基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺改進(jìn)設(shè)計與實現(xiàn)

王敏 戴磊

摘 ?要： 采用射頻技術(shù)設(shè)計的O2O平臺由于平臺框架設(shè)計過于單一，對用戶數(shù)據(jù)挖掘時缺乏數(shù)據(jù)預(yù)處理，存在平臺功能完善度差、功能不健全等缺點，因此設(shè)計新的基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺。從平臺概念框架、平臺建設(shè)框架和平臺設(shè)計框架幾方面設(shè)計該平臺，平臺概念框架負(fù)責(zé)平臺功能的實現(xiàn);平臺建設(shè)框架對開發(fā)程序進(jìn)行模塊化、平臺化處理;平臺設(shè)計框架實現(xiàn)將平臺與各網(wǎng)站接口對接以及信息交換和管理工作。通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘完成基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺用戶數(shù)據(jù)挖掘流程。采用基于Map Reduce軟件架構(gòu)的聚類挖掘優(yōu)化算法實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺用戶數(shù)據(jù)挖掘。實驗結(jié)果表明，所設(shè)計的平臺具有良好的兼容性、穩(wěn)定性和安全性，平臺功能健全，用戶體驗良好。

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù); O2O平臺; 改進(jìn)設(shè)計; 平臺框架; 數(shù)據(jù)預(yù)處理; 數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號： TN919?34; TP311 ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2019）02?0054?04

Improved design and implementation of O2O platform based on big data

WANG Min1， DAI Lei2

（1. School of Network Security and Informatization， Weinan Normal University， Weinan 714099， China;

2. School of Mathematics and Physics， Weinan Normal University， Weinan 714099， China）

Abstract： The traditional O2O platform designed by using the radio frequency technology has a too single platform framework design and lacks data preprocessing during user data mining， which causes the disadvantages of poor function competence and unsound functions. Therefore， a new O2O platform based on big data is designed. The platform is designed from the aspects of the platform concept framework， platform construction framework and platform design framework. The platform concept framework is responsible for realization of platform functions. The platform construction framework is used for modularization and platformization processings of the development program. The platform design framework implements interworking between the platform and various website interfaces， information exchange and management work. The user data mining process of the O2O platform based on big data is completed by means of data acquisition， data preprocessing and data mining. The cluster mining optimization algorithm based on the Map Reduce software architecture is adopted to realize user data mining of the O2O platform based on big data. The experimental results show that the designed platform has good compatibility， stability， security， complete functions and good user experience.

Keywords： big data; O2O platform; improved design; platform framework; data preprocessing; data mining

0 ?引 ?言?

電子商務(wù)流行的今天，消費數(shù)據(jù)經(jīng)過解析，商家能夠有目標(biāo)性地把更多商品提供給消費者[1]。這就是最簡單的O2O平臺大數(shù)據(jù)解析，其根據(jù)需要進(jìn)行匹配，深層次剖析消費者的消費習(xí)慣、消費能力，提供私人化的商品服務(wù)成為商家增加商品價值增加收入的有效方式[2]。

O2O平臺即線上網(wǎng)店線下消費，商家通過網(wǎng)店將產(chǎn)品信息、店鋪信息等提供給消費者，消費者在線上選擇購買并支付，線下進(jìn)行消費體驗[3]。這種模式使得商家與消費者通過基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺滿足了雙方需要。傳統(tǒng)通過射頻技術(shù)設(shè)計的O2O平臺框架不夠完整，未對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，功能實現(xiàn)差，無法滿足市場需求，因此本文進(jìn)行基于大數(shù)據(jù)O2O平臺的改進(jìn)設(shè)計與實現(xiàn)。

1 ?基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺改進(jìn)設(shè)計與實現(xiàn)

1.1 ?平臺概念框架設(shè)計

基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺由用戶模塊、線上平臺、支付系統(tǒng)、網(wǎng)上銀行接口時部分組成，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過店鋪數(shù)據(jù)作為支撐，待構(gòu)建完善運營之后采集線上線下消費者的購買信息及習(xí)慣數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)解析[4]。設(shè)計的基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺概念框架如圖1所示。

1） 用戶模塊：用戶由互聯(lián)網(wǎng)登錄淘寶等電商平臺店鋪，對商品進(jìn)行選擇、購買、支付等操作。

2） 電商平臺管理系統(tǒng)：各電商平臺通過接口完成商品的上架、下架操作，以及查看訂單信息、款項管理、修改庫存等[5]。

3） ERP業(yè)務(wù)系統(tǒng)：即后臺管理系統(tǒng)，包括商品進(jìn)出管理、線下店鋪管理、物流管理等業(yè)務(wù)模塊。

4） 支付接口：第三方支付平臺，確保安全支付。

5） 網(wǎng)上銀行：由第三方平臺實現(xiàn)用戶支付功能。

1.2 ?平臺建設(shè)框架設(shè)計

1） 為了確保系統(tǒng)的各種功能，基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺開發(fā)時需要進(jìn)行模塊化、平臺化處理，以滿足持續(xù)開發(fā)的需要[6]。

2） 在設(shè)計數(shù)據(jù)庫時，需要制定正規(guī)的商業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，以便進(jìn)行大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化交換。在編碼時也要依據(jù)代碼規(guī)則，以規(guī)范各種代碼[7]。

3） 基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺運行環(huán)境運用Windows+Tomcat+Oracle+Java設(shè)置。

1.3 ?平臺設(shè)計框架

本文設(shè)計的平臺設(shè)計框架主要包括電子商務(wù)平臺、店鋪管理系統(tǒng)、后臺業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及實體店鋪4個模塊，各模塊的詳細(xì)內(nèi)容為：

1） 電子商務(wù)平臺：淘寶、唯品會、阿里巴巴等線上店鋪，大數(shù)據(jù)通過API接口跟EPR系統(tǒng)進(jìn)行交換，完成業(yè)務(wù)系統(tǒng)內(nèi)線上店鋪的訂單、庫存、物流管理。

2） 店鋪管理系統(tǒng)：API接口和電商平臺對接，完成店鋪的信息查看、商品呈現(xiàn)、款項操作、庫存管理等，并且和后臺系統(tǒng)進(jìn)行連接[8]。

3） 后臺業(yè)務(wù)系統(tǒng)：包括采購管理、銷售管理、倉庫管理、財務(wù)管理等，同時和OA、用戶、物流系統(tǒng)相連，完成大數(shù)據(jù)信息同步和統(tǒng)一管理[9]。

4） 實體店鋪：實體店鋪完成商品展現(xiàn)和用戶評價，消費者選擇商品后通過客戶端在線支付，完成O2O的最后步驟。

1.4 ?基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺用戶數(shù)據(jù)挖掘流程

基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺用戶數(shù)據(jù)挖掘流程包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)應(yīng)用[10]。

1） 數(shù)據(jù)采集。O2O數(shù)據(jù)源包含基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺的用戶數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)的用戶數(shù)據(jù)等。當(dāng)用戶在O2O平臺進(jìn)行購物時，采用Needlebase軟件對其相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。

2） 數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理包含數(shù)據(jù)抽取和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。因為原數(shù)據(jù)中存在噪聲、冗余數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)在準(zhǔn)備時需對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、重組以確保挖掘數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)整合是把相關(guān)數(shù)據(jù)聯(lián)系在一起實現(xiàn)另外的商業(yè)用途。

3） 數(shù)據(jù)挖掘和應(yīng)用。在對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘時，依照不同的應(yīng)用要求選取不一樣的挖掘模型，對數(shù)據(jù)展開深度挖掘。獲得數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果后，再對它展開解釋應(yīng)用，挖掘應(yīng)用通常包含排名、私人化推薦、問題檢查、大數(shù)據(jù)可視化運算和分析等。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)硇袨橼厔葸M(jìn)行預(yù)測，做出基于知識的策略。本文運用基于Map Reduce軟件架構(gòu)的聚類挖掘優(yōu)化算法進(jìn)行基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺用戶數(shù)據(jù)挖掘。

1.5 ?基于Map Reduce軟件架構(gòu)的聚類挖掘優(yōu)化算法流程

本文設(shè)計的基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺采用基于Map Reduce軟件架構(gòu)的聚類挖掘優(yōu)化算法。在對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類挖掘之前，需要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)初始化預(yù)處理。針對數(shù)據(jù)中心進(jìn)行初始化，對數(shù)據(jù)對象進(jìn)行分配，并對其中心位置進(jìn)行更新，判斷更新是否完成。如果完成則數(shù)據(jù)初始化結(jié)束;如果沒有完成，則繼續(xù)對數(shù)據(jù)對象進(jìn)行分配，直至所有數(shù)據(jù)分配完成。進(jìn)而實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的完全更新，以此實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的優(yōu)化挖掘。

2 ?實驗分析

實驗進(jìn)行平臺測試時首先對測試環(huán)境進(jìn)行設(shè)置，再進(jìn)行功能測試、穩(wěn)定性測試等。測試環(huán)境是為了實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺各項測試所必須的硬件環(huán)境與軟件工具。本文平臺的測試環(huán)境配置如表1所示。

2.1 ?平臺功能測試

平臺功能測試是為了測試本文平臺功能的完成情況，是否能夠?qū)崿F(xiàn)全部需求。因為本文平臺包括數(shù)個功能模塊，以下只給出主要功能模塊的測試情況。本文平臺功能測試結(jié)果如表2所示。

由表2可以看出，本文平臺的主要功能全部測試通過，且沒有邏輯錯誤，本文平臺運作穩(wěn)定，綜合來看本文平臺功能實現(xiàn)能夠滿足基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺要求。

2.2 ?實例分析

為驗證本文平臺的實用性，在進(jìn)行大量測試后，將本文平臺應(yīng)用于某社區(qū)，實施效果采用對合作社區(qū)進(jìn)行問卷調(diào)查的方法獲得實施效果反饋。以下根據(jù)調(diào)查問卷進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

2.2.1 ?調(diào)查內(nèi)容及結(jié)果

本次調(diào)查在北京某社區(qū)進(jìn)行，以調(diào)查問卷為主要方式，社區(qū)居民為主要對象，共進(jìn)行了3 000份調(diào)查。

1） 平臺下載普及率

本文平臺的使用情況就是基于本文平臺的相關(guān)APP的普及情況?；诖髷?shù)據(jù)的O2O平臺能否受到大眾的認(rèn)可，能夠從平臺APP在用戶中的下載量來判斷。調(diào)查結(jié)果顯示，有82%的居民下載了本文平臺APP。很明顯，本文平臺在該社區(qū)的下載普及率是較高的。

2） 平臺使用情況及感受

平臺使用情況調(diào)查是為了了解本文平臺能否提升人們的生活效率，從根源上使人們的生活更加便捷，該結(jié)果能夠促進(jìn)基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺更加深入的發(fā)展。調(diào)查結(jié)果顯示，本文平臺的使用人群中，男性為52.6%，女性為47.4%。男女比例接近1∶1，由此可知本文平臺在男女使用比例上比較均衡。

2.2.2 ?調(diào)查結(jié)果分析

表3為本文平臺實施前后的數(shù)據(jù)對比，從該表中可以明顯看出，本文平臺實施后，給社區(qū)居民的生活帶來了很大程度的便捷，使他們的生活模式也有所改變，節(jié)省了很多時間，也豐富了業(yè)余生活。

2.3 ?平臺數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

實驗運用本文平臺后臺系統(tǒng)的統(tǒng)計功能，統(tǒng)計分析本文平臺與美鄰平臺和中潤平臺的用戶活躍度對比，如圖2所示?？梢钥闯?，本文平臺的社區(qū)用戶活躍人數(shù)明顯高于美鄰平臺和中潤平臺的用戶活躍人數(shù)，充分說明本文平臺在用戶中有較高的使用率，具有較強的實用性。而且本文平臺在11：00—12：00和19：00—20：00的用戶活躍度最高，即人們午餐和晚餐時的用戶活躍度最高，代表此時使用頻率最高。

圖3為三個平臺的功能使用情況對比，由圖可以看出，本文平臺各功能的用戶使用次數(shù)明顯高于其他兩個平臺，這充分說明，本文平臺功能健全實現(xiàn)度高、用戶體驗度良好。

3 ?結(jié) ?論

本文對基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺現(xiàn)狀進(jìn)行分析，為了滿足目前線上線下經(jīng)濟(jì)模式的需求，本文進(jìn)行基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺改進(jìn)設(shè)計與實現(xiàn)，將平臺框架分為三個層次進(jìn)行具體設(shè)計，對基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺數(shù)據(jù)挖掘過程進(jìn)行詳細(xì)描述，采用基于Map Reduce軟件架構(gòu)的聚類挖掘優(yōu)化算法對平臺用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。經(jīng)過測試，基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺具有良好的穩(wěn)定性和安全性，達(dá)到了目前市場對基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺的要求。

參考文獻(xiàn)

[1] 邱媛媛.基于大數(shù)據(jù)的O2O平臺精準(zhǔn)營銷策略研究[J].齊齊哈爾大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2016（12）：60?62.

QIU Yuanyuan. Research on precision marketing strategy of O2O platform based on big data [J]. Journal of Qiqihar University （Philosophy and social science edition）， 2016（12）： 60?62.

[2] 張文瑾，唐于渝，洪梅，等.基于O2O模式的大型科學(xué)儀器資源共享平臺運行機制創(chuàng)新：以重慶大型科學(xué)儀器資源共享平臺為例[J].科技管理研究，2016，36（11）：72?78.

ZHANG Wenjin， TANG Yuyu， HONG Mei， et al. Innovation on the operation mechanism of large scientific instruments resource sharing platform based on the O2O model： taking Chongqing large scientific instruments resource sharing platform as an example [J]. Science and technology management research， 2016， 36（11）： 72?78.

[3] 唐濤.基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法研究[J].現(xiàn)代情報，2014，34（3）：3?6.

TANG Tao. Research on method of Internet public opinion analysis based on big data [J]. Journal of modern Information， 2014， 34（3）： 3?6.

[4] 閆曉宇.O2O模式下基于大數(shù)據(jù)的物流企業(yè)變革策略研究[J].物流技術(shù)，2016，35（3）：159?163.

YAN Xiaoyu. Study on big data based transformation strategy of logistics enterprises under O2O mode [J]. Logistics technology， 2016， 35（3）： 159?163.

[5] 馮銘月，章永龍，浦宏藝.基于B/S模式的O2O汽車服務(wù)平臺的設(shè)計與實現(xiàn)[J].計算機應(yīng)用與軟件，2017，34（6）：57?61.

FENG Mingyue， ZHANG Yonglong， PU Hongyi. Design and implementation of O2O vehicle service platform based on B/S mode [J]. Computer applications and software， 2017， 34（6）： 57?61.

[6] 孫志偉.大數(shù)據(jù)時代物流行業(yè)的O2O應(yīng)對策略[J].物流科技，2014，37（9）：70?73.

SUN Zhiwei. O2O coping strategies in the age of big data logistics industry [J]. Logistics sci?tech， 2014， 37（9）： 70?73.

[7] 賈書磊，方小群，馮瓊，等.社區(qū)殘疾康復(fù)服務(wù)O2O平臺的設(shè)計及應(yīng)用效果研究[J].中國全科醫(yī)學(xué)，2016，19（31）：3866?3869.

JIA Shulei， FANG Xiaoqun， Feng Qiong， et al. Design of O2O platform of community disability rehabilitation services and its application effect [J]. Chinese general practice， 2016， 19（31）： 3866?3869.

[8] 宋鈺.引入社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法O2O服務(wù)等級數(shù)據(jù)交換協(xié)議[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2016，16（17）：246?250.

SONG Yu. Introduction of community discovery algorithm O2O service level data exchange protocol [J]. Science technology and engineering， 2016， 16（17）： 246?250.

[9] 鄭根，葉少珍.基于O2O閩臺名特優(yōu)產(chǎn)品銷售服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].工業(yè)控制計算機，2016，29（10）：83?84.

ZHENG Gen， YE Shaozhen. Fujian and Taiwan products sales and service system based on O2O [J]. Industrial control computer， 2016， 29（10）： 83?84.

[10] 王逸飛，張行，何迪，等.基于大數(shù)據(jù)平臺的電網(wǎng)防災(zāi)調(diào)度系統(tǒng)功能設(shè)計與系統(tǒng)架構(gòu)[J].電網(wǎng)技術(shù)，2016，40（10）：3213?3219.

WANG Yifei， ZHANG Hang， HE Di， et al. Function design and system architecture of disaster prevention and dispatch system in power system based on big data platform [J]. Power system technology， 2016， 40（10）： 3213?3219.