电子商务所体现的数据世界及其分析

电子商务表面看似一个小小的平台，实则蕴含着巨大的数据在里面，是一个完整的网络管理架构，可谓"小前台，大后台"。那么，我们一起来看看电子商务究竟蕴含着哪些数据玄机？

首先，看一下电子商务的行业数据。目前我国中小企业中电子商务及网络营销相关的互联网应用的利用率已达到42.1%。商务部预计，未来5年我国电子商务交易额将保持年均20%以上的增长速度，2015年将达到12万亿元的规模。而在移动电子商务的发展前提下，中国电子商务研究中心最新数据显示，2010年中国移动电子商务实物交易规模达到26亿元，同比增长370%。艾瑞咨询预计，2012年我国移动电子商务用户将接近2.5亿。再细分一下，79%的用户选择用智能手机购物。用户的购物行为还可以继续细分，70%的用户会用智能手机帮助自己在商场中购物，54%的用户使用智能手机是为了寻找合适的零售商，49%的用户拿智能手机来比对商品的价格，48%的用户会在购物中使用电子优惠券，44%的用户只是用智能手机浏览商品信息。智能手机对用户的购物选择有着相当的影响力，74%的用户会根据智能手机的商品搜索结果下单购物。

其次，我们来看一下数据仓库和数据挖掘在电子商务中的应用及作用。

与传统商业模式不同，在互联网上，Web用户与网站信息提供者之间不存在直接的信息沟通和反馈渠道。什么样的信息最受用户欢迎？不同用户对信息有什么不同的需求？增加或减少信息服务内容对用户点击量的影响如何？这些是网站经营者需要得到回答的问题，也是经营者今后为网站发展进行决策的依据。同时，创建数据仓库作为企业管理决策支持系统的基础，已得到越来越多企业领导者的认同，也是企业经营管理决策与信息化结合的趋势所在。数据仓库的构建可以通过实际调查用户需求，创建各类模型，利用系统分析与设计方法实现。

当电子商务在企业中得到应用时,企业信息系统将产生大量数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为企业创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。

通过对客户的购买力及信用的分析、对商家提供服务的可信度、交易过程、售后服务等大量数据建立相应的数据仓库,利用决策树、统计分析、神经网络、模糊聚类、贝叶斯预测等算法进行数据挖掘后，可对商家、客户分类并评出等级,建立相应诚信度，从而有助于识别客户购买行为,发现客户购买模式和趋势,以改进服务质量,争取更好的顾客保持力和增强买卖双方的满意度,提高货物销量,设计更好的货物运输与分销策略,降低商业成本,加强诚信保障力度和制约，争取更多的忠诚用户。

总之，电子商务中的数据分析一方面可以帮助商家获取有用信息，做出有效商业决策；另一方面，也可以规范电子商务中的诚信操作行为，促进电子商务的良性发展。

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