电子商务市场的竞争非常激烈。在众多品牌为获得越来越多的货架空间和市场份额而展开激烈竞争的情况下，对这些电子零售商来说，尽其所能追求客户并脱颖而出是至关重要的。他们相信的最好的方式之一，这是真的;就是为消费者提供个性化的购物体验。
为了定制这样的体验，需要收集和管理大量的数据，以收集客户的见解。大量的点击流和事务数据是进行数据收集、清理、转换和管理的原因;这是对电子商务领域的挑战。这是为了克服电子商务行业中的数据挖掘、数据清理和数据处理方面的挑战。
电子商务领域的数据收集挑战
1.用户会话和存储需求
平均500万到500万的页面浏览量，是大型电子商务网站每天产生的较低水平。在节日期间，这一数字几乎翻倍。在后端服务器上记录这些用户会话，同时管理存储空间以处理如此巨大的数据负载，成本效益是主要挑战之一。从源头取样是许多电子商务参与者最近采取的做法。抽样点击流收集已经证明了它在有效解决这两个问题方面的价值。
这种补救措施也存在一些隐藏的挑战。抽样数据无法准确捕捉客户搜索特定术语或可能是信用卡授权失败及其原因的不稳定事件。此外，通过广告点击的推荐付费的确切统计数据也不方便获得。
2.不断变化的客户统计数据
人们结婚，他们的孩子长大，工资变化，他们的住所和官方地址变化，等等。随着这些变化;客户的需求也在变化。它们不会保持战略规划时的模式不变。电子商务公司应该如何跟踪这些变化?这些电子零售商需要的是数据收集专家，他们不仅进行深入的网络研究来收集数据，而且定期清理、验证和分类数据。
3.数据挖掘算法
为了方便搜索和产品过滤，电子商务玩家在库存中用颜色、大小和重量等属性标记产品。对于数据挖掘来说，这些都是非常有用的元素，因为它们可以用于基于属性找到用户行为中的泛化和模式。
并非所有影响用户行为的类或产品的属性都是可搜索的，例如，衣服和鞋子的尺寸是可以的，但书呢?书籍的size属性值为“Null”，其中“Null”不适用且不未知。这使得有必要在元数据的帮助下以不同的方式对待它。没有多少数据挖掘算法能够正确地适应这种细微的差异。
电子商务领域的数据清理挑战
1.不准确的点击流测量
机器人，或者我们所说的蜘蛛和爬虫，被编程为自动访问网站。这里需要注意的是，根据网络搜索引擎(如谷歌)、网站监控软件、价格和电子邮件收收器产生的流量类型，机器人可以极大地改变网站的点击流模式。此外，不能排除这些机器人可能扭曲点击流统计数据的可能性。
与不考虑机器人访问时的平均页面浏览量相比，考虑机器人访问时的页面浏览量增加了1.5到2倍。电子商务网站5%到40%的流量来自机器人和各种其他自动化流量来源。这些机器人并不将自己标识为机器人，而是假装成真正的访问者，这为点击流分析创造了障碍。在持续的基础上执行启发式和手动标记是电子商务网站过滤机器人访问者扭曲点击流分析的唯一方法。
2.定期删除重复的客户帐户
事务性系统的使用正在增加，尽管防止客户记录重复的检查在这里是一个挑战。一些企业的客户有OB欧宝娱乐体育多个账户，将一个客户执行的所有活动合并到一个记录中是一件痛苦的事情。
这是来自客户端。现在让我们来看看数据管理的挑战，同一台信息亭或工作站被多个人用来登录一个网站。如果网站或平台没有配备足够的跟踪参数来单独唯一地识别每个用户，那么对其中一个用户的点击流分析就有可能被其他几个用户的信息所污染。从电子商务网站收集的原始数据不仅需要去重复，而且需要全面的数据清理，以便进行标准化、验证和校正;最大化其完整性，价值和提高其质量。
电子商务领域的数据处理挑战
1.算法不能扩展到较大的层次结构
实践证明必须支持分层属性。算法虽然采用了最新的策略，但无法扩展到较大的层次结构。将高效利用层次结构的过程自动化仍然是一个挑战，电子商务领域正在与之斗争。
2.提高平均订单价值
电子商务网站不能不插手推广“相关产品”，以推高平均订单价值;他们在工作中最常用的策略。数据处理算法利用客户旅程分析来绘制每个客户的购买行为，并识别购买模式。为了达到预期的结果，他们推断其他有过类似购买行为的顾客的购买历史。在这里，人类的干预或数据科学家的人类本能可以精确预测消费者可能感兴趣的产品类型。
最后一句
要在竞争中获得不应有的优势，就必须解决上述挑战。解决这些问题将从多个方面帮助服务提供者和客户。越来越多的电子商务网站需要精确的数据管理流程，包括数据收集、数据输入、数据处理、分类和验证等一系列web研究。协助这些网站的数据管理和分析专家应该具备深厚的行业知识和可扩展的操作，提供数据管理解决方案，以应对真正的业务挑战。OB欧宝娱乐体育
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