电商数据是什么什么叫电商网络大数据?，大数据与电子商务的关系 _睿知

什么是电商大数据
电子商务大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它需要一种新的处理模式，以具有更强的决策、洞察和流程优化能力，来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

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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。

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电子商务和大数据有什么区别？
电子商务和大数据没有可比性，但两者相互关联：1 。电子商务是指企业通过网络将线下业务搬到线上完成商品交易或提供服务的一种新型营销方式。2.大数据：指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。3.两者的关系是：通过电子商务，网络营销，网络交易收集或产生的海量相关数据，形成大数据的很大一部分。如果用得好，大数据可以转化为新的生产力，否则，可能会制约电子商务的发展。

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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。大数据分析技术和工具对海量数据进行统计汇总后，以图形和图表的形式展示数据，实现数据的可视化。这里，在应用部分，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是行业特有的，不同行业呈现的内容和分析维度是不一样的。具体场景包括：传统企业中的互联网行业、政府行业、金融行业、房地产、医疗、能源、制造、电信等等。1.大数据在互联网行业的应用表现在电子商务、社交网络、网络检索等领域。它可以根据销售数据、客户行为(活跃度、商品偏好、购买率等)刻画用户画像。)数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据、搜索数据，根据客户的喜好推荐相应的商品给客户。2.政府行业包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等。在大数据分析部分。质检部门包括收集、核实、检查商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息，确保食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型和气象变化相关性分析，可以准确预测气象变化，找到最佳方案，规划抢险救灾工作。3.金融行业大数据分析多用于银行、证券、保险等细分领域。在大数据分析中，通过结合各种渠道的数据进行分析，如社交媒体上的客户行为数据、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、消费偏好对客户群体进行精准定位，分析其在金融行业的需求。

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大数据是什么？
作者：李莉链接：https://www.hu.com/question/23896161/answer/28624675来源：知乎版权归作者所有。商业转载请联系作者授权，非商业转载请注明出处。“大数据”是一个具有特别大的数量和数据类别的数据集，这样的数据集无法通过传统的数据库工具来捕获、管理和处理。“大数据”首先指的是数据量？大是指数据集很大，一般在10TB？但是在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据种类繁多，数据来源多样，数据的类型和格式日益丰富。它突破了之前定义的结构化数据范畴，包括半结构化和非结构化数据。其次，数据处理速度快，即使在数据量巨大的情况下也能实现数据的实时处理。最后一个
特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。”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。从数据的类别上看，”大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义：”大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。” Kelly说：”大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限” 。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。二、大数据分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。3、预测性分析能力大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。三、大数据技术　1、数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2、数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。4、数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics 。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。6、数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping orassociation rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text,Web ,图形图像，视频，音频等)7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。四、大数据特点要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。1、数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。2、数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。3、价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。4、处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的”大数据”不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。五、大数据处理大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop 。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理六、大数据应用与案例分析大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于”IT”与”经营”的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。大数据应用案例之：医疗行业[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。[2] 在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App 。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。大数据应用案例之：能源行业[1]智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。[2]维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。大数据应用案例之：通信行业[1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。[3] 中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。[4] NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。
【电商数据是什么什么叫电商网络大数据?，大数据与电子商务的关系】