电商旅游大数据分析什么是电商大数据分析，电商大数据分析工具 _睿知

一、什么是电商大数据
大数据对应的是抽样数据。我理解的电商大数据是以电商的所有交易数据为分析对象。我这样理解对吗？

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二、什么是“中国电子商务大数据”
电子商务：一般来说，企业通过网络将线下业务搬到线上业务，完成商品或服务的销售和交易。大数据：是指海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。近年来，随着互联网行业的快速发展，许多传统企业通过电子商务开展网络营销，线上产生的数据量无法与线下产生的数据量相比。因此，迫切需要处理海量数据，即大数据。如果解决不好，将成为电子商务发展的瓶颈。相反，大数据处理的成功发展也促进了企业加快发展电子商务，为互联网行业的发展注入了新的动力。
三、什么是大数据分析，对企业有什么用？
大数据分析系统是政府大数据平台提供深度数据挖掘和分析服务的核心系统，分布式数据处理子系统提供分布式存储数据的并行处理能力。数据分析系统采用多种分布式计算引擎，结合分布式数据存储模式，快速分析处理各类结构化和非结构化信息资源，并将分析处理后的中间结果数据提供给上层演示应用和其他部门业务系统进行二次利用；此外，模型管理子系统还提供了各种业务分析模型的创建和修改等管理功能。企业可以利用相关数据和分析来帮助他们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的商业决策等等。比如把大数据和高性能分析结合起来，下面这些对企业有利的情况可能都会发生。3360可以及时分析故障、问题和缺陷的根本原因，每年可能为企业节省数十亿美元。为上千辆快递车规划实时交通路线，避免拥堵。以利润最大化为目标，分析所有SKU、价格并清理库存。根据客户的购买习惯，推送他可能感兴趣的优惠信息。从大量客户中快速识别黄金客户。使用点击流分析和数据挖掘来避免欺诈。参考：http://www.chinawiserv.com/home/news/detail/id/527

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四、在电商行业如何进行大数据分析的
与传统零售业相比，电商行业最大的特点就是一切都可以通过数字化来监控和改善。通过数据可以看到用户来自哪里，如何组织产品达到好的转化率，你的广告投放效率如何等等。当用户在电子商务网站上进行购买时，他们就从潜在客户变成了价值客户。一般我们会把用户的交易信息保存在自己的数据库里，包括购买时间、购买商品、购买数量、付款金额等信息。所以，对于这些客户，我们可以根据网站的运营数据，分析他们的交易行为，来估算每个客户的价值，以及为每个客户拓展营销的可能性。
五、电子商务行业大数据分析采用的算法及模型有哪些？
首先，RFM模型通过了解在网站上进行过购买的客户来描述客户的价值，即时间、频率、金额等方面继续对客户进行区分。通过这个模型的数据分析，网站可以区分其各个层次的会员，如铁卡会员、铜牌会员或金牌会员。同时，对于一些长期没有购买的客户，我们可以开展一些有针对性的营销活动，激活这些休眠客户。通过使用RFM模型，可以根据三个不同的变量分组来区分成员。第二，RFM模型，应该是一种数据挖掘工具，一种相关性分析，可以分辨出哪两种商品是相关的，比如衣服和裤子。通过Apriori算法可以得到两种商品之间的关系，从而可以确定商品的陈列等因素，以及顾客购买体验的分组销售。再次，Spss分析主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更有针对性。还可以分析客户在数据库中购买的产品，比如哪些客户同时购买了这些产品，尤其是针对电商越来越精细化的细分。做好精细化营销，对企业的营销效果大有裨益。第四，webanalytics流量、页面停留等数据都是重要的流量指标。在分析网站数据的时候，流量和转化率也是衡量工作情况的方式之一，通过这个指标了解其他数据的变化也是非常重要的。

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六、大数据具体是做什么？有哪些应用？
大数据是海量的数据。一般只有达到TB级别才能算大数据。与传统的企业内部数据相比，大数据的内容和结构更加多样，有值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等。都可以作为大数据的内容。说到大数据，最常见的应用就是大数据分析。大数据分析的数据来源不仅仅局限于企业内部的信息系统，还包括来自政府、银行、国计民生、行业、社交网站等各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据。海量数据经过大数据分析技术和工具统计汇总后，数据会以图形和图表的形式展现出来。
现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。1.互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。2.政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。3.金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。
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