大数据环境下O2O电商用户数据挖掘探讨

随着互联网发展与普及,网络逐步改变着人们的生活。在信息逐渐丰富、快速的大数据环境下,消费者的消费观念也发生了很大的变化,近几年网上购物成为一种时尚潮流,电子商务经济得到迅速发展。在电子商务的发展基础上分析O2O电商用户数据特征,提出一种应对大数据信息冲击的一种数据挖掘框架和数据挖掘方法。文章主要从电商用户、商家、平台等方面讨论O2O电商用户数据挖掘应用问题。     

O2O电子商务模式下用户行为影响因素的探究

线上与线下结合的O2O电子商务模式改变了传统电子商务的运作格局.O2O电子商务的线上与线下协同运作能最大程度满足消费者的需求,O2O电子商务的用户行为也随之较传统电子商务有了很大的变化,分析并掌握O2O电子商务的用户行为是提升O2O模式下用户消费忠诚度的有效方法.通过对O2O电子商务模式用户行为特征的分析,给出了对O2O模式下用户行为方式的判断,并对O2O模式下消费者的电子商务行为趋势进行了前瞻性分析.     

实体零售业开展O2O商业模式的困境与路径研究

文章分析了现阶段实体零售业开展O2O模式的必要性:实体零售业成本增加,网络零售冲击实体零售,国家政策的支持和消费者消费习惯的改变.剖析了实体零售业开展O2O模式的困境:同质化现象严重、转型风险大,线上线下严重脱节,用户体验不佳和电商平台发展受阻.探索实体零售业开展O2O模式的路径:创新O2O运营模式,线上线下协调发展,增强用户体验和搭建优质的电商平台.     

大数据背景下餐饮业O2O商业模式研究

餐饮业是我国传统的热门产业,但近年来却进入消费拐点,餐饮业在寻找转型契机,电子商务作为一种新型商业模式,有着巨大的市场潜力和优点,餐饮业与电子商务的融合成为一种必然趋势,今年来也如雨后春笋般出现,快速发展的同时也出现了很多亟待解决的问题,本文从大数据角度出发,分析餐饮业O2O模式存在的营销模式单一、服务功能简单、用户粘性不足等问题,提出大数据时代背景下餐饮业发展O2O模式的几点建议.     

移动互联网环境下的O2O运营及盈利模式分析——以外卖平台为例

随着电子商务的不断发展与移动互联网市场的快速崛起,O2O电商模式日益成熟。外卖平台作为O2O电商模式的一个较成熟的应用,其盈利模式尚缺乏深入研究。本文以大学校园为例,在现有的外卖订餐平台的基础上,利用问卷调查等方式,深入分析影响外卖平台运作及盈利的各种因素,探讨移动互联网环境下具有代表性的外卖平台的盈利模式,并利用SWOT分析方法对外卖平台的发展提出建议和意见,丰富外卖平台领域的研究,以推动外卖平台及O2O模式更快更好地发展。     

家居行业O2O之路的分析与探究

家居行业由于自身特殊的购买过程和服务性一直制约着行业电子商务的发展,与此同时随着020模式的发展,将网购与传统市场的优势结合,为家居行业的电子商务发展提供了一种全新的模式。本文针对O2O发展的客观趋势,从家居行业面临的问题出发,对O2O模式下家居行业的发展现状进行简要分析研究,同时针对存在的问题结合一些家居电商已有的探索经验探讨O2O模式在家居行业的应用。     

数据挖掘技术在电子商务上的应用

随着信息化的发展,在大数据背景下的数据挖掘技术也日趋壮大,成为了先进的信息处理技术,电子商务逐步发展成当下最热门的商业模式,因此,人们个性化的服务需求也不断增加。本文主要是对数据挖掘技术在电子商务上的应用进行重点分析,并探究了数据挖掘技术在电子商务中的应用前景及所存在的问题。     

基于云计算大数据的高校电子商务专业教学改革研究

云计算大数据背景下,教师对电商专业的教学模式改革进行研究,能为学生提供优质的教学。文章从大数据和云计算为电子商务教学的开展带来的机遇、高校电子商务专业教学存在的问题、基于大数据云计算的电子商务专业教学改革措施三方面进行探讨,以满足学生学习和发展的需求。     

青州花卉业电子商务现状及发展策略研究

以电子商务为代表的新商业模式改变了传统的消费模式。花卉产业在网络经济快速发展的背景下整合优势资源,进行了"互联网+花卉"探索,但产业瓶颈仍制约着其规模化发展。本研究以青州市为例,对当前花卉业电子商务发展的现状和存在的问题进行了分析,提出了打造青州花卉电商品牌,建立相关花木产品标准、建立专业花卉物流,探索O2O销售模式、加强花卉电商人才培养等建议。     

数据科学视角下的电子商务专业课程设计

目前,随着物联网和移动支付等网络技术发展,电子商务数据日益呈现出显著的大数据特征。培养能够深层数据挖掘的电子商务人才已成为当前高校教改的迫切需求。本文在分析电子商务课程特点的基础上,结合电子商务发展应当兼顾的方向,从数据科学视角下探讨电子商务专业课程的设计问题。     

电子商务大数据导购系统设计与实现

随着互联网技术的快速发展,电子商务数据量迅速增长。电子商务急需解决的问题是如何使电子商务用户快速有效地利用已有数据资源进行分析、利用。介绍了大数据在电子商务中的应用,对电子商务大数据导购系统进行了研究。     

大数据对电子商务专业人才提出的挑战及对策研究

微商、020模式、外卖和跨境电商如雨后春笋般出现,这些新型模式的快速发展需要大量的电子商务专业人才,但数据显示,我国300多所高校的电子商务专业毕业生就业率却不高,研究电子商务专业存在的问题,及在大数据时代下,对电子商务专业提出的新要求,提出民办高校在大数据时代电子商务专业改革的新思路.     

探索基于数据挖掘的CtoC模式电子商务个性化信息推荐服务应用

随着互联网电子商务的普及和数据库技术的日渐成熟,信息量的空前增大,传统的商务模式不能有效满足个性消费者的需求,因而,传统的商务模式正向电子商务模式方向发展。各类电子商务模式应运而生,同时,各类商务网站积累了大量的用户数据信息,如何运用数据挖掘来充分利用这些信息资源,尤其是在CtoC商务模式中如何将大量的个人消费者信息转化成为有指导性的推荐服务信息,在竞争激烈的众多电子商务领域中留住更多自己的用户,进而为用户提供更多个性化的服务,最终创造更多的利润,是每一个电子商务网站非常关注的问题。针对这些问题,数据挖掘技术运用聚类分析、关联规则等方法为电子商务个性化服务提供了可行的解决方案,数据挖掘技术在电子商务个性化的应用研究中也日益成为热点。电子商务规模逐渐扩大,但是仍然无法满足用户需求不断更新的步伐,并且商城与用户合作方式的单一性不仅束缚着商城用户经营特长的充分发挥,而且还影响着客户关系战略发展。针对以上问题,本文运用数据挖掘技术对CZC电子商务模式进行分析,并发现存在的问题并给出解决建议。     

电子商务中的数据挖掘

电子商务中的海量Web数据与多样性的数据生成过程对数据挖掘的具体应用产生了极大的影响.依据现有的电子商务数据,数据挖掘任务和数据挖掘方法,本文首先介绍了电子商务中信息数据的特点,而后根据挖掘对象的不同,分析了电子商务中数据挖掘应用的类别,最后对电子商务数据挖掘的基本实现过程,尤其是挖掘模式进行了系统的分析.     

“互联网+”背景下应用型高校《电子商务》课程实践教学改革

在“互联网+”背景下,应用型高校《电子商务》课程实践教学面临着诸多挑战性的问题,比如:实验室系统仿真性不强、实践内容与专业结合不紧密、实践教学内容单一且易过时、实践操作过程中缺乏资金和货源等.针对上述问题,应在实践教学中尝试打造真实的电子商务环境,从C2C电商平台、O2O模式、移动电子商务等三个角度出发,指导学生独立完成电子商务的运营与交易活动,以期不断提高学生实践操作能力和创新思维.     

江西省农村电子商务的发展现状与对策

江西省是一个具有悠久农业历史的农业大省,也是一个GDP比较靠后的省份,还有很多地区还处于贫穷落后的状态.大力发展农村电子商务是打好这场扶贫攻坚战最重要的一个方面,现在从国家和江西省层面都在大力支持和发展电商扶贫.在此电商大背景下本文对江西省农村电子商务的发展现状进行了研究,分析了江西农村电子商务发展存在的问题,以江西省吉安市遂川县作典型案例分析,最后提出江西省农村电子商务的发展对策建议.     

数据挖掘在电子商务中的应用分析

电子商务过程中产生了大量的数据，数据挖掘是对这些数据进行分析的有效方法．本文分析了数据挖掘的功能及其在电子商务中的应用，提出在电子商务过程中有针对性地为数据挖掘收集数据，采用有指导的挖掘及适合电子商务特点的挖掘算法。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是新兴的现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术.随着商业信息和数据的急剧增加,如何有效地分析和利用信息成为目前研究的热点问题.文中对电子商务和数据挖掘技术的发展进行了阐述,分析了数据挖掘的技术方法及其在电子商务中的应用流程.     

基于计算机数据挖掘技术的开发及其应用研究

随现代计算机信息技术快速发展,计算机功能不断与现代统计学理论相融合,在上述背景的催使下,计算机数据挖掘技术得以衍生。与此同时,计算机数据挖掘技术与云储存、大数据等技术形成齐头并进的发展趋势,为现代人的生产、生活解决大量问题。鉴于此,本文通过对大数据信息技术概念的阐述,对电子邮件、信息发布、电子商务以及全程电子商务四个发展时期加以总结,分析其基本工作流程,并提出相关开发策略和应用策略。     

基于ARMA模型的农产品电商销售额分析与预测——来自陇南市数据的Eviews8.0实证

农产品电子商务是在互联网与信息技术高速发展下的一项新生事物,现阶段它是对传统农产品销售模式的一项有力补充.选取陇南市2014年12月~2017年07月各县区OTO电商销售额月报数据,利用计量经济分析软件Eviews8.0建立平稳时间序列ARMA模型,对陇南发展农产品电子商务进行实证分析,最后根据优化的模型对农产品电商销售额进行预测.