大数据技术分析3篇
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摘要：大数据时代，数据不仅在改变人们生活方面发挥着重要作用，同时也能够充分地反映出人们的思想认识、行为特征。在高校社会主义核心价值观教育中引入大数据技术可让精准化教育改革成为可能。在大数据技术支持下，学生思想动态被量化处理，这为相关教育工作创新提供有力支持，实现教育精准化的同时丰富教育传播载体。但是，当前以大数据技术为支撑的高校社会主义核心价值观教育精准化变革中，还存在诸如对数据盲从、缺乏数据平台支持、数据安全保障机制不健全等问题。因此，立足问题深入分析，找到大数据技术下推动高校社会主义核心价值观教育精准化变革的可行举措，进一步提高高校社会主义核心价值观教育的有效性，达到综合性人才培养目标。
关键词：大数据技术，社会主义核心价值观教育，精准化引言社
会快速发展进程中，大数据技术已经逐渐渗透进人们的生活和工作当中，深刻地改变着人们的生活方式和工作模式，推动全社会快速进入大数据时代。随着大数据技术在社会各个层面带来的影响越来越广泛，其在教育领域的应用对于加快推进教育深化改革发挥着重要作用，不断促使教育教学在数据变革中克服传统教育面临的困境，找出适合自身发展的精准化教育路线。高校社会主义核心价值观教育是培养国家、社会所需人才的重要路径，可大大提升人才素质，在高校社会主义核心价值观教育的精准化变革中，大数据技术发挥着重要推动作用。因此，高校应当重视加大大数据建设投入，推动实现社会主义核心价值观教育精准化，提高其教育实效性。
一、大数据技术对高校社会主义核心价值观教育精准化变革的推动作用
1.大数据量化学生思想动态信息数据社会主义核心价值观教育在高校中的实施若想精准落实，以及若想保证大学生能够真正接受教育，并将其内化于心、外化于行，就必须要保证教育体系与学生思想行为是相对应的。[1]在大数据技术的支持下，通过搜集整理海量的与学生思想相关的数据，可为相关教育工作的开展给予可靠的数据支撑，促使其掌握学生思想动态的变化规律，建立与之相对应的科学有效的社会主义核心价值观教育体系，打造出大学生感兴趣的模式，促使其更积极地投入到教育环境中。
2.推动高校社会主义核心价值观教育工作的创新发展社会主义核心价值观教育如要在高校中真正落到实处，就必须同学生实际情况和社会现实保持密切的关联性。传统教育模式下，高校所开展的教育往往局限在思想政治层面，缺乏与学生实际和社会现实的联系，从而难以真正实现教育的实效性。同时，在以往的教育工作研究中，研究调查对象具有局限性，从而对最终的调查研究结果的准确性造成一定影响。[2]大数据技术则很好地解决了这些问题，在大数据技术的支持下，高校社会主义核心价值观教育能够做到从学生实际和社会现实出发，通过对海量的实际数据进行调查分析，促进教育工作的创新发展，从而准确把握教育的正确路径，对教育内容要与时俱进地更新，保证所开展的教育活动与学生实际发展需求相符合。
3.丰富教育传播载体社会主义核心价值观教育载体是实现社会主义核心价值观传播的重要媒介，在教育实践工作中发挥着重要的知识传递作用。在传统的教育工作中，教育传播载体主要是教材、教室、校园文化等等。而在大数据技术的支持下，互联网成为一种传播教育的新形式。高校在教育活动实践中充分利用互联网的多种智能功能，能够实现教育传播载体的丰富性，从而为教育工作提供便利。在互联网的传播中，其强大的信息传播与共享功能优势显著，在大数据技术的分析下，通过互联网对学生个体差异化特征进行分析，并制定具有针对性的社会主义核心价值观教育模式，丰富教学方法和传播形式，从而实现社会主义核心价值观教育的丰富传播载体。
二、大数据技术下推动高校社会主义核心价值观教育精准化变革存在的问题
1.对数据具有盲从性学生是教育教学活动开展的核心主体，社会主义核心价值观教育在高校范围内的规划与开展，根本目的就是为了让学生形成与我国社会主义现代化建设相契合的价值观，从而引导其自觉践行，并投入到社会主义现代化建设当中。因此，教育工作需要关注学生的思想、心理等各个方面，其过程具有复杂性和长期性特征。大数据主要是对学生行为表现的记录，通过大数据分析挖掘学生外在表现所反映的内在心理，但这种基于数据的分析属于理性推测，并不表示是对人的思想和心理的精准推断。但是，社会主义核心价值观教育的实践中，依托于大数据技术前提下，很多教师过于依赖对大数据的理性分析，形成了对数据的盲从性，忽视了学生个体本身具备的感性因素，导致教育走进误区，不利于教育精准化变革的有效推进。
2.缺乏数据平台支持大数据技术下，高校社会主义核心价值观教育中要实现精准化变革，必须要有能够全面性、系统性收集并处理分析海量数据信息的数据平台，从而实现对教育需求的准确把握，让教育的供给更具针对性。但实际上，高校在精准化变革中，虽然在一定程度上能够应用大数据技术，但在数据平台建设方面却存在较为显著的不足，不利于教育精准化变革的顺利实施。一方面，由于没有完善的数据平台支持，高校在教育过程中难以及时准确地获取学生在实际生活及学习中的海量数据，以及教育相关资源数据，这使得教师难以根据学生实际开展教学工作，社会主义核心价值观教育资源的挖掘程度不足，也阻碍了教育精准化推进。另一方面，由于数据平台的支撑力度不足，高校教师难以及时进行数据的分析处理，难以做到对有价值数据的挖掘、整体以及分类应用等，在一定程度上造成了数据浪费及信息滥用。
3.数据安全保障机制不健全大数据技术在应用过程中存在一定的安全风险问题，在高校社会主义核心价值观教育精准化变革中，应用大数据技术同样存在安全隐患。然而，目前高校在数据安全保障机制建设方面存在较大的不足，安全风险发生概率较高，成为制约社会主义核心价值观教育精准化的一个重要因素。一方面，大数据技术本身具有一定的安全风险，在其技术发展中难以避免地存在技术漏洞，从而导致高校社会主义核心价值观教育精准化变革应用中面临安全风险，可能导致重要数据信息失窃或遭受黑客攻击等，导致数据毁损或丢失。另一方面，高校在应用大数据技术过程中，如果没有较强的安全保障机制，会造成数据平台的安全管理存在漏洞，一旦发生安全风险，难以及时采取有效的处置方法，导致教育信息受到损坏，会对社会主义核心价值观教育的精准化变革产生不利影响。
三、大数据技术下推动高校社会主义核心价值观教育精准化变革的措施
1.加强对数据应用缺陷的弥补高校教师在利用大数据技术开展精准化社会主义核心价值观教育过程中，应当树立正确的大数据意识，学会对大数据进行合理的取舍，并能够灵活运用信息工具，避免对其产生过度依赖，避免形成盲目跟从数据的情况。所以，在精准化变革中，高校与教师都应认识到技术是服务于教育的，避免本末倒置，在大数据实际应用中，以提高教育效果为目的，合理挖掘学生数据信息，避免对学生隐私造成侵犯。
2.加强大数据平台建设力度高校社会主义核心价值观教育精准化变革需要依靠完善的大数据平台支持，在大数据平台中，数据信息内容一方面应当包括高校社会主义核心价值观教育所涉及的各种内容，如教育教学的规范要求、教材内容、相关政策及优秀教学实践案例等等，均应当纳入到在大数据平台中，以保证师生在教育学习过程中能够便捷地获取所需要的各项资源。另一方面，大数据平台中还应当包括高校学生实际学情信息、学生参与教学实践活动信息以及高校思政教育各方面信息等，并能够利用大数据技术对其数据信息内容进行分类整理，以便于教育者进行分析与使用。同时，在大数据平台的数据搜集与使用中，对数据的搜集应当确保覆盖得足够全面，应以社会主义核心价值观教育为基础，对教师、学生和其他各个主体信息全面搜集；在对数据的使用过程中，则需要依靠专门的大数据技术人才，负责指导教师正确使用，从而能够充分发挥大数据平台对教育的支持作用，为教师教育教学工作提供丰富的资源与数据优势，实现教育资源的精准选择、教育方式的精准设计，最终实现教育供给的精准性，满足学生个性化学习需求。
3.健全大数据安全保障机制在高校社会主义核心价值观教育中，大数据安全保障机制的建设是精准化变革顺利推进的重要前提。在高校大数据安全保障机制建设中，一是强化安全管理机制，着重大数据技术应用全过程的安全管理，邀请专业的大数据技术专家负责进行平台的管理，定期进行数据安全检测，制定有效的安全风险防范机制，避免数据使用中发生数据信息泄露或丢失等。二是建立大数据安全操作规范，加强对师生大数据技术应用及信息处理平台操作的指导，提高其操作规范性，确保数据使用规范性和数据传播的安全性。四、结语社会主义核心价值观教育于高校中推进精准化变革的行动，是在大学生群体中广泛落实社会主义核心价值观教育，切实发挥其教育实效性，指导大学生自觉践行社会主义核心价值观，成长为社会所需要人才的重要措施。利用大数据技术推动其实现精准化变革，就需要高校重视对大数据技术的科学应用，积极探索解决大数据技术在实际应用中存在的问题，从而充分展现大数据技术优势，让教育精准化变革获得助力。
作者:董秀莹 单位:长春财经学院
大数据技术分析2
１大数据分析技术与管理会计概述
１.１大数据分析技术概述大数据是信息技术飞速发展诞生的一种数据处理方式，特指一定时间范围内超出常规计算机软件工具捕捉、收集、管理以及分析处理的数据集合，大数据技术针对某一特定领域海量数据信息的收集和分析能够结合数据挖掘模型进行深度价值挖掘，对优化流程、参与决策和展现数据特点具有十分重要的现实意义。当前，大数据分析技术数据分析与挖掘的价值在企业运行数据管理方面取得了突出的推动作用，特别是财务管理这类涉及数据信息较多、信息规模较大且信息种类繁多的业务流程，大数据分析技术以其高效的数据处理能力推动了企业财务管理工作的转型升级。
１.２管理会计概述管理会计是一种诞生在传统财务会计基础上，为实现企业经济效益最大化而诞生的一种现代企业财务管理工作模式。管理会计建立在信息技术基础之上，通过整理获取和挖掘分析与企业运营相关的一切资料信息，找寻数据信息的内在属性和关联性，进而为企业财务战略调整和财务管理工作提供决策性依据，管理会计与财务会计相比在管理职能上得到全面强化，将财务管理工作上升到企业战略决策层面，重点通过数据信息的分析、处理与整合，辅助企业战略层面制定相应调整决策。
１.３大数据技术驱动下管理会计模式转型的具体形式
１.３.１会计主体企业传统会计工作的主体对象主要为企业的受益者和管理者，在大数据技术应用的驱动下，企业财务管理环境和结构变得日益复杂，工作内容也在逐渐增多，管理会计模式的形成使得企业财务管理工作渗透到企业从上至下的各个层级和各个部门，企业财务会计的主体结构也逐渐从受益者和管理者扩大至企业内部的各个层级和各个部门，企业管理会计为了适应大数据技术应用环境下的工作角色变换，其会计工作主体的职能也随之进行转型［１］。
１.３.２信息相关性在信息时代背景下，企业长时间运营所产生的财务数据规模是十分惊人的，且数据内容不再局限于财务管理部门，而是涉及企业参与业务的多个部门，这就需要企业决策者在制定发展策略过程中必须整合完整的数据内容，并经过科学谨慎的分析推理方能够最终确定。在大数据技术的驱动下，企业财务管理部门承担了数据信息收集、整合、分析以及挖掘的任务，且财务会计需要处理的财务数据类型变得越来越多样化，在此背景下，企业财务会计工作模式向着管理会计进行转型升级变得十分迫切。
２大数据技术推动管理会计模式转型发展的必要性
在信息时代背景下，传统财务会计在企业经营决策数据支持方面存在一定的局限性。在数据源方面，信息时代下企业的生产经营活动会产生海量的数据信息，但财务会计进行财务决策分析主要来自于历史业务形成的结构化数据，依靠这种单一结构化数据分析制定出来的财务决策方案很难满足当前企业经营发展对财务决策的创新需求；在技术方法方面，传统财务会计主要针对企业的盈利能力、债偿能力、成长能力以及运营能力四个方面进行定量分析，且分析方法主要以Ｅｘｃｅｌ为主，财务分析结果具有相当的片面性。总而言之，传统财务会计在大数据时代背景下很难满足企业对财务数据分析的各项创新要求，企业进行管理会计模式转型势在必行。
３大数据技术在管理会计模式中的主要分析方法
大数据分析技术在企业管理会计中的应用主要表现在通过建立财务数据模型，对相应数据进行分析，整合数据特征，挖掘数据价值，进而为企业管理者提供更具指向性的决策性依据，当前管理会计模式中应用大数据技术的分析方法主要为统计分析，内含聚类分析方法、可视化分析方法以及决策树分析方法。
３.１统计分析方法统计分析方法是企业管理会计应用大数据技术所采用的最基础也是最核心的方法模型，通过统计分析模型，企业可以利用大数据技术分析出某一经济指标的影响因素，也可以分辨出不同经济指标彼此之间的线性关系［２］。目前管理会计运用大数据技术进行统计分析主要采用时间序列分析预测、回归性分析、趋势分析、残差分析以及比较分析等。
３.２聚类分析方法聚类分析是企业管理会计在数据价值挖掘过程中常用的一种大数据分析技术。在具体操作过程中，主要是依照财务数据库中的各类样本数据自身特点，对比被聚类的对象进行类别划分，聚类分析通常被应用到企业管理会计的财务决策分析过程当中，譬如：企业在制定市场营销策略过程中，可以将目标市场中的用户数据进行收集以及预处理，定义相似的度量度，分成高等收入、中等收入以及低收入三个类别，进而通过聚类分析依照不同用户需求制定不同的针对性营销策略。
３.３可视化分析方法可视化分析方法通过大数据分析向企业管理者和决策者以数据可视化的形式展现分析结果的方法，而ＰｏｗｅｒＢＩ是目前企业管理会计应用十分热门的财务数据可视化分析平台，ＰｏｗｅｒＢＩ主要包含数据整理、数据建模以及数据可视化三种基本功能。数据整理就是通过统一数据集的数据类型和维度名称，对财务相关原始数据进行合并，并通过不断地抽取、清洗、转换和加载来对数据进行正确解读；数据建模就是通过管理企业各类数据指标之间的关系，利用ＤＡＸ函数创建度量值、计算列、计算表以及层次结构；数据可视化就是在数据建模获得度量值、层次结构等基础之上，形成瀑布图、条形图、地图或者仪表盘等内容，以便进行更加清晰和直观的数据展示，具体可视化过程如图１所示。
３.４决策树分析方法决策树分析方法是一种满足企业管理会计分类需求应用的更具直观理解的分析方法，通过类似流程图中的决策树结构对数据分类结果进行直观描述。决策树分析方法的计算方式主要采用概率分析法，通过决策树模型，企业获取目标数值的快速判断依据。譬如：企业管理会计在进行项目审批过程中，需要对项目申请人的风险进行分类，此时，财务管理者利用决策树从上至下依照每一个节点的问题开展问答，能够求出最终到达节点所需的结果，帮助决策人清晰地判断哪些字段相对重要［３］。
４基于大数据分析技术下的管理会计服务平台结构设计
４.１管理会计服务平台总体框架设计不同的企业针对企业发展不同的需求会从不同角度应用大数据分析技术进行财务决策支持系统平台的设计，本文分析的基于大数据技术下的管理会计服务平台采用四层结构设计，即：数据收集层、数据存储层、财务分析层以及决策支持层。数据收集层主要通过Ｗｉｎｄ、社会网站、企业年报、内部信息管理系统以及政府对应职能部门收集财务类、业务类以及政策类相关数据；数据存储层也叫数据仓库，主要通过原始数据库、方法数据库以及模型数据库为大数据分析及数据价值挖掘提供完整的分类数据信息；财务分析层是大数据技术应用的主要区域，主要通过数据仓库中提供的各类数据进行市场分析、业务分析、财务能力分析以及报表结构分析等；决策支持层是管理会计应用大数据分析技术进行数据挖掘而产生的结果应用，为企业的经营决策、投资决策、融资决策、利润分配决策等提供支撑依据。
４.２数据收集层设计大数据技术的广泛应用解决了企业数据收集分散且滞后的问题，信息时代背景下，企业进行各类数据信息的收集变得更加便捷。从数据来源角度，在大数据技术的支撑下，企业财务管理部门可以通过企业内部数据库、信息化办公系统、金融数据库、企业外部网站、社交媒体网络、政府数据网站获得企业管理会计进行决策分析的全部原始数据。包含企业财务能力指标和财务报表数据的财务类数据，包含企业生产基础信息、客户基本信息、供应商基本信息、销售额、生产成本等结构化数据的业务类数据，包含会计政策、会计制度、财务政策法规、会计准则、宏观经济数据等政策类数据，这一切数据均通过数据收集层的爬虫软件获得文本数据［４］，具体采集手段可采用传感器采集、ＲＦＩＤ、数据检索分析以及条形码技术等。
４.３数据库设计财务能力指标数据以及财务数据报表是金融数据库中的公开可获取的数据，直接导入管理会计服务平台的数据库即可，而业务类数据以及政策类数据则需要企业财务数据库借助大数据技术如Ｈａｄｏｏｐ技术进行导入处理。在数据库结构方面，财务决策服务平台需要构建原始数据库、方法数据库以及模型数据库。原始数据库需完成财务类数据、业务类数据以及政策类数据的分类与汇总，确保数据信息的全面性和完整性；方法数据库需要结合大数据分析技术打造财务指标的各种算法和计算公式，形成符合企业发展所需的财务分析方法和财务决策方法；模型数据库主要涵盖财务分析、财务预测以及财务决策的数据模型，目前企业管理会计常用的模型数据库有沃尔森财务分析评价体系、杜邦财务分析体系等，还有一些财务指标相关的趋势分析模型［５］。
４.４财务管理分析层设计在大数据技术驱动下，企业管理会计模式转型发展的核心部分就是财务决策平台中的财务管理分析层，该部分是管理会计模式为企业经营发展提供决策性依据的关键分析环节，财务人员结合数据库中的原始数据、方法数据以及模型数据，利用相应的分析技术以及模型算法对企业的财务状况以及经营情况进行分析与判断，进而形成精准的财务决策方案。财务管理分析层主要由三个功能模块构成：第一，报表结构分析模块。主要针对企业的资产结构、货币资金流动情况、应收账款、存货、负债结构、流动与非流动负债、股东权益构成、实收资本等进行代表财务状况类数据进行分析，判断企业目前的资金与资产状况；第二，财务能力分析模块。主要针对企业的盈利能力（总资产报酬率、净资产收益率、销售利润率）、债偿能力（资产负债率、流动比率、速动比率）、运营能力（资产周转率、应收账款周转率、存货周转率）、成长能力（资产增长率、股东权益增长率）等类型数据进行汇总分析；第三，业务能力分析模块。主要针对企业的生产能力（原材料、费用要素、职工薪酬）、销售能力（销售额、广告宣传、费用变动）、存货能力（存货方式、存货量、存货周转）等类型数据进行汇总分析。
４.５决策支持层设计决策支持层设计主要为企业发展提供经营决策支持、投资决策支持、融资决策支持以及利润分配决策支持，在完整的大数据分析流程当中，决策层形成的支撑方案主要来源于对数据分析结果进行的数据解释，该环节主要通过数据可视化技术和决策树分析技术进行更加直观的展示，依托Ｈａｄｏｏｐ、ＨＰＣＣ、Ａｐａ⁃ｃｈｅＤｒｉｌｌ等数据处理工具和图标技术、面向像素技术、分布式技术以及集成化可视技术，形成最终的决策方案，进而实现数据价值挖掘的成果实现。
作者:陈旭 单位:长春中医药大学附属医院
大数据技术分析3
1大数据与电子商务概念
1.1.大数据技术.随着大数据时代的到来，海量数据高效分析成为.了重点与难点。而大数据技术在数据分析中的应用是.时代发展的必然趋势，大数据技术借助计算机计算.功能，对大量数据信息进行分析、计算、总结[.1]，在.整个过程中突出了大数据技术全面性、系统化、范.围广、数据多等特点，揭示信息间有着密切的联系，.因而研究价值较高。大数据分析能够帮助各行各业.预测数据，了解市场动态变化。目前市场体系日益.完善，对于大数据技术的数据分析工作提出了更高.要求，也使得大数据技术在市场数据整合方面的优势.更加突出。另外，大数据技术的运行方式、价值体现.较为特殊，大数据可供政策相关部门作为宏观调控的.重要参考依据。政府部门借助大数据技术能够对当.前社会发展、市场、行业问题、矛盾进行分析，收集、.整理、归纳群众意见，进而改进策略，制定具有较强.操作性的发展策略。
.1.2.电子商务.电子商务是企业和利益相关方借助网络平台完成.交易活动的形式，主要以网络平台作为交易的渠道，.买方、卖方不需要面谈交流便能够将整个交易过程完.成。此方式操作简单，而且效率高。节约买方、卖方时.间，无须投入太多精力便能够达成双方意愿，而且信.息传递速度快，管理方便快捷。此经营模式打破了时.间、空间的局限性，为企业发展带来了较大的机遇，加.快了我国经济全球化发展的步伐[.2]。借助电子商务经.营模式，企业在资金、技术手段、人力成本方面都能得.到有效改善，因而可大幅度提高企业的市场竞争力。
2大数据技术在电子商务数据分析中的运用案例
2.1.茶叶销售数据的获取.此次研究的数据来源于京东平台贵州茶叶销售.价格、品种、销量、店铺名称等相关数据。数据获取具.体流程如下：利用Python爬虫第三方库selenium自动.获取数据，采用的是webdriver工具，抓取数据时使用.的是element_by_xpath或者css_selector，处理过程.划分为了六步：一是创建.py文件，并且将其导入至第.三方库selenium、pandas、time、csv、requests、json、.lxml、u.rllib中；二是获取U.R.L，///；三是设置代码自.动点击登录按钮，采用扫码登录的方法，在程序处于.5s休眠状态下进行扫码；四是登录以后通过完成内容.搜索操作；五是构建空白词典，其中包含留言时间、内.容、标题；六是抓取数据，点击F12以后便会进入到开.发者选项中，通过所需的数据源，设置代码时将滚动.条移至最后，以便于能够将全部数据获取。此次研究.在京东平台一共获取到了5.800条贵州茶叶销售的相.关数据，下一步操作前要预处理获取到的数据，其中.涉及残缺值、相似值处理等，将数据处理好后以表格.的形式保存至csv文件中。
2.2.数据可视化处理.茶叶品种相关数据的分析中使用的是“Wordcloud.词云”计算方法，筛选处理目前消费者比较喜欢的贵州.茶叶品种。“Wordcloud词云”计算方法主要针对网络.文本中出现的关键词的频率，进而构建了“关键词云.层”或者“关键词渲染”，将大量文本信息过滤，浏览.者在较短时间内便可以便捷地获取数据分析结果，大.幅节约信息成本。此次采用词云图的形式呈现贵州茶.叶产品名称，给消费者呈现出强烈的视觉冲击，结合.获取到的文本特殊性对新停用词表进行设置，筛选.以及剔除影响研究结果的文本影响因子，比如“口粮.茶”“官方”“京东”等文本影响因子，在将文本处理.好以后，借助jieba分词第三方库处理分词，进而构成.可视化的图谱。如图1所示。.在“Wordcloud词云图”中云雾嫩芽、贵州绿茶、.明前春茶、都匀毛尖等在京东平台中都是比较受消费.者青睐的贵州茶叶品种。结合词云图可了解到贵州绿.茶要比红茶更受欢迎，而且很多消费者选择的都是明.前新茶。以下是关于贵州茶叶价格数据的分析，具体见.图2所示。从图2可以看出，0~100元茶叶占比达到了48%，.将近占据了一半市场份额；100.~200元占比28%；.20.0.~50.0元以上的高端茶叶占比较小，仅为24%，说.明高端市场有待进一步开发，发展空间较大。尤其是.最近几年，我国经济稳定增长，人民群众消费水平进.一步提升，对于茶叶的需求、要求也在不断提升，低.端市场向高端转变是发展趋势，以低端茶叶吸引消费.者，将目标客户中的回头客以及潜在客户转变为高端.客户是贵州茶叶生产企业需要关注的重点，通过大数.据技术分析便能够直观地呈现贵州茶叶销售情况，可.帮助茶业企业精准调整营销策略。
2.3.运用效果.大数据时代数据发挥的作用以及价值是不容忽视.的。对现有的数据进行分析，能够准确预测未来的发.展趋势，捕捉到隐藏在数据背后的重要信息[.3]。很多.贵州茶叶企业与时俱进，在很多电子商务平台都投入.了自己的茶叶产品，所以这也在很大程度上积累了很.多消费者的消费数据，可通过运用大数据技术分析消.费数据，将不同需求、类型的消费者分组，进而实施个.性化营销。通过客户分类，茶叶企业可为不同消费者.提供有针对性的、差异化服务，及时发现市场变化、消.费者消费行为的改变，进而做出相应调整。茶叶企业.还可借助大数据后台内容，整理及分析消费者行为，.结合消费者消费时间、时长、购买频率等全面了解客.户需求，在消费者购买产品以后，定期回访，调查消费.者满意度，通过问卷形式收集需求。将消费者在线反.馈相关数据与企业客户管理数据库对接，通过整理分.析，为准确做出决策提供数据依据。对消费者反馈数.据进行分析能够增强其黏性，提高满意度，进而将其.转变为忠诚客户，形成持续消费行为，从而促进企业.经济效益进一步提升。
3大数据技术在电子商务数据分析运用中面临的挑战
3.1.缺乏数据统一整合能力.虽然当前电子商务企业能够利用大数据技术对海.量的数据进行分析，但是由于正处于数据分析摸索阶.段，对于大数据技术的重要功能以及价值的发挥还未实.现深入挖掘[.4]。在互联网高速发展的当今社会，人们的.消费理念发生了变化，电子商务平台成为他们购物的主.要渠道，必然会产生大量的数据，而电子商务企业在运.用大数据技术时未能对这些数据进行有效的归纳与整.理，使其优势难以更好地发挥，反而使得消费信息、数.据混乱无章，很难根据实际需求将这些数据充分利用。
3.2.信息安全无法得到有效保障.为了能够促进电子商务企业更好地发展，基于客.户需求，将服务质量大幅度提升，就应该对收集整理.的消费者信息、喜好等数据进行分析，确保对消费者.实际需求有更好的了解及掌握，进而为其提供有针对.性的、个性化的服务。但是网络环境是虚拟且复杂的，.电子商务企业在借助大数据技术对数据进行分析时，.必然会涉及企业数据，而有些隐秘数据信息对于企业.而言是非常重要的。在数据分析过程中，如果企业未.将安全防护措施做到位，会导致数据安全隐患风险的.发生，数据信息安全性难以得到保障，极易被非法分.子窃取。当出现此情况以后，电子商务企业会面临着经.营风险、生存危机、经济损失。
4大数据技术在电子商务数据分析中的运用策略.
4.1.加快大数据技术的统一与整合.大数据技术在电子商务数据分析中的优势是有.目共睹的，要想做到灵活运用，电子商务企业应该强.化数据化意识，站在决策以及管理运行层面构建大.数据平台[.5]。同时还应该将大数据技术置于发展战略.层面，意识到其重要价值，强化内部数据整合能力，.深层次挖掘数据信息，根据目前企业发展需求，结合.市场发展趋势，在运营管理中高效落实大数据技术的.运用。电子商务企业可借助大数据构建相应系统，并.以此为媒介，使整个电子商务行业互融互通，数据信.息有效共享，促进高质量数据深度整合。在对这些数.据进行分析的过程中，要快速提取关键且真实的消费.者信息，使电子商务企业在运行中能够结合收集的信.息快速做出经营决策，及时调整发展战略。.
.4.2.强化数据信息的安全防护.电子商务企业可通过构建安全防护屏障的形式，.全面保障大数据、企业内部数据信息的安全性。为达.到更好的效果，电子商务企业要构建相应的安全数.据网，特别是一些重要机密性文件数据要采用加密形.式，全方位把控数据安全，大幅度提高安全防护水平。.电子商务各企业间要形成良好的沟通氛围，在强化互.动的同时，共同深层次研究以及探索大数据技术相关.知识，相互促进、互相借鉴、共同提升，确保大数据技.术优势能够充分发挥。电子商务企业也可以信息技术为.基础，构建预警及监督系统，实时监控消费者信息，结.合数据网动态变化，对数据信息安全重要影响因素进.行分析。如果发现数据网出现异常，预警系统会自动提.示，发出报警信号，开启安全防护系统，将非法侵入者.拦截，提高数据信息安全性。
4.3.实现精准营销，提升企业服务品质.大数据时代最为典型的特点便是采用大数据技.术对电子商务信息的快速收集、整理、处理，这也在很.大程度上为市场精准化营销奠定了良好的基础，确保.消费者能够享受到多元化服务[.6]。采用大数据技术可.对消费者消费心理、行为等数据进行获取，进而使电.子商务企业能够准确捕捉到其中有价值的数据信息。.在分析过程中要分类管理消费者，推进精准化营销，.确保产品推出的针对性更强，使电子商务企业经营水.准、经济效益大幅度提升。
5结束语.
将大数据技术应用于电子商务数据分析中，不仅.为行业发展提供了强有力的支持，而且推进了企业数.字化发展，使企业能紧跟时代步伐，动态了解市场变.化和消费者消费倾向，以此为依据及时调整经营模.式。电子商务的发展对于企业而言是非常好的机遇，.但是往往机遇与挑战是共存的，这就需要通过电子商.务平台经营的各个主体紧紧抓住这个机遇，充分利用.大数据技术优势，实现数据分析精准化、高效化。.
参考文献
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作者:陈娥祥 单位:福州工商学院
