Application of Big Data Analysis in E-commerce Enterprises—A Case Study of Taobao
Notice bibliographique
Résumé
With the development of science and technology and the progress of the era, data have become an indispensable part of life.All things in life can be converted into data for analysis and prediction.Along with the development of cloud computing and the Internet, big data analysis has become increasingly important, especially in the field of e-commerce enterprises.By analyzing the data of consumers and marketing, enterprises can maximize their revenue to achieve a better development.Taking Taobao as an example, starting from the impact of big data analysis on e-commerce enterprises, the author discusses the impact of big data analysis on Taobao's marketing, and explores how Taobao applies big data analysis in its business activities to improve its competitiveness to gain a deeper and more accurate insight into big data analysis.The paper finds that big data analysis can help win customer trust by satisfying consumers' needs.Besides, it can help broaden Taobao's sales channels, and form a better marketing model to bring huge earnings.However, big data analysis may also have a bad impact.If data security is not effectively guaranteed, data leakage, whenever it happens, may cause serious losses.In addition, big data can be applied in different ways to improve Taobao's competitiveness in business activities, such as understanding marketing objects, accurately identifying resources, carrying out marketing services, etc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».