电商数据挖掘能力影响因素,本文是数据挖掘方面有关论文参考文献范文与数据挖掘和电商和影响因素方面在职开题报告范文.
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摘 要：智能商务的快速发展对电商从业人员的数据挖掘能力提出了新要求,电商数据挖掘能力已成为电商专业人才的核心竞争力.构建了电商数据挖掘能力影响因素理论模型,通过调查数据分析,结果表明电商数据联结认知能力、电商数据挖掘应用能力和相关知识储备均对数据挖掘能力有显著正向影响.
关键词：电商人才；数据挖掘能力；结构方程模型
中图分类号：F724.6；TP311.13文献标识码：A doi;10. 3969/j．issn. 1672-2272. 2018. 06. 013
引言
电子商务在引领商业模式变革、优化产业转型升级、提升信息消费需求、促进现代服务业和信息经济发展等方面发挥了重要的作用,成为经济发展新的原动力,并为大众创业、万众创新提供了新空间.我国电子商务整体呈现快速发展趋势,2014年电子商务交易额达到29. 16万亿,同比增长11. 7%,其中商品、服务类电商交易额达21. 83万亿,同比增长24%.电子商务企业的繁荣必然带来电子商务人才的巨大需求,尤其是云计算、大数据、移动互联网和人工智能技术在电子商务领域的广泛应用,对电商从业人员的数据应用能力提出了新要求.孙婧豪(2015)指出大数据的分析能力是电子商务企业的核心竞争力,要求在电子商务的教学过程中,通过优化课程设置、调整课程内容、改进授课方式来培养学生分析问题、解决问题的能力,以满足企业的现实需求.电商行业数据分析要求从不同的数据源收集、提取有用的数据,将数据经转换、重构后存人数据仓库,然后将信息变为辅助决策的知识.数据分析能力就是要将数据信息转变为知识,所以一方面要掌握数理知识工具,另一方面需要建立分析主题,而分析主题的确定才是难点,它是电商专业人员根据商务情境主观建构的.李文琼(2015)指出电商企业对历史交易数据、点击数据流、在线调查得来的偏好信息进行综合分析,就能对商务智能进行优化.可见电商分析主题需要对用户行为进行建模,如根据用户已评价或购买过的商品特征来获得对用户兴趣的描述；Schafer(2016)研究的商品与商品的相关性推荐,其要求选择商品的代表特征并予以适当的编码；ByeongMan Kim和Qing Li利用基于商品项聚类的概率模型来解决用户评分中的偏见、缺少关联关系以及新商品问题,网络用户购买行为的分析,P2P网贷投资行为扩散分析等.这一系列的分析主题模型构建与电商专业人员的认知结构相关联.本文运用结构方程模型构建了电商数据挖掘能力影响因素理论模型,通过调查数据获取影响电商数据分析能力的影响因素,为电商人才培养提供建议.
1 研究假设及概念模型
本研究从多方面考量电商数据挖掘能力的影响因素,数据挖掘能力不能直接通过测量得到相应的数值,就通过显性变量来表达,即为数据挖掘能力构建显性测量指标,通过这些显性因子的测量数据,最终确定数据挖掘与分析能力的影响因素构成.电商专业数据挖掘与分析能力难以直接测量性正与结构方程模型的特点相适应,结构方程模型能同时处理多个因变量、估计因子结构和因子关系等,使得对于电商专业数据挖掘与分析能力影响因素的评价更加综合而科学.本文根据数据挖掘的流程,提出了电商数据分析能力的影响因素.
1.1 电商数据联结认知能力
数据挖掘的第一步是清晰地界定电商业务对象,单纯为了数据挖掘而进行的挖掘带有盲目性,是不会成功的,因此在挖掘前需要明确目的和需求.电子商务数据挖掘中业务对象有：商品个性化推荐、消费者购买行为分析、消费者类型、购物篮分析、消费者浏览路径分析等.电商数据分析联结认知能力就是个人能够重建认知方式,在对数据进行挖掘与分析时,抛弃主观的因果关系认知而对数据呈现出的相关关系进行有效认知的能力.由此,提出以下假设：
假设1(H1)：电商数据联结认知能力对电商数据挖掘能力有正向影响.
1.2 电商数据准备能力
在数据挖掘与分析的开始就需要对所获取的数据进行预处理工作.数据准备分为3个步骤：数据选择、数据预处理、数据转化.电商数据准备要收集的是：消费者基本资料、消费者购买清单、购买频次、支付金额、消费时间段、浏览偏好与路径、搜索关键词、消费后的评价、消费者的信用等级等.具体的数据选择就与分析主题相关了,要求样本准确、容量大小合适；数据的预处理则是将数据降维、清理噪声,为进一步的数据分析做前期准备；数据转换是指数据格式转换,涉及到数据的平滑、聚集、规范化、属性构造等.综上所述,数据准备是数据挖掘的前奏,是数据挖掘从业者的业务素质,这些数据素养都可以在电商专业教学过程有针对性的培养.据此,本文提出以下假设
假设2(H2)：电商数据准备能力对数据分析能力有正向影响.
1.3 电商数据挖掘应用能力
是指能够根据数据类型、分析主题选择适当的数据挖掘算法,并据此选择合适的模型以及参数的能力.通常情况下,无法在最开始就决定使用哪种算法能够得到最优的结果,因此需要建立不同的模型从中选择最优的一种.良好的数据挖掘应用能力使一次数据挖掘与分析工作得以更好实施,据此本文提出以下假设：
假设3(H.)：电商数据挖掘应用能力对数据挖掘能力有正向影响.
1.4 结果表达分析能力
数据分析目的是从海量的数据中提取出有序的信息规律,进而形成可重复使用的知识,用于指导工作实践.因此要求将挖掘出的结果以一种易于理解的形式表达出来,并进一步展开分析和评价.挖掘者应该掌握消除无关的、多余的模式并按照不同的电子商务情景以及用户需求进行信息过滤的能力.除此之外,当挖掘的结果和之前的知识产生冲突时,挖掘者要能够对此提出合理解释.据此,本文提出以下假设：
假设4(H4)：结果表达与分析能力对数据挖掘能力有正向影响.
1.5相关知识储备
数据挖掘是一门交叉学科,需要对数学、统计学、逻辑学等相关数理基础知识进行储备；更要对计算机技术、数据挖掘工具进行掌握与不断更新学习.但仅有数据挖掘的基础知识储备还不够,相关的行业背景知识对于数据挖掘工作的开展十分重要.不同的行业背景、商务情景都会对数据挖掘算法、应用工具的选择产生影响.而挖掘者对于探索问题相关信息的掌握、过去的经验以及行业的经典案例也会对业务对象、算法与工具的确定产生影响.据此,本文提出以下假设：
假设5(H5)：相关知识储备对数据挖掘能力有正向影响；
假设6(H6)：相关知识储备对电商数据联结认知能力有正向影响；
假设7(H7)：相关知识储备对电商数据挖掘应用能力有正向影响.
综上所述,得到如图1所示的概念模型.
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2 问卷设计与数据收集
本论文采用问卷调查的方法进行研究.将设计好的问卷上传互联网问卷平台,同时南昌大学电子商务专业的老师和学生中实地发放问卷,收集本论文所需的研究数据.共回收401份问卷,剔除不了解数据分析用户的无效问卷后,得到有效问卷319份,有效回收率为79. 5%.根据参与调查问卷对象的基本信息,利用SPSS17.O软件对这些基本信息数据进行描述性统计分析.
模型中的相关变量属于不能直接观测的潜在变量,需要由可观测变量进行数据获取.本文中有一个最终潜变量即数据挖掘能力,外生潜变量有数据分析联结认知能力、数据准备能力、数据挖掘应用能力、结果表达分析能力、相关知识储备5项内容.根据以上内容,本论文确定了初始量表,并对提出的29个问题采用Likert5级量表,从“非常不同意”到“非常同意”依次表示1～5分.列出了本调查问卷的最终量表.
3数据分析与结果
3.1 信度与效度分析
(1)信度分析.信度分析也称可靠性分析,指的是 利用相同的方法对同一对象反复测量所得结果的一致性程度.信度分析一般采用Cronbach -s Alpha信度系数来检验,通常情况下,当系数高于0. 70时,说明数据可靠性较高；当系数介于0. 35～0.70之间时,表示数据可靠,可以接受；当系数低于0. 35时,则必须拒绝接受.检验结果见表1.
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由表3结果可知,本论文的调查量表CA值均高于0.7,且问卷整体信度为0. 961,因而具有较高的信度,可进行下一步效度分析.
(2)效度分析.效度(Validity)通常是指测量结果的正确程度,即测量结果与试图测量目标之间的接近程度.效度分析包括内容效度与建构效度的分析,本问卷的设计在参考大量研究的基础上,按照一般数据挖掘业务流程进行内容设计,所以是具有较高的内容效度的；在建构效度上,KMO值大于0.6,Bartlett检验的显著性均小于0. 05,且E的值均大于0.5,说明问卷的效度可以接受,各变量适合做因子分析.根据因子分析的结果,所有指标在因子中的负荷量均大于0.5,故所有指标均得以保留.
3.2模型拟合度评估
本文运用AMOS21.O软件对前文提出的电商核心能力影响因素模型进行评估.通过计算各个变量之间的标准化路径系数对提出的各个假设进行检验,各个拟合系数如表2所示.通过模型修正后各个拟合系数均在推荐值范围内,故基本可以判定该样本数据和结构模型的你拟合关系较好,说明本研究所得的样本数据总体上支持提出的假设模型.
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3.3假设检验结果
根据假设分析,图2为经过AMOS验证分析所得到的标准化路径系数.一般认为,当P值小于0. 05时,表示对应路径关系比较显著,反之则不显著.由图可知,数据分析联结认知能力、数据准备能力、数据挖掘应用能力、结果表达分能力以及相关知识储备对数据挖掘能力均有正向影响,假设均得到支持.
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4 结论及建议
4.1 结论
由以上结果可知,电商数据联结认知能力、电商数据挖掘应用能力以及相关知识储备作为外生潜变量显著正向影响最终潜变量数据挖掘能力.当这3种能力水平较高时,数据挖掘能力也会处于较高的水平.而数据准备能力和结果表达分析能力这两个外生潜变量对数据挖掘能力也起正向影响作用,但作用不是非常大.
结果表达及分析能力对数据挖掘能力影响较显著.而外生潜变量之间,相关知识储备能力也对数据挖掘应用能力以及电商数据联结认知能力产生正向影响,当挖掘者具备足够的相关知识储备时,其数据挖掘应用能力以及数据分析联结认知能力也有相应的提升.
4.2建议
根据对数据挖掘能力影响因素的研究,本文从电商数据联结认知能力、电商数据挖掘应用能力、相关知识储备提升等方面,为电子商务专业人才核心能力培养提出以下建议：
(1)提高电商数据联结认知能力培养.明确电商业务流程,加强电商商务逻辑的分析构建,对电商供应链进行模块化的分解,有助于电商从业人员根据商务情境快速明确分析主题.因此电商人员应丰富自身的业务知识结构,能够快速识别消费者行为中的因果关系和相关关系,建立数据模型,应用大数据分析为电商企业的精准营销、构建消费者品牌忠诚度、优化物流配送和改进供应链提供帮助
(2)加强相关知识储备.从事电商数据挖掘分析人员在掌握各类数据工具的同时应加强基础的逻辑学、统计学、网络经济学、网络营销、消费者行为学、社会心理学、网络运营推广等知识的获取,丰富自身的知识储备.
(3)高校的电子商务专业应构建数据挖掘知识体系课程.电子商务专业应构建数据挖掘知识体系课程,在学习数学、计算机等课程的基础上,加大统计学、数据算法结构等课程的学习,增加数据挖掘软件的学习,同时鼓励跨专业选课,培养复合型知识结构的人才.
参考文献
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（责任编辑吴汉）
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JIANG Yun ZHOU Ningjie WANG Yaru
(School of Management, Nanchang University,Nanchang 330031,China)
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Key words:E - commerce; data analysis; structural equation model
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