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    基于大數(shù)據(jù)的消費(fèi)決策平臺(tái)數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2020-08-06 14:42:04郭丹
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)可視化大數(shù)據(jù)

    郭丹

    摘 要:隨著電子商務(wù)的不斷發(fā)展,電商平臺(tái)與賣家之間的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈。本文主要就如何針對(duì)消費(fèi)者開(kāi)展有針對(duì)性的營(yíng)銷活動(dòng)為前提,通過(guò)大數(shù)據(jù)的可視化管理來(lái)對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)買決策行為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)的火熱也帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的研究開(kāi)展。關(guān)于數(shù)據(jù)分析,可以使之更加客觀的了解觀察數(shù)據(jù)。以便于預(yù)測(cè)下一階段的數(shù)據(jù)的走向,而數(shù)據(jù)可視化更是加快了這一進(jìn)程,使數(shù)據(jù)分析變得更加便捷。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)可視化;數(shù)據(jù)清洗

    1 緒論

    (1)背景及意義。在數(shù)字信息大數(shù)據(jù)的時(shí)代,數(shù)字信息化在社會(huì)的各個(gè)層面,你都會(huì)感受到,比如:shopping市場(chǎng)中的消費(fèi)者就是最典型的經(jīng)典例子。大數(shù)據(jù)作為數(shù)字信息的載體,他具有一定的規(guī)律,大數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)行為直接表現(xiàn)在向岸上消費(fèi)市場(chǎng)上。在當(dāng)今的中國(guó)乃至世界上,在線消費(fèi)的市場(chǎng)在數(shù)據(jù)的影響下變得越來(lái)越好。

    據(jù)統(tǒng)計(jì)報(bào)告,2019年中,中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)交易額達(dá)到29.16萬(wàn)億元,根據(jù)《中國(guó)電子商務(wù)年度發(fā)展報(bào)告》 報(bào)告,中國(guó)的電子商務(wù)規(guī)模正在快速增長(zhǎng),已占全球市場(chǎng)的40%。 2006年,中國(guó)的在線購(gòu)物達(dá)到7,000億美元,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)美國(guó)排名第二(3,121億美元)和英國(guó)排名第三(1,500億美元)。這說(shuō)明在線購(gòu)物的趨勢(shì)在增加,在線購(gòu)物的普及率也在增加,這影響了消費(fèi)結(jié)構(gòu)的變化。消費(fèi)結(jié)構(gòu)正在重組。傳統(tǒng)的消費(fèi)行為正在逐漸被重組,甚至被在線購(gòu)物所取代。

    綜上所述,這種在線購(gòu)買的消費(fèi)(購(gòu)買)行為與公眾生活密不可分,但是在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)中,上述關(guān)于消費(fèi)者在線購(gòu)買決策的研究還相對(duì)不足。本文將分析影響消費(fèi)者線上購(gòu)買行為的因子進(jìn)行的基于大數(shù)據(jù)的消費(fèi)決策平臺(tái)數(shù)據(jù)可視化的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)討論分析。

    (2)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。2016年,中國(guó)發(fā)布了《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展“十三五”綱要》(簡(jiǎn)稱“十三五”)。其中,第27章概述了“國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的實(shí)施”。以當(dāng)前的大數(shù)據(jù)為基本戰(zhàn)略資源,采取行動(dòng)促進(jìn)大數(shù)據(jù)的發(fā)展,加快數(shù)據(jù)資源的推廣和共享,發(fā)展和應(yīng)用,幫助企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)產(chǎn)業(yè)和社會(huì)治理創(chuàng)新。具體方法包括:公開(kāi)分享并促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

    大數(shù)據(jù)同樣被美國(guó)政府稱為“未來(lái)的新石油”。大數(shù)據(jù)包含在評(píng)估一個(gè)國(guó)家綜合國(guó)力的標(biāo)準(zhǔn)中。一個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)規(guī)模及其使用能力將變得重要作為一個(gè)組成部分,大數(shù)據(jù)的游戲和控制已成為國(guó)家與企業(yè)之間直接競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為全世界關(guān)注的焦點(diǎn),“大數(shù)據(jù)時(shí)代”已經(jīng)到來(lái)。

    (3)主要研究?jī)?nèi)容。術(shù)語(yǔ)“電商”是電子商務(wù)的縮寫(xiě)。早在1996年的時(shí)候, IBM公司于就已經(jīng)提出了電子商務(wù)的概念:以商品交易所為中心的電子交易進(jìn)行的業(yè)務(wù)活動(dòng)。是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)活動(dòng)模型的信息化和數(shù)字化。消費(fèi)者的行為分析主要是通過(guò)分析消費(fèi)者群體的概況信息,比如包括一些行為取向,和需求偏好,還有消費(fèi)軌跡等。這些概況信息是對(duì)消費(fèi)者行為分析的重要一步。而消費(fèi)決策行為分析,是指消費(fèi)者對(duì)購(gòu)買的決定后,對(duì)于該商品是否進(jìn)行購(gòu)買的決策進(jìn)行分析。本文旨在研究電商營(yíng)銷用戶信息行為與消費(fèi)者購(gòu)買決策的關(guān)系。

    2 相關(guān)技術(shù)介紹

    (1)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言介紹。Java開(kāi)發(fā)目前依舊是最主流的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言,目前絕大多數(shù)的開(kāi)發(fā)都是java開(kāi)發(fā),而java作為企業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)首選,越來(lái)越受到更多人的青睞。而java最重要的特性就是其跨平臺(tái)性,而跨平臺(tái)最重要的就屬JVM了,在各個(gè)操作系統(tǒng)都有對(duì)應(yīng)的jvm。java代碼不與機(jī)器進(jìn)行直接交互的,都是通過(guò)jvm平臺(tái)進(jìn)行間接交互,這樣就保證了其跨平臺(tái)特性。

    MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)小型的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)?,F(xiàn)在,絕大部分網(wǎng)站采用的是MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。目前依舊是MySQL主流,主要是由于MySQL的開(kāi)源免費(fèi),就導(dǎo)致現(xiàn)在更多的人開(kāi)始采用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)。

    Python 是一種腳本語(yǔ)言。Python 設(shè)計(jì)具有很好的可讀性,和其他語(yǔ)言一樣,使用英文單詞作為關(guān)鍵字,但是其語(yǔ)句沒(méi)有結(jié)束標(biāo)志,僅僅通過(guò)縮進(jìn)來(lái)表示程序中的嵌套關(guān)系。

    (2)開(kāi)發(fā)環(huán)境介紹。IDEA代表IntelliJ IDEA,它是用于Java編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的工具。 idea在各個(gè)地方的設(shè)計(jì),都是經(jīng)過(guò)專門(mén)的設(shè)計(jì),都是用來(lái)最大限度的提高開(kāi)發(fā)人員的開(kāi)發(fā)效率,使開(kāi)發(fā)人員更多的去關(guān)注代碼的邏輯設(shè)計(jì)。

    PyCharm是由用于開(kāi)發(fā)python項(xiàng)目的一款只能ide。同IntelliJ IDEA一樣,可以更加快速的幫助開(kāi)發(fā)人員簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程。

    Navicat Premium是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具。可以很輕松的鏈接到各大主流數(shù)據(jù)庫(kù)。需要注意的是Navicat Premium只是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接工具,該工具并不提供數(shù)據(jù)庫(kù),只能是通過(guò)該軟件可視化面板鏈接數(shù)據(jù)庫(kù)。該工具提供了數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出,和報(bào)表等一些其他操作。

    3 系統(tǒng)分析

    要想實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)集成分析,就要實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,收集后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成處理,最后對(duì)集成后的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析。

    第一步,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。工作內(nèi)容如下:首先要從內(nèi)部及外部的數(shù)據(jù)信息中提取出有用(相關(guān))的數(shù)據(jù)信息,并在此基礎(chǔ)上要保證其數(shù)據(jù)的安全性。除此之外,如果有必要的話還要與除企業(yè)之外的其他組織、部門(mén)、研究機(jī)構(gòu)和政府進(jìn)行合作,這樣有助于收集到更多的數(shù)據(jù)信息。收集到需要的信息后要對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理,數(shù)據(jù)一般分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第二步,對(duì)采集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整合。這項(xiàng)工作的主要工作內(nèi)容是指數(shù)據(jù)分析人員要從收集到的海量的數(shù)據(jù)信息中篩選出有用的數(shù)據(jù)信息,并刪除無(wú)用的數(shù)據(jù)信息,將篩選出的有用的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行組織、整合、排列及合并。這個(gè)過(guò)程需要具備數(shù)據(jù)分析的專業(yè)知識(shí)和分析技能的專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析人員需要知道如何對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行集成處理,如何加載數(shù)據(jù)以及如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。最后一步,對(duì)集成的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。對(duì)集成的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是大數(shù)據(jù)研究工作中最重要的一個(gè)環(huán)節(jié),也是大數(shù)據(jù)研究人員必須要掌握的技能。數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)必不可少的部分,也是最重要的部分。

    數(shù)據(jù)庫(kù)可視化是目前更為直接的了解數(shù)據(jù)的一種方式。通過(guò)可視化面板,我們能直接看到數(shù)據(jù)的走向,了解數(shù)據(jù)的趨勢(shì)。為我們之后的分析提供了一個(gè)良好的圖形界面。而視圖是最能直觀的感受數(shù)據(jù)在趨勢(shì)走向。

    4 結(jié)論

    該設(shè)計(jì)講述了通過(guò)大數(shù)據(jù)可視化完成對(duì)消費(fèi)者決策平臺(tái)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)可視化可以直觀清晰的展示數(shù)據(jù)信息,并且也可以多維度的展示數(shù)據(jù)信息,這樣通過(guò)大數(shù)據(jù)就可以直觀清晰的展示出消費(fèi)者的購(gòu)買決策,進(jìn)而可以直觀的分析出消費(fèi)者的購(gòu)買意圖,企業(yè)或市場(chǎng)就可以根據(jù)分析的結(jié)果作出對(duì)消費(fèi)者具有針對(duì)性的活動(dòng)。消費(fèi)者的決策行為不是單一影響,是眾多因素組成的。

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