數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)大綱教案

《數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)》教學(xué)大綱教案一、課程性質(zhì)、目的、任務(wù)：本課程以數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)為主要內(nèi)容，講述實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的主要功能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和應(yīng)用，并通過(guò)對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的分析更加深入地理解常用的數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)模型。本書不僅可以幫助處理具體問(wèn)題的算法，培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)分析和處理的能力。本課程的主要目的是培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的理論分析與應(yīng)用實(shí)踐的綜合能力。通過(guò)本課程的教學(xué)，使學(xué)生掌握數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的一般原理和處理方法，能使用機(jī)器學(xué)習(xí)理論解決數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的問(wèn)題。本書面向高等院校計(jì)算機(jī)類、軟件工程以及信息管理類專業(yè)教學(xué)需要，也可作為從事大數(shù)據(jù)開發(fā)和信息管理的相關(guān)人員培訓(xùn)教材。二、課程主要教學(xué)內(nèi)容：本書系統(tǒng)地闡述了數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的背景、技術(shù)、多種相關(guān)方法及具體應(yīng)用，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘概述，數(shù)據(jù)采集、集成與預(yù)處理技術(shù)，多維數(shù)據(jù)分析與組織，預(yù)測(cè)模型研究與應(yīng)用，關(guān)聯(lián)規(guī)則模型及應(yīng)用，聚類分析方法與應(yīng)用，粗糙集方法與應(yīng)用，遺傳算法與應(yīng)用，基于模糊理論的模型與應(yīng)用，灰色系統(tǒng)理論與方法，基于數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)推理。三、課程的教學(xué)環(huán)節(jié)要求：教學(xué)環(huán)節(jié)包括：課堂講授、案例分析課、討論課、課后作業(yè)。通過(guò)本課程各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)的教學(xué)，使學(xué)生掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本方法，培養(yǎng)學(xué)生的自學(xué)能力、動(dòng)手能力、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生達(dá)到以下要求。了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的整體概貌。了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域及當(dāng)前的研究熱點(diǎn)問(wèn)題和發(fā)展方向。掌握最基本的概念、算法原理和技術(shù)方法。本課程課外學(xué)習(xí)與修學(xué)指導(dǎo)：由于該課程涉及的技術(shù)都是目前比較熱門的技術(shù)，內(nèi)容復(fù)雜，難度較大，且具有很強(qiáng)的理論性和實(shí)踐性，所以要學(xué)好本課程，必須做到理論與實(shí)踐緊密結(jié)合，才能達(dá)到較好的學(xué)習(xí)效果。要求學(xué)生多參閱相關(guān)書籍和資料，多上機(jī)實(shí)驗(yàn)，掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本功能、主要算法及其實(shí)現(xiàn)過(guò)程。五、學(xué)時(shí)數(shù)分配表：序號(hào)授課內(nèi)容學(xué)時(shí)1數(shù)據(jù)挖掘概述62Pandas數(shù)據(jù)分析23機(jī)器學(xué)習(xí)54分類算法與應(yīng)用65回歸算法與應(yīng)用46無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)57關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過(guò)濾38圖像數(shù)據(jù)分析39自然語(yǔ)言處理與NLTK3合計(jì)37第一章數(shù)據(jù)挖掘概述教學(xué)要點(diǎn)：理解和掌握數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、功能與應(yīng)用領(lǐng)域，使讀者掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本理念、流程和方法。了解數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展歷史和未來(lái)趨勢(shì)，了解數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域和面臨的問(wèn)題。3.對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)能解決的問(wèn)題和解決問(wèn)題思路有清晰的認(rèn)識(shí)。教學(xué)時(shí)數(shù)：6學(xué)時(shí)。考核要點(diǎn)：了解數(shù)據(jù)挖掘的定義和功能，理解數(shù)據(jù)挖掘在何種數(shù)據(jù)上進(jìn)行，數(shù)據(jù)挖掘可以挖掘什么類型的模式，掌握初級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法。Pandas數(shù)據(jù)分析教學(xué)要點(diǎn)：理解Pandas模塊的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，并通過(guò)對(duì)自行車行駛數(shù)據(jù)與服務(wù)熱線數(shù)據(jù)的分析，使讀者掌握通過(guò)Pandas模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的方法。教學(xué)時(shí)數(shù)：2學(xué)時(shí)?？己艘c(diǎn)：掌握Python編程基礎(chǔ)，理解Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，熟悉Pandas統(tǒng)計(jì)分析常用的函數(shù)，掌握使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基本方法。機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)要點(diǎn)：理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的框架、機(jī)器學(xué)習(xí)的模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的評(píng)判。理解Sklearn模塊的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，使讀者掌握搭建機(jī)器學(xué)習(xí)流水線的方法。支持向量機(jī)概述和特點(diǎn)，過(guò)擬合問(wèn)題。教學(xué)時(shí)數(shù)：5學(xué)時(shí)。考核要點(diǎn)：理解并掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本框架，以及Sklearn模塊的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，熟練掌握搭建機(jī)器學(xué)習(xí)流水線的方法。分類算法與應(yīng)用教學(xué)要點(diǎn)：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘分類問(wèn)題以及分類問(wèn)題的基本流程。理解概率模型的原理及應(yīng)用場(chǎng)景。理解樸素貝葉斯分類的原理及應(yīng)用場(chǎng)景。理解空間向量模型的原理及應(yīng)用場(chǎng)景。理解KNN算法的原理及應(yīng)用場(chǎng)景。多類問(wèn)題的原理及應(yīng)用場(chǎng)景。教學(xué)時(shí)數(shù)：6學(xué)時(shí)?？己艘c(diǎn)：掌握分類和預(yù)測(cè)的基本概念和問(wèn)題，掌握決策樹分類的方法，理解基于規(guī)則分類的方法，了解貝葉斯分類和后向傳播分類方法，掌握預(yù)測(cè)的方法。理解并應(yīng)用分類算法，使讀者掌握通過(guò)Sklearn模塊搭建一個(gè)分類器并實(shí)現(xiàn)分類功能的方法。第五章回歸算法與應(yīng)用教學(xué)要點(diǎn)：掌握回歸分析原理的基本概念。掌握一元線性回歸分析。掌握多元線性回歸分析。掌握邏輯回歸。了解其他回歸分析。介紹線性回歸、嶺回歸和LASSO以及邏輯回歸模型的實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)。教學(xué)時(shí)數(shù)：4學(xué)時(shí)。考核要點(diǎn)：理解回歸算法與應(yīng)用的基本原理，使讀者掌握通過(guò)Sklearn模塊搭建一個(gè)回歸模型并實(shí)現(xiàn)回歸功能的方法。第六章無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)教學(xué)要點(diǎn)：理解并掌握無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本概念。闡釋聚類分析的基本概念與原理和降維的基本概念與原理，學(xué)習(xí)聚類問(wèn)題的基本分析流程。介紹K-Means算法、層次聚類算法等，舉例說(shuō)明和實(shí)現(xiàn)K-Means算法和降維問(wèn)題。教學(xué)時(shí)數(shù)：5學(xué)時(shí)?？己艘c(diǎn)：理解無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本概念，使讀者掌握通過(guò)Sklearn模塊搭建一個(gè)聚類模型并實(shí)現(xiàn)聚類功能的方法。關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過(guò)濾教學(xué)要點(diǎn)：理解并掌握關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念和挖掘過(guò)程。理解并掌握Apriori算法的基本概念和實(shí)現(xiàn)原理。理解并掌握協(xié)同過(guò)濾的基本概念和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。介紹基于協(xié)同過(guò)濾算法的電影推薦。教學(xué)時(shí)數(shù)：3學(xué)時(shí)?？己艘c(diǎn)：理解關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過(guò)濾基本概念和實(shí)現(xiàn)原理，使讀者掌握通過(guò)這些算法實(shí)現(xiàn)電影推薦的方法。圖像數(shù)據(jù)分析教學(xué)要點(diǎn)：理解并掌握?qǐng)D像數(shù)據(jù)的概念，圖像的分類以及與圖像相關(guān)的基本概念等。理解并掌握?qǐng)D像數(shù)據(jù)的分析方法。介紹圖像數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用案例。教學(xué)時(shí)數(shù)：3學(xué)時(shí)。考核要點(diǎn)：介紹圖像數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù)，使讀者掌握進(jìn)行圖像特征提取和人臉識(shí)別的方法。使讀者通過(guò)學(xué)習(xí)熟練掌握如何使用Python工具包進(jìn)行圖像讀/寫、顯示、圖像恢復(fù)、增強(qiáng)、特征提取等。請(qǐng)讀者利用公開的圖像分類/識(shí)別數(shù)據(jù)集，或者自建數(shù)據(jù)集，對(duì)其進(jìn)行特征提取，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)分類模型，并驗(yàn)證分類模型的效果。第九章自然語(yǔ)言處理與NLTK教學(xué)要點(diǎn)：理解并掌握自然語(yǔ)言處理的基本概念。介紹常用的自然語(yǔ)言處理技術(shù)。詳細(xì)介紹目前應(yīng)用范圍最廣泛的Python自然語(yǔ)言處理模塊—NLTK的應(yīng)用。教學(xué)時(shí)數(shù)：3學(xué)時(shí)?？己艘c(diǎn)：介紹自然語(yǔ)言處理的相關(guān)技術(shù)，使讀者掌握進(jìn)行文本特征提取和文本分類的方法。電子商務(wù)數(shù)據(jù)的概念及意義、課程性質(zhì)、目的、任務(wù)：本課程以數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)為主要內(nèi)容，講述實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的主要功能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和應(yīng)用，并通過(guò)對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的分析更加深入地理解常用的數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)模型。本書不僅可以幫助處理具體問(wèn)題的算法，培養(yǎng)學(xué)生數(shù)據(jù)分析和處理的能力。本課程的主要目的是培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的理論分析與應(yīng)用實(shí)踐的綜合能力。通過(guò)本課程的教學(xué)，使學(xué)生掌握數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的一般原理和處理方法，能使用機(jī)器學(xué)習(xí)理論解決數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的問(wèn)題。本書面向高等院校計(jì)算機(jī)類、軟件工程以及信息管理類專業(yè)教學(xué)需要，也可作為從事大數(shù)據(jù)開發(fā)和信息管理的相關(guān)人員培訓(xùn)教材。二、課程主要教學(xué)內(nèi)容：本書系統(tǒng)地闡述了數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的背景、技術(shù)、多種相關(guān)方法及具體應(yīng)用，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘概述，數(shù)據(jù)采集、集成與預(yù)處理技術(shù)，多維數(shù)據(jù)分析與組織，預(yù)測(cè)模型研究與應(yīng)用，關(guān)聯(lián)規(guī)則模型及應(yīng)用，聚類分析方法與應(yīng)用，粗糙集方法與應(yīng)用，遺傳算法與應(yīng)用，基于模糊理論的模型與應(yīng)用，灰色系統(tǒng)理論與方法，基于數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)推理。三、課程的教學(xué)環(huán)節(jié)要求：教學(xué)環(huán)節(jié)包括：課堂講授、案例分析課、討論課、課后作業(yè)。通過(guò)本課程各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)的教學(xué)，使學(xué)生掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本方法，培養(yǎng)學(xué)生的自學(xué)能力、動(dòng)手能力、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，要求學(xué)生達(dá)到以下要求。了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的整體概貌。了解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域及當(dāng)前的研究熱點(diǎn)問(wèn)題和發(fā)展方向。掌握最基本的概念、算法原理和技術(shù)方法。本課程課外學(xué)習(xí)與修學(xué)指導(dǎo)：由于該課程涉及的技術(shù)都是目前比較熱門的技術(shù)，內(nèi)容復(fù)雜，難度較大，且具有很強(qiáng)的理論性和實(shí)踐性，所以要學(xué)好本課程，必須做到理論與實(shí)踐緊密結(jié)合，才能達(dá)到較好的學(xué)習(xí)效果。要求學(xué)生多參閱相關(guān)書籍和資料，多上機(jī)實(shí)驗(yàn)，掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本功能、主要算法及其實(shí)現(xiàn)過(guò)程。五、學(xué)時(shí)數(shù)分配表：序號(hào)授課內(nèi)容學(xué)時(shí)1數(shù)據(jù)挖掘概述62Pandas數(shù)據(jù)分析23機(jī)器學(xué)習(xí)54分類算法與應(yīng)用65回歸算法與應(yīng)用46無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)57關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過(guò)濾38圖像數(shù)據(jù)分析39自然語(yǔ)言處理與NLTK3合計(jì)37第一章數(shù)據(jù)挖掘概述教學(xué)要點(diǎn)：理解和掌握數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念、功能與應(yīng)用領(lǐng)域，使讀者掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本理念、流程和方法。了解數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展歷史和未來(lái)趨勢(shì)，了解數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域和面臨的問(wèn)題。3.對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)能解決的問(wèn)題和解決問(wèn)題思路有清晰的認(rèn)識(shí)。教學(xué)時(shí)數(shù)：6學(xué)時(shí)?？己艘c(diǎn)：了解數(shù)據(jù)挖掘的定義和功能，理解數(shù)據(jù)挖掘在何種數(shù)據(jù)上進(jìn)行，數(shù)據(jù)挖掘可以挖掘什么類型的模式，掌握初級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法。Pandas數(shù)據(jù)分析教學(xué)要點(diǎn)：理解Pandas模塊的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，并通過(guò)對(duì)自行車行駛數(shù)據(jù)與服務(wù)熱線數(shù)據(jù)的分析，使讀者掌握通過(guò)Pandas模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的方法。教學(xué)時(shí)數(shù)：2學(xué)時(shí)?？己艘c(diǎn)：掌握Python編程基礎(chǔ)，理解Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，熟悉Pandas統(tǒng)計(jì)分析常用的函數(shù)，掌握使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基本方法。機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)要點(diǎn)：理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的框架、機(jī)器學(xué)習(xí)的模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的評(píng)判。理解Sklearn模塊的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，使讀者掌握搭建機(jī)器學(xué)習(xí)流水線的方法。支持向量機(jī)概述和特點(diǎn)，過(guò)擬合問(wèn)題。教學(xué)時(shí)數(shù)：5學(xué)時(shí)。考核要點(diǎn)：理解并掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本框架，以及Sklearn模塊的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)，熟練掌握搭建機(jī)器學(xué)習(xí)流水線的方法。分類算法與應(yīng)用教學(xué)要點(diǎn)：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘分類問(wèn)題以及分類問(wèn)題的基本流程。理解概率模型的原理及應(yīng)用場(chǎng)景。理解樸素貝葉斯分類的原理及應(yīng)用場(chǎng)景。理解空間向量模型的原理及應(yīng)用場(chǎng)景。理解KNN算法的原理及應(yīng)用場(chǎng)景。多類問(wèn)題的原理及應(yīng)用場(chǎng)景。教學(xué)時(shí)數(shù)：6學(xué)時(shí)?？己艘c(diǎn)：掌握分類和預(yù)測(cè)的基本概念和問(wèn)題，掌握決策樹分類的方法，理解基于規(guī)則分類的方法，了解貝葉斯分類和后向傳播分類方法，掌握預(yù)測(cè)的方法。理解并應(yīng)用分類算法，使讀者掌握通過(guò)Sklearn模塊搭建一個(gè)分類器并實(shí)現(xiàn)分類功能的方法。第五章回歸算法與應(yīng)用教學(xué)要點(diǎn)：掌握回歸分析原理的基本概念。掌握一元線性回歸分析。掌握多元線性回歸分析。掌握邏輯回歸。了解其他回歸分析。介紹線性回歸、嶺回歸和LASSO以及邏輯回歸模型的實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)。教學(xué)時(shí)數(shù)：4學(xué)時(shí)。考核要點(diǎn)：理解回歸算法與應(yīng)用的基本原理，使讀者掌握通過(guò)Sklearn模塊搭建一個(gè)回歸模型并實(shí)現(xiàn)回歸功能的方法。第六章無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)教學(xué)要點(diǎn)：理解并掌握無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本概念。闡釋聚類分析的基本概念與原理和降維的基本概念與原理，學(xué)習(xí)聚類問(wèn)題的基本分析流程。介紹K-Means算法、層次聚類算法等，舉例說(shuō)明和實(shí)現(xiàn)K-Means算法和降維問(wèn)題。教學(xué)時(shí)數(shù)：5學(xué)時(shí)?？己艘c(diǎn)：理解無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本概念，使讀者掌握通過(guò)Sklearn模塊搭建一個(gè)聚類模型并實(shí)現(xiàn)聚類功能的方法。關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過(guò)濾教學(xué)要點(diǎn)：理解并掌握關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念和挖掘過(guò)程。理解并掌握Apriori算法的基本概念和實(shí)現(xiàn)原理。理解并掌握協(xié)同過(guò)濾的基本概念和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。介紹基于協(xié)同過(guò)濾算法的電影推薦。教學(xué)時(shí)數(shù)：3學(xué)時(shí)?？己艘c(diǎn)：理解關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過(guò)濾基本概念和實(shí)現(xiàn)原理，使讀者掌握通過(guò)這些算法實(shí)現(xiàn)電影推薦的方法。圖像數(shù)據(jù)分析教學(xué)要點(diǎn)：理解并掌握?qǐng)D像數(shù)據(jù)的概念，圖像的分類以及與圖像相關(guān)的基本概念等。理解并掌握?qǐng)D像數(shù)據(jù)的分析方法。介紹圖像數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用案例。教學(xué)時(shí)數(shù)：3學(xué)時(shí)?？己艘c(diǎn)：介紹圖像數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù)，使讀者掌握進(jìn)行圖像特征提取和人臉識(shí)別的方法。使讀者通過(guò)學(xué)習(xí)熟練掌握如何使用Python工具包進(jìn)行圖像讀/寫、顯示、圖像恢復(fù)、增強(qiáng)、特征提取等。請(qǐng)讀者利用公開的圖像分類/識(shí)別數(shù)據(jù)集，或者自建數(shù)據(jù)集，對(duì)其進(jìn)行特征提取，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)分類模型，并驗(yàn)證分類模型的效果。第九章自然語(yǔ)言處理與NLTK教學(xué)要點(diǎn)：理解并掌握自然語(yǔ)言處理的基本概念。介紹常用的自然語(yǔ)言處理技術(shù)。詳細(xì)介紹目前應(yīng)用范圍最廣泛的Python自然語(yǔ)言處理模塊—NLTK的應(yīng)用。教學(xué)時(shí)數(shù)：3學(xué)時(shí)?？己艘c(diǎn)：介紹自然語(yǔ)言處理的相關(guān)技術(shù)，使讀者掌握進(jìn)行文本特征提取和文本分類的方法。電子商務(wù)是與數(shù)據(jù)分析關(guān)系非常緊密的重要行業(yè)之一，也是數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用的行業(yè)之一。通過(guò)數(shù)據(jù)分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的整理和分析，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供參考依據(jù)，進(jìn)而為企業(yè)創(chuàng)造更多的價(jià)值，是數(shù)據(jù)分析在電子商務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用的主要目的。電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析是運(yùn)用分析工具研究電子商務(wù)數(shù)據(jù)信息，搭建數(shù)據(jù)分析與電子商務(wù)管理的橋梁，指導(dǎo)電子商務(wù)決策的一門新興學(xué)科。通常概念下，電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析指的是對(duì)電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在研究大量的數(shù)據(jù)的過(guò)程中尋找模式、相關(guān)性和其他有用的信息，從而幫助商家做出決策。通過(guò)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的有效統(tǒng)計(jì)、分析和使用，形成多種模型，促進(jìn)客戶、商業(yè)伙伴之間的溝通及優(yōu)化應(yīng)用，通常需要計(jì)算機(jī)軟件的支持。數(shù)據(jù)分析“數(shù)據(jù)”是人們通過(guò)觀察、實(shí)驗(yàn)或計(jì)算得出的結(jié)果。數(shù)據(jù)有很多種，最簡(jiǎn)單的就是數(shù)字，也可以是文字、圖像、聲音等。數(shù)據(jù)可用于各類研究、設(shè)計(jì)、查證等工作?！胺治觥笔菍⒀芯繉?duì)象的整體分為若干部分、方面、因素和層次，并分別加以考察的認(rèn)識(shí)活動(dòng)。分析的意義在于細(xì)致地尋找能夠解決問(wèn)題的主線，并以此解決問(wèn)題。數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。數(shù)據(jù)分析可幫助人們做出正確的判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)才使得實(shí)際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科相結(jié)合的產(chǎn)物。數(shù)據(jù)分析的目的數(shù)據(jù)分析的目的是把隱藏在大量看來(lái)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中的信息集中和提煉出來(lái)，從而找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們做出判斷，以便采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)。數(shù)據(jù)分析是有組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過(guò)程。這一過(guò)程是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。在產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期，包括從市場(chǎng)調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個(gè)過(guò)程都需要適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析過(guò)程，以提升有效性。例如，設(shè)計(jì)人員在開始一個(gè)新的設(shè)計(jì)以前，要通過(guò)廣泛的設(shè)計(jì)調(diào)查，分析所得數(shù)據(jù)以判定設(shè)計(jì)方向。因此數(shù)據(jù)分析具有極其廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)分析的分類一般把數(shù)據(jù)分析分為三類：探索性數(shù)據(jù)分析（ExploratoryDataAnalysis，EDA)，驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析（ConfirmatoryDataAnalysis，CDA）和定性數(shù)據(jù)分析。①EDA是指對(duì)已有的數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假定下進(jìn)行探索，側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征。本質(zhì)上是從客觀數(shù)據(jù)出發(fā)，探索其內(nèi)在的數(shù)據(jù)規(guī)律，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話。②CDA是指在進(jìn)行分析之前一般都有預(yù)先設(shè)定的模型，側(cè)重于已有假設(shè)的證實(shí)或證偽。③定性數(shù)據(jù)分析是依據(jù)預(yù)測(cè)者的主觀判斷分析能力來(lái)推斷事物的性質(zhì)和發(fā)展趨勢(shì)的分析方法。數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化旨在將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果通過(guò)表格、圖標(biāo)和信息圖的方式直觀地展示出來(lái)，使他人更容易、更快速得到并理解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。數(shù)據(jù)可視化工具有很多，如Tableau、PowerBI、Python、Excel、World、PowerPoint等?，F(xiàn)代社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)速讀時(shí)代，好的可視化圖表可以清楚地表達(dá)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，節(jié)約人們思考的時(shí)間。數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家和普通客戶，他們對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是數(shù)據(jù)可視化，因?yàn)閿?shù)據(jù)可視化能夠直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，讓觀者直接看到結(jié)果，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律，獲取敏銳洞察，讓數(shù)據(jù)分析更簡(jiǎn)單、更智能。大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)（bigdata）是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)IBM提出大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。①Volume：數(shù)據(jù)量大，即采集、存儲(chǔ)和計(jì)算的數(shù)據(jù)量都非常大。真正大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位往往是TB（1024GB）、PB（1024TB）。②Velocity：數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度快，處理速度也快，時(shí)效性要求高。比如，搜索引擎要求幾分鐘前的新聞能夠被用戶查詢到，個(gè)性化推薦算法盡可能要求實(shí)時(shí)完成推薦。這是大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的顯著特征。③Variety：種類和來(lái)源多樣化。種類上包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具體表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，數(shù)據(jù)的多類型對(duì)數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。數(shù)據(jù)可以由傳感器等自動(dòng)收集，也可以由人類手工記錄。④Value：數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低。隨著互聯(lián)網(wǎng)及物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無(wú)處不在，信息量大，但價(jià)值密度較低。如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯并通過(guò)強(qiáng)大的機(jī)器算法來(lái)挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，是大數(shù)據(jù)時(shí)代最需要解決的問(wèn)題。⑤Veracity：數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信賴度高，即數(shù)據(jù)的質(zhì)量高。數(shù)據(jù)本身如果是虛假的，那么它就失去了存在的意義，因?yàn)槿魏瓮ㄟ^(guò)虛假數(shù)據(jù)得出的結(jié)論都可能是錯(cuò)誤的，甚至是相反的。大數(shù)據(jù)的作用①對(duì)大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的結(jié)點(diǎn)。通過(guò)對(duì)不同來(lái)源數(shù)據(jù)的管理、處理、分析與優(yōu)化，將創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值。②大數(shù)據(jù)是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長(zhǎng)的新引擎。面向大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)會(huì)不斷涌現(xiàn)。③大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素。各行各業(yè)的決策正在從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。數(shù)據(jù)分析可以使零售商實(shí)時(shí)掌握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)并迅速做出應(yīng)對(duì)；可以為商家制定更加精準(zhǔn)有效的營(yíng)銷策略提供決策支持；可以幫助企業(yè)為消費(fèi)者提供更加及時(shí)和個(gè)性化的服務(wù)。④大數(shù)據(jù)時(shí)代科學(xué)研究的方法手段將發(fā)生重大改變。在大數(shù)據(jù)時(shí)代可通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、跟蹤研究對(duì)象在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的海量行為數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，揭示出規(guī)律性的東西，提出研究結(jié)論和對(duì)策?！局R(shí)拓展】對(duì)大數(shù)據(jù)常見(jiàn)的兩個(gè)誤解數(shù)據(jù)不等于信息。經(jīng)常有人把數(shù)據(jù)和信息當(dāng)作同義詞來(lái)用。其實(shí)不然，數(shù)據(jù)指的是一個(gè)原始的數(shù)據(jù)點(diǎn)（無(wú)論是通過(guò)數(shù)字，文字，圖片還是視頻等），信息則直接與內(nèi)容掛鉤，需要有資訊性（informative）。數(shù)據(jù)越多，不一定就能代表信息越多，更不能代表信息就會(huì)成比例增多。有兩個(gè)簡(jiǎn)單的例子，一是備份，很多人如今已經(jīng)會(huì)定期的對(duì)自己的硬盤進(jìn)行備份。每次備份都會(huì)創(chuàng)造出一組新的數(shù)據(jù)，但信息并沒(méi)有增多。二是多個(gè)社交網(wǎng)站上的信息，當(dāng)人們接觸到的社交網(wǎng)站越多，獲得的數(shù)據(jù)就會(huì)成比例的增多，獲得的信息雖然也會(huì)增多，但卻不會(huì)成比例的增多。因?yàn)楹芏嗑W(wǎng)站上的內(nèi)容十分類似。信息不等于智慧。通過(guò)技術(shù)手段可以去除數(shù)據(jù)中所有重復(fù)的部分，也整合了內(nèi)容類似的數(shù)據(jù)，這樣的信息對(duì)我們就一定有用嗎？不一定，信息要能轉(zhuǎn)化成智慧，至少要滿足以下3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：①可破譯性。這可能是大數(shù)據(jù)時(shí)代特有的問(wèn)題，越來(lái)越多的企業(yè)每天都會(huì)生產(chǎn)出大量的數(shù)據(jù)，卻不知該如何利用，企業(yè)就將這些數(shù)據(jù)暫時(shí)非結(jié)構(gòu)化（unstructured）的存儲(chǔ)起來(lái)，但這些非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)卻不一定可破譯，因此不可能成為智慧。②關(guān)聯(lián)性。無(wú)關(guān)的信息，至多只是噪音。③新穎性。例如，某電子商務(wù)公司通過(guò)一組數(shù)據(jù)/信息分析出了客戶愿意為當(dāng)天送貨的產(chǎn)品多支付10元，接著又通過(guò)另一組完全獨(dú)立的數(shù)據(jù)/信息得到了同樣的內(nèi)容。這樣的情況下，后者就不具備新穎性。因此，很多時(shí)候只有在處理了大量的數(shù)據(jù)和信息以后才能判斷它們的新穎性。云計(jì)算云計(jì)算（cloudcomputing）是一種分布式計(jì)算技術(shù)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將龐大的計(jì)算處理程序自動(dòng)分拆成無(wú)數(shù)個(gè)較小的子程序，再交由多部服務(wù)器所組成的龐大系統(tǒng)經(jīng)搜尋、計(jì)算分析之后將處理結(jié)果回傳給用戶。云計(jì)算是一種資源交付和使用模式，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)獲得應(yīng)用所需的資源（硬件、平臺(tái)、軟件），提供資源的網(wǎng)絡(luò)被稱為“云”。“云”中的資源在使用者看來(lái)是可以無(wú)限擴(kuò)展的，并且可以隨時(shí)獲取。通過(guò)這項(xiàng)技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者可以在數(shù)秒之內(nèi)達(dá)成處理數(shù)以千萬(wàn)計(jì)甚至億計(jì)的信息，達(dá)到和“超級(jí)計(jì)算機(jī)”同樣強(qiáng)大效能的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。目前云計(jì)算包含三個(gè)層次的內(nèi)容：IaaS、PaaS和SaaS。①IaaS（InfrastructureasaService）：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)，指把IT基礎(chǔ)設(shè)施作為一種服務(wù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)對(duì)外提供，并根據(jù)用戶對(duì)資源的實(shí)際使用量或占用量進(jìn)行計(jì)費(fèi)的一種服務(wù)模式。②SaaS(SoftwareasaService)：軟件即服務(wù)，即通過(guò)網(wǎng)絡(luò)提供軟件服務(wù)。SaaS平臺(tái)供應(yīng)商將應(yīng)用軟件統(tǒng)一部署在自己的服務(wù)器上，客戶可以根據(jù)工作實(shí)際需求，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)向廠商定購(gòu)所需的應(yīng)用軟件服務(wù)，按定購(gòu)的服務(wù)多少和時(shí)間長(zhǎng)短向廠商支付費(fèi)用，并通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲得SaaS平臺(tái)供應(yīng)商提供的服務(wù)。③PaaS(PlatformasaService)：平臺(tái)即服務(wù)，即把服務(wù)器平臺(tái)或者開發(fā)環(huán)境作為一種服務(wù)提供的商業(yè)模式?！緮?shù)據(jù)視野】云計(jì)算的實(shí)際應(yīng)用在2020天貓雙11全球狂歡季紀(jì)錄之夜，據(jù)雙11實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)顯示，11月1日至11日，2020天貓雙11訂單創(chuàng)建峰值達(dá)58.3萬(wàn)筆/秒。成功扛住大規(guī)模流量、支撐各大電商平臺(tái)“雙11”購(gòu)物盛況的正是背后的阿里云、騰訊云等各大云計(jì)算服務(wù)平臺(tái)。有了云計(jì)算，用戶可以不用關(guān)心機(jī)房建設(shè)、機(jī)器運(yùn)行維護(hù)、數(shù)據(jù)庫(kù)等IT資源建設(shè)，而可以結(jié)合自身需要，靈活地獲得對(duì)應(yīng)的云計(jì)算整體解決方案。阿里巴巴、騰訊、華為等行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)在滿足自身需求后，又將這種軟硬件能力提供給有需要的其他企業(yè)。云平臺(tái)的成本、安全和管理集約優(yōu)勢(shì)可以降低IT架構(gòu)和系統(tǒng)構(gòu)建的成本并按需提供彈性的IT服務(wù)。云計(jì)算已被廣泛應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)、金融、零售、政務(wù)、醫(yī)療、教育、文旅、出行、工業(yè)、能源等各個(gè)行業(yè)，并發(fā)揮了巨大作用。如，鐵路12306系統(tǒng)就使用阿里云平臺(tái)支撐春運(yùn)等購(gòu)票峰值的IT需求，保障系統(tǒng)在高峰期的穩(wěn)定運(yùn)行。另一方面，云計(jì)算也成為城市、政府和各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)支撐。當(dāng)前無(wú)論是電商平臺(tái)，還是網(wǎng)上外賣平臺(tái)、在線游戲中心、熱點(diǎn)網(wǎng)站，或是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)都離不開云計(jì)算。數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘又稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoverinDatabase，KDD），是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值的信息的非平凡過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過(guò)程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征提取、變化和偏差分析、Web文本挖掘等。分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類。其目的是通過(guò)分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。它可以應(yīng)用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等，如一個(gè)汽車零售商將客戶按照對(duì)汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營(yíng)銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊(cè)直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而增加了商業(yè)機(jī)會(huì)?；貧w分析。回歸分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問(wèn)題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。它可以應(yīng)用到市場(chǎng)營(yíng)銷的各個(gè)方面，如客戶尋求、保持和預(yù)防客戶流失活動(dòng)、產(chǎn)品生命周期分析、銷售趨勢(shì)預(yù)測(cè)及有針對(duì)性的促銷活動(dòng)等。聚類分析。聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)的細(xì)分等。關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項(xiàng)在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。在客戶關(guān)系管理中，通過(guò)對(duì)企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫(kù)里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可以從大量的記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出影響市場(chǎng)營(yíng)銷效果的關(guān)鍵因素，為產(chǎn)品定位、定價(jià)與定制客戶群，客戶尋求、細(xì)分與保持，市場(chǎng)營(yíng)銷與推銷，營(yíng)銷風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和詐騙預(yù)測(cè)等決策支持提供參考依據(jù)。特征提取。特征分析是從一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達(dá)了該數(shù)據(jù)集的總體特征。如營(yíng)銷人員通過(guò)對(duì)客戶流失因素的特征提取，可以得到導(dǎo)致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預(yù)防客戶的流失。變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識(shí)，如分類中的反常實(shí)例，模式的例外，觀察結(jié)果對(duì)期望的偏差等，其目的是尋找觀察結(jié)果與參照量之間有意義的差別。在企業(yè)危機(jī)管理及其預(yù)警中，管理者更感興趣的是那些意外規(guī)則。意外規(guī)則的挖掘可以應(yīng)用到各種異常信息的發(fā)現(xiàn)、分析、識(shí)別、評(píng)價(jià)和預(yù)警等方面。Web文本挖掘。隨著Internet的迅速發(fā)展及Web的全球普及，使得Web上的信息量無(wú)比豐富，通過(guò)對(duì)Web的挖掘，可以利用Web的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，收集政治、經(jīng)濟(jì)、政策、科技、金融、各種市場(chǎng)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、供求信息、客戶等有關(guān)的信息，集中精力分析和處理那些對(duì)企業(yè)有重大或潛在重大影響的外部環(huán)境信息和內(nèi)部經(jīng)營(yíng)信息，并根據(jù)分析結(jié)果找出企業(yè)管理過(guò)程中出現(xiàn)的各種問(wèn)題和可能引起危機(jī)的先兆，對(duì)這些信息進(jìn)行分析和處理，以便識(shí)別、分析、評(píng)價(jià)和管理危機(jī)。數(shù)據(jù)質(zhì)量更好的數(shù)據(jù)意味著更好的決策，數(shù)據(jù)分析的前提就是要保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。因此，在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘之前，必須完成數(shù)據(jù)質(zhì)量的處理工作，主要包括兩方面：數(shù)據(jù)的集成和數(shù)據(jù)的清洗，關(guān)注的對(duì)象主要有原始數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)兩方面。數(shù)據(jù)的集成。數(shù)據(jù)的集成主要解決信息孤島的問(wèn)題，包括兩方面：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)元數(shù)據(jù)的集成和元數(shù)據(jù)系統(tǒng)對(duì)不同數(shù)據(jù)源中的元數(shù)據(jù)集成。相應(yīng)地，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理也關(guān)注兩方面：對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中真實(shí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量探查和剖析，以及對(duì)元數(shù)據(jù)系統(tǒng)中元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量的檢查。元數(shù)據(jù)的管理目標(biāo)是整合信息資產(chǎn)、支撐數(shù)據(jù)在使用過(guò)程中的透明可視，提升數(shù)據(jù)報(bào)告、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的可信度。數(shù)據(jù)的清洗。數(shù)據(jù)質(zhì)量處理主要是采用一些數(shù)據(jù)清洗規(guī)則處理缺失數(shù)據(jù)、去除重復(fù)數(shù)據(jù)、去除噪聲數(shù)據(jù)、處理異常（但真實(shí)）的數(shù)據(jù)，從而保證數(shù)據(jù)的完整性、唯一性、一致性、精確性、合法性和及時(shí)性?！局R(shí)拓展】元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)是指信息的信息，是描述信息的屬性信息。一個(gè)信息的元數(shù)據(jù)可以分為三類。①固有性元數(shù)據(jù)：是指事物固有的與事物構(gòu)成有關(guān)的元數(shù)據(jù)；②管理性元數(shù)據(jù)：是指與事物處理方式有關(guān)的元數(shù)據(jù)；③描述性元數(shù)據(jù)：是指與事物本質(zhì)有關(guān)的元數(shù)據(jù)。以攝像鏡頭為例，鏡頭的固有性元數(shù)據(jù)包括品牌、參數(shù)、類型、重量、光圈、焦距等信息；鏡頭的管理性元數(shù)據(jù)包括商品類型、上架時(shí)間及庫(kù)存情況；鏡頭的描述性元數(shù)據(jù)包括用途和特色，如人文紀(jì)實(shí)和人像攝影。電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的意義優(yōu)化市場(chǎng)定位電子商務(wù)企業(yè)要想在互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)站穩(wěn)腳跟，必須架構(gòu)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，對(duì)外要拓寬電子商務(wù)行業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)的廣度和深度，從數(shù)據(jù)中了解電子商務(wù)行業(yè)市場(chǎng)的構(gòu)成、細(xì)分市場(chǎng)特征、消費(fèi)者需求和競(jìng)爭(zhēng)者狀況等眾多因素；對(duì)內(nèi)企業(yè)想進(jìn)入或開拓某一區(qū)域電子商務(wù)行業(yè)市場(chǎng)，首先要進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析，決定是否開拓某塊市場(chǎng)，最大化規(guī)避市場(chǎng)定位不精準(zhǔn)給投資商和企業(yè)自身帶來(lái)的毀滅性損失。市場(chǎng)定位對(duì)電子商務(wù)行業(yè)市場(chǎng)開拓非常重要，但是，要想做到這一點(diǎn)，就必須有足夠的信息數(shù)據(jù)來(lái)供電子商務(wù)行業(yè)研究人員分析和判斷。數(shù)據(jù)的收集、整理就成了最關(guān)鍵的步驟之一。在傳統(tǒng)分析情況下，分析數(shù)據(jù)的收集主要來(lái)自統(tǒng)計(jì)年鑒、行業(yè)管理部門數(shù)據(jù)、相關(guān)行業(yè)報(bào)告、行業(yè)專家意見(jiàn)及屬地市場(chǎng)調(diào)查等，這些數(shù)據(jù)大多存在樣品量不足、時(shí)間滯后和準(zhǔn)確度低等缺陷，研究人員能夠獲得的有效信息量非常有限，使準(zhǔn)確的市場(chǎng)定位存在著數(shù)據(jù)瓶頸。但在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，借助信息采集和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，不僅能夠給研究人員提供足夠的樣本量和數(shù)據(jù)信息，而且能夠建立基于大數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型對(duì)企業(yè)未來(lái)市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。優(yōu)化市場(chǎng)營(yíng)銷從搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)的普及到手機(jī)等智能移動(dòng)設(shè)備，互聯(lián)網(wǎng)上的信息總量正以極快的速度不斷暴漲。每天的社交網(wǎng)絡(luò)、微博、微信、論壇、新聞評(píng)論、電子商務(wù)平臺(tái)上分享的各種文本、照片、視頻、音頻等信息高達(dá)幾百億甚至幾千億條，涵蓋商家信息、個(gè)人信息、行業(yè)資訊、產(chǎn)品使用體驗(yàn)、商品瀏覽記錄、商品成交記錄、產(chǎn)品價(jià)格動(dòng)態(tài)等海量信息。這些數(shù)據(jù)通過(guò)集成融合可以形成電子商務(wù)行業(yè)的大數(shù)據(jù)，其背后隱藏的是電子商務(wù)行業(yè)的市場(chǎng)需求、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)。在電子商務(wù)行業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷中，無(wú)論是產(chǎn)品、渠道、價(jià)格還是客戶，可以說(shuō)每一項(xiàng)工作都與數(shù)據(jù)的采集和分析息息相關(guān)，以下兩個(gè)方面內(nèi)容是電子商務(wù)行業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷工作的重中之重：①對(duì)外：通過(guò)獲取數(shù)據(jù)并加以統(tǒng)計(jì)分析來(lái)充分了解市場(chǎng)信息，掌握競(jìng)爭(zhēng)者的商情和動(dòng)態(tài)，知曉產(chǎn)品在競(jìng)爭(zhēng)群中所處的市場(chǎng)地位，達(dá)到“知己知彼，百戰(zhàn)不殆”的目的；②對(duì)內(nèi)：企業(yè)通過(guò)積累和挖掘電子商務(wù)行業(yè)消費(fèi)者數(shù)據(jù)，有助于分析消費(fèi)者的消費(fèi)行為和價(jià)值趨向，便于更好地為消費(fèi)者服務(wù)和發(fā)展忠誠(chéng)客戶。助力電子商務(wù)企業(yè)的收益管理收益管理是起源于20世紀(jì)80年代，是謀求收入最大化的新經(jīng)營(yíng)管理技術(shù)，意在把合適的產(chǎn)品或服務(wù)在合適的時(shí)間以合適的價(jià)格，通過(guò)合適的銷售渠道出售給合適的顧客，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)收益最大化目標(biāo)。要達(dá)到收益管理的目標(biāo)，需求預(yù)測(cè)、細(xì)分市場(chǎng)和敏感度分析是此項(xiàng)工作的3個(gè)重要環(huán)節(jié)，而這3個(gè)環(huán)節(jié)推進(jìn)的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)分析。①需求預(yù)測(cè)。通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析，采取科學(xué)的預(yù)測(cè)方法建立數(shù)學(xué)模型，使企業(yè)管理者掌握和了解電子商務(wù)行業(yè)的潛在市場(chǎng)需求、未來(lái)一段時(shí)間每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的產(chǎn)品銷售量和產(chǎn)品價(jià)格走勢(shì)等，從而使企業(yè)能夠通過(guò)價(jià)格的杠桿來(lái)調(diào)節(jié)市場(chǎng)的供需平衡，針對(duì)不同的細(xì)分市場(chǎng)來(lái)實(shí)行動(dòng)態(tài)的前瞻性措施，并在不同的市場(chǎng)波動(dòng)周期以合適的產(chǎn)品和價(jià)格投放市場(chǎng)，獲得潛在的收益。②細(xì)分市場(chǎng)。為企業(yè)預(yù)測(cè)銷售量和實(shí)行差別定價(jià)提供條件，其科學(xué)性體現(xiàn)在通過(guò)電子商務(wù)行業(yè)市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)來(lái)制定和更新價(jià)格，使各個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的收益最大化。③敏感度分析。通過(guò)需求價(jià)格彈性分析技術(shù)，對(duì)不同細(xì)分市場(chǎng)的價(jià)格進(jìn)行優(yōu)化，最大限度地挖掘市場(chǎng)潛在的收入。需求預(yù)測(cè)、細(xì)分市場(chǎng)和敏感度分析對(duì)數(shù)據(jù)需求量很大，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析大多是采集企業(yè)自身的歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析的，容易忽視整個(gè)電子商務(wù)行業(yè)的信息數(shù)據(jù)，因此預(yù)測(cè)結(jié)果難免存在偏差。企業(yè)在實(shí)施收益管理的過(guò)程中，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，依靠自動(dòng)化信息采集軟件來(lái)收集更多的電子商務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)，了解更多的電子商務(wù)行業(yè)市場(chǎng)信息，將會(huì)對(duì)制定準(zhǔn)確的收益策略、贏得更高的收益起到推進(jìn)作用。協(xié)助創(chuàng)造客戶新的需求差異化競(jìng)爭(zhēng)的本質(zhì)在于不停留在產(chǎn)品原有屬性的優(yōu)化上，而是創(chuàng)造產(chǎn)品的新屬性。滿足客戶需求是前提，但創(chuàng)造客戶新需求才是行業(yè)革命的必要條件。隨著網(wǎng)絡(luò)社交媒體的技術(shù)進(jìn)步，公眾分享信息變得更加便捷自由，微博、微信、點(diǎn)評(píng)網(wǎng)、評(píng)論版上眾多的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論形成了交互性的數(shù)據(jù)，其中蘊(yùn)藏了巨大的電子商務(wù)行業(yè)需求開發(fā)的價(jià)值，這些數(shù)據(jù)已經(jīng)受到了電子商務(wù)企業(yè)管理者的高度重視。很多企業(yè)已把“評(píng)論管理”作為核心任務(wù)，既可以通過(guò)客戶評(píng)論及時(shí)發(fā)現(xiàn)負(fù)面信息進(jìn)行危機(jī)公關(guān)，更重要的是可以通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘客戶需求，進(jìn)而改良產(chǎn)品，提升客戶體驗(yàn)。電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程及原則電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析的流程電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析是基于商業(yè)目的，有目的地收集、整理、加工和分析數(shù)據(jù)，提煉有價(jià)信息的過(guò)程。最初的數(shù)據(jù)可能雜亂無(wú)章且無(wú)規(guī)律，要通過(guò)作圖、制表和各種形式的整合來(lái)計(jì)算某些特征量，探索規(guī)律性的可能形式。這時(shí)就需要研究用何種方式去尋找和揭示隱含在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性。首先在探索性分析的基礎(chǔ)上提出幾種模型，再通過(guò)進(jìn)一步的分析從中選擇所需的模型，最后使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)所選定模型或估計(jì)的可靠程度和精確程度做出推斷。數(shù)據(jù)分析流程如圖1.1所示，具體步驟如下。確定分析目的與框架針對(duì)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，首先要明確數(shù)據(jù)對(duì)象是誰(shuí)、目的是什么、要解決什么業(yè)務(wù)問(wèn)題，然后基于商業(yè)的理解，整理分析框架和分析思路。常見(jiàn)的分析目的有減少客戶的流失、優(yōu)化活動(dòng)效果、提高客戶響應(yīng)率等。不同項(xiàng)目對(duì)數(shù)據(jù)的要求不同，使