大数据环境下O2O用户数据有哪些特征？O2O用户数据挖掘的方法是什么？--易族学院

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　　O2O商业模式将实体经济与线上资源融合在一起，使互联网成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道。那么大数据环境下O2O用户数据有哪些特征?O2O用户数据挖掘的方法是什么?看完易族智汇javashop为您编辑整理的您就会明白了，欢迎阅读，仅供参考。

大数据环境下O2O电子商务用户数据有哪些特征？

　　1、体量大。

　　不少的O2O电商企业每日所产生的用户数据已经达到TB级。在融入了社交网络和移动互联网的O2O电子商务中，O2O用户数据已不仅仅是用户交易数据，它拥有更加广泛的数据源，其数据规模会从TB级跃升到PB甚至是EB级。未来企业会将更多的TB级数据应用于商务智能和商务分析。

　　2、类型多。

　　O2O用户数据类型复杂。它并不仅限于O2O用户基本资料、用户消费记录、电商企业内部业务信息等海量的结构化与半结构化数据，还包括用户评论等反馈数据、用户O2O平台行为记录、移动终端数据与社交媒体等非结构数据。

　　3、速率快。

　　O2O模式对用户数据实时处理有着极高的要求：用户数据伴随用户行为产生，这些数据往往是高速实时数据流，比如用户在线下商家的消费情况、用户的地理位置与移动方向等，而且O2O业务周期短，这需要实时的分析用户数据并根据分析结果对用户进行个性化服务，通过传统的数据库查询方式得到的“当前结果”很可能已经没有价值。

　　4、价值高。

　　O2O用户数据有着巨大的商业价值。用户是O2O业务的核心，对用户进行预测分析与深度复杂分析，对O2O电商企业无疑有着重大的价值，但庞大而繁杂的不相关用户数据，这也决定了其价值密度低的特性。

O2O用户数据挖掘的方法是什么？

　　1、关联规则分析。

　　关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。在O2O模式中，通过对用户数据进行挖掘，能够从大量的记录中发现其关联关系，找出影响用户行为的关键因素，为用户需求、用户细分、风险评估与诈骗预测等决策支持提供参考依据。

　　2、分类与聚类分析。

　　分类是找出数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据项映射到某个给定的类别。它能够应用到O2O用户的分类、用户属性与特征分析、用户满意度分析、用户购买趋势预测等。在O2O用户数据挖掘中，聚类分析是细分市场的有效工具，被用来发现不同的客户群，研究消费者行为，并且通过购买模式刻画不同的客户群体特征。它能够应用到O2O用户个体归类、用户背景与兴趣分析、用户购买趋势预测等。

　　3、社会网络分析。

　　主要分析不同社会单位所构成的关系结构及其属性。它关注O2O用户之间的关系而非用户的属性，通过研究用户之间的关系借以描述和测量通过这些关系流动的各种有形或无形的东西，如信息、资源等。

　　4、变化和偏差分析。

　　变化与偏差分析包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。它可以应用到O2O用户异常信息的发现、分析、识别、评价和用户流失预警等方面。

　　综上所述，可以大致的了解到大数据环境下O2O用户数据有哪些特征，O2O用户数据挖掘的方法是什么，想要了解更多O2O方面的内容，可以持续关注易族智汇javashopO2O栏目。