大数据在电商的分析及应用

电子商务大数据的发展现状与应用

电子商务大数据的发展现状与应用随着互联网、云计算和物联网的迅速发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计的用户的互联网服务时时刻刻都在产生巨量的交互数据信息。而基于这些，电子商务产业所产生的大量结构化和半结构化的可视化数据，通过数据挖掘和数据分析等手段，经过过程性和综合性的考量，从而帮助电商企业做全局性、系统性的决策，寻找最优化的解决方案和运营决策，这被称为电商大数据。而与电子商务相关的大数据应用均归属于此概念范畴。电商产业一般可按照交易方式分为：商业机构对商业机构的电子商务B2B(businesstobusiness)，商业机构对消费者的电子商务B2C(businesstocustomer)，商业机构对政府管理部门的电子商务B2G(BusinesstoGovernment)，消费者对政府管理部门的电子商务C2G(customertoGovernment)，消费者对消费者的电子商务C2C(customertocustomer)。也可按照其主要细分领域分为B2B电子商务、网络购物、在线旅游、O2O。而目前为电商大数据带来庞大的数据来源主要是B2B电子商务和网络购物，如2014年年底电子商务的交易规模达12.3万亿元,电子商务的数据量与日俱增的同时，电商大数据产业从最初的阶段逐渐进入高速发展期。 1.产业政策及发展现状（1）产业政策中国大数据发展的宏观政策环境不断完善。2012年以来，科技部、发改委、工信部等部委在科技和产业化专项陆续支持了一批大数据相关项目，在推进技术研发方面取得了积极效果。《电子商务“十二五”发展规划》、《工业和信息化部关于推进物流信息化工作的指导意见》等相关政策无不在鼓励电商大数据的快速发展，国务院总理李克强在十二届全国人大二次会议上作政府工作报告时，提出要促进互联网金融健康发展、扩大跨境电商试点、加快4G发展等，推进城市百兆光纤工程和宽带乡村工程，大幅提高互联网网速，在全国推行“三网融合”，鼓励电子商务创新发展。 ①国务院日前印发《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》部署进一步促进电子商务创新发展。《意见》要求，各地区、各部门要认真落实本意见提出的各项任务，于2015年底前研究出台具体政策。 ②《电子商务“十二五”发展规划》。电子商务是降低成本、提高效率、拓展市场和创新经营模式的有效手段，是满足和提升消费需求、提高产业和资源的组织化程度、转变经济发展方式的重要途径，对于优化产业结构、支撑战略性新兴产业发展和形成新的经济增长点具有重要作用。为全面贯彻《2006-2020年国家信息化发展战略》、《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》和《国务院办公厅关于加快电子商务发展的若干意见》，工业和信息化部制定了《电子商务“十二五”发展规划》。 ③《国务院办公厅关于转发商务部等部门关于实施支持跨境电子商务零售出口有关政策意见的通知》印发后，各地方和相关部门正积极落实，并取得阶段性成效。目前，杭州市、广州市和苏州市已实现全流程跨境电子商务零售出口；北京、天津、江苏、浙江、福建、河南、重庆等省级地区已形成工作方案或实施意见，处于实施前的准备阶段。商务部积极开展政策宣传，密切跟踪各项政策措施制订和实施，帮助各地更好地理解和落实相关政策；海关总署向各地海关下发通知，积极研究设立跨境电子商务海关代码及新型监管模式；质检总局下发了《关于支持跨境电子商务零售出口的指导意见》，要求各直属检验检疫局贯彻执行；财政部和税务总局正联合起草跨境电子商务零售出口税收政策；人民银行、工商总局和外汇

电商网站数据分析常用指标

电商网站数据分析常用指标分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标转换率TakeRates （ConversionsRates）计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣

指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸

大数据时代的电子商务

大数据时代的电子商务一、大数据时代已来临：目前以云存储为代表的公共存储服务模式已初现端倪，将可能在未来5-10年成为主流存储模式之一。类似于水电气公共服务，存储平台服务化意味着现有的存储系统面临新的挑战。存储按需服务的公共模式将引入用户应用的多样性、异构性和个性化、用户访问的高并发性和动态性、以及数据自身的复杂性等特点，导致大数据的趋势和特征凸现。大数据在现实世界中有着非常广泛的分布和应用，包括医疗信息、视频监控、移动设备、智能设备、非传统IT设备、传统IT信息的非传统应用以及特定行业需求等。如在零售业中，对大数据的分析越来越受重视。沃尔玛在全球有8400家门店，每周有20亿笔客户交易数据，沃尔玛公司很早就开始从日常交易记录析出关联交易，在2004年卡特里娜飓风来袭前，沃尔玛就从手电筒和电池的销售中成功分析出馅饼即将热销。随着计算机和存储成本的下降，中小型零售企业也能够利用IT技术对收集的大量数据分析，开展商务智能应用。再如，在医疗健康领域，由于电子医疗记录时代的来临、医疗图像技术进步、基因研究以及制药工程中对于大型数据库的应用，大规模复杂数据在医疗机构中变得很普遍。通过对大量病人的各类数据进行数据挖掘分析，有助于更有效地找出疾病成因，进而提供针对性地预防、诊断和治疗措施。美国著名的综合管理式医疗财团Kaiser Permanente，拥有超过8百万会员、36家医院以及超过400家医疗机构，各部门需要在同一时间分析众多因素，包括治疗、人口统计资料（如年龄、性别等）、实验室结果、处方、诊断、医疗保险计划以及付款记录等，综合这些不同的信息，以便决策系统向医护人员提供完整的病人历史，选择最佳的医护办法。二、潜在商机【大数据分析的可能应用领域】李开复的12月3日的更新的微博针对大数据进行了预测： 1. 保险业：收集汽车驾驶数据制定个性化保险政策价等； 2. 零售商：基于全市场数据的商品推销策略分析等； 3. 金融业：利用历史数据分析诈骗等； 4. 医疗保障：通过健康数据提高病人护理条件等； 5. 制造业：估算保修费用，检测零部件问题等。针对大数据的进行深度分析挖掘，将能创造巨大商机，目前各大电子商务网站如淘宝网，繁多的产品让人无从抉择，用户能做的就是反复对比同类产品的优缺点，过往买家的评论来决定自己的选择，但是这对用户来说是极其痛苦的，如果后台能对海量的用户行为数据进行快速分析，推荐出用户阶段性最需要最适合的产品，将能极大的促进商家的销售额。目前推荐做得较好的网站有亚马逊和当当网等，能针对用户需要，动态的给与极其准确的推荐信息，推荐结果准确，推荐更新度极快。三、大数据信息推荐相关技术推荐技术：主流的推荐算法有基于物品相似度的推荐和基于用户相似度的推荐。目前各大电商网站普遍采用的是基于物品的相似度推荐，但是如何将准确度量用户的兴趣仍然是个难题；基于用户相似度推荐主要用在新闻等用户远少于物品的网站，如新闻评论类网站。

电子商务网站建设系统数据库

电子商务网站建设系统数据库班级：12级自动化学院电气工程及其自动化三班小组成员：三班邱伟强3012203251 三班徐威3012203259 三班赵磊3012203267 上机调试和word 文本由三人共同完成。其他分工如下后缀：系统需求 a.该“电子商务系统”只是对数据库应用技术的一个样本数据库的实例，重在对数据库一些方法的熟悉与掌握，其中包括从数据库的概念模型到ER图的绘制，再到关系模式的建立，物理结构的编辑，SQL语句的编写，包括建基本表，编写存储过程向表中插入数据，实现简单查询以及复杂查询，更新，索引，视图等功能最后完成一些简单的关系运算表达式的表达和相关的Select 查询语句的使用。 b.系统结构简述：本系统包括个实体:卖家、买家、快递员、货源、商品、支付方式、订单实体之间的关系转换为其他个表：买家订单表、卖家出货表 c.该数据库的功能如下：查询功能（用存储过程实现的） 1.对于所有爱好网上购物，可以通过查询系统全面系统的了解到所建设的电子商务平台出售的物品的卖家信息，物品详情，快递信息，并通过网络支付，购买。

2.对于此系统的管理人员来说，可以通过查询，知道订单情况，买家购买情况，卖家销售情况，快递发货情况，本月营业额。 3.对于网站各卖家来说，可以通过订单查询知道商品的一系列相关情况，例如商品出售日期，买家的姓名，买家的联系方式，订单号等一系列情况。 4.对于快递管理人员来说，如果商品没有按时到，可以通过查询知道快递员的电话号码，与快递员及时联系。 ●插入功能例如： 1.管理员可以卖家商品表中插入最新商品的情况，例如供应商品优惠信息以及商品新类型等等。 2.管理员可以向快递员表中插入快递人员的个人信息，例如姓名，身份证号，联系方式，工资。 3.管理员还可以向卖家表中输入各类卖家的信息，例如，卖家号，卖家名，商品类型，商品名称，商品简介，售价，好评程度等。 4.快递公司可以向快递员表中输入买家的个人信息，例如联系方式，家庭住址等。 ●用存储过程实现的插入功能例如： 1、向管理员表中插入一个新管理员 2、向订单表中录入一份新的订单 3、向快递员表中录入一个新的快递员 ●更新功能

电商平台的数据分析

一、主要路径分析一切能够进行产品推广、促进用户使用、提升用户粘性和留存、用户自传播、让用户付费的行为都可以称为运营。在运营中我们可以用AARRR增长模型将产品的运营路径拆分为：激活、注册、留存、下单、传播，然后根据每个路径进行分析，从而优化产品和运营策略。 1. 激活不同行业和模式的激活方式都不太一样，例如：之前我们做的体育app激活方式为——从跑步群里面导入用户和微信公众号导入，先把目标用户沉淀在微信群，然后利用大型马拉松的名额来吸引他们呼吁用户下载app进行报名。然而对于B2B的电商平台，用户激活主要以地推和客服推广为主。因为入驻平台需要一定的资质证件，且用户自发性地在网上注册的比较少，但地推方式激活的相对成本较高。 2. 注册注册的时候，常常会因为某个步骤文案描述不清或流程复杂，要求上传的证件太多等原因让用户流失。这时候，我们就可以用漏斗分析用户是在哪个步骤流失严重，分析具体原因后再进行产品优化。 3. 留存用户激活和注册后我们需要看用户的留存率，每个应用对留存的时间定义都是不一样的。例如：对于社交软件而言，如果3天不登录可能就被标记为流失用户；对于我们现在做的医药电商来说，一般用户的采购周期在15天左右，所以我们把超过15天没下单的用户称为流失用户，对于流失用户我们一般会采取和发送优惠券的方式促进他再次下单。 4. 营收我们需要理解到：作为电商平台只有平台提供的商品价格、品类、物流服务有吸引力后，用户才愿意来下单。如果用户在需要购买该商品的时候没有下单，那多半是自身的商品和竞争对手相比，在价格和服务上吸引力不够。这时候我们就需要通过爬虫爬取竞争对手的商品数据，然后调整自己的定价和适当做一些营销活动来吸引客户。 5. 传播由于我们获客成本比较高，因此让用户自传播的方式去拉新也是一种可行的营销方式，针对这个，我们做了邀请好友得优惠券的方式，鼓励用户去帮我们拉新。二、行为数据分析分析的目的：了解用户的使用习惯、使用路径以及使用频率，从而得出用户更偏向于使用哪些功能，验证产品用户体验是否做得好，上线的运营活动是否受欢迎等。做行为数据分析之前，首先我们需要做埋点，埋点可以采用第三方埋点和自己做埋点。各有利弊，这个需要结合公司来做决定。下面是我们之前做的埋点的表格和用户每次行为记录的字段。埋点主要分为点击事件和页面曝光两类，然后又可以根据页面曝光事件来统计页面的停留时长和用户的路径。用户每促发一次事件需要记录的字段（具体还需要根据公司需要采集的数据而定）：source; //来源 001-app 002-pc logined; //是否已经登录 1-是，0-否 typeUser; //用户的类型 001-采购商 002-供应商 userId; //用户的id codePage; //页面对应的代码 numEvent; //事件编号

大数据技术在电子商务中的应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/fd14356932.html, 大数据技术在电子商务中的应用作者：朱永滔来源：《电脑知识与技术》2017年第08期摘要：通过分析数据，能够了解客户的真实情况，便于将客户分文别类，从而为客户提供具有针对性的服务，真真正正地将个性化服务落实到实处。因此，该文探究了大数据技术在电子商务中的应用。关键词：大数据技术；电子商务；应用中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）08-0280-01 在大数据时代背景下，电子商务竞争可以看作大数据的竞争。有电子商务平台产生的信息往往具有真实性、确定性，而运用大数据技术能够进一步分析这些数据，从而制定出具有针对性、服务性的营销策略，促使电子商务能够取得更为理想的经济效益。实践证明，科学、合理的运用数据，能够将电子商务的营业效率在原有基础上提升60%，因此笔者在文中分析了大数据技术在提升电子商务业绩方面的做法，具体如下： 1洞察客户通过分析以往客户的历史数据，能够更好地了解客户的购物习惯、兴趣爱好以及购买意愿等方面的特点，从而将客户进行分文别类，有助于准确把握客户对产品的需求，同时还能够为媒体网站、广告主、企业及广告公司充分认知群体用户的差异化特征，根据族群的差异化特征，帮助客户找到营销机会、运营方向，全面提高客户的核心影响力。 2规划营销 2.1精准的广告通过网络数据的搜集成本低廉，并且用户在访问网页时以自身的真实需求作为出发点，也更具备真实性。此外，网络上所产生的海量星系是实时的，能够很好地反映用户的情绪以及其关注的热点。这些信息对于企业广告决策相当重要。因为垫子商务企业通过搜集、分析和整合相关数据，能够抓住企业受用群体的特征，从而根据受用群体的特征制定具有针对性的广告，还能够选择出较为恰当的时间，投放广告，这样一来，提高了广告的针对性，还提高了广告的有效性。 2.2消息的及时推送实现消息额及时推送囊括的范围很广泛，包括在用户需要时提供信息，或者电商企业推送性吸引导用户进行购买等。很多电商企业利用大数据挖掘客户的周期性购买习惯，在临近客户

电商运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析一、代运营商基本情况汇总从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家，其中，天猫平台聚集了大约400家运营服务商，主要来源于上海、浙江和广东，而福建、北京次之，为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额，按照店铺数量平均，约为天猫店铺整体平均值的2倍；按照服务商数量平均的交易额均值，约为倍。目前，从业人员大约3万人，20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。按照品牌商对于供应链整合的不同需求，运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。未来，专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。二、天猫代运营商分布情况汇总上海86家广东70家浙江81家江苏16家北京26家福建28家，厦门12家其他57家

三、代运营商创始人背景和团队现状服务商深度调研中，服务商创始人的背景分类按照以下三个分类标准： ①大卖家背景：包括经营过卖家店铺（或独立B2C网站），或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括：包括线下贸易背景，以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景（简称IT互）：包括IT技术背景，广告公司从业（含网络推广），以及电子商务公司的渠道转型四、天猫核心类目分布情况汇总五、人员结构比例不同，服务效率也不同。运营能力和技术能力说明服务效率差异：具备整体托管能力的运营服务商，以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而，自建系统（技术和仓储人员占30%以上）推动了运

营服务商的服务规模扩大，立足于平台的精细化运营，从数据的视角，运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人，运营人员占20%。六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同：运营服务基于开放平台，制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。专业服务外包：目前，营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力，运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。七、运营服务商提供“端到端”的供应链整合服务? 传统的渠道管理：

电子商务网站核心数据分析

电子商务研究报告-电子商务网站核心数据分析电子商务相对于传统零售业来说，最大的特点就是一切都可以通过数据化来监控和改进。通过数据可以看到用户从哪里来、如何组织产品可以实现很好的转化率、你投放广告的效率如何等等问题。基于数据分析的每一点点改变，就是一点点提升你赚钱的能力，所以，电子商务网站的数据分析是很重要的一门功课。一般来说，数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。我们先来说说流量来源分析。电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。流量来源分析主要是要明白你的用户都是从那些网站来的，那些网站的给你带来更多的订单、那些网站的流量是真实的，那些是虚假等。流量分析一般一奥分析以下内容：网站流量来源排名：那些网站贡献的流量多，那些贡献的少搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析来查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整。网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大。网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。如果莫名来源流量很大的话，有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了，将您的广告链接分包给了点击联盟。推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。一般来说，直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。其次是流量效率分析流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量，主要分析指标如下：到达率：到达率是指广告从点击到网站landingpage的比例。一般来说，达到率能达到80%以上是比较理想的流量。这个也跟网站的速度有关，综合来分析一下。

电商数据分析基础知识.doc

电商数据分析基础知识电商数据分析基础知识信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：

(1)流量类指标独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标

《电子商务数据分析》教学大纲

《电子商务数据分析》课程教学大纲课程代码：010******* 学时：32 学分：2 适用对象：电子商务（高职）开课单位：经济与贸易学院电子商务专业一、课程的地位与任务本课程是高等职业技术学院电子商务专业的一门专业课程。本课程的内容包括：数据库设计、表的操作、数据表查询、设计数据访问页、设计窗体、设计报表、设计宏、“数据库系统”开发实例、数据分析、淘宝网数据分析软件使用等。 2、课程的任务和要求本课程的任务是：使学生掌握数据库的基础知识和基本技能；培养学生利用数据库系统进行数据分析和处理的能力，为进一步学习数据库知识和数据库应用开发打下基础，使学生具有计算机信息管理的初步能力。本课程采用的数据库系统是目前最新和最流行的桌面数据库Access 2007。本课程的基本要求是：掌握Access 2007数据库的创建与维护、表的操作与维护、数据查询及操作查询、创建窗体和报表，掌握建立简单的数据库管理系统的方法。熟练掌握淘宝网数据分析工具的使用，能够对店铺数据进行有效分析。 3、教学中应注意的问题在教学中应体现职业教育的特点，贯彻理论联系实践，突出实践操作，让学生能通过实践理解和掌握本软件的使用方法。本课程总计36学时，教学中可根据须要对教材中的内容进行取舍。

三、课程的内容与要求第1章数据库基础知识 1.数据库基本知识 2.数据库系统基本知识 3.数据库管理系统基本知识 4.关系模型第2章数据库设计教学要求： 1.了解“图书借阅管理系统”项目 2.了解构造数据库模型的方法 3.掌握创建数据库的方法 4.掌握创建的表的方法 5.掌握设置主关键字的操作 6.深刻理解表间关系教学内容： 1. 了解Access2003数据库 2．创建数据库和表 3．设置主关键字第3章表的操作教学要求： 1.掌握表结构的修改操作

大数据应用案例分析

在如今这个大数据得时代里,人人都希望能够借助大数据得力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户得消费需求，实现更为精准得营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者得意图，实现主动、超前得安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽得挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起得难度。大数据应用最为典型得案例就是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据得分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床与衣服得优惠券,而少女得家人在此前对少女怀孕得事情一无所知.大数据得威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足得开始搜集整理自己用户得各类数据资料.但与之相比极度落后得数据安全防护措施,却让骇客们乐了：如此重要得数据不仅可以轻松偷盗,而且还就是整理好得,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”得欺诈攻击.好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击得方法了。扰动安全得大数据 2０14年IDＣ在“未来全球安全行业得展望报告”中指出,预计到202０年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁得不断变化、ＩＴ交付模式得多样性、复杂性以及数据量得剧增,针对信息安全得传统以控制为中心得方法将站不住脚。预计到２0２0年,６０%得企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础得快速检测与响应得产品上。瀚思(ＨａnSiｇht)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“您不能保护您所不知道得”已经成为安全圈得一句名言，即使部署再多得安全防御设备仍然会产生“不为人知”得信息,在各种不同设备产生得海量日志中发现安全事件得蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生得海量日志进行集中存储,通过数据格式得统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁与异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富得可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全瞧得见. 爱加密CEＯ高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生得安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题得分析能够以宏观角度与微观思路双管齐下找到问题根本得存在.所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原

电子商务数据分析试卷及答案3

《电子商务数据分析》试卷班级： _______________ 姓名：_______________________ 一、填空题（共10 题，每题 1 分。） 1．单击生意参谋上方导航栏中的“ __________ ”超链接可进入实时直播版块，此功能会将店铺的实时数据、来源、榜单、访客等数据进行汇总显示。 2．要选定相邻的多张工作表，先单击所需的第一张工作表的标签，并按住____________ 键不放，然后单击要选定的最后一张工作表的标签即可。 3．选择单元格区域，录入相应的数据后，按_____________________ 键可将选择的每个单元格中录入相同数据。 4．进入生意参谋后，单击顶部导航栏中的“ ___________ ”版块即可配置竞争对手，并对竞店、竞品和竞争品牌进行分析。 5 ．提高转化率是提高销售额最有效的途径，计算公式为： 6．外链出现的方式有直接链接和__________ 两种。 7．若要输入分数，则应在前面加上_____________________ 。 8．筛选是一种用于查找符合条件的数据的快速方法，Excel中有 ________ 和___________ 两种方法。 9． _____________ 是指利用各种电商平台和工具对数据的分析功能，直接观察出数据的发展趋势，找出异常数据，对消费者进行分群等。 10．行业稳定性涉及 ________ 和极差两个指标。二、单项选择题（共10 题，每题 1 分。） 1．用于收集市场信息并进行整理与分析，提出可行的市场推广方案，再跟据收集到的信息进行市场推广活动的效果评估，做好市场推广预算，控制活动成本，完善市场推广方案的数据分析岗位是（）。 A．推广类岗位 B．客服类岗位 C．采编类岗位 D．美工类岗位 2．在Excel 中，已知某单元格的格式为000.00，值为23.785，则显示的内容为（）。A．23.78 B．23.79 C．23.785 D．023.79 3．采用（）定价策略可能会带来价格竞争。 A．基于成本的定价

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原

大数据在电子商务企业的应用

计算机信息管理学院本科学年论文登记表姓名鞠宏伟学号 3 专业软件工程班级 1 4软件工程指导教师张巨萍导师职称最终成绩计算机信息管理学院学年论文写作指导记录

指导教师评语内蒙古财经学院本科学年论文大数据在电子商务企业中的应用现状及趋势作者鞠宏伟系别计算机信息管理专业软件工程年级 2014 级学号 3 指导教师张巨萍导师职称内容提要内容提要:“大数据”近几年来蓬勃发展,它不仅就是企业趋势,也就是一

个改变了人类生活的技术创新。本文综合了我国几个电商企业在大数据领域内的利用现状,得出大数据在营销策划、提升用户体验与服务方面取得了一定成效。指出大数据背景下,电商企业应该认识到创新就是大数据的本质,大数据不能脱离商业逻辑;电商应以高度的责任感应对大数据条件下的信息安全负责,并以开放的心态将大数据的创新成果服务于普通大众。关键词:大数据电商企业云技术精准营销用户体验 Abstract Content summary:Big data has boomed in recent years、It is not only a corporate trend but also a technological innovation that has transformed human life、This paper combines several electric business enterprise in our country in the field of big data utilization, it is concluded that big data in marketing planning, enhance the user experience and services has obtained certain achievements、In the context of big data, e-commerce companies should recognize that innovation is the essence of big data, and that big data cannot be divorced from business logic、E-commerce should be responsible for the security of information under large data conditions with a high sense of responsibility, and serve the common people with an open mind、 Key words:Big data Electric business enterprise The cloud Precision marketing The user experience 大数据在电子商务企业中的应用现状及趋势一、引言 “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,大数据(big data),或称巨量资料(通常以P、E甚至Z作为计量单位),指的就是所涉及的资料量规模巨大到无法透过传统软件工具的信息,就是需要跨视角、跨媒介、跨行业的海量数据,也可以理解为数据的收集方法。电子商务就是利用计算机技术、网络技术与通信技术,对整个业务流程的电子化、数字化与网络化的业务。电子商务就是运用数字信息技术,对企业的各项活动进行持续优化的过程。从上述大数据与电子商务的定义上不难瞧出信息与处理就是两者的交集,当“大数据”遇上电子商务,“一切皆有可能”。二、大数据的意义与我国电商发展现状大数据就是一个综合性的概念,包含了技术与商业两个层面。一方面就是技术层面的:近年来,计算机技术的飞速发展,以分布式Hadoop为代表的存储与计算系统,使得数据的存储与计算效率大为提高,因而在商业上使用大量的数据成为可能。另一方面在商业层面:企业利用数据的最大意义就就是获得更多的收益。用户的每一次点击,每一次评论等都就是大数据的典型来源。将各类数据连接在一起,通过相互关联与互动,衍生更大的商业价值,这就是大数据真正的商业意

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电子商务数据库实习报告电子商务数据库实习报告作者：佚名文章来源：不详点击数：更新时间：XX-4-30 专业 _____________ 年级 _____________ 学号 _____________ 学生姓名 _____________ 指导老师 _____________ 华中师范大学信息管理系编实习一结构化查询语言SQL 【实习目的】使用SQL Server的SQL Analysis图形化工具熟悉SQL语言,建立存储学生信息数据库的对象表的SQL程序,并使用SQL语句添加,修改,查询,删除记录信息,理解SQL语言的重要性. 【实习内容】书P186:第(6)题中⑴—⑾小题【实习报告】实习时间: 实习地点: 实习机号: 实

习原理与内容实习过程与步骤问题分析与结论实习二 ACCESS的使用(一) 【实习目的】熟练使用ACESS的基本功能;熟悉ACCESS中表,查询等对象的用途及基本使用方式,学会创建ACCESS数据库文件及基本表,查询等. 【实习内容】用ACCESS创建petshop数据库中的宠物类别目录表Category,单个产品详细信息表Item,宠物产品列表Product及供应商信息表Supplier这4个表. 用ACCESS建立商品订购明细的查询. 【实习报告】实习时间: 实习地点: 实习机号:

实习原理与内容实习过程与步骤问题分析与结论实习三 ACCESS的使用(二) 【实习目的】熟练使用ACESS的基本功能;学会创建ACCESS数据库的窗体对象. 【实习内容】 ACCESS创建下列窗体:order窗体,基本用户窗体,实现用户的添加,删除,修改. 【实习报告】实习时间: 实习地点: 实习机号: 实习原理与内容实习过程与步骤问题分析与结论实习四 SQL Server的初步使用【实习目的】熟悉SQL Server的环境和工作方式以及各种实用工具.了解,分析petshop的数据库设计,理解Petshop数据库各用户表中字段意义及其相互关系【实习内容】

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高手告诉你如何电商数据分析一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。 900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。二、很多业务其实就是一个公式。我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。成交额=买家数x客单价如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。买家数= 商详uv x 下单率x 付款率商详uv = 广告展现x 广告转化率= 搜索展现x搜索转化率= 活动展现x 活动点击率

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一、电子商务中的数据库技术 1、联合国经济合作与发展组织在有关电子商务的报告中对电子商务的定义是：电子商务是发生在开放网络上包含企业之间、企业和消费者之间的商业交易。这可以看成电子商务狭义的定义。其实，广义的电子商务除电子交易之外，还包括利用计算机网络技术进行的全部商业活动。 1.1电子商务是商务信息爆炸的客观选择，也是电子信息技术发展应用的重要成果。 2、电子商务作为以Internet为平台所从事的各种带有商业性质的活动，有以下几种常见类型：（1）企业经营；（2）网上银行；（3）网上商店和网上购物；（4）网络服务；（5）其他。 3、Internet是电子商务的物理基础，把商务活动的各个方面及各个环节整合在一起。 4、在电子商务的基本结构框架模型中，社会人文环境、自然科技环境和电子商务技术内容构成了电子商务应用平台的三个支柱。电子商务的社会人文环境和自然科技环境主要强调了为实现电子商务应用而建立的公共政策、法律和安全、网络协议的技术标准等，这是保障电子商务实施的必要条件。 4.1互联网络上包括的硬件主要有工作站，服务器和终端、基于计算机的电话设备、集线器、数字交换机、路由器、调制解调器、电缆调制解调器和光电耦合器等。

5、基础通信网络是电子商务的硬件基础设施，承担着电子商务信息传输的任务。包括远程通信网、有线电视网、无线通信网和互联网。 6、Internet在操作系统和网络软件的支持下，提供的主要技术有WWW、电子邮件、FTP与Telnet等。目前一般采用Client/server或者Browser/server模式去开发用户端应用程序。Internet最主要的应用系统是WWW。WWW服务器用于存储、管理Web页以及提供WWW服务。在实际应用中，与WWW服务器配套的一类服务器是代理服务器，代理服务器主要有防火墙和充当WWW服务的本地缓冲区的作用；另一类服务器是数据库服务器，它也是Internet的重要组成部分。目前WWW服务器一般通过通用网关接口同一个外部程序进行通信，通过开放式数据库接口与数据库连接。开放数据接口是微软公司制定的一种数据库标准接口。电子商务活动中的信息通常以多媒体的形式在Internet上传播。最常用的多媒体信息发布就是WWW。 7、电子商务彻底摆脱以纸张为介质的传统交易方式的关键是建立信息的虚拟组织，即将Web与数据库集成，主要有三种形式：（1）运用Web发布数据；这条数据流的流向是从数据库到用户。（2）运用Web共享数据；通常采用的技术是新闻组网络系统和邮件列表。（3）用数据库驱动Web站点。数据仓库和数据挖掘技术是当前WEB上数据库信息技术研究的热点。数据仓库是指对大量散布在网络数据库中的数据进行组织，使之能形成一个可被检索、搜索、分析和报告的商业信息清单。数据仓库业务的目标是

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用数字来看B2C网站的发展、数字是个很有趣的东西，很有说服力，而且也可以更加深入地掌握不同变量之间的逻辑关系。举个例子，我们喜欢说留住老用户，发展新用户，那么老用户和新用户的定义应该是什么呢？直观上说，老用户就是曾经在我这里买过东西的呗，其实这样的定义太简单了，假如今天是2008年4月24号，我们看看如下哪个顾客属于老用户？ 1，2002年注册，2002年~2003年曾经购买过27次，但是2004年之后就再也没有来过了； 2，2002年注册，直到2005年才买过一次东西，但是从此人间蒸发了； 3，2008年4月22号注册，4月23号（昨天）买过东西，不知道他以后还来不来； 4，2007年1月注册，2007年1月~2008年4月间，平均每3个月就来买一次。其实上面的都可以俗称为老用户，但是他的注册时间，购买次数，购买金额，购买频率，最后一次购买时间等数值，对我们都有重要的参考和分析意义，只有细致分析，才能精准营销。我们来用数字分析一家比较知名的B2C网站的发展历程，名字就不直接说了，我们就用A公司来代替。只是从这些分析中，我觉得可以看出很多隐形的（hidden）有趣现象来。这不属于泄露公司业务，名字和产品都没有写。事实上，我还掌握了好几家的内部数据。我只是想，能够拿出来和大家一起商酌，无伤大雅，可以一起探讨学习。现在，我们从2002年1月1号开始分析，action！~ 1，A公司的注册会员发展轨迹截止2007年12月31号，A公司累计注册用户35万。淘宝网截止2008年Q1有6200万注册用户，也就意味着A公司的注册用户只是淘宝的0.56%而已。每天的注册人数从2002年的21个（天）到目前大概300个（天），可以说，A公司的注册用户一直在稳步增长。中国互联网网民的规模，足以支撑所有的统计规律的圆满实现。我在baidu的index里输入某个关键字的查询次数，比如我输入“电子商务”，发现每天在baidu查询“电子商务”的人数一直稳定在300~500的范围内飘飘荡荡的。昨天查询的人和今天查询的人是不一样的，而且也互相不认识，但是庞大的baidu用户群体造就了美丽平滑的统计大数定律。所以，如果有人问我，今天大概多少网民过生日？我告诉他，大概27