大数据网购影响因素
㈠ 网购大数据反映了什么
网购的大数据反映了现在互联网购物真的是一个非常新颖并且大家都非常喜欢的事情，就像我工作了一天了，回到家里我可能出去买买东西，这样真的很累，这个时候就可以在互联网上买我所想要的东西，会可以让我自己很轻松。
㈡ 大数据处理对电子商务影响有哪些
大数据处理对电子商务主要有以下影响：
(一)信息检索能力
电子商务平台虽然很大程度上改变了消费者的购物方式，但是就营销方式来说，商品数量和种类依然是影响消费者选择商家的主要因素。在电子商务领域内，商品数量和种类呈现出结构的繁杂化发展甚至是非结构化发展趋势。这些都为
IT基础设施以及信息处理技术提出了挑战，大数据处理技术由于其具备的灵活性和功能强大的检索服务使其能够引领电子商务信息处理技术的新方向。
(二)弹性处理能力
电子商务信息处理系统的工作性质使其必须具有强大的弹性处理能力，并能够在极短的时间内做出反映以应对在系统运行中出现的各种问题。这些问题的出现并不是偶然的，而是随着用户的并发访问以及商家集体营销活动造成的大量订单信息所导致的，这些情况在当前的电商系统运行中是比较常见的，这就需要系统在面临突然增长的业务量时具有强大的扩容能力和数据的存储能力。
(三)信息处理安全性能
网络系统面临的最大难题是信息安全问题，保证交易安全和用户信息安全更是电商企业应时刻关注的话题。信息时代的一大特征是将信息转化为可利用的资源，甚至是直接创造经济价值的信息资本。电子商务领域内，大数据就是企业生存发展的重要资本，对于大数据的掌控能力将成为衡量企业核心竞争力的主要标志。
㈢ 影响消费者网购的因素是什么
不大明白既然问题是：影响消费者网购的因素是什么
而回答却要从宏观与企业自身来说。
如果非要跟宏观扯上关系无非就是经济问题。经济好了人人都能保证自己的冷暖的情况下网购自然会多。
而网购者一般是不看企业自身的。当然，如果一个网店也算是企业的话。那个网购者要看它的信誉度与其它购买者对它的评价。
消费者人体网购大多是不愿意出门购物，或者出门购物也买不到那样东西。而很多时候网上买东西便宜快捷可以货比N家而不用走来走去。
㈣ 网络消费者购物的影响因素有哪些
网络消费者在购物过程中会受到诸多因素的影响，包括内部因素和外部因素，内部因素如年龄、计算机应用水平等；外部因素如网站形象、商品价格、交易安全、物流配送速度、服务水平、他人评价等。这些因素如果利用得好，会促进消费者的购买决策和购买行为的发生。如果利用不好，消费者可能会离开该网站，结束购买过程。因此，网络商家和购物网站应该十分重视这些影响消费者购买行为和决策的因素，对这些因素进行研究分析，制定相应的营销策略。
第一，消费者的个体因素。个体因素包括性别、年龄、教育背景、工作领域和收入情况等，会影响消费者的网络购物行为。然而，网上购物还是一种新型的购物模式，它的推广和扩散应该遵循一般规律，即在一个社会系统中，较早采用这种新方式的人群应该年纪较轻、学历相对较高、有相关的工作、财务状况较好等。
第二，消费者的计算机应用水平和网络经验影响消费者的购物行为。消费者进行网络购物必须使用计算机和互联网，消费者检索产品信息、登录网站、浏览网页等都需要一定的计算机使用能力和网络知识储备。本书认为，相对传统消费者，网络消费者拥有计算机使用能力和网络知识不同，对网上购物就会采取不同的态度和行为，而拥有较强计算机使用能力和较多网络知识储备的消费者将更容易接受网上购物这一新型购物方式。
第三，网站因素。如网站的知名度、网站的设计和布局等会影响消费者的购物行为。购物网站相对于网络消费者在一定程度上就如同商场相对于传统消费者。商场的布局、商品陈列都会对消费者的购物行为产生影响。同样，购物网站对网络消费者也会产生很大影响。购物网站的知名度和声誉将会影响消费者对网站的态度，一般情况下，消费者都会选择知名度高、声誉良好的网站进行购物。
例如淘宝网，一提到网络购物，大部分人第一个就会想到淘宝网，这是因为淘宝网的知名度已经深入人心。网站的页面布局和设计会直接影响到消费者对商务网站的印象，进而影响消费者对网站的初期信任感。
第四，产品因素。消费者进行网络购物这一行为的最终目的是满足其对商品的需要，由于产品特性的不同，会导致消费者采取不同的购买决策。因此在网上销售产品，首先要考虑网上消费者的特征，即以青年人为主，追求时尚新颖和个性，所以要注重商品的新颖性和个性，以吸引消费者的注意。其次要考虑消费者在购买商品时的体验程度。如果一件商品要求消费者体验参与的程度比较高，即非标准化产品，一般不适合在网上销售。而且，研究发现，在网络环境中，消费者对产品价格的敏感度比在传统渠道中更高。消费者选择在网络商店进行购物，主要的原因就是因为网站的售价较低。
第五，安全性因素。对个人隐私及交易安全的担心是影响网上购物的两大先决因素，加上对产品质量的怀疑等，这些因素都会阻碍消费者的网上购物行为。
由于在线交易的特殊性，基于互联网进行的电子商务活动一般都需要消费者向注册网站提供相关的个人信息。然而对于这些用户信息，很多网站并没有像事先承诺的那样采取保密措施，有的甚至为了牟取暴利将这些信息出卖给其他网站。另外，网上购物的虚拟特性很强，消费者通过网络与商家进行交流，购买商品。消费者在获得商品之前没办法像传统购物方式那样亲自触摸、感觉商品，一些思想比较保守、谨慎的消费者会对网上购物产生怀疑，甚至打消网上购物的念头。
第六，便利性因素。一方面，与传统商场相比，网上购物商店具备很多独特的功能，可以同时完成商品信息的收集、交易支付及部分商品的配送，如软件产品，这是网络购物的最大优势。另一方面，消费者可以减少传统购物过程中逛街购物所花费的时间和精力，不会受到天气、交通等外界环境因素的限制和干扰，并且没有时间限制，只要条件许可，消费者可以24小时随时不用出门购买到需要的商品。同时也不受地域限制，消费者坐在家中就可以购买到全国各地甚至国外的商品。许多研究表明，方便和节约时间是许多消费者选择网上购物的首要因素。
第七，互动因素。相信很多人都有过这种体验：刚走进商场就有一大堆营销人员围在身边推销商品，而他们推荐的商品并不是基于消费者的需要，只是为了多卖出商品，提高业绩。这样消费者在购买商品时就没有独立思考的空间，做出的购买决策往往不能满足自己的需求，甚至买到自己不需要的产品。而在网上购物时，消费者面对的是计算机桌面，可以根据自己的需要任意搜索商品，在网站导航目录的帮助下，消费者还可以查寻到每个商品的具体特征、功能，如品牌、大小、款式、价格等。而且几乎每个购物网站都为顾客提供了帮助中心和多种即时沟通方式，顾客在购物过程中遇到问题或困难可以直接向网站或服务人员求助。
第八，他人评价因素。在网络购物环境下，消费者的购物行为会在很大程度上受到他人评价的影响，特别是初次在网上购物或网购经验不丰富的消费者。消费者在提供同类商品的两家或多家网店中做选择时，网店的好评率会起到很大的作用，有时甚至直接影响消费者的选择。
以上几个方面的因素都在不同程度上影响着消费者的网上购物行为，研究这些因素对消费者网上购物行为的影响程度和具体方式，对购物网站的发展和创利来说非常重要。
㈤ 消费者网络购物行为的影响因素主要分哪几方面
基本是下面这6个因素
注册方式的复杂程度。
商品信息。B2C的商品信息介绍以直观、细致、专业见长，但是也有一个毛病就是太过于标准化了。多如牛毛的细节实拍图+精美绝伦的模特展示图+详细的尺码表格+各类免责声明是标配。但是，消费者的疑惑是有色差吗？东西的细节质感真的这么好吗？这图片是韩国或者欧美官网上面DOWN的吗？这尺码是欧码还是国内码，准不准啊。
合作商家的SKU管理。大的B2C已经开始接入合作商家的SKU了，一来丰富网站的品类，一来探索理论上的长尾效应。但是如何管理好这些合作商家的SKU就成为一门大学问了。很多消费者反应，在大型B2C网站的“店中店”买东西遇到假冒伪劣商品，不开发票等情况，退换货也不能保证。如果不能解决这个情况，那和C2C平台有什么区别？自己是个大C或者大B，“店中店”成为你的小C。
物流，中国电商的物流之痛不必再赘述了。天天喊“我们和C2C最大的差别在于服务”结果消费者下了个单，十几天没有收到货，或者受到货了但是遭遇了JP快递员。
客服售后服务，虽然在淘宝被人有事没事地叫亲听着挺腻歪的，但是好歹能有个人实时在线解答你的问题，搞不好在你心情不好时还能跟你插科打诨几句。
支付。最关键也是最核心的一部，前戏全部做完了，临门一脚，发现支付出问题，那绝对坑爹了。接入第三方支付系统吧，要给人付费，一部分数据还得掌握在别人手里。完全用网银吧，没有第三方保障体系，好多人不一定敢买。
㈥ 大数据处理对电子商务的影响有哪些
电子商务：通俗来说就是企业通过网络,把线下的业务移到线上去开展,完成商品或者服务的销售交易。
大数据：指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
近几年来，互联网产业高速发展，很多传统企业通过电子商务，开展网络营销，线上产生交易的数据量是线下无法比的，因而就产生了处理巨量资料，也就是大数据的急迫需求，解决不好，就成为电子商务发展的瓶颈。反之，大数据处理的成功发展，也促进了企业加速开展电子商务，为互联网产业的发展注入新动力。
一、大数据处理模式
在电子商务领域内，信息的大批量处理如果是以PB、EB、ZB为计量单位，则这些信息就构成了大数据。以往的计算机处理模式已经很难对这些大数据进行高效率的处理，势必会影响电子商务的总体发展。因此对大数据时代的计算机处理模式进行革新是获得电商行业整体突破的基本保证。传统的数据处理模式是数据库集群模式，大数据处理模式的基本要求是建构云计算Map Rece处理体系，使信息的分解处理和结果合并成为可能。
(一)数据库集群模式
集群模式的基本运行原理是将同一种应用程序通过不同的工作方法相互协调共同完成，在面对客户端的数据请求时，为其提供单一映像，并将这些映像通过一定的连接技术和方法与硬件系统进行连接，整体上建构一个松散耦合的集合。简单来说，数据库集群模式实现了数据库技术和集群技术的结合。数据库集群模式的运行较为平稳，具有多方面的技术优势，例如强大的靠扩展性、整体的可靠性等等。
但是在面对大数据处理时，数据库集群也表现出了一定的缺陷。这些缺陷主要包含以下方面：第一是可扩展性补不强。如果系统功能节点的硬件基础设施选择的是Pc服务器，那么将会出现系统线缆繁杂、硬件高度复杂化和架设安装难度大等问题，对其扩展性造成了一定的限制;第二是数据通信受限。目前运行高速互联网的必备条件是将 PCI插槽与主机进行连接。但是PCI的数据传送能力有限，不能满足节点间的数据通信要求;第三是提升空间小。这种空间主要是指数据库数据集的可扩展空间，在进行数据处理时如何解决系统的安全性、运算速度和可扩展性是数据库集群模式要面对的重要问题。此外，数据库集群模式还存在兼容性、可靠性、容错性、对异质条件支持能力等方面的局限性。
(二)Map Rece框架
云计算构架主要是由低端服务器进行大规模集群构成的数据处理技术，在数据存储容量和数据处理能力上具有绝对的优势。由于云计算平台在运行中的可靠性和可扩展性等功能，目前众多的大型企业或单位都将其作为web搜索和大数据分析的主要平台，如中国移动、淘宝、网易、网络等等。Map Rece框架主要包含三个方面的内容，即并行编程模型Map Rece、分布式文件系统(HDFs)、并行执行引擎。
Map Rece的设计是由google完成的，主要是进行大数据集的计算处理工作，代表了分析技术的整体发展状态。Map Rece在进行数据处理时，先将对象进行抽象化处理，使其以映射和化简操作对的形式呈现出来，其中映射部分进行数据的过滤，化简部分进行数据的聚集工作，在工作中均以良好的界面进行管理工作。对Map Rece计算过程进行分解，可以将其工作原理理解为将大数据集进行解构，解构之后的结果是形成了数量众多的小数据集，通过集群节点对这些小数据集进行分别处理，由此得出中间结果，将这些结果通过节点进行合并，就可以得出对整个大数据集的处理结果。
二、大数据时代电子商务IT技术设施的革新
IT基础设施是保证电子商务系统运行的前提，对其进行技术革新能够使其快速适应电子商务大数据时代。在后互联网技术时代，电子商务企业广泛采用的IT基础设施一般是PC服务器。随着数据信息处理规模的扩大和处理能力的要求不断增强，电子商务企业对于IT基础设施的革新正朝着小型化和集群化方向发展，与此同时，电商企业还需要不断地投入大量的人力和技术实现IT基础设施的维护、升级和更新。
(一)数据仓库的发展
从近期对电子商务信息处理数据的研究可以发现，在系统运行中出现的大数据仍在以惊人的速度发展和增长，其特点也表现为明显的分布式发展和异构性趋势。传统的数据库如具备一般数据处理功能和信息分析技术的数据库以及BI技术已经很大程度上不能满足PB级的数据量处理要求。这种大规模数据的发展促使电子商务数据仓库系统出现了非常明显的变革，也即是数据量数量级不断上调，目前已经实现了由TB向PB的迈进，并且仍呈现出爆炸性的增长态势。
根据对现今电商数据量发展状况及趋势的研究，可以发现电子商务数据仓库将会呈现以下特点：第一，未来两年电商数据仓库的最大数据量将会达到甚至超过 1OOPB，并且其增长速度也将呈现出前所未有的变化，远远超过摩尔定律;第二，对数据的分析方式实现质的变化，将从常规化分析向深度化分析转变;第三，中低端硬件组成的大规模集群硬件平台将会代替高端服务器构成的基础设施硬件支持平台，基础设施进一步向集群化发展;由于硬件系统的革新将会对并行数据库产生了重要影响，使其规模不断扩大，由此带来的成本也将逐渐增长。总体来讲，目前电子商务将会出现大规模革新的直接因素是数据量的大规模增长和深度分析的现实要求。
(二)云计算构架
云计算构架是一种针对分布式网络计算而设计的新型数据处理模式，在应用中已经表现出了良好的适应性。在网络环境中进行计算、存储、软件等在线服务时较传统构架有显著的性能提升。在目前应用于电子商务领域内的云计算构架来讲，其具备了以下特征：按需自助服务(on Demand self-service)、可度量服务(measured service)、池化资源(resource pooling)、泛化网络访问((broad network access)以及快速弹性(rapid elasticity)。
三、大数据处理对电子商务的影响
云计算的发展历史并不长，首次引入云计算技术的是淘宝网，其所有交易都是基于自建系统完成的，而阿里云也成为我国首家开展云计算供应的公司。云计算对于大数据的超强处理能力使其对电子商务的发展起到了推波助澜的作用，主要影响表现在以下方面。
(一)信息检索能力
电子商务平台虽然很大程度上改变了消费者的购物方式，但是就营销方式来说，商品数量和种类依然是影响消费者选择商家的主要因素。在电子商务领域内，商品数量和种类呈现出结构的繁杂化发展甚至是非结构化发展趋势。这些都为 IT基础设施以及信息处理技术提出了挑战，大数据处理技术由于其具备的灵活性和功能强大的检索服务使其能够引领电子商务信息处理技术的新方向。
云计算的检索服务可以根据客户的实际需求和交易习惯对大量的信息进行筛选和显示，其智能性和高效性也是传统IT基础设施多不能比拟的。此外，云平台还具有信息推荐功能，根据网上交易整体情况筛选热点商品予以展示，提高了交易的针对性和检索效率。云计算性能的优势还体现在对人类部分思维进行描述的功能上，解决了长期以来计算机信息处理不能够准确把握人类语言和知识应用的难题，使数据的处理实现了功能的深度发掘。这种技术优势表现在实际交易中就是电商平台能够对用户输入的语言进行迅速的反映，并能准确地提供用户所需耍的商品信息。这种处理过程极大地提高了信息服务的效率和质量，使用户满意度得到了很大的提升。
(二)弹性处理能力
电子商务信息处理系统的工作性质使其必须具有强大的弹性处理能力，并能够在极短的时间内做出反映以应对在系统运行中出现的各种问题。这些问题的出现并不是偶然的，而是随着用户的并发访问以及商家集体营销活动造成的大量订单信息所导致的，这些情况在当前的电商系统运行中是比较常见的，这就需要系统在面临突然增长的业务量时具有强大的扩容能力和数据的存储能力。
云计算技术的出现在理论上实现了信息的无上限存储能力以及超大规模信息处理能力，使其能够轻松地应对TB数量级的信息乃至PB数量级的信息处理。而这一功能的实施并不需要企业对硬件系统进行更换，而且能够以比较低的成本享用云计算存储处理信息服务，在此基础上对应用系统机型全方位的布局并保证了弹性处理能力的实现，使资源达到了最优化配置。
(三)信息处理安全性能
网络系统面临的最大难题是信息安全问题，保证交易安全和用户信息安全更是电商企业应时刻关注的话题。信息时代的一大特征是将信息转化为可利用的资源，甚至是直接创造经济价值的信息资本。电子商务领域内，大数据就是企业生存发展的重要资本，对于大数据的掌控能力将成为衡量企业核心竞争力的主要标志。但是大数据的出现同样给信息资源的安全带来了极大的挑战，由于其结构复杂，数量巨多，并且大多是具有敏感性的信息，很容易成为网络攻击的目标。
大数据处理技术在应对信息安全是进行了性能的全面评估，使其能够及时、精确地定位各类网络攻击或非正常现象，并将这些异常数据收集整理通过分析实施预防措施。云计算技术的安全性还体现在将安全可靠的信息转化为云服务，并将这些信息托管在云端，为用户的信息提供了专业化的信息防护措施和保密方案。
四、大数据处理的发展趋势
信息技术的发展历史并不长远，但是在每个发展阶段都会出现具有标志性的技术类型和产品。在目前，信息技术的热点以及将会对信息产业产生重大影响的无疑是云计算技术和大数据处理f司题。在电子商务环境中大数据处理将会发展出更多强大和多元的功能，具体发展趋势有以下几点。
(一)大数据处理服务和产品的多样化
目前电子商务平台的服务和产品正在向着多元化的方向发展，除了电商企业之外，政府机构、大型集团企业、行政事业单位等都加入或正在加入构建云环境下的数据处理服务平台，并且可以实现对没有充足IT能力的小型电子商务企业进行服务和产品的输出。
(二)新型的电子商务运营模式
云计算的出现不仅对IT技术设施进行了大规模和深度的革新，同时其带来的众多产品如长尾效应、经济效应、众包、个性化服务等对于经济学概念的再认知也产生了重大的影响。这些变革有助于盈利性企业的经营模式做出重大的调整，进而加快了向服务经济社会发展的步伐。随着信息技术的进一步发展和现有技术的逐步完善，传统经济模式必将会受到严重的冲击，商业模式也会随之产生整体性的变动甚至是根本性的改变，并且在变化中不断进行新技术、新方法和新思路的探索。
(三)IT设施将成为企业核心竞争力的重要组成部分
企业的核心竞争力包含多方面的内容，但可以确定的是都是对企业发展具有重大影响的因素。随着现代信息化时代的发展和信息技术在各个领域内的广泛使用，企业成产、管理、经营等模块的信息化将会对企业能否适应社会的发展以及在日益激烈的市场中保持其竞争力产生举足轻重的作用。通过对IT基础设施进行引进和革新，能在最大限度内实现资源的最佳配置，提高生产质量和效率，降低企业运营成本，提升企业的整体管理水平。特别是对于信息技术依赖程度高的电子商务企业，云计算构架和大数据处理技术的可扩展性相当可观，为海量信息的存储、整合和管理提供了安全可靠的环境，通过IT基础设施的技术优势，为突破电子商务行业的发展上限提供了可能。