大数据环境下O2O电商用户数据挖掘的研究

电子商务的兴起源于两个基本环境,一是网络环境,二是大数据环境。在大数据环境下,深入O2O电商用户进行数据挖掘,可以更好地发展电子商务。本文就大数据环境下O2O电商用户数据挖掘进行分析研究,旨在为电商发展提供有效参考。     

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.     

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。     

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.     

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。     

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.     

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。     

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.     

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.     

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。     

基于电子商务数据挖掘技术的研究与应用

数据挖掘技术作为解决“数据爆炸”时代出现的“信息缺乏”的最有效手段之一,受到了学术界和企业界的极大关注。文章阐述了电子商务中数据挖掘技术的框架、数据资源、基本方法,分析了数据挖掘在电子商务中的具体应用。     

基于Hadoop协同过滤的电商数据推荐研究

随着电子商务的快速发展,数据推荐技术在电子商务系统中作用越来越重要。提出了一种新型的基于Hadoop协同过滤的电商数据推荐算法,并采用这个算法开发了商品数据处理系统。系统可根据用户的兴趣、对商品的偏爱程度以及对价格的接受范围,进行优化选择后推送用户感兴趣的商品。实验证明,该算法在Hadoop平台上能够有效提高商品数据推荐的准确率和计算效率,从而提高用户购买量。     

数据挖掘与决策树J48算法在文本分类中的应用

为了应对信息社会数据急剧增长,获得用户感兴趣或有益的数据,必须对数据进行处理,数据挖掘技术就是应这种需要而发展的.数据挖掘要取得有用数据,必须对数据进行种分类、聚类和关联三种不同的任务处理.对于文本信息的分类是数据挖掘的一个主要应用,而决策树算法利用自身优势和分类效率,在文本处理中有巨大的应用前景,尤其是J48算法应用与文本信息的分类有广泛的应用价值.     

数据挖掘与决策树J48算法在文本分类中的应用

为了应对信息社会数据急剧增长,获得用户感兴趣或有益的数据,必须对数据进行处理,数据挖掘技术就是应这种需要而发展的.数据挖掘要取得有用数据,必须对数据进行种分类、聚类和关联三种不同的任务处理.对于文本信息的分类是数据挖掘的一个主要应用,而决策树算法利用自身优势和分类效率,在文本处理中有巨大的应用前景,尤其是J48算法应用与文本信息的分类有广泛的应用价值.     

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。     

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。     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

在电子商务活动中,基于数据挖掘和万维网应用的电子商务信息平台发挥着重要作用,挖掘和利用信息流和后台数据库中的有益信息——Web数据挖掘成为商务活动的迫切需求。Web数据挖掘技术综合运用Internet技术、人工智能、计算机语言学、信息学、统计学等多领域技术,从包括服务器数据、Web日志文件、查询数据、客户登记信息等既有信息中,运用协同过滤、关联规则等技术挖掘有益信息,促进电子商务的进一步发展。     

电子商务推荐系统应用与发展探析

"互联网+"时代的到来让网络购物成为一种趋势,各大电商网站在为消费者提供大量商品的同时,也造成了信息过载.在此背景下,电子商务推荐系统应运而生,并在各大购物网站得到了广泛的应用.研究推荐系统的应用及接受现状,探讨其未来发展方向,对于电子商务的发展有着重要的现实意义.     

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.