电子商务网络大数据平台是一个复杂的系统，它包括了多个组成部分和功能。以下是一些主要的内容：
1. 数据采集与处理：这是电子商务网络大数据平台的基础部分，主要包括数据采集、数据清洗、数据转换等步骤。数据采集可以通过各种渠道进行，如网站、社交媒体、移动应用等。数据清洗和转换则是对采集到的数据进行处理，使其满足后续分析的需求。
2. 数据分析与挖掘：这部分是电子商务网络大数据平台的核心，主要包括用户行为分析、商品推荐、市场趋势预测等。通过对大量数据的分析和挖掘，可以发现用户的行为模式、商品的流行趋势等信息，为商家提供决策支持。
3. 数据可视化：为了方便用户理解和使用，电子商务网络大数据平台需要将分析结果以直观的方式展示出来。数据可视化包括图表、地图、时间线等多种方式，可以帮助用户快速理解数据的含义。
4. 数据安全与隐私保护：在处理大量的用户数据时，数据安全和隐私保护是非常重要的。电子商务网络大数据平台需要采取各种措施，如加密、访问控制、数据脱敏等，确保用户数据的安全和隐私。
5. 数据存储与管理：电子商务网络大数据平台需要存储和管理大量的数据，这需要高效的数据存储技术和管理策略。同时，还需要考虑到数据的备份、恢复、迁移等问题。
6. 数据服务与API：为了方便其他系统或应用接入和使用大数据平台，需要提供数据服务和API接口。这些服务和接口应该具有高可用性、易用性和安全性，以满足不同用户的需求。
7. 机器学习与人工智能：随着技术的发展，机器学习和人工智能在电子商务网络大数据平台上的应用越来越广泛。通过机器学习和人工智能技术，可以自动发现数据中的规律和模式，提高数据分析的效率和准确性。
8. 云计算与分布式计算：为了应对大数据的处理需求，电子商务网络大数据平台需要利用云计算和分布式计算技术。通过云计算，可以将大数据平台部署在云端，实现弹性扩展和高可用性；通过分布式计算，可以充分利用多台计算机的计算能力，提高数据处理的速度和效率。
9. 电子商务业务整合：电子商务网络大数据平台不仅仅是一个数据分析工具，它还应该能够与其他电子商务业务系统（如支付系统、物流系统等）进行整合，实现数据的共享和协同工作。
10. 用户体验优化：最后，电子商务网络大数据平台还需要关注用户体验，通过不断优化数据分析的结果和展示方式，提高用户的满意度和参与度。
