基于大數據算法的論文題目范文第1篇
一、信息融合技術研究
(一) 傳感信息模型
多傳感器組網技術最早被應用于軍事領域, 隨著人們對信息融合技術研究的不斷深入, 該技術在更多領域中也得到了推廣與應用, 如智能機器人領域、安全監測領域、智能交通領域等。通過多傳感器組網技術的應用, 能夠組建一個由多種不同類型的傳感器形成的網絡系統, 該系統在運行過程中會產生大量的數據, 比如, 在軍事領域中所使用的導彈系統便是一種數據鏈系統, 導彈系統之所以能夠實現海、陸、空防御, 與其分布在海洋、陸地與天空中的感知傳感器有著密切的關系, 導彈系統會通過感知平臺來收集分布在不同地理位置的傳感器信息, 并通過對這些信息的處理, 來實現其防御功能。這些智能傳感器會通過專用的通信鏈路將采集的數據信息發送至感知平臺中, 信號傳輸速率可達到100Gbit/s以上, 從而使導彈系統能夠及時接收到這些信號數據, 并通過信號數據的處理來判斷是否發出預警。智能傳感器的類型多種多樣, 每種智能傳感器都能夠采集到大量的信號數據, 信號數據的內容非常豐富, 而且不同類型的智能傳感器能夠實現數據采集互補。對于單一的智能傳感器節點來說, 其對數據的采集往往準確率只能保持在95%以內, 而且多個傳感器在采集數據后所發送的信號格式、尺度都有所差異, 這也導致信號數據可能出現重復冗余、精度不高、局部稀疏以及內容不全等問題, 因此如何從這些海量的信號數據中提取出有價值數據, 以此分析對象特征及屬性, 就必須要通過信號融合手段來實現。目前, 人們在信號數據融合中, 廣泛使用瀑布模型、JDL數據融合模型、Dasarathy模型、混合模型以及Boyd控制環共計五種信息融合模型。每種模型的特征都有不同, 如混合模型同時具備Boyed的循環特征與Dasarathy模型的反饋迭代特征。其通過瀑布模型定義的應用, 可通過級別將JDL與Dasarathy聯系起來。Dasarathy模型則是將融合功能及任務當作其基礎的。Boyd模型主要用于描述模型的高層處理, 瀑布模型能夠對模型所具有的底層功能進行準確劃分, 而JDL模型則能夠對模型所具有的中層功能進行劃分。
(二) 信息融合技術的發展
對于多傳感系統來說, 其需要具備非常龐大的信息存儲容量, 才能滿足各個傳感器的信號數據采集與存儲要求。而要想更加方便、快捷的對傳感器采集的信息進行利用, 就需要采用信息融合方法, 對冗余的信號數據實施優化處理, 并借助于各類信號數據的補互優勢, 對觀察對象的屬性進行精細觀察, 使多傳感系統的運行效率得到顯著提高?，F階段, 對于信息融合問題來說, 還沒有出現相應的數字工具來進行描述與處理, 因此在此背景下, 需要人們對信息融合理論進行不斷的豐富, 奠定深厚的基礎, 并探尋更加通用、合理的解決方法。
二、多智能傳感器組網技術
(一) 智能傳感器
對于智能傳感器來說, 要想促進多智能傳感器組網技術的發展, 就必須要從兩個方面來夯實基礎, 第一個方面是從硬件方面進行改進, 應用更加先進的科學技術手段, 以此降低傳感器節點的布置成本, 提高傳感器節點的信號處理效率。第二個方面是考慮到傳感器所采集到的數據要遠遠多于用戶所需數據, 因此將智能化技術應用于傳感器中, 以此研究出智能傳感器, 使智能傳感器只根據用戶所需來進行針對性的數據采集, 并通過傳輸、存儲及處理來實現信號傳遞目的。
(二) 傳感器節點布置
在信號處理技術中, 智能相機也是一種典型的傳感器類型之一, 智能相機不僅能夠進行視頻信息采集, 還能進行視頻信息壓縮與視頻信息處理, 從而為嵌入式平臺提供了強大的視頻處理與通信功能。通過智能相機在多智能傳感器網絡中的應用, 能夠為人們在信號處理工作中提供極大便捷, 從而實現數據計算的分布式進行, 進而大大提高了多智能傳感器系統的擴展性, 增強了系統可靠性, 降低了網絡通信負荷, 因此, 人們在研究大數據下的信號處理技術時, 必須要高度重視節點技術的研究與開發。
(三) 傳感器組網計算
隨著傳感器節點布置數量的不斷增多, 信號數據采集規模也日益龐大, 這也使大數據處理問題變得日益突出, 這需要人們采用更加先進、科學的技術手段來提高智能傳感網絡的計算性能, 例如, 可通過可視傳感網的組建來描述智能傳感器中的計算問題, 在可視傳感網絡中, 各個設備有著不同的關系, 但可通過視覺拓撲來表征現場間鄰接、攝像機空間及覆蓋等關系, 通過視覺拓撲結構能夠對源與匯進行計算, 并按照相應的計算路徑來進行建模。
三、高速數字信號處理現狀及發展趨勢
(一) 高速數字信號處理技術的發展現狀
現階段, 高速數字信號的處理難度不斷增大, 其數據傳輸及處理壓力也顯著增加, 并且, 隨著人們在日常生產生活中對高速數字信號的處理質量提出更高的要求, 如何更好協調民用領域與高速數字信號之間的使用關系已經成為一大關鍵問題。此外, 隨著越來越多的領域對新型串行總線的應用范圍不斷擴大, 人們對信號的并行傳輸要求也不斷提高, 但在信號數據并行傳輸中所面臨的各種問題卻需要迫切解決。由此可見, 雖然我國高速數字信號處理技術水平不斷提高, 但相應的其所面臨的發展困境卻變得越來越明顯, 如何擺脫當前的發展困境, 已經成為我國在大數據時代下進行數字信號處理技術研究中迫切需要解決的重要問題。
(二) 高速數字信號處理技術的發展趨勢
為了使上述問題得到解決, 使信號處理技術擺脫當前的困境, 就必須要將高性能開放標準作為發展面向, 設計出相應標準的總線架, 并研發出更加先進的高速多處理互聯技術, 以及設計相應的多核信號處理器。其一, 將RapidIO作為核心技術來進行更高性能的嵌入互聯技術研發, 通過RapidIO技術來對流控機制進行相應的簡化, 使信號處理軟件的復雜程度能夠得到有效降低, 提高軟件操作的便捷性, 從而實現重傳機制與協議棧糾錯, 使傳輸模式更加多樣化的同時, 進一步拓展系統功能, 降低信號傳輸時延, 使數據包能夠具備更快的傳輸速率;其二, 通過多核DSP以及多處理器來進行并行處理, 并在技術應用中存在的語言并行限制問題、串行處理約束等問題進行逐一的解決;其三, 將串行交換作為系統研發的核心機制, 以此構建高性能信號處理平臺, 在提高系統效率, 降低系統運行成本的同時, 通過分層解決法來有效滿足不同領域的信號處理需求。
四、結語
總而言之, 在大數據時代下, 我國在信號處理技術研究中仍舊面臨著許多問題和挑戰, 尤其是在處理海量信號數據方面, 更是存在明顯的不足。因此, 必須要將信息融合作為研究重點, 盡快實現信息融合目標, 并通過高速數字信號處理技術、高性能處理芯片以及多智能傳感組網等多門先進技術的綜合應用, 來盡可能的提高系統信號處理性能, 改善信號處理質量, 以此更好推動我國信號處理技術的發展。
摘要：近幾年來, 計算機在各個領域中的普及與應用, 使數據量急劇增長, 這標志著我國迎來了大數據時代。與此同時, 各種信號設備與傳感器設備也在各個領域中得到廣泛的應用, 在大數據時代下, 人們更希望通過大數據手段來處理和分析采集的信號數據, 不過, 由于信號數據多種多樣, 而且數據量復雜且非常龐大, 因此對信號數據實施信息融合已經成為未來的發展趨勢。鑒于此, 本文對基于大數據的信號處理技術進行深入的研究, 并明確了大數據時代下信號處理技術的未來發展趨勢。
關鍵詞：大數據,信號處理,信息融合
參考文獻
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基于大數據算法的論文題目范文第2篇
2、大數據時代下企業人力資源管理轉型研究
3、大數據時代企業財務管理模式創新性研究
4、大數據背景下財務會計向管理會計轉型探究
5、大數據背景下企業管理模式創新
6、大數據時代管理會計職業能力建設探討
7、大數據時代企業財務管理現存困境及解決策略研究
8、大數據環境下的持續審計探析
9、國企內部審計機構大數據審計實現路徑
10、大數據時代高校會計工作的轉型策略試析
11、大數據應用理念下醫院檔案信息化制度的建設
12、大數據背景下企業財務管理的現狀與解決對策
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基于大數據算法的論文題目范文第3篇
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3、基于內部控制評價的大數據審計研究
4、審計全覆蓋驅動下大數據審計平臺構建研究
5、大數據對審計工作的影響及相關建議
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13、淺議大數據時代的審計風險防范路徑
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15、大數據審計的發展態勢、總體策劃與流程分析
16、大數據環境下提升審計監督效能的實現途徑
17、大數據時代對CPA審計的 機遇與挑戰探析
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19、淺談基層大數據審計存在的困難及未來發展方向
20、初探審計機關如何開展大數據審計
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32、關于數據式審計特征及其關鍵技術的探討
33、大數據時代創新審計的監督模式
34、基層審計機關大數據審計的問題與對策
35、會計信息系統審計與IT環境下財務報表審計的比較
36、大數據背景下提升內部審計價值的方法與難點
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39、大數據審計研究綜述與展望
40、面向時空大數據的隱私保護理論基礎研究
41、大數據環境下對審計的探究
42、基于OBE理念的大數據與會計專業人才培養路徑優化策略
43、引入大數據實現持續審計的路徑與方法探析
44、大數據時代下審計的機遇與挑戰
45、基于人生教育的高職大數據與會計專業“課程思政”建設研究
46、基于大數據理念的內部審計流程數字化研究
47、從歷史的角度看大數據審計發展
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49、探析大數據背景下提升內部審計價值的方法與難點
基于大數據算法的論文題目范文第4篇
2、中國大數據產業生態聯盟首屆理事成員大會暨2016首屆產業互聯網服務大會特別報道
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4、探索大數據對移動應用的價值 “探索·發現”2013大數據暨移動應用高峰論壇閉幕
5、大數據行業現狀分析及高職大數據專業人才培養研究
6、大數據時代條件下大學生就業促進論析
7、大數據時代下如何利用小數據創造大價值
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9、大數據應用驅動的寧波大數據產業發展策略探究
10、大數據背景下粵港澳大灣區綠色會計應用研究
11、基于大數據時代特征分析研發大數據分析平臺的具體策略
12、大數據時代大學生精準就業分析
13、基于大數據決策分析需求的圖書館大數據清洗系統設計
14、淺談如何應用大數據加強大學生事務管理
15、淺談大數據時代下大學生創新創業能力的培養
16、大數據的力量尋找大數據的「掘金者」
17、基于大數據時代的MOOC對大學體育教學的影響研究
18、山西大學大數據學院和大數據科學與產業研究院成立
19、中國大數據企業聯盟：大數據領域創新之作
20、農業大數據：大數據“下田”
21、基于大數據時代“00”后大學生思政教育的研究
22、大數據時代催熱大數據專業
23、基于大數據背景的在校大學生在線學習行為調查
24、世導大數據中心落戶鄭東新區打造鄭州乃至河南的大數據中心
25、大數據背景下的大學英語閱讀教學模式探究
26、大數據背景下大學生數據素養教育探討
27、國務院發布《促進大數據發展行動綱要》大數據助力經濟轉型
28、大數據時代下企業大數據應用管理體系的探討
29、大數據分析和大數據處理技術研究綜述
30、大數據下高校大學生創新創業能力的培養與途徑研究
31、大數據時代對大學體育課堂教學的研究與思考
32、大數據 大變革 大營銷
33、大數據大家用大數據大家干
34、基于城市視頻大數據的社會綜合治理大數據平臺設計
35、基于大數據分析的大客戶差異化服務
36、大數據背景下技能大賽引領高職會計專業教學改革探討
37、中國大數據產業生態大會暨中國大數據產業生態聯盟周年慶成功舉辦
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39、大數據時代背景下的大學英語寫作教學改革探究
40、抓住大數據發展新機遇推動大數據健康發展
41、基于大數據深度神經網絡與Agent的大規模任務處理方法
42、向大數據知識服務：大數據時代圖書館服務模式創新
43、普元大數據解決方案獲華為開發者大會大獎
44、基于大數據背景的大學英語寫作教學改革論述
45、討產業大數據發展之路打造大數據創新應用之城
46、基于大數據背景下基層審計機關大數據應用實務研究
47、美國CapitalOne大數據戰略對我國商業銀行大數據應用的啟示
48、淺談大數據時代大學生德育與美育融合路徑探究
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基于大數據算法的論文題目范文第5篇
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16、銀行業高額利潤獲得原因及不利因素分析
17、談大數據背景下財務會計向管理會計轉型
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19、２００７年度注冊會計師全國統一考試各科模擬試題及參考答案
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21、大工程觀引入應用型財務管理專業本科教育的契機
22、財務管理專業統計學課程教學改革探究
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25、“互聯網+”視域下大數據對管理會計的影響研究
26、工業智能化背景下大數據的應用研究
27、大數據背景下基于業財融合視角下的財務管理轉型研究
28、在校大學生創業財務管理技能提升研究
29、大數據下制造業企業成本管理研究
30、影響國際會計準則的關鍵因素之四：理事傾向（上）
31、基于重大突發公共事件的應急款物審計研究
32、技能大賽背景下會計專業建設的優化路徑研究
33、大數據時代企業財務會計與管理會計的融合
34、內部控制與財務績效相關性的實證研究
35、大數據背景下企業財務管理的挑戰與變革
36、大數據時代對企業財務工作的影響
37、會計視角下的大數據邏輯
38、本刊理事單位最新書目
39、旅游管理教育與學科建設的國際經驗與我國問題及發展設想
40、大數據時代對企業會計基礎工作影響
41、大數據時代背景下高校提升財務管理能力的實施路徑
42、證券分析師盈余預測與上市公司盈余管理
43、大數據背景下財務會計向管理會計轉型研究
44、會計專業實踐教學體系探索
45、淺析新形勢下企業財務會計與管理會計的融合
46、大數據背景下管理會計的創新研究
47、“大智移云”背景下的會計創新探析
48、新世紀會計研究趨勢思考
49、大數據時代下外貿業務數據與財務管理的融合研究
基于大數據算法的論文題目范文第6篇
要
伴隨著大數據時代的來臨，我們生活中很多領域都受到了大數據的沖擊和影響?；诨ヂ摼W技術開發的大數據應用，并逐漸的跟人民群眾的生產和商品交換產生了破壞性影響。挖掘和數據分析在變化的整個過程僅僅是一個片段，但遠非全部改變。利用大數據是關鍵，以提高核心競爭力，提高市場占有率?，F代企業的決策是從“業務驅動”向“數據驅動”的轉變。大數據時代對電商決策進行了有效的過濾。本篇論文主要對大數據時代背景下的電商企業的管理模型進行研究和探討。在電子商務行業中，對大數據的分析可以為商家制定更加精準有效的營銷策略，對于電商企業管理方面也是如此。本文通過對大數據時代背景下的電商企業管理現狀進行分析和研究，參考和學習先進的管理理念以及和傳統的企業管理模式進行對比，發現當前電商企業的管理模式中存在的問題和面臨的挑戰，在此基礎上提出了相應的改進措施以及創新的管理新模式。希望本文能夠為電商企業管理模式方面起到一定的參考作用。
關鍵詞：大數據 電商 企業 管理模式 1大數據與電商企業 1.1大數據的內涵
大數據是一個更綜合，更全面的概念，包括技術和商業層面。在每個類型數據質量，可以有效地篩選，迅速找到技術數據具有使用價值作為一般的下一個大數據技術是通過大量快速分析數據之間的數據高速采集大數據以發現其特點和獲得新技術的橋梁。
關于大數據定義由于定義方式、角度以及側重點都各不相同所以定義也不盡相同，但是基本內容大致相同，即大數據從根本上講是數據集合體的一種形式，其特性就是與傳統意義上面的數據管理來相比較，以便能夠凸顯其效率以及準確度的精確化程度，不僅如此，它除此之外，還能夠進一步的滿足不同的需求，其要求時間處理范圍具有差異性的特點，另外最為重要的一點是大數據的價值不單單是是數據自己本身所具有價值，而是在通過一定的技術手段對大數據進行數據分析，將結果進行分析，分析出來的結果所反映的決策、知識以及問題等。
大數據的特色更加鮮明，大量的數據運行和操作各方運行速度有不同的特性精確。高效率的大型數據預測信息，它可以精確地分析所有的數據中間的相關性的數據。常規的數據分析是只抽樣調查數據，并且只能夠得到，但不能得出大數據中的一個本質之間的因果關系，并且通過關系數據的分析來預測。 1.2大數據時代
大數據的誕生帶給這個時代巨大的商業價值，并且與此同時它也具有不可估量的側面價值?，F在大數據的發展已經影響和滲透到我們社會生活和工作的方方面面，大數據在很大
[4][3]
[2]
[1]程度上促進創新驅動，在很大程度上面提高了勞動生產的效率，實現新的經濟增長和新競爭力的類型，并產生商業價值?，F如今互聯網使用的大數據，移動和醫療癤視頻監控和產生的結構化和非結構化數據的海量一些IT設備等非傳統渠道，而今天的現代化管理和同行的運作，并非影響從數據業務的交易獲得有關消費者的有效信息，而是要對供應商和運營商的實際情況加深了解;注入移動設備，從儀表獲得的交易數據，移動電話，汽車等的傳感器測量，以感應實現數據交換;網絡用戶每秒上傳長的高分辨率圖像信息，這將是通過社會媒體和用戶交互的大量數據從網絡行為的指數級增長，它可以存儲近2000倍宇段數據。而且其他產業形式相比，電子商務已經成為快速發展的高價值產業。 1.3大數據環境下的電商企業發展特點
(一)有效規劃和精準的營銷策劃和市場營銷從開始到結束都是商業企業追求最大化的手段利益。亞馬遜的大數據是通過數據來促進銷售，這也使得亞馬遜的數據操作具有鮮明的特點。從用戶數據的收集開始，亞馬遜的數據系統當中詳細的記錄著每個個人用戶的搜索頁面的內容，其中具體包括搜索的產品詳細的信息以及在每個頁面上的停留時間，并且對類似的產品進行最終比較，最后決定購買其中的一種產品。除此以外，亞馬遜還會采取一些明智的小技巧，例如通過一些非常微不足道的小事件，乘此機會將某一新產品或新實物推向不同的類型和階層的用戶，而且通過各種交互式構件的使用，來參與獎品取得的反饋信息，以更加能夠通過對用戶的數據分析的結果了解到用戶的真實偏好。因此，亞馬遜對用戶數據的挖掘結果，使得亞馬遜對用戶的愛好興趣，消費習慣以及購物偏見和潛在需求都如數家珍。這些都為了到最后能夠做到數據完整的精準營銷。
(二)數據服務已成為電商的發展趨勢?，F在的騰訊、阿里巴巴以及百度等知名的網絡平臺都已經相繼成為大量數據挖掘的巨大財富的數據所有者，顯而易見，現在數據業務已逐漸開始演變成為中國電商的發展趨勢，銷售數據和相關的服務也已經成為一個新的增長興趣點。這里以阿里巴巴為例，根據阿里巴巴旗下的淘寶網的數據顯示，超過49TB每天活躍數據量。圍繞這筆交易，很多的搜索，瀏覽和評價的買家和賣家在淘寶構成產生的數據源。打開淘寶數據平臺，例如，對于個人用戶來說，“淘寶指數”免費提供信息給公眾，并通過各種指標指數淘寶網公眾可以得到行業和宏觀經濟。阿里整合其所有的電商模式的基石 - 大數據平臺已經形成，淘寶正在轉化為電商的“生態系統”的基礎服務提供商，數據服務提供商。
(三)增強用戶體驗為核心的服務理念，提高產品和服務的用戶體驗和認可是主要的電力供應，誰的用戶多，誰就會占領市場從中脫穎而出。對于大數據的分析，自然少不了做一個關于用戶的購物體驗上做文章。經過幾十年的數百萬用戶的數據的積累，這么多有價值的數據，因為它是非常寶貴的資源和財富。大數據模型的供應鏈管理和最終用戶。各種數據的應用，存儲分配是大數據應用和供應鏈管理模式之一。另一個典型應用是終端用戶打造京東模式。京東每天產生數億的個人信息，京東的用戶分析，從多個維度采購，資產信息，設[7]
[6]
[5]置了一些簡單的個體識別模型，然后根據用戶的特點，京東推薦相應的產品和網站，成功的在很大程度上提升了京東用戶的消費體驗。 2電商企業管理模式現狀及存在問題 2.1電商企業的管理模式現狀
電商企業管理是一項十分重要的手段和措施。它是連通當下的網絡經濟與傳統的實體經濟之間的媒介，同時，它亦是將企業從傳統經濟向網絡經濟跨步的必經之路，電商企業管理的影響是直接而且全方位的。電商企業的管理是對在虛擬空間進行的商務活動的管理，這是管理模式上的一次革命。它對于企業管理的思想和管理方法以及管理模式的創新，它會對企業面對的技術和市場的變化做出相對應的改進和調整。
眾所周知，大數據時代的電商企業在創新技術的驅動下，與傳統的企業相比大大的提高了勞動的生產率，實現了經濟新增長以及新的競爭的模式和商業價值的產生。電商利用大數據提供的企業經營預測率以及行業趨勢能夠實現采取利益最大化的商業策略。這為電商的發展開辟了較為平坦的道路剔除了很多不可知的阻礙和不明朗的風險。這對于電商企業的管理來說無疑是一個非常好的消息。
大數據是數據服務的升級版，他對當今社會的服務深入細致到每一個人身上，針對每個人體都有自己個性化的設計，從而逐步演變發展形成了現在一種定制式的服務模式?，F在網絡交易的規?；l展在不知不覺當中形成了大量的交易數據，而這些數據同時又為電商的發展提供了充足的數據信息，通過對這些數據進行精確地分析和研究，就可以根據電商企業自身的發展特點規劃出最適合它的發展方向和規模，對于它的消費群體和消費個體有更為清楚和明確的認識，這個非常有利于電商企業后期的產品研發和改善。
眾所周知，商品的信息量隨著電子商務的發展也在呈指數形式的迅猛發展，這樣的勢頭，讓消費者在消費過程當中變得更加迷惑和沒有判斷力
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，大量的商品使他們無從選擇，與此同時，由于商品信息的篩選分析沒有與之同步提高，這樣就難以把最新的商品動態信息分享給消費者，這樣會使消費者的消費過程變得喪失目的性。電商企業通過這樣的發張方式，能夠更加快速和穩定地在節約成本的同時占領市場的一席之地，提高企業效率而同時在強大的競爭力下，贏得對手。當然，與此同時也對電商企業的數據管理提出了更高的要求和挑戰。 2.2大數據時代電商企業管理存在的問題
大數據環境下我們不能僅僅看到大數據給電商帶來的整個繁榮的景象，而更應該看到它給電商企業帶來的很多問題需要來面對。
首當其沖的是數據安全隱私管理的問題。數據安全隱私管理
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是電商企業在大數據時代的背景下不得不面對的重要問題。因為眾所周知的是，在現在的大數據時代，在屏蔽外部數據的基礎之上進行個人信息的分析和挖掘個不現實的美好愿望?，F階段幾乎沒有社交網絡不采取一定的措施，讓各自用戶的實時數據進行不同程度的開放，這些數據記錄了網絡用戶注冊時的個人信息以及瀏覽網站時的歷史記錄，這些數據被一些提供商收集起來，通過這些信息的整合分析，這些數據可以讓電商企業掌握個人用戶的消費傾向和喜好，在此基礎上進行分析和預測，能夠精度很高的預測出客戶的需求點，在創新商品的時候成功率大大提升，企業的利潤空間也得到了大步的提升。另一方面，這些數據基本上可以非常精確的鎖定出網絡用戶，進一步的還可以挖掘出他的個人信息以及相關的銀行賬號密碼等隱私，用戶隱私安全問題令人堪憂，一旦泄露，后果不堪設想。Epsilon在2011年，發生了一起可謂史上最為嚴重的黑客入侵事件[12]，這起事件的后果導致大量企業客戶名單以及電子郵件地址發生外泄，而且，不僅如此，還有很多著名企業例如美國銀行和摩根大通都遭到損失。同年四月底，索尼公司同樣遭到黑客的攻擊，這次事件的結果也非常嚴重，索尼公司泄露了一億份賬戶資料，索尼公司因此損失了1.71億美元。我們國家在最近幾年這樣的事件也屢見不鮮。那么該如何確保數據的安全性呢?很多國家針對大數據時代所帶來的數據隱私安全問題紛紛立法保護公眾隱私。另外要求一些搜索引擎服務商縮短用戶搜索信息的保留時間。電商企業應該在此基礎上自身安全方面設置多個級別的保護措施，例如使用企業自身的安全防護軟件來防止病毒、木馬等惡意軟件的侵犯。減少信息泄露給企業帶來的糾紛事件。
其次，面對第二個的問題是行業數據的掌控。對于電商來說，有關客戶的信息數據是具有重大價值的。近幾年來，阿里集團以及京東等網絡第三方交易平臺和電子商務網站的蓬勃發展[13]，讓他們凝聚了大量的經營者和消費者的信息，這些信息當中包含了客戶的收入狀況，消費習慣以及信用等等寶貴且全面的信息。這些大量的數據被他們用來通過大數據理論和技術，對網絡購物以及支付等數據進行深度挖掘和分析，可以發現大量的有價值的信息和統計規律。例如，也可分析商業數據產品的行業搜索、瀏覽以及交易等數據，這些研究結果用于企業數據化運營和市場行業研究等，所以，我們可以得知擁有數據多的企業發展起來就會得到更多的便利。通常情況下，對于一家企業而言，大數據的數據來源主要由兩個部分構成，其中一部分來自于企業自身內部的信息系統中產生的運營數據，這些數據基本上都是標準化、結構化的。具有企業自身的一些特點，如果繼續細分的話，企業內部信息系統又可以分成兩個小類，一類主要用于提高人事和財會處理以及接發訂單等日常業務的工作效率;另一類則主要用于支持經營戰略和開展市場分析以及開拓客戶等。然而，在現在大數據的背景下，電商企業則比傳統的企業多了一部分來自于外部的數據，其中包括的是日常廣泛存在于各種社交網絡等之中的非標準化而且非結構化數據。這些非結構化數據基本上是來源于騰訊QQ，新浪微博以及國外的Facebook和Twitter等及其它來源的社交媒體數據構成，另外還包括了各種搜索引擎例如百度，搜狐等門戶網站，瀏覽記錄，搜索記錄，以及點擊量等都被記錄了下來，這些數據都成為了電商企業有利用價值的大數據的組成部分。而且它們的產生往往都伴隨著社交網絡和移動計算以及傳感器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。其中具體包括了點擊和呼叫的詳細記錄、GPS和地理定位映射數據、Web文本和點擊流數據、設備和傳感器信息、通過管理文件傳輸協議傳送的海量圖像文件、科學信息、電子郵件等等。這些企業會讓更多的企業未來的發展得到更好的方向規劃以及指導。 最后，大數據發展的最重要的內容是如何對大數據進行處理和分析，這同時也是其利用者最應掌握的核心問題之一。由這些數據與企業數據庫消費者傾向組合以消耗判決形成交叉驗證中，信息互動社交媒體延伸到電力供應商，從而消耗數據通過形成閉環疊加效應。這也將極大地精細化營銷和廣度。用戶數據和完善的數據管理系統的長期積累。直接進入生產率數據，在角色中的數據可以充分的體現。數據通常產生于一些社會媒體。社會關系，通過電商的數據庫推出，該數據將極大地釋放潛在價值的力量。著名的阿里巴巴為例
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，構建淘寶數據庫，通過品牌和產品的銷售，淘寶熱詞和消費數據流量來源和其他資源，最終形成消費行為總結數據庫。社交平臺可以實現對接數據庫的電子商務平臺，微博用戶的數據可以形成消費需求趨勢預測，然后通過現有的數據庫來驗證數據，有效的轉化率，就會產生整個消費行為數據的整個鏈條力。此時，阿里巴巴已經牢牢地抓住了整個商業節奏的脈沖。由此可以看出，僅僅掌握電商企業的大數據是遠遠不夠的，能夠掌握對大數據的分析和利用才是重中之重。在技術的層面以及人才培養上解決大數據問題，才能完全充分地發揮大數據的價值。
3大數據環境下電商企業管理模式的創新和優勢
根據我國當前的國情來看，電子商務企業開始逐漸意識到大數據時代的到來和將對未來產生的重要影響。同時開始針對大數據這個比較新的領域開始探索和研究，這樣的一系列舉動讓電子商務得到了非常迅速的發展，衍生的全新的數據管理模式，讓電商的整體服務模式得到革新，未來數據的實際應用將會決定企業的經營情況，新的營銷管理模式適合市場的發展需要，給經濟創造更多的社會價值。 3.1實現管理的低成本
與傳統的信息業務處理不同，現在信息不再采用手工處理的方式來進行，因為手工處理的方式相較來說成本高但是效率和準確率卻相對來說都非常的低?，F在我們開始利用大數據來進行分析，很多大型的企業基本上已經完全實現了通過全自動化的方式來采集和處理客戶的信息，并且積極和廣泛的利用自動系統大批量的進行客戶信息的搜集，這樣會讓企業對客戶的真實消費和收入等自己狀況狀況有了一個更為詳盡的了解，這對于以后企業的發展以及市場的開拓提供了非常有利的數據條件。在這個過程當中，由于大大減少了人工干預的環節，所以業務處理效率得到大幅度的提高，而且錯誤率明顯降低，與此同時數據處理的成本也大幅度降低，可謂一舉多得。這個大數據環境下的電商企業管理模式的優勢為企業進行業務的創新提供了新的思路。 3.2精準營銷創造更好的服務
精準營銷憑借信息手段，對現有數據進行精準分析來確定客戶群體，更為有效的和顧客進行溝通，這樣便形成了相對個性化的服務體系，企業順利拓展低成本方式，同時這也是網絡營銷的核心觀點。精準營銷的重要核心是對客戶的購買行為進行分析，通常情況下，客戶都會通過各種渠道對一些商品進行初步的了解和跟蹤，逐步的縮小自己的購買范圍，然后再通過比較的情況下，選中某一個商品后，在購買里達到的情況下來購買自己滿意的商品。精準經營模式的開創，為企業打開了更為具體可實行的方案。即企業可以通過收集顧客的興趣導向，然后仔細的分析顧客的不同的消費層次以及他們的關注點，通過分析顧客的購買行為來分析顧客的交易習慣。記錄他們日常的消費習慣以及關注的信息和瀏覽的信息內容，他們的月均收入等等，當企業擁有了這些數據之后，形成了包含大量數據的有效數據庫，用基礎的數據挖掘技術作為它的輔助，運用系統化的科學分析和預測，針對性的向每位顧客推薦適合他們的產品。
3.3精細化的管理得以實施
眾所周知，傳統的業務模式難以實現大批量的處理有效數據，這也導致很多企業在傳統的管理模式下僅僅通過抽取少量樣本的方式對數據進行分析和存儲，在通過對抽取的樣本進行分析得到樣本的分析結果并且以此來進一步的推斷出總體特性。這樣的傳統技術方法不僅浪費大量人力物力而且也只能記錄下客戶簡單的部分的消費信息，而顧客的消費明細等其他信息根本無法成功獲取，更就沒有辦法對客戶的個人信息進行分析和處理。這樣一來這樣對于實現精細化管理是遠遠不夠的。在當今的大數據時代，電子商務企業擁有非常強大的處理數據的能力，它們可以精細的把顧客的每一次消費信息都成功提取，并且通過一定的分析和處理之后，將這些分析結果及顧客消費行為的記錄數據收錄到數據庫中，采用挖掘技術的方式對數據進行有效的系統處理，最終得到有效的管理信息。這種方式不僅方便快捷而且節約成本，最重要的是大大提高了數據的利用率和利用價值，讓企業在一定程度上實現了精細化的管理。這樣的精細化個性化的顧客服務也使得辦理各類業務的門檻大幅度降低。
結
論
本文通過大數據的電商企業管理模式的研究和分析，幫助企業能夠成功的結合自身所處的商業環境，在電子商務模式的設計過程中應用新的信息技術來促進管理模式的發展以及變革，積極探索適合企業特點及所處環境的電子商務模式。電子商務模式是動態而非靜態的，它在隨著時間的變化而變化，所以處于競爭位置的企業僅僅靠模仿而不去自欺創新管理模式就難以保持長時間的競爭力，市場的狀況和客戶的需求以及競爭的威脅都在隨時變動，所以沒有一成不變的的電子商務模式。創新是永恒的主題。 參考文獻
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[12]http:///archives/category/inter-net/electronic-commerce.