數據挖掘在電子商務(wù)中的應用論文
1數據挖掘的概念及其過(guò)程
1.1數據挖掘
數據挖掘，即在數據庫中的信息發(fā)現，是指在大量的、不完整的、模糊的、有噪音的和隨機的數據中，提取出潛在的、不為人知的、同時(shí)又是非常有用的知識和信息的過(guò)程。數據挖掘是一項應用技術(shù)廣泛的交叉學(xué)科，它聚集了眾多不同領(lǐng)域的知識，例如人工智能、可視化、數據庫、數理統計等。從始至終數據挖掘技術(shù)都是面向應用領(lǐng)域，不僅是對于特定數據庫的簡(jiǎn)單檢索查詢(xún)，還包括對數據的不同層面、不同角度的統計、分析、推理和綜合，以此得到問(wèn)題的求解，以及發(fā)現事件之間的聯(lián)系，還有對未發(fā)生活動(dòng)的預測。另外數據挖掘技術(shù)在存在大量數據積累的電子商務(wù)行業(yè)有著(zhù)廣泛的應用，是現代商務(wù)企業(yè)發(fā)展的不二選擇。
1.2數據挖掘的過(guò)程
1.2.1數據預處理
在實(shí)際情況中，企業(yè)獲得的數據具有不完整性、模糊性和冗余性，所以數據挖掘技術(shù)針對的不是已得到的數據，而是潛在的數據信息，并通過(guò)預處理技術(shù)獲得簡(jiǎn)潔、準確的數據。預處理的工作分為三步，數據合并、數據選擇和數據清洗。先將多個(gè)數據庫和文件中的數據進(jìn)行合并，然后選擇適合分析的數據信息集合，最后剔除無(wú)關(guān)記錄，并將各個(gè)文件轉換成方便數據挖掘的格式。
1.2.2模式發(fā)現
這個(gè)階段就是利用挖掘計算技術(shù)挖掘出有用的、潛在的、新穎的、可以理解的知識和信息。像關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、路徑選擇、序列分析等都可以用于Web的挖掘技術(shù)。
1.2.3模式分析
這個(gè)階段是將模式發(fā)現中沒(méi)有用的模式和規則過(guò)濾掉。通過(guò)技術(shù)分析，得到有效的結論。常用關(guān)聯(lián)規則、序列等手段。
2數據挖掘技術(shù)的方法
2.1關(guān)聯(lián)分析
所謂的關(guān)聯(lián)分析，就是利用數據間相互關(guān)聯(lián)的規則進(jìn)行數據挖掘，為的是挖掘數據間潛在的聯(lián)系規則。比如，在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí)，能發(fā)現類(lèi)似哪些產(chǎn)品更受客戶(hù)的歡迎、為什么、產(chǎn)品優(yōu)勢有哪些、有多少客戶(hù)會(huì )再次購買(mǎi)等問(wèn)題。
2.2序列模式分析
這個(gè)過(guò)程和第一個(gè)關(guān)聯(lián)分析有些類(lèi)似，但主要任務(wù)是發(fā)現數據間的前后順序聯(lián)系，比如在這段時(shí)間里，企業(yè)先銷(xiāo)售出x產(chǎn)品，隨后銷(xiāo)售y產(chǎn)品，然后是z產(chǎn)品，所以就形成x-y-z的銷(xiāo)售序列，出現頻率較高，進(jìn)而對其進(jìn)行分析。序列模式分析工作方向是：在指定的交易數據庫中，找出按照時(shí)間排布的交易集，發(fā)現其中的高頻序列，從而進(jìn)行下一個(gè)步驟。
2.3分類(lèi)分析
假設有一個(gè)數據庫和一組互相區別的標記，利用特殊標記數據庫中的每一個(gè)數據，這樣的數據庫被叫做訓練集或者實(shí)例數據庫。分類(lèi)分析就是利用分析標記數據庫中的每一個(gè)數據，對每個(gè)類(lèi)別建立分析模型或做出精準的描述或者挖掘出分析模型，然后利用分類(lèi)模式對數據庫中的數據進(jìn)行分類(lèi)分析。
2.4聚類(lèi)分析
聚類(lèi)分析所根據的分類(lèi)規則主要取決于聚類(lèi)分析工具。不同的聚類(lèi)方法，對于同樣的記錄集合會(huì )有不同的劃分結果。聚類(lèi)分析針對的未分類(lèi)的記錄，而且所有記錄適合分成幾類(lèi)，事先也不知情，然后依據一定的分類(lèi)規則，分析記錄數據，確定每一個(gè)數據所對應的類(lèi)別。
3數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用
3.1優(yōu)化企業(yè)資源
企業(yè)盈利的關(guān)鍵是節約成本，利用數據挖掘技術(shù)可以找到企業(yè)消耗資源的關(guān)鍵點(diǎn)和各種活動(dòng)的投入與產(chǎn)出比例，進(jìn)而為企業(yè)提供科學(xué)合理的調整方案，例如資源循環(huán)利用、降低庫存等方法。通過(guò)數據挖掘技術(shù)，企業(yè)可以預先知道市場(chǎng)上的商業(yè)信息，使企業(yè)把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，創(chuàng )造更多的盈利。
3.2管理客戶(hù)資料
俗話(huà)說(shuō)知己知彼，百戰不殆。對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，了解客戶(hù)是至關(guān)重要的，比如客戶(hù)是男是女、愛(ài)好是什么、職業(yè)是什么等，從而根據不同客戶(hù)需求，改善網(wǎng)絡(luò )結構，推出個(gè)性化網(wǎng)頁(yè)，吸引更多的客戶(hù)對本企業(yè)的關(guān)注。例如對電子商務(wù)網(wǎng)站的網(wǎng)站流量進(jìn)行分析。人們在點(diǎn)擊或者是訪(fǎng)問(wèn)某一個(gè)網(wǎng)站的同時(shí)，就將個(gè)人對網(wǎng)站內容的反饋信息反映了出來(lái)，用戶(hù)點(diǎn)擊了哪一個(gè)鏈接，在哪個(gè)網(wǎng)頁(yè)中停留的時(shí)間最長(cháng)，采用了哪個(gè)搜索的項目或者是總共使用的瀏覽時(shí)間等信息都會(huì )被保存在網(wǎng)站中，將這些信息保存下來(lái)，進(jìn)行數據分析，能夠有效的確定用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)特點(diǎn)以及產(chǎn)品特征，從而提高電子商務(wù)信息提供的精確性。
3.3評估商業(yè)信譽(yù)
一個(gè)企業(yè)若是沒(méi)有良好的商業(yè)信譽(yù)做基礎，一切都是空口說(shuō)白話(huà)。所以建立有效的商業(yè)評估制度就成了重中之重。利用數據挖掘技術(shù)對企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)行追蹤，開(kāi)展資產(chǎn)評估、發(fā)展潛力預測以及利潤收益分析，建立完善的安全系統，對企業(yè)商譽(yù)安全進(jìn)行保障，可以有效的預防和解決信用風(fēng)險，提高企業(yè)信譽(yù)度。例如，商品售賣(mài)出去，要進(jìn)行科學(xué)有效的跟蹤，了解客戶(hù)用后體驗，對客戶(hù)使用產(chǎn)品情況進(jìn)行追蹤式分析，開(kāi)展科學(xué)合理的資產(chǎn)評估，不斷發(fā)展潛在用戶(hù)體驗，通過(guò)客戶(hù)的反饋信息進(jìn)行綜合性分析，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度，提高商家的信用。
3.4確定異常事件
在商業(yè)領(lǐng)域中，確定異常事件具有十分重要的商業(yè)價(jià)值。在企業(yè)經(jīng)營(yíng)時(shí)間里，經(jīng)常會(huì )有異常事件發(fā)生，例如話(huà)費拖欠、客戶(hù)流失、信用卡欺詐等，通過(guò)數據挖掘技術(shù)中的異常點(diǎn)分析可以十分準確快速地發(fā)現異常點(diǎn)，使企業(yè)及時(shí)修整系統，減少不必要損失。例如，當客戶(hù)將商品加入購物車(chē)后，對沒(méi)有付款的原因進(jìn)行科學(xué)合理的分析，從而確定要催付的客戶(hù)群體。這種催付的行為在一定程度上可能會(huì )打擾到客戶(hù)，所以需要準確的分析其真正的原因。例如客戶(hù)沒(méi)有付款的主要原因為：遺忘、沖動(dòng)消費不想買(mǎi)了、貨比三家，發(fā)現更好地商品、支付發(fā)生故障等。這個(gè)時(shí)候就需要商家對號入座，確定是否要進(jìn)行客戶(hù)催付。這就需要數據挖掘技術(shù)發(fā)揮自身的優(yōu)勢，進(jìn)行數據分析，提出相應的解決方案。在催付時(shí)間的選擇上，根據數據挖掘技術(shù)的分析通常情況下理論上在第三天進(jìn)行催付是最為合理的，因為在第二天有不少會(huì )自發(fā)付款的客戶(hù)。同時(shí)還需要考慮到女性消費者沖動(dòng)購物的習慣，過(guò)了這個(gè)沖動(dòng)期就不容易再購買(mǎi)。所以實(shí)際上要在客戶(hù)下單的第二天進(jìn)行催付最為合理。在擬定催付內容的時(shí)候需要科學(xué)分析客戶(hù)一天各個(gè)時(shí)間段的情緒變化，減少客戶(hù)對商家的排斥與厭煩的心理。
4結語(yǔ)
隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的不斷發(fā)展，電子商務(wù)已經(jīng)成為現如今經(jīng)濟發(fā)展的主要方式。數據挖掘技術(shù)是電子商務(wù)發(fā)展的重要手段。利用數據挖掘可以幫助企業(yè)從大量的繁雜的數據中發(fā)現潛在的規律，找到有效的信息，以此指導企業(yè)調整經(jīng)營(yíng)策略，提高企業(yè)聲譽(yù)，獲得更有利的競爭能力。
【數據挖掘在電子商務(wù)中的應用論文】相關(guān)文章：
電子商務(wù)應用論文12-24
數據挖掘實(shí)習報告10-05
淺談學(xué)具在小學(xué)數學(xué)教學(xué)中的應用論文08-04
論文范文：乳化瀝青在公路養護中的應用08-28
電子商務(wù)的論文05-29
電子商務(wù)論文06-14
電子商務(wù)論文08-30