3）数据预处理。如果想要提高数据质量，纠正错误数据或处理缺失值，就需要进行数据预处理操作，尤其是文本语料，需要经过中文分词、数据清洗、特征提取、权重计算，将文本内容转换为向量的形式，从而进行后面的数据分析。
4）数据分析。根据所研究的内容，构建合理的算法模型，训练模型并预测业务结构。本文提出了基于多重数据分析方法来分析贵州省贫困地区电商扶贫数据，逐渐形成贫困地区电子商务扶贫模式的融合机制。
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5 研究结论与讨论
5.1 研究结论与不足
5.1.1 研究结论
通过对贵州省农村的电子商务扶贫三大模式的研究，采用多重数据方法分析，得出：
1）贵州省电子商务扶贫是必要可行的，并且具有明显效果；
2）而且电子商务扶贫的三种模式各有优势，都能够促进农村地区经济的发展；
3）因此提出贵州省农村电商扶贫模式融合发展机制，具体将农村电商与基层党组织融合，农村电商与美丽乡村建设融合，农村电商与传统产业升级融合，农村电商与村级公共服务融合，农村电商与金融服务融合，共同发挥作用，促进贵州省农村扶贫工作的顺利进行。
5.1.2 研究不足
1）由于贵州省农村电商扶贫目前还在试点阶段，试点时间短，试点地方少，尤其是本文运用的数据不够充分，研究无法深入。
2）本文在做文本数据挖掘分析时，未能将三种模式对应的特征分开提取，未能找出三种模式的共同判断标准，对三种模式进行对比。
3）在定量分析中，首先，只选取了 GDP 这一大指标进行分析对比；其次，在研究中，将其他促进 GDP 增长的因素保持不变，也就是说在每年的 GDP 增长中，其他因素的促进率都是一定的且相对对比年份是保持恒定的；最后，数据样本是有 10 个，数据量小，从而导致误差变大。
参考文献（略）
