大數據在電子商務中的應用
A. 大數據對電子商務的作用是什麼意思
本公司是做網路數據採集的，所以在這里主要談談採集到的電商數據有什麼作用。
電商可利用那些數據提升自身優勢
圖像 ：圖像通常是指產品圖像。
視頻：產品頁面的視頻
競爭者的數據：例如重點關注哪些產品系列，要庫存的品牌等等。
股票市場數據：展現電子商務公司的總體表現，該指標可以是用來決定是增加產量，開設更多商店還是保持穩定。
產品數據（文本）：以文本格式顯示的產品詳細信息，描述了產品的用途，使用方法以及將其與其他產品區分開的功能是什麼。
產品數據（表格）：與產品相關的屬性數據，例如重量，功率，功率，尺寸等通常以表格格式顯示，盡管抓取起來可能比普通文本格式的產品數據難得多，但重要性更高。
社交媒體數據:人們正在談論的趨勢標簽或產品和品牌。這可以幫助公司決定與哪些品牌相關聯，哪些產品可以做更多的廣告宣傳，以及可以放置什麼廣告來更好地與更大的人群聯系。
電子商務領域的新聞數據:輿情數據收集，了解行業動態、預防負面輿情
我們採集的電商公開數據
商品信息數據
指各大電商平台商品詳情頁面可見文本信息(其中商品的具體評價不算在商品信息中)
總的來說，電商大數據可以幫助找到最合適得投放渠道和目標用戶；可以了解消費者的興趣、愛好、需求；打破數據壁壘和隔閡；幫助決策過程數據化等等。
B. 大數據在跨境電商領域有什麼應用
在互聯網﹑物聯網﹑移動技術等新型應用與電子商務相結合的同時,產生﹑積累了大量的﹑形式多樣的用戶網路行為數據資源,被稱為電子商務大數據,並呈現出前所未有的"數據爆炸"狀態。這種狀態促使電子商務行業重新審視數據的重要性,並形成對數據的新型管理理念,即提煉大數據中的有效數據,與具體電子商務業務結合運用,深入挖掘數據資源的價值,進行精準化﹑個性化﹑智能化的客戶服務創新,以達到既降低成本,又提高效益的雙效效應。無論是國內電商還是跨境電商，大數據的作用不容忽視。
1)提升競爭優勢價值：現代電子商務數據的來源已經不局限於企業的Web站點,企業會更多的利用電子郵件﹑微博﹑Web日誌﹑互動社區等社交媒介多元化的收集相關數據,這些數據將從不同方面反映著企業自身業務的狀況﹑客戶的狀態﹑競爭對手的動向﹑社會環境的優劣,企業的決策行為是基於對數據的分析而做出的。因此,這方面的數據信息越全面,越趨於社會化,越具有實時性,以此制定出的企業發展與競爭策略就越准確﹑越有針對性﹑越貼近客戶,當然企業在市場上的競爭優勢的可持續性就隨之增強了。
2)挖掘數據驅動運營價值：大數據龐大的數據量為電子商務企業做好了鎖定並把握消費者的基礎保證,電商企業通過不斷的整合數據資源,使得所屬供應鏈上下游參與方能更方便的共享信息與資源,並模糊業務節點的界限,從而優化電子商務全程業務流程,提高各業務節點的流暢度,進而提高的業務效率。同時,大數據模式下電子商務交易帶來的互動數據,不僅為電商企業,也為網路交易平台提供了全方位的市場信息,為以電子商務交易為核心的新興產業鏈打造了活性數據平台。
3)重塑多重商機價值：對於電子商務企業來說"低成本﹑高效率"是其取勝市場的法寶,而致勝的戰術就是基於對大數據的分析和優化。通過收集消費者帶來的海量數據,進一步挖掘用戶需求,便於企業准確預測潛在客戶市場,提高交易的成功率。另一個方面,在大數據狀態推動下,消費者獲取﹑濾選﹑分析數據信息的能力也在不斷的提高,對數據信息准確識別能力的增強有利於消費者將注意力反應在其網路行為中,繼而利於電商企業智能業務和服務的開發與推廣,為企業節約成本﹑佔領市場帶來巨大的多重商機。
4)改善物流服務質量價值：電子商務與物流業的合作隨著雲計算﹑物聯網和數據應用等技術的突破越來越密切,電商企業與物流企業因一筆交易帶來了共同的服務對象,對於客戶數據的分析也就不僅局限於電商企業單向操作。大數據改變了物流業的服務方向和服務內容,物流企業通過對客戶數據的分析能夠更合理的選擇派送方式,優選路徑,提供差異化服務,提高物流服務的質量,提升電商物流業的品牌形象。
5)創造消費者感知價值：消費者作為互聯網技術應用的主力軍,最大限度的搶佔了大數據中的消費數據,這些數據在企業進行數據信息分析時轉化為極有價值的商業數據。大數據環境下互聯網消費體系創造了全開放的數據系統,網路消費者在網路應用上投入的資金更多的是要獲得個人滿足感的體驗與感受,網路消費對象得以拓展的同時,智能化﹑人性化﹑差異化﹑互動性的網路服務爭先呈現在消費者面前,讓消費者最大限度的感受消費的歸屬感﹑滿足感和幸福感,實現商家與消費者雙贏的深度價值創造。
C. 誰知道大數據在未來電子商務中起到什麼作用了解的說一下
艾普凱爾CEO張魯閩先生在2013年10月26日廈門電子商務發展高峰論壇上，宣講了一篇「大數據時代下電子商務的機遇與挑戰」，受到參會人員高度的關注。
D. 大數據在電子商務中的應用前景怎樣
大數據由巨型數據集組成，這些數據集大小常超出人類在可接受時間下的收集、應用和處理能力。它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。
電子商務大數據伴隨著消費者和企業的行為實時產生，廣泛分布在電子商務平台、社交媒體、企業內部系統和其它第三方服務平台上。
整合來自不同渠道的數據形成了xiaofeizhe的全面信息，為及時、全面、精準地了解消費者需求奠定了基礎。雲計算、復雜分析系統的出現提供了快速、精細化分析消費者偏好及其行為軌跡的工具。大數據等新一代信息技術的發展使得消費者的地位日益重要，推動電子商務的價值創造方式發生轉變。
傳統電子商務創新主要局限在電子商務的效率、便利化等方面，大數據技術的廣泛應用給電子商務的模式創新帶來機遇。基於大數據的電子商務創新主要在於提煉大數據的價值並將其應用於電子商務的各個流程，形成新的商業模式。
E. 大數據在電商行業的應用是怎樣的如何利用大數據做競品分析
如圖說明大數據在抄電商的應用已經很全面了，現在隨著市場流量成本變高，流量獲取困難，很多品牌方已經認識到利用數據指導業務，管理業務的重要性。
而利用大數據做競品調研主要市場銷量銷額的份額、熱銷SKU、品牌方的定價、促銷政策、投放渠道等幾個維度，可以了解用戶的需求發現市場潛在機會，對比品牌間在市場的競爭力，跟自己的業務情況結合分析做出營銷策略。
大數據分析關鍵點是對海量數據的挖掘，清理、處理，要麼自己組建數據分析團隊，需要一個全面的技術過硬的團隊搭建還是不容易的，要麼是第三方合作，購買數據報告，市場數據分析全面但是成本太高了，或者用第三方數據分析Saas軟體。提供數據源可視化的觀測分析、像是慢慢買、奧維雲網、魔鏡都是做大數據分析系統的，只是每個深耕不同行業、數據源獲取的方式不一樣。
F. 大數據處理對電子商務的影響有哪些
電子商務：通俗來說就是企業通過網路,把線下的業務移到線上去開展,完成商品或者服務的銷售交易。
大數據：指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
近幾年來，互聯網產業高速發展，很多傳統企業通過電子商務，開展網路營銷，線上產生交易的數據量是線下無法比的，因而就產生了處理巨量資料，也就是大數據的急迫需求，解決不好，就成為電子商務發展的瓶頸。反之，大數據處理的成功發展，也促進了企業加速開展電子商務，為互聯網產業的發展注入新動力。
一、大數據處理模式
在電子商務領域內，信息的大批量處理如果是以PB、EB、ZB為計量單位，則這些信息就構成了大數據。以往的計算機處理模式已經很難對這些大數據進行高效率的處理，勢必會影響電子商務的總體發展。因此對大數據時代的計算機處理模式進行革新是獲得電商行業整體突破的基本保證。傳統的數據處理模式是資料庫集群模式，大數據處理模式的基本要求是建構雲計算Map Rece處理體系，使信息的分解處理和結果合並成為可能。
(一)資料庫集群模式
集群模式的基本運行原理是將同一種應用程序通過不同的工作方法相互協調共同完成，在面對客戶端的數據請求時，為其提供單一映像，並將這些映像通過一定的連接技術和方法與硬體系統進行連接，整體上建構一個鬆散耦合的集合。簡單來說，資料庫集群模式實現了資料庫技術和集群技術的結合。資料庫集群模式的運行較為平穩，具有多方面的技術優勢，例如強大的靠擴展性、整體的可靠性等等。
但是在面對大數據處理時，資料庫集群也表現出了一定的缺陷。這些缺陷主要包含以下方面：第一是可擴展性補不強。如果系統功能節點的硬體基礎設施選擇的是Pc伺服器，那麼將會出現系統線纜繁雜、硬體高度復雜化和架設安裝難度大等問題，對其擴展性造成了一定的限制;第二是數據通信受限。目前運行高速互聯網的必備條件是將 PCI插槽與主機進行連接。但是PCI的數據傳送能力有限，不能滿足節點間的數據通信要求;第三是提升空間小。這種空間主要是指資料庫數據集的可擴展空間，在進行數據處理時如何解決系統的安全性、運算速度和可擴展性是資料庫集群模式要面對的重要問題。此外，資料庫集群模式還存在兼容性、可靠性、容錯性、對異質條件支持能力等方面的局限性。
(二)Map Rece框架
雲計算構架主要是由低端伺服器進行大規模集群構成的數據處理技術，在數據存儲容量和數據處理能力上具有絕對的優勢。由於雲計算平台在運行中的可靠性和可擴展性等功能，目前眾多的大型企業或單位都將其作為web搜索和大數據分析的主要平台，如中國移動、淘寶、網易、網路等等。Map Rece框架主要包含三個方面的內容，即並行編程模型Map Rece、分布式文件系統(HDFs)、並行執行引擎。
Map Rece的設計是由google完成的，主要是進行大數據集的計算處理工作，代表了分析技術的整體發展狀態。Map Rece在進行數據處理時，先將對象進行抽象化處理，使其以映射和化簡操作對的形式呈現出來，其中映射部分進行數據的過濾，化簡部分進行數據的聚集工作，在工作中均以良好的界面進行管理工作。對Map Rece計算過程進行分解，可以將其工作原理理解為將大數據集進行解構，解構之後的結果是形成了數量眾多的小數據集，通過集群節點對這些小數據集進行分別處理，由此得出中間結果，將這些結果通過節點進行合並，就可以得出對整個大數據集的處理結果。
二、大數據時代電子商務IT技術設施的革新
IT基礎設施是保證電子商務系統運行的前提，對其進行技術革新能夠使其快速適應電子商務大數據時代。在後互聯網技術時代，電子商務企業廣泛採用的IT基礎設施一般是PC伺服器。隨著數據信息處理規模的擴大和處理能力的要求不斷增強，電子商務企業對於IT基礎設施的革新正朝著小型化和集群化方向發展，與此同時，電商企業還需要不斷地投入大量的人力和技術實現IT基礎設施的維護、升級和更新。
(一)數據倉庫的發展
從近期對電子商務信息處理數據的研究可以發現，在系統運行中出現的大數據仍在以驚人的速度發展和增長，其特點也表現為明顯的分布式發展和異構性趨勢。傳統的資料庫如具備一般數據處理功能和信息分析技術的資料庫以及BI技術已經很大程度上不能滿足PB級的數據量處理要求。這種大規模數據的發展促使電子商務數據倉庫系統出現了非常明顯的變革，也即是數據量數量級不斷上調，目前已經實現了由TB向PB的邁進，並且仍呈現出爆炸性的增長態勢。
根據對現今電商數據量發展狀況及趨勢的研究，可以發現電子商務數據倉庫將會呈現以下特點：第一，未來兩年電商數據倉庫的最大數據量將會達到甚至超過 1OOPB，並且其增長速度也將呈現出前所未有的變化，遠遠超過摩爾定律;第二，對數據的分析方式實現質的變化，將從常規化分析向深度化分析轉變;第三，中低端硬體組成的大規模集群硬體平台將會代替高端伺服器構成的基礎設施硬體支持平台，基礎設施進一步向集群化發展;由於硬體系統的革新將會對並行資料庫產生了重要影響，使其規模不斷擴大，由此帶來的成本也將逐漸增長。總體來講，目前電子商務將會出現大規模革新的直接因素是數據量的大規模增長和深度分析的現實要求。
(二)雲計算構架
雲計算構架是一種針對分布式網路計算而設計的新型數據處理模式，在應用中已經表現出了良好的適應性。在網路環境中進行計算、存儲、軟體等在線服務時較傳統構架有顯著的性能提升。在目前應用於電子商務領域內的雲計算構架來講，其具備了以下特徵：按需自助服務(on Demand self-service)、可度量服務(measured service)、池化資源(resource pooling)、泛化網路訪問((broad network access)以及快速彈性(rapid elasticity)。
三、大數據處理對電子商務的影響
雲計算的發展歷史並不長，首次引入雲計算技術的是淘寶網，其所有交易都是基於自建系統完成的，而阿里雲也成為我國首家開展雲計算供應的公司。雲計算對於大數據的超強處理能力使其對電子商務的發展起到了推波助瀾的作用，主要影響表現在以下方面。
(一)信息檢索能力
電子商務平台雖然很大程度上改變了消費者的購物方式，但是就營銷方式來說，商品數量和種類依然是影響消費者選擇商家的主要因素。在電子商務領域內，商品數量和種類呈現出結構的繁雜化發展甚至是非結構化發展趨勢。這些都為 IT基礎設施以及信息處理技術提出了挑戰，大數據處理技術由於其具備的靈活性和功能強大的檢索服務使其能夠引領電子商務信息處理技術的新方向。
雲計算的檢索服務可以根據客戶的實際需求和交易習慣對大量的信息進行篩選和顯示，其智能性和高效性也是傳統IT基礎設施多不能比擬的。此外，雲平台還具有信息推薦功能，根據網上交易整體情況篩選熱點商品予以展示，提高了交易的針對性和檢索效率。雲計算性能的優勢還體現在對人類部分思維進行描述的功能上，解決了長期以來計算機信息處理不能夠准確把握人類語言和知識應用的難題，使數據的處理實現了功能的深度發掘。這種技術優勢表現在實際交易中就是電商平台能夠對用戶輸入的語言進行迅速的反映，並能准確地提供用戶所需耍的商品信息。這種處理過程極大地提高了信息服務的效率和質量，使用戶滿意度得到了很大的提升。
(二)彈性處理能力
電子商務信息處理系統的工作性質使其必須具有強大的彈性處理能力，並能夠在極短的時間內做出反映以應對在系統運行中出現的各種問題。這些問題的出現並不是偶然的，而是隨著用戶的並發訪問以及商家集體營銷活動造成的大量訂單信息所導致的，這些情況在當前的電商系統運行中是比較常見的，這就需要系統在面臨突然增長的業務量時具有強大的擴容能力和數據的存儲能力。
雲計算技術的出現在理論上實現了信息的無上限存儲能力以及超大規模信息處理能力，使其能夠輕松地應對TB數量級的信息乃至PB數量級的信息處理。而這一功能的實施並不需要企業對硬體系統進行更換，而且能夠以比較低的成本享用雲計算存儲處理信息服務，在此基礎上對應用系統機型全方位的布局並保證了彈性處理能力的實現，使資源達到了最優化配置。
(三)信息處理安全性能
網路系統面臨的最大難題是信息安全問題，保證交易安全和用戶信息安全更是電商企業應時刻關注的話題。信息時代的一大特徵是將信息轉化為可利用的資源，甚至是直接創造經濟價值的信息資本。電子商務領域內，大數據就是企業生存發展的重要資本，對於大數據的掌控能力將成為衡量企業核心競爭力的主要標志。但是大數據的出現同樣給信息資源的安全帶來了極大的挑戰，由於其結構復雜，數量巨多，並且大多是具有敏感性的信息，很容易成為網路攻擊的目標。
大數據處理技術在應對信息安全是進行了性能的全面評估，使其能夠及時、精確地定位各類網路攻擊或非正常現象，並將這些異常數據收集整理通過分析實施預防措施。雲計算技術的安全性還體現在將安全可靠的信息轉化為雲服務，並將這些信息託管在雲端，為用戶的信息提供了專業化的信息防護措施和保密方案。
四、大數據處理的發展趨勢
信息技術的發展歷史並不長遠，但是在每個發展階段都會出現具有標志性的技術類型和產品。在目前，信息技術的熱點以及將會對信息產業產生重大影響的無疑是雲計算技術和大數據處理f司題。在電子商務環境中大數據處理將會發展出更多強大和多元的功能，具體發展趨勢有以下幾點。
(一)大數據處理服務和產品的多樣化
目前電子商務平台的服務和產品正在向著多元化的方向發展，除了電商企業之外，政府機構、大型集團企業、行政事業單位等都加入或正在加入構建雲環境下的數據處理服務平台，並且可以實現對沒有充足IT能力的小型電子商務企業進行服務和產品的輸出。
(二)新型的電子商務運營模式
雲計算的出現不僅對IT技術設施進行了大規模和深度的革新，同時其帶來的眾多產品如長尾效應、經濟效應、眾包、個性化服務等對於經濟學概念的再認知也產生了重大的影響。這些變革有助於盈利性企業的經營模式做出重大的調整，進而加快了向服務經濟社會發展的步伐。隨著信息技術的進一步發展和現有技術的逐步完善，傳統經濟模式必將會受到嚴重的沖擊，商業模式也會隨之產生整體性的變動甚至是根本性的改變，並且在變化中不斷進行新技術、新方法和新思路的探索。
(三)IT設施將成為企業核心競爭力的重要組成部分
企業的核心競爭力包含多方面的內容，但可以確定的是都是對企業發展具有重大影響的因素。隨著現代信息化時代的發展和信息技術在各個領域內的廣泛使用，企業成產、管理、經營等模塊的信息化將會對企業能否適應社會的發展以及在日益激烈的市場中保持其競爭力產生舉足輕重的作用。通過對IT基礎設施進行引進和革新，能在最大限度內實現資源的最佳配置，提高生產質量和效率，降低企業運營成本，提升企業的整體管理水平。特別是對於信息技術依賴程度高的電子商務企業，雲計算構架和大數據處理技術的可擴展性相當可觀，為海量信息的存儲、整合和管理提供了安全可靠的環境，通過IT基礎設施的技術優勢，為突破電子商務行業的發展上限提供了可能。
G. 大數據在電子商務中應用體現在哪些方面
1、通過大數據進行市場營銷
通過大數據進行市場營銷能夠有效的節約企業或是電子商務平台的營銷成本，還能夠通過大數據來實現營銷的精準化，達成精準營銷。
通過分析大數據對消費者的消費偏好進行分析，在消費者輸入關鍵詞之後，提供與消費者消費偏好匹配程度較高的產品，節約了消費者的尋找商品的時間成本，使交易雙方實現快速的對接。實現電子商務平台或是企業營銷的高效化。在數據化時代，針對消費者進行針對性的營銷能夠實現精準營銷，提升產品的下單率，提升電子商務 的營銷效率。
2、實現導購服務的個性化
對於電子商務的平台來講，往往都會針對用戶提供一些推薦和導購服務。通過大數據的分析和挖掘能夠實現導購服務的個性化。針對消費者的年齡、性別、職業、購買歷史、購買商品種類、查詢歷史等信息，對消費者的消費意向、消費習慣、消費特點進行系統性的分析，根據大數據的分析針對消費者個人制定個性化的推薦和導購服務。
大數據的運用能夠抵消電子商務虛擬性所帶來的影響，提升競爭力，挖掘更多的潛在消費者。針對消費者的消費偏好，進行適宜的廣告推廣，提升產品的廣告轉化率，同時提供個性化的導購服務。
對於一些大型的電子商務平台來講，產品種類繁多，想要提升消費者的消費量，提升消費者的下單率就要通過分析消費者的消費偏好，主動進行商品的推送。這種通過大數據進行分析的方式不僅僅能提升產品的瀏覽量，還能針對消費者的消費需求提供商品的推送，提升消費者的用戶體驗，進而提升消費者的忠誠度。
3、為商家提供數據服務
大數據的分析不僅僅能夠幫助電子商務平台提升下單率和銷售額，還能將大數據的分析作為產品和服務向中小型的電子商務商家進行銷售。這樣不僅僅能夠提昇平台的收益，還能幫助商家了解消費者的消費偏好、消費者對於該類 產品的喜好等信息，來幫助商家及時針對大部分消費者的消費偏好以及市場的動態，針對產品的性能等進行研發和調整。
(7)大數據在電子商務中的應用擴展閱讀：
大數據的應用：
1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。