大数据时代下电子商务发展探讨

论文总字数：29619字

摘 要

当今，企业和社会都密切关注大数据，并将其视为一种战略性资源。为了更好地为企业和社会服务，业内不断地深入探讨如何使用更为高效的手段来挖掘更有价值的数据信息。这些年的智能手机市场发展非常快，并且迅速普及，得到了广泛的应用。在此基础上，促进了移动电商的崛起，各大电商平台之间也在激烈的竞争。若在电商平台中应用大数据技术，就能深了解用户的个人潜在需求，并根据用户需求选择合适的产品推荐给客户。在大数据时代，许多电商企业都是借助这种方法提升自身竞争力。在社会需求不断增加的过程中，电子商务所涉及的业务越来越广泛，并且每时每刻都在生成大量的数据，以往所采用的思维方式与语言信息处理技术也无法顺应时代发展，并且在行业内外都已产生共鸣:大数据技术的发展将会促进电商行业的又一次革命，因此电商从业人员必须要深入发掘大数据的潜力。

本文在简要介绍大数据理论的基础上，深入研究电商发展现状，并分析大数据技术在电商行业中的运用情况，将亚马逊、阿里巴巴与沃尔玛等作为研究案例，分析了电子商务企业大数据应用现状，从中总结出大数据对电子商务发展的主要影响，分析了存在的一些问题并提出了相应的建议与对策，并展望了未来的发展趋势。

关键词：大数据；电子商务；发展现状；对策

Discussion on the Development of Electronic Commerce in the Era of Large Data

Abstract

Nowadays, enterprises and society pay close attention to big data and regard it as a strategic resource. In order to better serve the enterprise and society, the industry constantly explores how to use more efficient means to excavate more valuable data information. Over the years, the smartphone market has developed rapidly and has been widely used. On this basis, the rise of mobile e-commerce has been promoted. Fierce competition has also been made among the major e-commerce platforms. If we apply big data technology in the electronic business platform, we can have a deep understanding of the users" potential needs and choose the right products to recommend to customers according to the needs of users. In the era of big data, many business enterprises are using this method to enhance their competitiveness. In the process of increasing social demand, the business involved in electronic commerce is becoming more and more extensive, and a large number of data are generated every time. The thinking mode and language information processing technology used in the past can not comply with the development of the times, and have resonated both inside and outside the industry: the development of large data technology will be promoted. Another revolution in the electricity supplier industry, therefore, the electricity supplier practitioners must dig into the potential of big data.

本文在简要介绍大数据理论的基础上，深入研究电商发展现状，并分析大数据技术在电商行业中的运用情况，将亚马逊、阿里巴巴与沃尔玛等作为研究案例，分析了电子商务企业大数据应用现状，从中总结出大数据对电子商务发展的主要影响，分析了存在的一些问题并提出了相应的建议与对策，并展望了未来的发展趋势。

On the basis of a brief introduction of the large data theory, this paper deeply studies the current situation of e-commerce development, and analyzes the application of large data technology in the e-commerce industry. It takes Amazon, Alibaba and WAL-MART as research cases to analyze the current situation of large data application in e-commerce enterprises, and summarize the large data to e-commerce. The main influence of development is analyzed, some existing problems are analyzed, corresponding suggestions and countermeasures are put forward, and the future development trend is forecasted.

Keywords: Big data; Electronic Commerce; Development status; Countermeasure

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章　绪　　论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究目的和意义 2

1.2.1 研究目的 2

1.2.2 研究意义 3

1.3 研究内容及方法 3

1.3.1 研究内容 3

1.3.2 研究方法 4

第二章　文献综述 5

2.1 国外文献研究情况 5

2.2 国内文献研究情况 6

第三章　大数据时代下电子商务发展现状及存在问题分析 8

3.1 大数据时代下电子商务发展背景分析 8

3.1.1 我国电子商务发展现状 8

3.1.2 大数据技术在电子商务中的应用分析 8

3.2 电子商务大数据特征与价值分析 12

3.2.1 大数据特征分析 12

3.2.2 大数据价值分析 13

3.3 大数据时代下电子商务发展存在问题 14

3.3.1 大数据应用效率低 14

3.3.2 消费者个性化需求不断扩大 14

3.3.3 消费者个人隐私和数据安全问题 14

3.3.4 大数据人才紧缺 15

第四章　大数据时代下促进我国电子商务发展的对策探讨 16

4.1 发挥政府主导作用 16

4.1.1 强化集群效应 16

4.1.2 加快大数据专业人才培养 16

4.1.3 大力发展云计算技术 16

4.1.4 完善大数据电子商务立法 17

4.2 企业把握转型机遇 17

4.2.1 转变思维方式 17

4.2.2 创新商业模式 17

4.2.3 推动差异化竞争 18

4.2.4 加快大数据应用下电子商务平台的设计 18

第五章　案例分析 20

5.1 原始数据处理 20

5.2 用户需求分析 20

5.3 数据统计与分析 21

5.4 用户采购策略建议 23

第六章　结 论 25

6.1 全文总结 25

6.2 本文的不足 25

致 谢 27

参考文献 28

第一章　绪　　论

1.1 研究背景

计算机技术与互联网技术的快速发展，并逐渐普及，使得居民能够实现网上购物，而目前物流运输及电子支付等多个产业也正在迅猛发展，对网络购物的发展也能产生促进作用，在此过程中，电商企业不断提升购物体验，并且对外也建立了较为完善的法律法规制度，所以越来越多的社会民众开始喜欢网购。这些年，中国C2C市场发展平稳，但是B2C市场却因为各方面的优势迅猛崛起，尤其是其在商品质量、购物体验方面的优势发挥了重要作用，并且移动电商的崛起也促进了该市场的迅猛发展，O2O市场规模不断增加，电商总体市场呈现出可观的发展趋势。站在另外的角度来看，中国有越来越多的民众开始通过网络购物，并且其购物观念朝着正确的方向发展，以往网购的主要目的是为了追求方便与低价，但现在网购的真实目的却逐渐向服务质量商品品质转变，并且也十分注重购物体验。怎样在当下获得更多的客户并提升市场占有率，并且还应当继续高速增长，这是所有电子商务企业都需要解决的问题。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：29619字