2018电子商务与大数据论文
用科学的方法写论文，可以起到事半功倍的效果，使整篇论文显得整洁有序。写论文的难点，不只在于论文内容，还有论文格式的排版也很重要。下面为各位毕业生带来了电子商务与大数据论文，欢迎参考写作！【摘 要】大数据作为一种新兴的技术变革，对电子商务的发展尤为重要，已经获得我国政府的高度重视。本文首先介绍了大数据的概念和特征，然后简述了大数据在电子商务中的应用以及在应用过程中面临的挑战，最后详述了基于大数据应用的电子商务创新发展。
【关键词】大数据；电子商务；应用
一、大数据的概念和特征
1.大数据的概念
全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司Gartner 将大数据定义为：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。尽管对大数据概念的表述不同，但普遍认为大数据是信息技术领域的重大技术变革。
2.大数据的特征
①大数据拥有巨大的数据量。大数据在采集、存储、计算的过程中涉及到的数据量都非常大，至少应该在100TB以上。
②大数据具有多样化的类型。与传统的数据类型相比，大数据的类型更加多变，包括结构化、半结构化和非结构化，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。
③大数据具有较低的价值密度。大数据多为半结构化和非结构化数据，并未经程式化的处理，其中存在大量无用的信息，价值提取难度高，价值密度相对较低。
④大数据具有快速的处理能力。因为大数据数量大、类型多、增长速度快、价值密度低，所以大数据应该被快速而高效的处理。
二、大数据在电子商务中的应用
相对于传统的经营模式来说，爆炸性增长的数据已经成为电子商务非常具有优势和商业价值的资源。因为电商几乎掌握了最全面的数据信息，其中包括所有注册用户的浏览信息、购买消费记录、用户对商品的评价、在其平台上卖家的买卖记录、产品交易量、库存量，以及商家的信用信息等等。所以说，大数据贯穿了整个电子商务的业务流程，已经成为电商真正的核心竞争力。
以阿里金融为例，阿里巴巴通过在淘宝、天猫等网站积累的数据资料，通过对用户的销售终端、资金使用等数据进行追踪和收集，了解中小企业的交易状况。从中筛选出财务健康、讲究诚信的企业，为他们发放无担保的贷款，既解决了中小企业贷款难的问题，又新增了盈利模式。
再以1号店为例，1号店通过收集平台上的大数据，对其进行分析，给顾客发送个性化的EDM，进行精准的电子邮件营销。如果用户在官网上查看过商品却未购买，则1号店会根据可能的情况：缺货、价格过高、商品不合适等进行分析，分别在到货、降价或者引入类似的相关商品时，以电子邮件的形式告知用户。
最后以个人经历为例，笔者曾在某大型购物平台上搜索过某些商品，接下来无论打开哪种类型的网站，都能在网站上看到相关商品的广告。开始的时候，笔者觉得很奇怪，后来才明白与传统的流量广告相比，这种通过大数据处理而产生的推荐服务更能满足用户的需求。
三、大数据在电子商务应用中面临的挑战
1.数据处理存在困难
在大数据时代，仅淘宝网一天的交易信息就有10TB，而且随着信息化的发展，这些数据每时每刻都在剧增。面对海量数据对计算机硬件性能带来的挑战，对于实力较弱的电商来说，仅仅是妥善的保存好各种数据就已经很难了，而那些电商巨头想在最短的时间内，尽可能地挖掘、利用好这些大数据也不是一件容易的事。据统计，82%的电商正受到处理海量信息的挑战，89%的电商因超负荷处理数据而失去过销售的机会。可见，如果不能够快速、有效地处理这些大数据，那么其原有的巨大商业价值将不复存在。
2.隐息存在风险
随着信息处理能力的发展，用户越来越多的个人信息都被电商所掌握。这些信息除了能够反映用户的消费习惯、个人爱好、经济状况以外，还涉及许多隐私资料，例如用户的真实姓名、证件号码、银行卡号及密码、账户余额等等。实力较弱的电商在处理大数据时，往往会求助专门的数据公司，而参与分析数据的人越多，用户的各种隐私被泄露的风险就越大。一旦隐息真的被泄露了，那么必将引起用户对整个电商行业的质疑和反感。
3.推荐服务存在问题
数据是电商提供服务的基础，面对数据规模、存储方式以及组织方式等特征的转变，电商所提供的推荐服务也应该进行转变，以应对当前整个数据环境的更新。上文中提到的推荐服务其实是基于信息检索结果的推荐服务，即电商将消费者搜索过的每条信息罗列在页面中，供用户浏览，通过查看详情来衡量此信息的重要度。用户每天都要浏览大量的数据信息，并非所有信息都是有效的，在时间不充裕的情况下，不可能逐条打开每个商品信息的详情来查看，所以说这种推荐服务存在着一定的问题，有待改进。
四、基于大数据应用的电子商务创新发展
1.合理的利用大数据资源
大数据作为一种生产要素，已经引起了电商的高度重视，只有合理的利用这些数据，才能发挥其巨大的价值，否则这些数据就会成为电商的沉重负担。要想对大数据进行有效的分析和处理，就需要建立完备的数据存储与分析一体化的处理系统。该系统的建立将电商与IT行业紧密联系在一起，电商可以根据自身实力的大小选择与大数据基础行业合作或是自己开发数据处理系统。无论哪种选择，电商都能够借助IT设施有效的筛选、利用海量数据资源，为其发展奠定坚实的基础。
2.数据信息的保护更加严密
数据信息的安全性是电商长足发展的重要保证，所以电商必须严密保护这些信息。那么，在数据技术开发的伊始，电商就应该打造出严密的安全防卫系统。在数据处理的过程中，更应该利用实时监控系统防止信息外泄，一旦发现系统异常应该立刻拦截、处理。除了在技术上严格把关之外，电商在日常运营中也应该规范其自身以及员工的行为，绝不能将用户的隐息卖掉，借以换取利益。
3.个性化推荐服务更加精准
电商根据用户的喜好推荐各类商品的服务屡见不鲜，但大都是基于信息检索结果的推荐服务，这种服务的显著缺点就是不够精准。如果能利用关联规则、信息摘要抽取、情感分析等智能分析算法进行计算，电商就能够更准确地定位用户的需求。例如，日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo手机钱包优惠支付。这样一来，运营商和麦当劳就可以充分利用搜集到的消费信息，如经常买的食品、经常去的店铺、消费频率等，进行精确的计算，并推送合适的优惠券给用户了。
4.垂直细分领域服务更专业
天猫、京东、当当、亚马逊等大型平台占据了国内电商行业绝大部分的市场份额，中小型电商想要崛起非常困难。但在大数据时代下，如果能把握好每一个垂直细分领域，将业务做得更精更专，也能够赢得一席之地。况且行业垂直细分类的电商因规模小、用户少，反而更容易分析用户的数据信息，能更专注地为特定用户群提供服务。
五、大数据在电子商务中应用的总结
电子商务行业的发展，可分为三个时代：用户量为王的时代、销售量为王的时代、数据量为王的时代。在数据量为王的时代，电子商务服务已经向密集化、专业化和个性化的方向发展。各大电商也借助大数据的价值和功能，更好地进行个性化营销、专业化服务。
虽然大数据在电子商务中的应用面临着挑战，大数据的分析与利用技术也还在探索中。但不可否认的是，基于大数据应用的电子商务取得了许多创新发展。待到大数据的技术和运作更为成熟之时，必定会有更多具备商业价值的新型服务涌现，进而带动电子商务行业的发展与革新。
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