1. 研究目的与意义
随着我国互联网的普及，以电子商务为核心的数字经济快速崛起，面对暴增的数据，传统的数据处理技术已经无法适应现有的庞大数据量，为了使电子商务能够持续稳定的发展，电子商务数据分析技术因此诞生。面对复杂的数据，电子商务数据分析技术能够实时的进行处理和分析，在最短的时间内获取所需的信息，大大提高了数据分析的效率和准确性。与此同时，电子商务数据分析还能挖掘出信息的潜在价值，使得盈利更上一层楼。
电子商务数据分析技术在电商领域得到了良好的应用，它帮助电商更有效的利用数据，降低了成本，提高了效率，对电商的发展起到了极为关键的作用。
之所以选择电子商务数据分析为题，其一在于目前应用广泛，容易产生实际价值；其二在于其包含各个领域，做出的设计更容易符合题意。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：淘宝商品的图像分类识别
关键问题：1、关于数据集的获取
2、机器学习代码撰写
3. 国内外研究现状
图像识别技术是基于图像识别概念应运而生的一种时代产物，图像识别其实就是一种利用计算机功能而开展的对相关图像的一种处理、分析、理解以及应用的过程，以达成对各种图片的识别，并创造不同的模式进行目标分析和对象研究技术。
如果图像比较复杂，图像的范围比价大，识别的效果也不够好。对于复杂图形在识别过程中，就会造成计算机识别工作非常庞大，影响到准确性和效率。因此，当前计算机图像识别技术的发展还不够完善。
目前，图像识别的应用非常广泛，比如交通领域的路况识别、医学领域的身体内部识别、智慧农业等一系列场合。
4. 计划与进度安排
研究计划：1、获取网上的公开数据集
2、通过python机器学习，对数据进行训练，建立模型，从而对图像进行识别
3、对图像内的特定内容进行提取
5. 参考文献
1、计算机智能化图像识别技术的探讨 向晓华 科技创新导报. 2020(13)
2、数据分析在电子商务中的应用 丁洁 电子技术与软件工程. 2020(22)
3、刍议大数据技术在电子商务中的应用 方海玲计算机产品与流通. 2020(11)
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