電子商務大數(shù)據分析平臺的設計與創(chuàng)建

【摘要】在計算機技術和大數(shù)據技術的不斷推廣和應用下，電子商務行業(yè)在運營期間產生大量的數(shù)據，為了從海量數(shù)據中提取出有價值的數(shù)據，現(xiàn)設計一款功能完善、使用性強大的電子商務大數(shù)據分析平臺。首先，根據系統(tǒng)功能需求分析情況，完成對系統(tǒng)總體設計。其次，從數(shù)據倉庫構建功能設計、潛在用戶分析功能設計、潛在用戶挖掘結果管理功能設計等方面入手，完成系統(tǒng)核心功能的實現(xiàn)。希望通過這次研究，為相關從業(yè)者提供有效的借鑒和參考。

【關鍵詞】電子商務;數(shù)據挖掘;數(shù)據倉庫;數(shù)據分析

中圖分類號：TN92? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2021.15.028

在信息時代背景下，電子商務取得了迅猛發(fā)展，給人們的日常生活帶來了極大的便利，但是，電子商務網站在實際的運行中，經常會出現(xiàn)數(shù)據處理效率低、數(shù)據分析集成度低等問題，不利于數(shù)據的充分利用。而電子商務大數(shù)據分析平臺的創(chuàng)建和使用可以有效地解決這一問題，通過創(chuàng)建和使用該平臺，不僅可以在最短時間快速提取到有價值的數(shù)據，還能保證數(shù)據處理高效性和針對性，為促進電子商務行業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展提供重要的平臺支持。因此，如何科學創(chuàng)建和使用電子商務大數(shù)據分析平臺是技術人員必須思考和解決的問題。

1. 系統(tǒng)需求分析

電子商務大數(shù)據分析平臺除了具有強大的數(shù)據倉庫構建功能外，還必須具備一定的潛在用戶分析功能和潛在用戶挖掘結果管理功能，為了實現(xiàn)這一設計目標，現(xiàn)提出電子商務數(shù)據存儲功能需求、電子商務數(shù)據預處理功能需求以及電子商務數(shù)據分析應用功能需求，這些功能需求完全符合電子商務大數(shù)據分析平臺總體設計目標，為高效地分析和挖掘有價值的數(shù)據，提高數(shù)據利用率打下堅實的基礎，同時，也為后期系統(tǒng)核心功能設計提供了相應的指導。

2. 系統(tǒng)總體設計

系統(tǒng)架構設計方案如圖1所示。從圖1中可以看出，該系統(tǒng)主要采用分層架構設計模式，根據數(shù)據分析處理需求，將系統(tǒng)功能模塊分配于數(shù)據應用層、數(shù)據處理層、數(shù)據集成層、操作數(shù)據層、數(shù)據源層等各個層次中，從而將各個功能模塊進行有效耦合處理，便于后期技術人員更好地維護和拓展系統(tǒng)功能。

2.1 數(shù)據源層

數(shù)據源層主要是指將各種類型的原始數(shù)據存儲于相應的數(shù)據庫中?，F(xiàn)階段，電子商務系統(tǒng)內部集成了多個子系統(tǒng)，這些子系統(tǒng)均設置有相應的數(shù)據庫，為后期高效存儲和管理數(shù)據提供有力的保障。為了提高現(xiàn)有數(shù)據資源的利用率，電子商務大數(shù)據分析平臺要充分利用代理技術，全面獲取和整理數(shù)據庫內部所存儲的信息資源，為實現(xiàn)對用戶靜態(tài)數(shù)據和動態(tài)數(shù)據的規(guī)范化管理創(chuàng)造良好的條件。

2.2 操作數(shù)據層

操作數(shù)據層主要用于對各類數(shù)據對象的保存。該數(shù)據層中包含了大量的原始數(shù)據，這些原始數(shù)據種類不同，其存儲格式和數(shù)據結構也存在很大的差異，同時，還包含了大量的冗余無用數(shù)據，因此，需要對原始數(shù)據進行預處理操作，數(shù)據預處理操作主要包含數(shù)據清洗、數(shù)據轉換和數(shù)據裝載等。

2.3 數(shù)據集成層

數(shù)據集成層主要用于對潛在用戶數(shù)據倉庫的自動化生成，通過利用該數(shù)據層，可以根據用戶的個性化使用需求，實現(xiàn)對源數(shù)據的統(tǒng)一化處理和整理，為完成對潛在用戶數(shù)據倉庫的構建產生積極的影響。數(shù)據集成層核心功能是指根據數(shù)據分析處理目標，將各種數(shù)據進行分類和匯總，并對網絡不同節(jié)點信息進行集成化處理，使其集成在同一個節(jié)點位置處進行統(tǒng)一化處理。

2.4 數(shù)據處理層

數(shù)據處理層主要是指根據數(shù)據分析情況，選用合適的數(shù)據分析方式，以達到高效、科學處理數(shù)據的目的。該數(shù)據層在具體的運用中，需要借助服務構建模式，完成對數(shù)據分析挖掘模塊、數(shù)據聯(lián)機處理模塊等功能模塊的設計，以最大限度地提高源數(shù)據處理效率和效果。

2.5 數(shù)據應用層

數(shù)據應用層作為面向系統(tǒng)用戶的數(shù)據層，主要包含了客戶分析模塊、流量趨勢預測模塊以及網絡統(tǒng)計模塊等各種模塊，通過設計和開發(fā)這些功能模塊，可以將多個數(shù)據處理件進行有效集合和處理，為提高數(shù)據分析結果的精確性和真實性，滿足用戶的多樣化使用需求發(fā)揮出重要作用。

3. 系統(tǒng)功能設計

為了保證系統(tǒng)功能實現(xiàn)效果，促使系統(tǒng)能夠可靠、穩(wěn)定、安全地運行，技術人員要嚴格按照如圖2所示的系統(tǒng)功能架構設計方案，完成對系統(tǒng)核心功能的設計和開發(fā)，以滿足用戶多樣化的使用需求。

3.1 數(shù)據倉庫構建功能設計

對于潛在用戶而言，其數(shù)據倉庫構建為后期高效地分析和處理數(shù)據提供重要的數(shù)據支持。潛在用戶數(shù)據倉庫構建主要包含以下幾個步驟：（1）確定數(shù)據倉庫主題。挖掘分析潛在用戶數(shù)據主要是為了在全面分析靜態(tài)數(shù)據和動態(tài)數(shù)據的基礎上，獲得數(shù)據最終挖掘結果。其中，靜態(tài)數(shù)據主要是指用戶的職業(yè)、年齡、性別等信息;動態(tài)數(shù)據主要是指用戶在某一時間段內的網購次數(shù)、網購總體花銷等信息。這些數(shù)據在具體的存儲和管理期間，需要突出數(shù)據實際應用價值，便于后期快速篩選相關數(shù)據。（2）數(shù)據準備，為了進一步提高潛在用戶數(shù)據倉庫設計效果，需要從電子商務企業(yè)中選用真實的潛在用戶挖掘數(shù)據，這些數(shù)據主要集中于2019年到2021年這一時間范圍內。（3）電子商務潛在用戶數(shù)據倉庫建模。構建潛在用戶數(shù)據倉庫主要是指嚴格按照相關規(guī)定和標準，科學提取和整理有價值的數(shù)據，因此，在做好數(shù)據準備這一環(huán)節(jié)后，需要從概念模型構建、物理模型構建和邏輯模型構建三個方面出發(fā)，完成對潛在用戶數(shù)據倉庫模型的構建。（4）數(shù)據預處理。為了提高潛在用戶數(shù)據處理效果，還要做好對數(shù)據的預處理，數(shù)據預處理主要包含數(shù)據清洗、數(shù)據轉換以及數(shù)據裝載等。

3.2 潛在用戶分析功能設計

潛在用戶分析功能作為系統(tǒng)的重要功能模塊，主要是指潛在用戶在構建數(shù)據倉庫的基礎上，確定合適的數(shù)據挖掘目標，然后，選用不同的主題，將數(shù)據挖掘和電子商務進行充分融合，為保證潛在用戶數(shù)據分析結果的準確性和真實性打下堅實的基礎。潛在用戶分析功能流程圖如圖3所示。

從圖3中可以看出，為了保證潛在用戶分析功能設計效果，技術人員首先要做好對潛在用戶挖掘數(shù)據模型確定。在這一環(huán)節(jié)中，需要選用合適的項目集合，然后，利用數(shù)據倉庫，提取和整理潛在用戶信息數(shù)據，在此基礎上，根據項目數(shù)據提取需求，匯總出相應的數(shù)值，接著，通過使用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，完成對算法相關參數(shù)的設置，最后，根據潛在用戶數(shù)據挖掘分析需求，確定潛在用戶的性別、網購時間、學歷、網購頻率以及所在地區(qū)等信息。其次，要做好對模型預處理及數(shù)據提取。在這一環(huán)節(jié)中，技術人員需要采用布爾化處理方式，將項目數(shù)據轉換為布爾類型，然后，從相應的主題數(shù)據庫中全面提取和整理潛在用戶的年齡、網購時間、文化程度以及網購頻率等信息，為后期更好地挖掘潛在用戶提供重要的依據和參考。

3.3 潛在用戶挖掘結果管理功能設計

該功能主要是指企業(yè)管理人員根據數(shù)據最終分析和挖掘結果，不斷調整和優(yōu)化產品的營銷策略，從而最大限度地提高營銷資源的利用率。該功能在具體的設計中，首先要針對潛在用戶分析結果，從選擇查看、記錄管理等應用中，對最終的結果數(shù)據進行處理，然后，針對數(shù)據庫讀寫操作情況，生成相應的用戶集數(shù)據，在此基礎上，完成對潛在用戶挖掘結果數(shù)據的科學匯總、分類和整理，以實現(xiàn)對這些數(shù)據的規(guī)范化、標準化管理。

在大數(shù)據時代背景下，電子商務企業(yè)在日常的管理和發(fā)展中，數(shù)據的分析和處理能力提出了更高的要求，旨在實現(xiàn)重要數(shù)據的最大化利用。而電子商務大數(shù)據分析平臺的創(chuàng)建和使用在提高數(shù)據處理效果方面發(fā)揮出重要作用，不僅可以快速獲取和處理具有多源性的電子商務數(shù)據，還能對多種數(shù)據處理提供強大的支持，為用戶提供了良好的數(shù)據分析服務。因此，電子商務大數(shù)據分析平臺具有非常高的應用價值和應用前景，值得被進一步推廣和應用。

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作者簡介：王寧憶，重慶，職稱：助教，學歷：碩士研究生，研究方向：大數(shù)據技術