在撰写关于大数据电商的论文时，一个清晰的框架可以帮助你组织和展现论文的主要内容。以下是一个通用的大数据电商论文框架，可以根据具体需求进行调整：
一、引言
1.1 研究背景
简要介绍大数据电商的背景信息，阐明为什么大数据在电商行业中具有重要意义。
1.2 研究意义
说明研究大数据在电商中的价值和意义，以及本论文的重要性。
1.3 研究目的
明确论文旨在解决的问题，探讨的内容，以及研究的目标。
二、文献综述
2.1 大数据在电商中的应用
综述大数据技术在电商行业中的广泛应用情况，包括数据采集、存储、处理和分析等方面。
2.2 大数据与电商发展趋势
分析大数据对电商行业未来发展的影响和趋势，指出大数据将如何引领电商的发展方向。
2.3 大数据电商案例分析
介绍一些成功运用大数据技术的电商案例，分析其经验和启示。
三、大数据在电商中的关键技术
3.1 数据采集
介绍大数据电商平台如何进行数据采集，包括外部数据和内部数据的获取方式。
3.2 数据存储
探讨大数据电商平台的数据存储架构，包括传统数据库和分布式存储系统的应用。
3.3 数据处理与分析
详细解释大数据处理和分析的技术手段，如Hadoop、Spark等框架的应用。
四、大数据在电商营销中的应用
4.1 用户画像
分析如何通过大数据技术构建用户画像，实现个性化营销和推荐。
4.2 营销策略优化
探讨大数据在电商营销策略制定和优化中的作用，如A/B测试、实时数据分析等。
4.3 数据驱动决策
讨论大数据如何辅助电商平台进行数据驱动决策，提高营销效果和用户体验。
五、大数据安全与隐私保护
5.1 数据安全风险
分析大数据在电商中存在的安全风险，如数据泄露、信息篡改等问题。
5.2 隐私保护机制
介绍大数据电商平台应采取的隐私保护措施和技术手段，保障用户数据安全。
六、大数据在电商中的挑战与展望
6.1 挑战分析
探讨大数据在电商应用中所面临的挑战，如数据质量、计算性能等方面问题。
6.2 发展展望
展望大数据在电商行业未来的发展趋势，提出进一步研究方向和发展建议。
七、总结与展望
7.1 研究总结
总结本文的主要研究内容，回顾研究过程和主要结论。
7.2 研究展望
展望未来大数据在电商领域的研究方向，提出可能的发展趋势和挑战。
以上是一个典型的大数据电商论文框架，你可以根据具体情况对各个部分进行扩充和调整，以更好地满足你的研究需求。