视化方法，将数据通过颜色、大小以及形状等普遍视觉元素映射到图表上，展示数据的分布和趋势。或是利用交互式可视化方法，引导用户通过点击、拖拽等方式与图表进行交互，从中获取更详细的信息和数据，进行深入分析。

电子商务数据分析的关键技术应用实践

数据采集技术的多样化应用在电子商务中，数据采集是数据分析中的基础环节，要先对需要分析和研究的数据进行全面收集，才能完成后续的处理、分析、可视化操作，为数据分析工作的整体性开展提供多样化的数据支持。这项技术通常会通过Web跟踪、API接口、日志收集等方式获取用户的行为和交易数据信息。例如，在淘宝软件的数据收集中，淘宝利用买点技术在网站和App中设置好所需的数据收集点，记录下用户的点击位置、浏览次数和时长以及购买的数量和回购次数等行为数据。同时，淘宝还会通过API接口与支付系统、物流程序进行对接，从中获取交易记录、支付时间以及物流情况等关键数据。

数据处理与存储技术的具体化应用采集获取到的原始数据由于数量极多且存在重复现象，需要经过清洗、转换等处理过程，将其存储在数据仓库或分布式数据库中，以便进行后续的数据分析。收集到的数据由于来源广泛且用途极多，存在错误和与事实不一致的现象，若根据这些数据进行处理分析会导致结果不准确，甚至无效。因此，以淘宝为例，淘宝使用Hadoop等大数据处理技术对海量数据进行存储和管理，及时筛选掉其中的重复项和无意义项，同时利用云存储技术进行数据备份，以免出错或丢失。

数据分析技术的针对性应用在进行数据分析时，电子商务数据分析的核心环节主要涉及数据挖掘、机器学习以及统计分析等多种技术，能更深入地分析用户行为、交易数据等，发展潜在的市场发展方向和用户偏好等信息。以京东商城为例，京东主要通过分析用户的购买历史、浏览记录中的产品和次数、搜索关键词等数据，为用户构建画像，推送具有针对性的产品，提高转化率和用户的满意度。天猫利用算法对历史销售数据进行分析，并结合当前商品的满意度和销售量，预测未来一段时间内的销售趋势和热门商品，以此作为标准和参考，提前进行备货和调整库存，以降低库存积压和缺货的风险。

数据可视化技术的合理性应用数据可视化技术主要是将复杂的数据分析结果以折线图、柱状图等形式表现出来，帮助决策者直观地了解目前的电商行业现状和公司产品的走向，理解数据背后的含义和趋势，结合未来的行业方向和前景作出合理决策。电商平台通常会构建数据可视化平台，以图标的形式展示销售额、订单量、转化率等关键指标，使决策者根据图表反映各类信息和数据，快速了解自身的业务运营状况和市场趋势，为后续的电商发展提供更多数据参考和路线指引。

电子商务数据分析的关键技术对推动电商行业的快速、健康发展具有重要价值和意义。在深入研究这些技术的过程中，企业能了解自身发展的问题与电商运营中存在的不足，在海量数据的分析中找准未来发展的定位和用户的喜好，更好地推进电子商务运营工作。在未来的电商发展过程中，企业和技术人员应进一步探索更高效、更智能的数据分析技术和工具，更好地应对海量数据挑战，提高数据分析的准确性。同时，随着对海量数据的分析，电商行业也应更加注重数据隐私保护和安全技术的完善，为用户提供更加全面、安全的服务，维护技术创新与合规性的平衡，促进电商企业和行业整体的高质量发展。

作者单位：厦门华天涉外职业技术学院