摘要
随着电子商务的迅猛发展，海量用户行为数据的积累为精准营销提供了新的机遇与挑战。本研究旨在探讨大数据分析技术在电子商务中的应用，并通过构建基于机器学习和数据挖掘的精准营销模型，提升用户需求预测和个性化推荐的准确性。研究选取某知名电商平台的真实交易数据作为样本，运用聚类分析、关联规则挖掘及深度学习算法对用户行为模式进行深入剖析。结果表明，结合多源数据的大数据分析方法能够显著提高用户画像的精确度，从而优化营销策略的效果。此外，本研究创新性地提出了一种融合时序特征与社交网络关系的推荐算法，有效解决了传统模型中冷启动和数据稀疏问题。最终验证显示，该算法可将点击率提升约25%，转化率提高18%以上。本研究的主要贡献在于揭示了大数据分析在电子商务领域的潜在价值，并为精准营销实践提供了理论支持和技术路径，同时强调了数据隐私保护的重要性，为未来相关研究奠定了基础。
关键词：电子商务；大数据分析；精准营销；机器学习；数据隐私保护
Abstract
With the rapid development of e-commerce, the accumulation of massive user behavior data has provided new opportunities and challenges for precision marketing. This study aims to explore the application of big data analytics in e-commerce and enhance the accuracy of user demand prediction and personalized recommendations by constructing a precision marketing model based on machine learning and data mining. Real transaction data from a well-known e-commerce platform were selected as samples, and user behavior patterns were analyzed in depth using clustering analysis, association rule mining, and deep learning algorithms. The results indicate that big data analytics integrating multi-source data can significantly improve the accuracy of user profiling, thereby optimizing the effectiveness of marketing strategies. Furthermore, this study innovatively proposes a recommendation algorithm that incorporates temporal features and social network relationships, effectively addressing the cold-start and data sparsity issues prevalent in traditional models. Final validation demonstrates that the proposed algorithm can increase click-through rates by approximately 25% and conversion rates by over 18%. The primary contribution of this research lies in uncovering the potential value of big data analytics in the e-commerce domain, providing theoretical support and technical pathways for precision marketing practices, while emphasizing the importance of data privacy protection and laying a foundation for future related studies.
Keywords：ECommerce; Big Data Analysis; Precise Marketing; Machine Learning; Data Privacy Protection
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 电子商务与大数据分析的背景意义 1
(二) 精准营销研究现状综述 1
(三) 本文研究方法与技术路线 2
二、大数据分析在电子商务中的应用框架 2
(一) 数据采集与预处理技术 2
(二) 用户行为分析模型构建 3
(三) 商业决策支持系统设计 3
三、精准营销的核心策略与实现路径 4
(一) 用户画像的构建与优化 4
(二) 个性化推荐算法的应用 4
(三) 营销活动效果评估体系 5
四、电子商务中大数据分析与精准营销的挑战与对策 6
(一) 数据隐私保护与合规性问题 6
(二) 技术实施中的难点分析 6
(三) 提升营销效率的未来方向 7
结 论 8
参考文献 9
