2023年大数据技术的论文范文如何写(优秀13篇)

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大数据技术的论文范文如何写篇一

较之于传统的营销市场而言，电子商务发生了非常大的改变，其主要是基于互联网进行商业交易，原有数据分法已经无法有效满足现代商务需求。电子商务可对各环节数据进行分析和存储，改进企业不足之处，增加企业交易量。在当前大数据时代背景下，电子商务服务模式革新，主要表现在以下几个方面。

1强化信息检索，提供个性化服务。

作为公共信息平台，互联网上有海量信息，消费者通过网络可以购买所需的商品、服务，检索是一种较为常用的方法。然而，大数据技术方法的运用，大大提高了信息检索精度，从而让用户可在海量信息中快速找到所需的信息资源。在此过程中，电商企业应当不断创新业务，提供服务定位准确度，并对产品进行细分、细化，从而使消费者在浏览网页时精准定位服务，节省检索时间。同时，还要为广大消费者提供个性化服务，及时引导客户，立足于个性化服务水平提高与提供第三方服务的有机结合，深挖导购型服务模式。需大数据集合体，比如消费者浏览、购买以及消费喜好等历史记录。电子商务本身也有短板，仅靠视觉、服务以及搜索引擎等营销工具进行消费。比如，在销售香水时，用户不闻气味是难以做出购买决定的。

对于这一交易瓶颈，电商企业应当抓住大数据竞争特点，针对大数据深挖数据，以此来创造商机。通过挖掘大数据，可导出个性化服务和导购方式。

一是，个性化广告。在浏览网页时看到某公司发布的广告，而且该产品或者服务正是自己所需的。该种现象背后的主要原因在于利用了大数据，通过对消费者的网页浏览分析，给用户推荐广告。以google为例，之所以adsense业务可以很好地提高所做广告成效，究其原因，主要是对消费者或者潜在消费者进行搜索，并且深挖他们对网站的关注度，并在网上追踪消费者的浏览动向，在联盟网站上为消费者提供兴趣匹配的产品和服务。

二是，个性化推荐。以京东网、淘宝网等较大的电商平台网站为例，诸多产品使消费者举棋不定，消费者常做的事情就是反复对比产品、服务的优缺点，在查看买家评论以后，做出是否选择购买的决定。然而，在此过程中用户非常痛苦，若后台可以对海量消费者行为信息数据及时、全面地进行分析，并且推荐阶段性产品或者服务，则可以有效增加销售额。从实践来看，常用的推荐算法是物品相似度、用户相似度基础上的推荐，而多数电商平台和网站上采用的是物品相似度推荐，如何对用户兴趣进行准确度量是一个非常难的课题。用户相似度推荐多应用在新闻评论上，比如根据女性客户所填写的相关受孕信息，美国webmd就会定期给这些准妈妈们邮寄edm，并且提醒她们在各个孕期需要注意的相关事项，比如产前思想准备、心理和生理变化、需摄入哪些营养成分以及产后如何尽快恢复和婴儿育养等内容。从国内市场来看，推荐业务的网站有“当当”“亚马逊”等网站，主要针对的是消费者所需，给予他们动态的信息推荐。比如，亚马逊网站的核心推荐引擎是消费者在过去某段时间内行为总结，其中包括消费者的收藏商品、喜欢商品以及浏览足迹等。

2降低流通环节成本，细化领域服务。

大数据时代背景下的电子商务技术应用，使人们不再局限于时间、空间的约束，也不会出现传统购物过程中的诸多限制，可按照个人的意愿网上购物，商家与消费者之间的`交流就会比较多。大数据时代，网络成了一个“地球村”，商家可直面全球各地的消费者。对于各地区、各类型的消费者而言，商家可收集其信息资料，通过数据分析，快速找到与之相匹配的消费者或者消费人群，大大缩减了产品、服务的中间流通环节和成本。同时，还要进一步细分领域服务，并且立足于专业服务、中间服务之间的有机结合，深挖细分品牌电子商务服务模式。从国内限制来看，可用多头垄断来形容国内电商，比如京东、淘宝以及当当和亚马逊等电商企业，它们占据了大半个市场，而中小型电商企业的崛起非常困难。

之所以会出现这样的问题，很大程度上是因为物流、营销成本之间不匹配。在当前大数据时代背景下，我们应当准确把握住垂直细分领域的各个环节，做精、做专，才有机会赢得一席之地。值得一提的是，行业垂直细分的电商网站规模一般都比较小，而且成本相对较低，可以有效发掘和分析消费者的信息资料，从而使之更加专注于为特定群体提供高质量的服务，而且也更能够有效了解产业链上的客户所需。以服装行业为例，麦包包、凡客等，在网上已经找到了自己的垂直细分领域，并且与上下游企业共同打造产业链，从而实现了短周转率、零库存，大大降低了运营成本，提高了效率。再如，服务行业，最近一段时间名声大噪的“嘀嘀打车”即为一个典型的案例。这款打车软件与手机联系起来，正在孕育一个细分市场，在前3个月时间里就积累了超过5000辆出租车，确保用户在市区以及非交通高峰期，能够在一分半时间内利用“嘀嘀打车”软件成功打上车。利用手机软件打车市场建立伊始，“嘀嘀打车”需要广大出租车司机们认知、认同和应用，为司机们有效降低空载率、让更多乘客受益，起到了非常重要的作用，同时这也是其服务模式革新的成功体现。

3保证云信息存储及数据产品服务质量和效率。

大数据时代，电商企业在其发展过程中需要存储、处理大量的信息资料。传统信息资料的存储模式，已经无法有效满足新时期电商企业的需求；然而，云存储技术的应用，为其提供了安全、便捷的储存空间和服务。为了满足广大客户的存储需求，科技公司纷纷推出云存储，其功能非常强大，而且信息调用质量、效率以及安全性更高，深受电商企业欢迎。同时，数据产品服务也是大数据时代背景下电子商务服务模式革新的表现，其主要是基于基础服务与自主服务之间的相关结合，充分挖掘数据服务模型。当前时代，数据的重要性不可估量，每一个电商企业都想获取顾客信息，然而传统模式下它们却没有预算、技术允许解读大数据。在该种情况下，对于那些具有一定的平台、资金的电商企业可利用自身优势，将所获得的信息数据产品化包装以后销售给中小企业，这是电子商务服务模式的基本架构。比如，gnip基于若干个api的应用，将数据信息集合成统一格式，有利于twitter以及facebook和新浪的微博等网站进行数据挖掘；再如，淘宝基于专业数据挖掘技术的应用，形成了一个面向商家的数据产品，并且利用淘宝这一数据开发平台形成的第三方数据进行新产品研发。大数据时代背景下的电商企业，对消费者数据信息的需求量更大，将数据信息构建需要搭接销售环节，将成为新型数据服务模式。

4结语。

总而言之，大数据时代的到来，使得大数据信息处理技术以及云存储逐渐成为现代电商企业的竞争力所在，通过对收集到的数据信息分析研究，不断革新电子商务服务模式，可以为电商企业带来更多的发展思路。大数据时代背景下，电商企业如何利用先进的技术手段深入挖掘有价值的信息来提高服务质量，成为当前电商企业面临的重要课题。

参考文献：

[1]高小东。大数据时代下电子商务服务模式的创新探讨[j]。知识经济，2016（3）：34，66。

[2]高小东。基于大数据背景下的电子商务模式的创新[j]。电子商务，（11）：7，15。

[3]蔡永鸿，刘莹。基于大数据的电商企业管理模式研究[j]。中国商贸，（31）：74—75。

[4]冯芷艳，郭迅华，曾大军，等。大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[j]。管理科学学报，2013（1）：1—9。

大数据技术的论文范文如何写篇二

在数据挖掘教学过程中，其流程主要是以下几点：首先做好数据准备工作，主要是在挖掘数据之前，就引导学生对目标数据进行准确的定位，在寻找和挖掘数据之前，必须知道所需数据类型，才能避免数据挖掘的盲目性。在数据准备时，应根据系统的提示进行操作，在数据库中输入检索条件和目标，对数据信息资源进行分类和清理，以及编辑和预处理。其次是在数据挖掘过程中，由于目标数据信息已经被预处理，所以就需要在挖掘处理过程中将其高效正确的应用到管理机制之中，因而数据挖掘的过程十分重要，所以必须加强对其的处理。例如在数据挖掘中，引导学生结合数据挖掘目标要求，针对性的选取科学而又合适的计算和分析方法，对数据信息特征与应用价值等进行寻找和归纳。当然，也可以结合程序应用的需要，对数据区域进行固定，并在固定的数据区域内分类的挖掘数据，从而得到更具深度和内涵以及价值的数据信息资源，并就挖掘到的数据结果进行分析和解释，从结果中将具有使用价值和意义的规律进行提取，并还原成便于理解的数据语言。最后是切实加强管理和计算等专业知识的应用，将数据挖掘技术实施中进行的总结和提取所获得的数据信息与评估结果在现实之中应用，从而对某个思想、决策是否正确和科学进行判断，最终体现出数据挖掘及时的应用价值，在激发学生学习兴趣的同时促进教学成效的提升。

2.2挖掘后的数据信息资源分析。

数据信息资源在挖掘后，其自身的职能作用将变得更加丰富，所以在信息技术环节下的数据挖掘技术随着限定条件的变化，而将数据挖掘信息应用于技术管理和决策管理之中，从而更好地彰显数据在经济活动中的物质性质与价值变化趋势，并结合数据变化特点和具体的表现规律，从而将数据信息的基本要素、质量特点、管理要求等展示出来，所以其表现的形式十分丰富。因而在数据挖掘之后的信息在职能范围和表现形式方式均得到了丰富和拓展，而这也在一定程度上体现了网络拟定目标服务具有较强的完整性，且属于特殊的个体物品，同时也是对传统数据挖掘技术的创新和发展，从而更好地满足当前大数据时代对信息进行数据化的处理，并对不同种类业务进行整合和优化，从而促进数据挖掘技术服务的一体化水平。

2.3大数据背景下的数据挖掘技术的应用必须注重信息失真的控制。

数据挖掘技术的信息主要是源于大数据和社会，所以在当前数据挖掘技术需求不断加大的今天，为了更好地促进所挖掘数据信息的真实性，促进其个性化职能的发挥，必须在大数据背景下注重信息失真的控制，切实做好数据挖掘技术管理的各项工作。这就需要引导学生考虑如何确保数据挖掘技术在大数据背景下的职能得到有效的发挥，尽可能地促进数据挖掘技术信息资源的升级和转型，以大数据背景为载体，促进整个业务和技术操作流程的一体化，从而更好地将所有数据资源的消耗和变化以及管理的科学性和有效性，这样我们就能及时的找到资源的消耗源头，从而更好地对数据资源的消耗效益进行评价，最终促进业务流程的优化，并结合大数据背景对数据挖掘技术的职能进行拓展，促进其外部信息与内部信息的合作，对数据挖掘技术信息的职能进行有效的控制，才能更好地促进信息失真的控制[2]。

学习的最终目的是为了更好的.应用，随着时代的发展，数据挖掘技术将在越来越多的行业中得以应用。这就需要高校教师引导学生结合实际需要强化对其的应用。例如在市场营销行业中数据挖掘技术的应用这主要是因为数据挖掘能有效的解析消费者的消费行为和消费习惯，从而利用其将销售方式改进和优化，最终促进产品销量的提升。与此同时，通过对购物消费行为的分析，掌握客户的忠诚度和消费意识等，从而针对性的改变营销策略，同时还能找到更多潜在的客户。再如在制造业中数据挖掘技术的应用，其目的就在于对产品质量进行检验。引导学生深入某企业实际，对所制造产品的数据进行研究，从而找出其存在的规则，并对其生产流程进行分析之后，对其生产的过程进行分析，从而更好地对生产质量的影响因素进行分析，并促进其效率的提升。换言之，主要就是对各种生产数据进行筛选，从而得出有用的数据和知识，再采取决策树算法进行统计决策，并从中选取正确决策，从而更好地对产品在市场中的流行程度，决定生产和转型的方向。再如在教育行业中数据挖掘技术的应用，主要是为了更好地对学习情况、教学评估和心里动向等数据进行分类和筛选，从而为学校的教学改革提供参考和支持。比如为了更好地对教学质量进行评估，就需要对教学质量有关项目进行整合与存储，从而更好地促进其对教学质量的评估，而这一过程中，就需要采取数据挖掘技术对有关教学项目中的数据进行挖掘和处理，促进其应用成效的提升[3]。

4结语。

综上所述，在大数据背景下，数据挖掘技术已经在各行各业中得到了广泛的应用，所以为了更好地满足应用的需要，在实际教学工作中，我们必须引导学生切实加强对其特点的分析，并结合实际需要，切实注重数据挖掘技术的应用，才能促进其应用成效的提升，最终达到学以致用的目的。

参考文献：

[2]欧阳柏成.大数据时代的数据挖掘技术探究[j].电脑知识与技术,,15:3-4+9.

[3]孔志文.大数据时代的数据挖掘技术与应用[j].电子技术与软件工程,2015,23:195.

大数据技术的论文范文如何写篇三

4g移动通信技术是指通过远距离的无线连接实现数据间的高速传输过程中具有高抗干扰能力和强大的兼容性的信息移动通信技术。其是将无线局域网wlan和3g移动通信技术合二为一，保证上网、下载、传输文件的速度能够远远满足用户的需求。4g移动通信技术将是未来全球移动通信行业进步的关键点，也是通信技术商业化的必经之路。

（1）数据的高速传输。4g移动通信技术的传输速度明显高于3g移动通信技术，传输速度大约在100mbbit/s，是3g移动通信技术传输速度的20倍。

（2）超强的抗干扰能力和兼容性。4g移动通信技术所使用的ofdm（正交频分复用）技术能够防止信号的干扰，在全球范围内可以实现连接，无缝化的服务，如手机的漫游服务。

（3）高度的智能化和覆盖功能。设计更加智能化、人性化，能够适应不同需求的.传输，即使在复杂的多信道传输条件下，也能使信号进行正常发送、接收。如此智能化的传输，需要以良好的覆盖功能为基础，即使在信号不强的野外区域也能高速传输。

大数据技术的论文范文如何写篇四

随着互联网的发展，企业已经将计算机网络招聘作为主要的招聘手段，但是由此得到的大量数据并没有受到足够重视，其价值大打折扣，反而带来了简历筛选效率低下及岗位匹配度低的问题。本文重点研究大数据在简历收集阶段的应用，为企业招聘系统的优化改进提供参考。

当今，互联网发展已经进入大数据时代，各行各业都在就如何更好地利用数据、分析数据进行积极的探索。目前，大数据的研究和应用主要集中于市场营销和消费者行为领域，而在人力资源管理领域则尚未得到广泛应用。

招聘环节处于人力资源管理的发端，对企业来说有着相当重要的影响。随着网络的快速发展，传统的招聘方式已经发生改变，网络招聘成为主流。然而，在实践的过程中我们发现，由于求职简历数量的巨大，使用传统的网络招聘反而会造成简历筛选效率的低下，岗位匹配度低，招聘有效性很差。

本文着眼于网络招聘流程的简历收集阶段，意图将大数据技术应用其中，为网络招聘简历收集阶段的优化改进提出合理化建议。

图1大数据处理基本流程

网络招聘是指利用it网络技术完成人员招聘工作的过程。具体而言，网络招聘是企业通过网络平台发布职位需求与招聘信息的过程;是求职者借助网络平台应聘求职的过程;是第三方网络品牌招聘求职信息的过程。

在网络招聘流程中，招聘人员要经过简历收集、简历筛选和候选人考量三个阶段开展招聘工作。目前大多数企业的网络招聘均处在初级层面，仅仅利用网络发布招聘信息，人力资源部门对收到的简历与岗位描述进行初步比对筛选后，采用面试应聘等传统方式进行最终决定。

网络招聘具有覆盖范围广泛、招聘成本低、服务方式便捷、招聘流程清晰等优势。但同时我们也要正视传统网络招聘所存在的一些缺陷，如下：

(1)只关注招聘人员的需求，招聘有效性差

传统的网络招聘中通常都是招聘部门与用人部门协定，根据用人岗位要求发布招聘信息，然后有需求的求职者向网站投递简历，等找到工作之后就不再关注网站了。目前多数网络招聘只是单方面关注招聘人员需求，没有注重用户体验，导致网站用户黏度很低。

(2)招聘对象受限，只能招到主动求职者

按传统网络招聘流程，由企业根据需要发布招聘信息，看到信息的求职者投递简历，如此而来，企业招聘的对象都是那些主动寻找工作机会的人员。有关数据显示，目前社会中存在大批人对自己的工作较满意，但面对好的机会也会选择更换工作，其中有很多人具备较高素质和能力，然而企业想要招聘这类“被动求职者”的渠道却很有限。

(3)大量简历加大了筛选工作量

随着网络招聘的流行，更多求职者采用网络的方式来求职。这意味着若继续运用传统网络招聘方式，企业面临的简历数量将无比庞大，后续的简历筛选工作量很大，获得的简历与所需岗位的匹配度也不高。

(一)简历社交网络招聘，提高数据源的有效性

企业利用传统方式只能得到被动求职者的简历，缺乏与求职者的互动，极大地降低了两方匹配的有效性。

社交网络是人们基于相同的兴趣爱好形成的网络在线社群。如果将网络招聘与社交相结合，搭建社交网络招聘平台，将一群志同道合的人聚集在一起，可以增加用户黏度，减少无效应聘数量。

(二)设定条件搜索目标对象，线上与线下结合，突破招聘局限

针对招聘对象受限问题，招聘企业可在简历搜集阶段通过在招聘平台设定包括年龄、性别、工作经历、好友关系等在内的搜索条件，将符合条件的人筛选出来招聘的考量值，搜索出来的人除了主动求职者外还有被动求职者。除了线上招聘途径之外，企业还可以利用内部员工推荐这一线下渠道，实现线上线下的有效结合，减少招聘部门人员的工作量。

(三)采用差别方式来获取数据

为了减少筛选数据的工作量，企业可以有差别的发布招聘信息，根据不同岗位人员要求的特点，选择不同的方式来获取数据。

对于基层一般性的职位，可以采用撒网式的方式，直接发布信息，借助社交媒体保障信息传递的速度和有效。而对于中层以上的职位，可采用储备式的方式。将所需的目标人才纳入自己的人才库中，增加与目标人才的互动和联系，形成情感联结，当相关岗位出现空缺时可以直接与目标人才沟通。

大数据技术的论文范文如何写篇五

1.1代码编写。

通过对软件数据进行分类整理，在进行缺陷软件的排除工作以后，根据软件开发过程中的各种信息进行全新的代码编写。基于代码编写人员的编写经验，在一般情况，对结构功能与任务类似的模块进行重新编写，这些重新编写的模块应遵循特定的编写规则，这样才能保证代码编写的合理有效性。

1.2错误重现。

代码编写完成以后开发者会将这些代码进行版本的确认，然后将正确有效的代码实际应用到适当版本的软件中去。而对于存在缺陷的代码，开发者需要针对代码产生缺陷的原因进行分析，通过不但调整代码内的输入数据，直到代码内的数据与程序报告中的描述接近为止。存在缺陷的代码往往会以缺陷报告的形式对开发者予以说明，由于缺陷报告的模糊性，常常会误导开发者，进而造成程序设计混乱。

1.3理解行为。

软件开发者在设计软件的过程中需要明确自己设计软件中每一个代码的内容，同时还需要理解其他开发者编写的代码，这样才能有效地完善软件开发者的编写技术。同时，软件开发者在进行代码编写的过程中，需要对程序行为进行准确的理解，以此保证软件内文档和注释的准确性。

1.4设计推究。

开发者在准备对软件进行完善设计的过程中，首先需要彻底了解软件的总体设计，对软件内部复杂的系统机构进行详细研究与分析，充分把握软件细节，这有这样才能真正实现软件设计的合理性与准确性。

2.软件工程数据挖掘测试的有效措施。

2.1进行软件工程理念和方法上的创新。

应通过实施需求分析，将数据挖据逐渐演变成形式化、规范化的需求工程，在软件开发理念上，加强对数据挖掘的重视，对软件工程的架构进行演化性设计与创新，利用新技术，在软件开发的过程中添加敏捷变成与间件技术，由此，提高软件编写水平。

2.2利用人工智能。

随着我国科学技术的不断发展与创新，机器学习已经逐渐被我国各个领域所广泛应用，在进行软件工程数据挖掘技术创新的过程中，可以将机器学习及数据挖掘技术实际应用于软件工程中，以此为我国软件研发提供更多的便捷。人工智能作为我国先进生产力的.重要表现，在实际应用于软件工程数据的挖掘工作时，应该利用机器较强的学习能力与运算能力，将数据统计及数据运算通过一些较为成熟的方法进行解决。在软件工程数据挖掘的工作中，合理化的将人工智能实际应用于数据挖掘，以此为数据挖掘提供更多的开发测试技术。

通过分析我国传统的软件工程数据挖掘测试工作，在很多情况下，传统的数据挖掘测试技术无法做到对发掘数据的全面评价与实际应用研究，这一问题致使相应的软件数据在被发掘出来以后无法得到有效地利用，进而导致我国软件开发工作受到严重的抑制影响。针对这一问题，数据开发者应该利用挖掘缺陷检验报告，针对缺陷检验的结果，制定相应的挖掘结构报告。同时，需要结合软件用户的体验评价，对挖掘出的数据进行系统化的整理与分析，建立一整套严谨、客观的服务体系，运用codecity软件，让用户在的体验过后可以对软件进行评价。考虑到软件的服务对象是人，因此，在软件开发的过程中要将心理学与管理学应用于数据挖掘，建立数据挖掘系统和数据挖掘评价系统。

3.结束语。

综上所述，由于软件工程数据挖掘测试技术广阔的应用前景，我国相关部门已经加大了对软件技术的投资与开发力度，当下，国内已经实现了软件工程的数据挖掘、人工智能、模式识别等多种领域上的发展。

大数据技术的论文范文如何写篇六

所谓电子商务，指的是以现代计算机网络为平台，使商业交易只需通过互联网即可完成，电子商务的对象包含消费者与企业，使消费者和企业、企业与企业在互联网开放的平台中进行双向互动，并促成双方的交易与合作[1]。与传统商业模式相比，电子商务的最大特点是使商业跨越时间与空间的界限，所有的商务活动都可以通过互联网来实现。

1.2数据库技术。

简单来讲，数据库技术就是对数据进行处理与应用的一门技术，为了实现这一功能，数据库技术往往需要数据模型、数据库系统以及练习分析处理等信息技术支撑。

大数据技术的论文范文如何写篇七

1.1数据挖掘概述。

所谓数据挖掘就是指在众多数据中抽取有用资料的过程，这些有用的资料是在海量数据中经过筛选、过滤、清洗、提取出来的，能体现客户潜在需求。数据挖掘与传统的数据分析相比，数据挖掘具有预知性、有效性和实用性等特点。传统的数据分析则是定向分析、费用高、不能及时有效的提供相关数据，具有一定的局限性。而数据挖掘通过利用多种分析工具,来对大量的数据进行抽取分析,发现数据中蕴含的关系或规则，对商业决策具有重要支持性作用。

1.2数据挖掘的功能。

数据挖掘往往有两类任务:一是描述，二是预测。对于描述性任务几乎都是利用数据挖掘技术对数据刻画其普遍特性，而预测性任务则是根据现有的数据进行分析预测。当前，数据挖掘功能有以下几类：

1.2.1利用概念描述发现广义知识。

通过对某类对象进行细致描述，从而对该数据进行概括、提炼。而概念描述又分为两类，一种是描述同类对象的共性,即为特征性描述。另一种是描述异类对象的异性，即为区别性描述。

1.2.2利用关联分析发现关联知识。

利用不同变量的取值，发现他们存在某种关系,而这往往是属于被发现的重要资料。这种关联往往分成三类，即简单关联、时序关联、因果关联,等等。

1.2.3利用分类和聚类方法发现分类知识。

将数据对象分类或者将数据对象分成多个簇，来发现其同类对象的共性和异类对象的异性相关知识。

1.2.4利用预测方法获取预测型知识。

利用过去或者当前的与时间有关的数据对未来的相关数据进行推测。

1.2.5采用偏差检测来获取偏差型知识。

利用数据库中的异常数据进行分析，解释出现异常现象的原因。

1.3数据挖掘过程。

从查找数据开始，通过一定的算法或模型发现数据间的关联性，并提取出新的知识或规律,从而得出新的结论。这一流程包括以下几个步骤:首先，提出陈述的问题和要阐明的假设,从中发现问题,提出假设，利用相关数据去发现，去解释其原因，从中得到完善。其次是收集数据。有关数据的收集分为两类:一类是可控数据，另一类是不可控数据。采用不同的收集方法收集出来的结果也是不同的。因此,在收集过程中要知道数据收集是如何对其理论分布产生影响的，这样才能在应用中顺利进行。再次是数据的预处理。通过完成异常点的检测和比例缩放、编码和选择特征等常见任务，来对数据挖掘过程中诸多预处理活动进行说明性例证。之后是对模型进行评估。先建立一些新模型，并进行评估选出最佳模型，数据挖掘技术利用该模型对数据进行分析。最后解释模型得出结论。通过对模型的解释使数据挖掘所得出来的结果更加容易理解，简单明了，为决策者提供决策支持。

2.数据挖掘与电子商务。

大量网络商品的涌现，不论是买方或是卖方都会面临着诸多问题。数据挖掘技术的出现为电子商务活动提供了强大的数据分析和技术支持。数据挖掘是面向应用的，电子商务的发展使得越来越多的企业开始网上交易，电子商务后台数据库中客户相关的数据和大量的.交易记录以及跟踪用户在web上的浏览行为等数据资源中所蕴含着大量的宝贵信息，有待于充分挖掘和利用。

2.2数据挖掘在电子商务应用发展现状。

在电子商务活动中，采用数据挖掘技术在国内尚属于一个初步发展阶段。虽然国内在这一相关领域的研究也取得了很大的进展，但仍存在一些不足之处：其一,实时性与推荐质量不平衡。其二，电子商务推荐体系结构不完善。其三，不能充分地对推荐结果进行解释。其四，不能全面关注访问者，只是片面地对销售商品进行排比。国外利用数据挖掘技术来提高电子商务企业的经营效益已取得显著的成效。据亚马逊前科学家greglimlen介绍，亚马逊至少有35%的销售额来自于推荐系统。

2.3数据挖掘对电子商务的影响。

通过电子商务与数据挖掘技术进行优化配置，建立合理的电子商务推荐系统，采用有效的组合推荐,将所有的推荐模型进行统一管理，同时又能具体情况具体分析,从而对客户提供精准推荐，让消费者在较短的时间内获得较多的“有用”信息，这样既能增加用户黏性，又让商家提升销量。

3.基于数据挖掘的电子商务推荐系统。

3.1数据挖掘与推荐系统。

推荐系统与数据挖掘在电子商务平台中两者相辅相成,联系紧密^电子商务发展过程中积累了大量的商业数据,这些数据蕴含了大量的知识，需要数据挖掘技术进行提取分析。而推荐系统根据数据挖掘得来的知识，对消费者的兴趣和需求进行及时的分析，支持商业决策。

3.2电子商务推荐系统设计。

按照系统论的观点，可将电子商务推荐系统分成四个组成部分:信息输人、信息处理、模式发现与用户反馈。首先,信息输人主要来源于数据仓库。其次,信息处理是基于各种不同的算法模型对数据仓库里的数据进行分析和处理，挖掘出潜在的规律或模式,即模式发现。最后，用户客观公正的反馈是评价推荐系统准确性与可信性的主要依据。基于数据挖掘的电子商务推荐系统设计逻辑模型如图丨所示。

4.结语。

随着网络科技的步伐不断加快，人们对电子商务的需求也不断加大，收集大量的用户数据进行科学分析，挖掘客户潜在需求，进行个性化的推荐。基于数据挖掘技术的电子商务推荐系统搭建起客户与商家的桥梁，其必然推动电子商务的进一步发展。

大数据技术的论文范文如何写篇八

数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其基础就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析教学方法做出简要的说明。一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的挖掘进行指导和表达[1]。

大数据技术的论文范文如何写篇九

4g通信技术研发的最初目的就是给用户一个上网速度的更好体验，就目前的情况来看，3g通信网络比第一代通信网络快了近1000倍，理论上，其最高网速可达到2m，而4g移动通信技术最高可是第三代的50倍，在未来，通过相关技术的改进和完善，不论是在村镇还是城市中的某些特殊地区，4g用户所受到的限制会不断减少，都能够获得更好的上网体验。

3.1.2使用更加灵活。

随着时代的发展，4g手机的功能将会远远超出现行智能手机的功能，语音通信只会是未来4g手机功能的一小部分，其整体功能会与电脑的功能越来越接近。在未来，为了增强4g手机的灵活性，我们可将日常生活的任意一个物件作为4g手机的接收终端，通过4g手机，用户可以进行随时随地通话，而可以各类信息的.随之分享，而且与世界各地的联系沟通也会变得方便快捷。

3.2技术方面。

3.2.1平稳推行过渡。

在未来，随着大多用消费者对4g手机的接纳，尽快实现2g、3g到4g的平稳过渡。开发商在进行技术研发时，应该将手机用户的投资心理考虑在内，除了强大功能的吸引还要要让用户的投资风险尽可能降到最低。开发商业会用最少的投资完成用户的通信过渡。

3.2.2采用分层的方式。

在未来，我国的人口数量将会进一步增长，人口的层次也会凸显出多样化的特点，所以4g网络通信设施的铺设需要进行分层铺设，如果某一地区人口较多，为了保证4g手机用户在使用过程中不受到阻碍，开发商应加大相关设施的装设密度，当然，所投入的成本也会因此而有所增加。而那些人员活动较少的地区，设备铺设所作出得到投入也会相应减少。在对用户和市场进行划分上，要做好要提前考察，做出最贴合情况判断，实现开发商效益的最大化。

3.2.3保持无线网络的重要性。

随着时代的发展，手机用户对wifi等无线网络的依赖性不断加强，所以在未来4g移动通信技术的开发研究中，必须将无线网络考虑在内。对于开发商来说，在4g手机开发技术研究过程中，不断提高无线网络的便捷性和安全性，也可以帮助其更好地抢占市场。

3.2.4注重终端的开发。

任何通信或网络技术都离不开终端的支持，就目前的情况来看，三星占据安卓，iphone占据ios市场，并逐年增强，随着手机终端技术研发力度的不断增强，再加上各类手机开发商对资源的整合利用，更加推动了终端的发展。在未来，不论是从技术层面还是从产品销售方面，4g通信技术都要注重终端的变化，关注市场的变化，随时做好音节挑战的准备。

4结语。

4g通信技术的应用与发展已成为不可逆转的时代潮流，但是开发商必须能够认识到4g网络目前存在的问题，在未来4g移动通信技术的应用与发展过程中，更加注重4g手机网络速度以及灵活的性的提高，开发商还应该通过技术研发，不断对4g手机无线网络、开发终端等方面进行完善，从而使4g通信技术获得更好的应用和发展。

大数据技术的论文范文如何写篇十

在传统的知识管理应用中，通过构建知识库实现组织中各种显性知识的统一管理，集中的知识库成为知识管理平台的核心和应用基础，知识库提供知识的分类管理、知识上传、审核、发布、查询、订阅、下载、点评、推荐、统计等应用功能，在知识管理应用的初期，帮助组织有效解决了知识统一存储、统一查找的问题。随着应用的深入，组织开始关注知识管理如何与业务活动紧密结合的问题，如工程管理系统的文档库与知识库是怎样的关系、在业务活动中如何通过多种业务特征快速查找所需知识等，面对种种业务问题，知识库越来越难以满足。分析原因可以发现传统的知识库设计存在一些缺陷：

第一，在知识库设计时通常对所有知识的管理均一视同仁，不管是规章制度类、项目管理类还是工作案例类的知识，其存储方式、属性特征描述等都完全相同，仅通过知识分类等很少的属性加以区分。知识库中通常只保留文档标题、所属知识分类、作者、部门、提交时间、密级、关键字、内容简述等公共属性，知识的个性化属性特征（如项目知识的所属项目阶段、知识类型等，工作案例知识的所属岗位等知识属性）都被丢弃。不同知识的个性特征的丢弃必然影响应用的效果，例如，在项目管理的某个阶段想查找对应阶段的相关知识时就会比较麻烦。

第二，组织的知识管理应用常常是通过专项工作来开展，容易导致知识库的设计与应用相对独立，知识的存储主要通过人工上传方式来实现，没有充分考虑各种知识如何有效存储、如何有效与业务系统结合，没有建立一套运行机制和方法。

第三，由于许多业务知识的业务特征被丢弃，导致查找和使用知识的方式比较单一，往往只能通过标题、分类等少量信息进行快速查询，更多情况只能依靠搜索、全文搜索进行查找，获取知识的效率低下，影响使用者的积极性。

上述的知识库设计缺陷，加上部分组织已经有文档管理、档案管理等应用，难免使一些组织开始质疑知识管理的应用价值，感觉知识库也就是在文档库、档案库基础上增加了一些点评、推荐、搜索等细节功能而已。为解决上述问题、满足组织业务的发展，提出知识仓库的设计思想与技术，以构建新一代知识管理平台来满足现在和未来的知识管理应用需求。

知识仓库是在知识库基础上发展形成的，是面向业务主题的、集成的、可有不同版本的知识集合。知识仓库具有以下一些特点：

・不仅管理最新的知识，也实现每一知识的历史版本的统一管理；

知识仓库的核心设计思想就是根据每类知识的业务特征进行设计，强调业务知识的个性属性的管理，即在管理共性属性的同时，增加不同业务主题知识的个性属性，更加方便使用者在业务过程中快速获取和使用知识。为便于理解，我们通过下图来说明。在知识仓库中，所有知识都具有共同的属性描述，即知识库表，而针对项目知识的特点，还增加了知识所属的项目、项目类型、项目阶段、客户等项目知识专有属性表，由此构建面向项目主题的知识库，这样可以让使用者日后从多种角度查看项目的知识，使知识管理更加贴近业务人员的实际应用需求。同时，某类知识还可能具有其它个性特征，如属于某类业务、适用于某些岗位，需要通过业务维表进行描述。另外，知识在应用过程中可能会不断更新，这些更新既可能是知识本体的变化，也可能是知识属性的变化，因此在知识仓库的设计中还必须区分知识id和文档id，知识id是唯一标识知识的属性，文档id标识知识的某个具体版本，即一个知识id可以对应多个文档id。

知识获取层的目标是收集来自于各个知识源的知识，并将收集到知识统一存放到知识仓库中，具体包括源知识、知识采集、知识审核三个方面：

・源知识的定义。

知识管理平台的主要源知识来自几个部分，一是来自组织内部的业务系统，如oa中的公文、组织制度，业务管理系统中的业务文件，项目管理中的各阶段文档等；二是来自组织知识社区，如知识论坛中某一案例讨论与分析的帖子等；三是来自个人，如个人博客中的某个业务观点、个人搜集的知识等；四是来自外部，如互联网、专业情报机构等。

・知识采集。

针对每类知识源需要根据具体情况制定知识采集的策略。例如，对于业务系统产生的知识，由于知识产生的逻辑和规则一般明确，采集比较简单，只需明确传输方式、时间等条件通过自动化手段即可完成；对于知识社区中的知识，由于知识比较散乱，采集需要人工处理并需要对知识进行整理；对于个人知识采集也比较简单，提供知识上传功能即可。

知识采集的方式主要有二种，一是自动方式，通过it技术在一定的规则和时间下进行自动采集；二是人工方式，通过人工录入、上传的方式进行知识采集。

・知识审核。

采集到的知识其正确性、规范性并不能得到保证，直接存放到知识仓库中将会给后期知识应用带来极大的风险或者查找、使用不便，因此需要对采集的知识进行审核，审核通过后才能存入知识仓库。知识审核的内容包括知识属性的完整性、所属知识分类的合理性、知识内容的正确性、知识编写的规范性等方面。

2.知识存储与管理层。

知识仓库的应用和一般的业务系统应用有所不同，一方面需要满足日常的、单个文档的存储与访问，必须考虑大容量文档的快速处理，另一方面还需要满足对对大量的、或者海量的知识进行访问和搜索。因此相对一般业务系统甚至数据仓库应用而言要求数据处理系统要能承受更大的、或者说是巨大的工作负载。这就需要根据组织知识管理的特点、数据量、性能等要求合理选择存储技术，如关系数据库存储、文件系统存储、专用数据库存储等。

除提供具有海量处理能力的知识存储能力外，还必须提供对海量知识的各种属性、描述进行统一管理，对知识的来源、获取方法、展现方式等进行定义，这些信息是属于描述知识数据，既知识元数据，因此，在知识仓库的构建过程中，除实现对知识本体的管理外，还需要实现对知识元数据的统一管理。

3.知识应用层。

建立好知识管理平台的基础存储架构后，如何应用平台中的知识以支撑业务工作呢？一般来讲有很多种方法，总体可以分为二大类，一类应用是以查询方式为主，即通过制作好的知识地图、知识检索等手段查找所需要的知识；另一类应用是以知识发现（knowledgediscovery）为主，即通过推理、聚类和分类等技术帮助使用者发现更多、更有价值的知识。

用户使用和访问知识管理平台的方式有三种：

・通过组织的门户系统访问：即通过门户进行统一的用户身份认证和权限认证，用户一次登陆就可进行全网应用的访问，根据不同部门、不同业务的使用者可以提供专门的知识访问入口（知识门户），使用户更快捷地使用各种知识。

・直接访问知识管理平台：知识管理平台相对独立，用户直接登录进系统，通过平台提供的各种应用功能获取所需的知识。

・通过业务系统访问：在组织各种业务系统的应用过程中适时获得知识管理平台中的知识，使用户在业务工作过程中即时获得相应的知识，而不必在工作过程中因缺少知识时专门去知识管理平台查找知识。例如，在合同审核过程中自动关联组织的采购管理规范、合同审核制度、采购经验案例、合同谈判技巧等知识。

四、结束语。

基于知识仓库构建的新一代知识管理平台充分考虑了组织的业务特征和需求，可以更好地将知识管理与业务管理融合，支撑业务发展。

需要注意的是，不同的组织由于业务价值链不同，知识仓库的设计模型也必将不同，因此在设计之前需要全面梳理组织的业务及其活动，界定出若干业务主题，在对这些业务主题的知识属性分析后，再进行面向业务主题的知识仓库设计。这样才能保证知识仓库结构的稳定性和业务的适应性。

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大数据技术的论文范文如何写篇十一

随着互联网技术的不断发展和普及，电子商务开始挑战着传统商业交易模式而成为一支重要的市场力量，影响着世界经济的发展进程。电子商务是以互联网为交易平台的新型商业模式，从上世纪90年代出现开始，其发展势头一直非常迅猛。在充分利用互联网资源的情况下，电子商务具有传统商业模式不可比拟的优势，它能够实现跨地区、全天候的营业，商品种类齐全、便于检索、费用低，而且能够为消费者提供个性化的服务，这些都是电子商务生于互联网的独特优势。

电子商务c2b（customertobusiness）的模式滥觞于美国，这种模式主要是通过联合众多零散的消费者使其成为一个大型的采购集团，以获得比单个主体采购更低的价格来购买一件商品，很好地改变了b2c模式中单个消费者的弱势地位，是消费者节约了购买成本[1]。现阶段c2b模式中主要可分为以下几种子模式：

（一）c2b预售定制模式。

在这种模式中生产和销售环节实现了顺序的颠倒，企业是在事先收集消费者需求的基础上再进行生产的，很多企业利用这种模式在进行商品销售之前就已经获得了一部分资金，也在很大程度上降低了粗存率带来的消极影响。这种模式的典型代表如各种团购网站和阿里系的聚划算都属于此，商家在受到大批订单之后再进行生产、备货或者提供各种服务准备。若在规模方面对于这种预售定制模式进行控制，就变成了我们经常所谓的“饥饿营销”，很著名的一个例子就是小米手机的成功，在这种“饥饿营销”的预售模式中，小米手机不仅事先获得了一部分生产资金，同时也实现了很好地市场营销[2]。

（二）c2b模块定制模式。

这种c2b模式主要是为了满足特定群体的个性化需求而形成的一种模式，具有很强的市场目标指向性，通常市场营销的成功率会比较大。比较典型的如海尔家电定制服务、青橙手机等都在尝试这样的服务，消费者在下单时根据自己的需求而对于产品的部件性能进行选择组合，然后厂家根据订单内的组合要求进行生产。但是这种模块组合的c2b模式对于企业生产线的生产效率要求较高，而且这种所谓的功能组合其实也没能真正地融入消费者的意见，消费者的选择只不过是在厂家给定的范围内对已有功能进行排列组合，这也是受到了快速满足消费者需求的客观条件的限制。

（三）c2b众筹定制模式。

这种c2b模式实际上是企业为了扩大市场吸引力和影响力实行的一种营销策略，就是将市场中潜在的消费者的想法和创意筹集起来，并经过科学合理的实验和设计将有效的想法和创意吸收到产品的生产过程中，以此实现消费者参与产品的生产和设计。小米手机的成功实际上也在很大程度上受益于这种c2b的营销模式，通过在产品的研发中实现和“米粉”的互动，将他们对于小米手机未来的想法和性能需求手机起来，并在充分利用互联网参与投票的过程中实现自己想法的表达和人人的参与[3]。其实无论是预售定制、模块定制、还是众筹定制，都是企业在满足消费者个性化需求的同时又兼顾生产成本的做法，即是在满足一部分特定人群特殊个性化需求的同时，最大程度上降低生产成本。

从以上我们的论述中还可以发现这三种c2b模式的实行都需要消费者的主动参与，但是这种消费者的参与是需要企业花费较大精力才能实现的，这势必会给企业在成本方面造成负担。但是在大数据时代的影响下，我们可以充分利用分析这些收集来的大数据，实现“大数据定制”的c2b模式，这种模式实际上就是在充分分析收集来的海量数据的基础上，挖掘出对企业有价值的信息，通常是消费者的消费习惯、方式和特点，然后整合利用各种社会资源根据在大数据中提炼出的有用信息进行产品的生产。

对于“大数据定制”的c2b模式需要企业具备以下四个条件，首先是要能够收集到海量的用户信息、包括购物习惯、方式等等；其次要具备能够对这些数据进行充分科学分析的技术能力，实现对信息的高效处理[4]；第三要能在技术能力的支持下从海量的大数据中筛选出对企业有价值的信息，以指导企业的生产，避免无用信息对企业生产判断的干扰。在这种大数据资源和技术能力的运用下企业能够有效地实现对消费者信息的.分析，在避免花费大量人力、物力资源的条件下使消费者被动地参与到了企业生产的规划当中。既能提高企业的市场占有率，扩大商品的销售，同时也能更好满足消费者的需求，提高消费者的消费体验[5]。

这种“大数据定制”模式的产生就是大数据技术对于电子商务c2b模式的影响，但是能够实现这种大数据技术利用的企业却并不多，阿里巴巴集团算是其中之一，因为在它有着中国最大的电子商务交易平台，在这个平台体系内每天都会产生大量的用户交易数据信息，阿里集团就充分利用这点优势对用户的数据进行了收集，包括用户的搜索记录、成交记录、浏览记录、评价信息、浏览时间等，同时包括用户的年龄、地域、性别等数据信息都被其后台所收集起来，通过此企业为每个用户都建立了相关的数据分析肖像，然后将这些分析结果要么自己充分利用，要么将其提供给相关的企业以指导他们在阿里平台上的广告投放和产品生产，从而实现对用户差异化地推荐相关产品[6]。如在的时候阿里公司就承办了美的、苏泊尔和九阳等多个品牌的小家电生产线，然后利用自己对大数据的分析结果指导产品的设计和生产，更好地满足了自己平台上消费用户的需求。

在大数据技术的支持下还可以实现对预售定制、模块定制和众筹定制模式的完善，帮助它们在产品设计和生产中更好地符合消费者的口味和需求，以实现企业和消费者的双向满足，这种大数据时代背景下的电子商务c2b模式必定会收益良多，实现和大数据技术的共同进步。

三、结语。

综上所述，随着我国网络技术的不断发展，电子商务已经逐渐成为企业与企业、企业与消费之前重要的交易方式，当前我国的b2c电子商务数量和规模都得到了空前的发展，传统的营销模式的理论已经无法满足于现在的电子商务需求，特别是现在的电子商务的市场竞争越来越激烈环境下，电子商务中c2b的新兴模式已经成为人们关注的焦点之一，以上本文就阐述了c2b模式的相关要素，对大数据技术在电子商务c2b模式中的应用做了一番分析，希望能为c2b模式未来的发展提供有益的借鉴。

大数据技术的论文范文如何写篇十二

摘要：数据挖掘就是对潜在的数据及数据关联进行探索和发现。随着信息技术的不断发展，这一技术在电子商务领域逐渐得到普遍应用。基于此，本文就数据挖掘在电子商务中的应用进行研究，首先就数据挖掘中的路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术进行简要介绍，然后分析数据挖掘在电子商务中的实际应用，从而提高数据挖掘技术的应用水平，增强电子商务的发展实力。

关键词：数据挖掘；电子商务；潜在客户。

就现阶段电子商务对数据挖掘技术的应用现状来看，主要应用到的技术包括以下几方面内容，分别是路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术。就路径分析技术来看，主要对客户互联网访问路径的频繁性进行分析，通过大数据采集和处理，了解客户对各种网络页面的喜好程度和特点，从而对自身的设计进行针对性的改进，为客户提供更加人性化的服务；就关联分析技术来看，主要指的是对隐藏数据之间的关联进行分析，并且通过分析掌握其相互关联的规律，并根据这一规律对网络站点的结构进行相应的改进，使电子商务中存在相关性的商品能够一起被搜索出来，既为客户提供便利，同时提高交叉销售的几率；聚类分析技术指的是根据数据的信息，按照一定的'原则对数据进行分类。就分类分析技术而言，主要通过分析数据掌握分类规则，然后按照这一规则对数据进行分类。

二、数据挖掘在电子商务中的实际应用。

1.对潜在客户进行挖掘在电子商务中应用数据挖掘技术能够对潜在客户进行挖掘。例如商家可以对网站的日志记录进行分析，探究该记录中存在的规律，从而按照这一规律对网站的访问客户进行相应分类。在分类过程中，商家应该对客户属性和相关关系进行确定，对新客户与老客户之间存在重叠的属性进行识别，从而实现对访问网站新用户快速分类，在分类完毕后，商家可以通过分析新客户的属性特点，从而对新客户进行潜在性判断，如果判断新客户可以被作为商家的潜在客户，就可以为该客户提供个性化的页面服务，从而将新客户发展成为老客户。2.对驻留时间进行延长对于电子商务而言，商家必须提高客户在商品页面的驻留时间，并且使客户的购买兴趣和欲望得到激发。电子商务与传统商务最大的不同在于销售商具有虚拟性的特点，因此客户在购物选择时，对销售商的印象是没有差异的。销售商在不断提升自身服务水平的同时，应该对客户的浏览行为和特点进行分析，从而对客户的兴趣和需求进行进一步的了解，以此为依据调整自身的商品页面，用符合客户需求的广告和商品文案吸引客户的驻留时间，从而提高交易的几率。3.对网络站点进行优化电子商务主要依托于网站，因此网站优化也是提高电子商务发展水平的有效措施。利用数据挖掘技术对网络站点进行优化主要由两方面构成，一方面是对存在相关性的网页进行链接设计。例如对用户浏览页面的几率和特点进行分析，然后找出存在相关性的页面，增加网页链接这一功能，使客户的搜索更加便捷；另一方面是对客户的期望位置进行探索，例如对用户频率较高的访问位置进行分析，从而将频率较高的位置设置为客户的期望位置，并且在实际位置与期望位置间建立链接。另外，可以对用户的网页浏览习惯和信息喜好进行分析，强化用户在网页中的自助服务，例如将网页信息参照超市模式进行摆放，根据相关性分类，使用户能够通过自主浏览选择到心仪的产品，从而提高交易的几率。4.对营销手段进行改进在电子商务的实际运营过程中，很多客户都会在购买一种物品时同时选择具有相关性的其他物品，因此销售商应该对销售方式进行改进，利用数据挖掘技术实现交叉销售，从而提高营销水平。在应用交叉销售这一手段时，主要应该利用数据挖掘技术，对客户的喜好进行分析，从而提供具有针对性的商品。

参考文献：

大数据技术的论文范文如何写篇十三

随着数据库技术的快速发展，在电子商务行业中的重要性将更加突出，越来越多的学者以及商务人才把电子商务的发展瞄准数据库技术市场。学者认为，现代电子商务信息系统应按照“以客户为中心”的商业理念，建立系统高效的应用模块，要求数据库能够营造出可以与用户双向交流互动的环境，基于此，现代互联网也给企业与用户双向互动提供便捷通道，比如通过internet能够实现one-onemarkting以及one-onebusiness，最终达到e-business的目标。因此现代数据库技术在商务运作中发挥着不可替代的重要作用，使电子商务的运营更加顺畅。随着电子商务的逐渐完善，电子商务对信息处理的要求在不断提高，这就需要数据库技术适应电子商务的发展需求，朝着相应的方向不断发展，以期为现代电子商务提供更好的服务。基于电子商务的发展现状及发展前景，要求数据库技术为电子商务提供更加便捷的交易通道，使企业与个人、企业与企业之间的交流更加方便[5]。因此，在电子商务的未来发展中，数据库技术应着眼于web。在web的基础上，通过odbc与cgi的连接、html之间的连接，从而形成一个新型的数据库技术体系。在web的开发上，智能化的编程语言将不断优化数据库处理界面，使数据库智能语言系统得到完善。与此同时，随着现代asp以及ado等技术在电子商务中的广泛应用，在未来的数据库建设中，将着眼于交互数据的建设，借助java编程软件，使交叉数据系统得到完善。总的来说，现代互联网的快速发展，势必对电子商务的发展带来新的机遇，也为数据库技术提出了新的要求，尤其是数据库技术衍生出的人工智能技术以及万维网的有效结合，因此数据库技术的发展方向应始终跟随电子商务发展的脚步，通过不断提高数据库功能，使数据库技术为电子商务提供强大的支撑。相信在未来电子商务运行中，利用数据库技术，使电子商务过程更加便捷，对数据的处理也将变得更加便捷。

5结语。

总之，现在电子商务正在蓬勃发展，在电子商务运作中，数据库技术为电子商务提供良好的支撑，通过对互联网信息进行收集、分析与存储，使电子商务过程更加合理，促进现代电子商务的不断发展。所以，在未来，应不断创新与完善数据库技术，使数据库对电子商务的支撑作用更加突出。

[参考文献]。