基于大数据的电商用户数据挖掘基础研究
摘要分析了大数据环境下的O2O 电商用户数据特征,提出O2O 电商用户数据挖掘框架,并探讨数据挖掘流程和主要的数据挖掘方法,分别从O2O 电商平台、
O2O 用户和O2O 商家三者角度探讨了O2O 电商用户数据挖掘的应用问题. 研究认为:O2O 用户数据挖掘框架包括数据来源层、数据收集层、数据组织层、数据分析层与数据应用层等层级;数据挖掘流程主要包括数据收集、数据预处理、数据挖掘及数据应用4 个过程;O2O 电商用户数据的挖掘应用包括精准营销、平台网站优化、欺诈分析与防范、个性化推荐、增值服务开发与产品创新等方面. 关键词数据挖掘;O2O 电商;用户数据;大数据
Study on Big Data-Based Mining of O2O EC Users′ Data Abstract In this paper, not only the characters of O2O EC user data but also their datamining framework, procedure andthe main methods are analyzed. And the application issue of O2O EC user data mining is highlighted from the perspective of
O2O EC platform enterprises, O2O users, and O2O merchants. By theoretical analysis, the paper gets the followingconclusions. Mining framework of O2O user dataconsists of data sources layer, data collection layer, data organizationlayer, data
analysis layer and data application layer. Data mining process includes data collection, data preparation, datamining and data application. The O2O user data mining can put forward precision marketing, platform website optimization,fraud analysis and precaution, personalized recommendation, the development of value-added services and productinnovation based on mining result.
Keywords data mining; O2O EC; user data; big data
Online-to-Offline(简称O2O)电子商务模式,是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式. O2O 商业模式将实体经济与线上资源融合在一起,使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道;线下商业可以到线上挖掘和吸引客源,而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付,再到实体店完成余下消费. 它
最先由TrialPay创始人AlexRampell提出,在2006 年沃尔玛公司的B2C 战略中予以应用,随后以网络团购形式为大家所熟知. 目前O2O电子商务与社交网络和移动终端紧密结合,除网络团购之外,还出现了移动优惠、签到、个性推荐等基
于位置的增值服务等商业形态;从事O2O 电商的企业更是数以万计,除了Foursquare、大众点评网、拉手网等后起之秀外,还不乏FaceBook、Twitter、腾讯和百度等业界巨鳄也在迅猛跟进;O2O 电商交易额也迅速放大,2011 年大众点评网营业额已破10 亿元;与交易猛增随之而来的是爆发式增长的O2O 电商数据,大众点评网目前每天的活跃数据量已经超过10TB,共有240 万商家信息和5500 万活跃用户在上面活动,每天发表点评超过80 万条,每日点评浏览量超过4700 万人次[1] .
用户数据的暴增与数据的社会化在很大程度上模糊了O2O 电商企业数据的边界,这些由用户创造的海量数据远远超越了目前人力所能处理的范畴.庞大的数据量使得数据过载、数据冗余、数据捕获成本快速增长、数据价值不易获得成为O2O 电子商务面临的新问题. 根据相关统计显示[2],如今世界已经进入到大数据时代,电子商务中用户数据每年增长约60%,企业平均捕获其中的25% ~ 30%,但数据的利用一般不足其5%,用户数据作为O2O 电商核心资源的商业价值远未被挖掘. 基于此,本文对“大数据”环境下O2O 用户数据挖掘以及应用进行了分析.
1 大数据环境下O2O 电子商务用户数据特征分析
相比传统的电子商务数据,O2O 用户数据并不仅仅局限于平台数据,即用户在O2O 的交易数据,还包括了社交网络、用户移动终端的地理位置等数据. 也就是说,O2O 电子商务用户数据为在O2O 电商日常经营中产生和积累的与用户相关的交易、互动、观测数据. O2O 用户数据具有大数据的特征.
(1)体量大. 不少的O2O 电商企业每日所产生的用户数据已经达到TB 级. 在融入了社交网络和移动互联网的O2O 电子商务中,O2O 用户数据已不仅仅是用户交易数据,它拥有更加广泛的数据源,其数据规模会从TB 级跃升到PB 甚至是EB 级. 未来企业会将更多的TB 级数据应用于商务智能和商务分析.
(2)类型多. O2O 用户数据类型复杂. 它并不仅限于O2O 用户基本资料、用户消费记录、电商企业内部业务信息等海量的结构化和半结构化数据,还包括用户评论等反馈数据、用户O2O 平台行为记录、移动终端数据和社交媒体等非结构数据.
(3)速率快. O2O 模式对用户数据实时处理有着极高的要求:用户数据伴随用户行为产生,这些数据往往是高速实时数据流,例如用户在线下商家的消费情况、用户的地理位置和移动方向等,而且O2O 业务周期短,这需要实时的分析用户数据并根据分析结果对用户进行个性化服务,通过传统的数据库查询方式得到的“当前结果”很可能已经没有价值.
(4)价值高. O2O 用户数据有着巨大的商业价值. 用户是O2O 业务的核心,对用户进行预测分析与深度复杂分析,对O2O 电商企业无疑有着重大的价值,但庞大而繁杂的不相关用户数据,这也决定了其价值密度低的特性.
2 大数据环境下O2O 电商用户数据挖掘流程与方法
2. 1 O2O 电商用户数据挖掘框架
由于O2O 电商用户数据的4V 大数据特征,电商企业并不能运用传统数据分析技术对其进行很好的利用. 传统数据分析与大数据挖掘都是从数据中提取有用信息、发现知识,是对数据进行深入分析和增值开发利用的过程,但是它们之间有着本质区别,主要体现在[3] :
1) 两者分析的数据规模不同,传统数据分析处理的通常是存储在数据库或者文件中的数据,数据规模一般是GB 级以下,而大数据挖掘中的数据规模一般是PB 级甚至更大量级;
2) 两者分析的数据类型不同,传统数据分析主要针对静态的、结构化的数据,而大数据挖掘的对象不仅仅是结构化数据,还包括半结构化、非结构化数据,很多时候是以实时数据为主;
3) 两者的分析手段与方法也有差别,传统数据分析的主要算法以统计学为基础,分类和预测是两种常见的数据分析形式,主要包括探索性数据分析(EDA)和验证性数据分析(CDA),而大数据挖掘不仅仅需要统计学方法,还大大使用了机器学习、人工智能的算法.
应用于传统数据分析的统计学方法主要有[4]:数学运算、快速傅里叶变换、平滑和滤波、基线和峰值分析. 然而这些方法在大数据环境下是很难有效使用的,一方面传统数据分析需要假设检验,即需要在明确的假设前提下分析数据,因而严重依赖于数据分析师及分析过程,若数据分析员不熟悉业务情景或无法准确理解分析目标,传统数据分析工具就难以承担O2O 电商客户数据挖掘重任;另一方面传统数据分析只适合结构化数据,难以集成和分析地理数据、视频数据、文本数据等非结构化数据. 另外,传统数据分析实时性差,很难以合理的成本获得可接受的响应时间,直接导致在传统分析过程中投入较高的成本,却不能及时获得管理人员所需要的分析结果.
在传统数据分析失效时,如何从大数据量、类型复杂的O2O 电商用户数据中及时洞察其中价值,将是O2O 电商企业竞争的利器. 大数据挖掘成为O2O电商用户数据转化为具有价值知识的重要手段,是通过分析海量数据,从数据海洋中寻找其规律的技术[5] . 针对O2O 电商用户数据特点,数据挖掘为O2O 电商提供更有用的知识,更精确的信息以及更及时的响应. 基于此,我们提出了一种O2O 电商用户数据挖掘框架,如图1 所示.
O2O 电商用户数据挖掘框架包括数据来源层、数据收集层、数据组织层、数据存储层、数据分析层、数据应用层. 其中数据收集、数据组织、数据存储层属于数据挖掘中数据预处理过程(数据准备、数据转化、数据抽取),数据分析层为应用数据挖掘模型来分析数据. 数据应用层采用面向对象方式的数据应用,包括面向O2O 平台应用、面向O2O 用户应用和面向O2O 商家的应用.
2. 2 O2O 电商用户数据挖掘流程
从分析流程来讲,传统数据分析相对简单,数据通常以文件或数据库中元数据的形式组织,然后对其进行抽样选择,并利用分类算法和预测算法来预测数据对象的离散类别和连续取值[6] .
不同于传统数据分析,大数据挖掘是一个知识自动发现的过程,在无明确的目标下从不同数据源获取数据,对数据进行预处理,并大量使用机器学习与人工智能算法对庞大的观测数据进行挖掘分析[7] .
O2O 电商用户数据挖掘着重解决这样一个问题:在大数据中,分析各用户群体的特点,进而分析用户个人特点,获得有价值的知识,从而获取商业价值. 如图2 所示,数据挖掘流程包括:数据收集、数据准备、数据转化、数据抽取、数据挖掘、挖掘应用.
(1)数据收集.
O2O 用户数据源包括O2O 平台中的用户数据、社交网络中的用户数据、移动设备中的用户数据等. 用户数据以“流”的形式创造,由于3个数据源之间有
交互,且其数据内容往往交叉,所以按照交易、互动及观测数据进行分类,然后通过Needlebase等工具在用户消费的过程或其它行为中收集.
(2)数据预处理.
数据预处理包括了数据准备、数据转化及数据抽取. 数据预处理决定了挖掘结果的质量,从某种程度上来看,数据预处理往往左右着数据挖掘的成败.
由于原始数据中有噪声数据、冗余数据及缺失值等,数据准备过程中对数据进行解析、清洗、重构,并填补缺失值以提高待挖掘数据的质量. 然后对通过数据准备的非结构化、半结构化的数据处理成机器语言或索引,如自然语言用户评论、日志资料等转换成加权逻辑或是模糊逻辑,并且不同的词语映射到标准的值;将结构化数据进行数据过滤,提炼出有意义数据,剔除无效数据以提高分析效率. 最后进行数据抽取,即检测数据的相关性和关联性:关联的数据表现出更多的特定用户活动特征,关联的数据本身也可以用于个性化服务,例如从用户购买数据和时间数据的关联性中,可能会发现购买特定商品的频率;数据融合是将相关联的数据连接在一起形成一个新的商业应用.
(3)数据挖掘及其应用.
在数据挖掘过程中,根据不同的应用需求选择不同的挖掘模型,对数据进行深度挖掘.
其中主要模型有:关联规则分析、分类分析、聚类分析等,当前数据挖掘也存在一些用户模型[8],这些用户模型将人以性别、种族、年龄和兴趣等分类. 得到数据挖掘结果后,对其进行解释应用,一般挖掘应用包括排名与个性化推荐、异常检测、Web 挖掘与搜索、大数据的可视化计算与分析等.
2. 3 O2O 电商用户数据挖掘方法
数据挖掘通过预测未来趋势及行为,做出前摄的、基于知识的决策. 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、聚类、关联规则等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘.
O2O 电商用户数据挖掘的方法主要有关联规则分析、分类与聚类分析、社会网络分析、变化与偏差分析[9] .
(1)关联规则分析.
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联. 在O2O 模式中,通过对用户数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现其关联关系,找出影响用户行为的关键因素,为用户需求、用户细分、风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据.
(2)分类与聚类分析.
分类是找出数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据项映射到某个给定的类别. 它可以应用到O2O 用户的分类、用户属性和特征分析、用户满意度分析、用户购买趋势预测等.在O2O 用户数据挖掘中,聚类分析是细分市场的有效工具,被用来发现不同的客户群,研究消费者行为,并且通过购买模式刻画不同的客户群体特征.
它可以应用到O2O 用户个体归类、用户背景与兴趣分析、用户购买趋势预测等.
(3)社会网络分析.
主要分析不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的关系结构及其属性. 它关注O2O 用户之间的关系而非用户的属性,通过研究用户之间的关系借以描述和
测量通过这些关系流动的各种有形或无形的东西,如信息、资源等.
(4)变化和偏差分析.
变化和偏差分析包括很多潜在的知识,如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等. 它可以应用到O2O 用户异常信息的发现、分析、识别、评价和用户流失预警等方面.
3 大数据环境下O2O 电商用户数据挖掘的应用
O2O 电商用户数据挖掘应用,通过数据深度分析,挖掘出用户的行为特征、消费习惯和兴趣焦点,让O2O 电商各参与者获得具有极大价值的知识.
面向O2O 电商平台,O2O 电商用户数据挖掘可以帮助平台制定更加精准有效的营销策略;面向O2O 商家,大数据挖掘可以使线下商家实时掌握市场动态并迅速做出应对;面向O2O 用户,大数据挖掘可以帮助O2O 平台及O2O 商家为其提供更加及时、经济和个性化的服务.
3. 1 面向O2O 平台的数据挖掘应用
3. 1. 1 实施精准营销
对O2O 平台来说,用户数据挖掘代表着更细化的市场、更精准的用户行为预测、更精确的用户需求. 通过收集、加工和处理涉及用户消费行为的大量信息,确定特定用户群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求,进而推断出相应用户群体或个体下一步的消费行为,然后以此为基础,对所识别出来的用户群体进行特定内容的定向营销,这与传统的不区分用户对象特征的大规模营销手段相比,节省了营销成本,提高了营销效果,提升了平台的价值和锁住大量高粘度的消费者,进而能争取到更多的商家资源.
此外借助数据挖掘,O2O 平台还可以有效的、低成本的识别高价值用户,将这些用户与其它普通用户区分出来,针对他们的特点进行特别服务以获得更高的收益.
3. 1. 2 优化O2O 平台网站
O2O 平台网站的内容设置直接影响用户访问O2O 电商平台的转化率. 在用户登陆平台的操作数据中挖掘用户访问页面的统计信息,发现用户访问的模式,可为优化O2O 平台提供决策借鉴.
O2O 平台网站可以根据挖掘出的访问者特征与下单规律来设计和修改网站结构和外观,O2O 平台可以把具有一定支持度和信任度的关联产品与服务摆放在一起以助销售. 此外通过挖掘O2O 平台的用户浏览数据,可以发现用户访问页面的相关性与用户的期望位置,O2O 平台可以分别在密切相关的网页之间增加链接以及为主要的期望网页位置建立导航链接,并合理的安排服务器网页预取和缓存策略,减少服务器响应延迟时间,提高用户浏览的满意度.
3. 1. 3 稳定客户关系
通过对用户O2O 数据进行挖掘来分析用户行为,O2O 平台可以发现、锁定、留住用户. 这些分析包括客户群体划分、背景与兴趣分析、交叉销售以及客户流失分析. 通过对用户行为分析,可以发现潜在的消费者,并且针对其行为特征锁定用户群体以提供个性化服务,获得高粘度的O2O 用户.
来自社会网络的用户数据在预测客户流失和推荐销售方面十分有效,比如用户如果知道其关注的铁杆好友已购买某O2O 服务并高度点评后,他自己就很有可能也关注该O2O 平台及其服务,这就有助于O2O 平台发现并进一步锁定潜在客户.
3. 1. 4 O2O 增值服务
O2O 平台对拥有的海量用户数据挖掘后,可以整合用户行为数据,建立较为完备的用户行为数据库,为O2O 商家提供用户行为数据产品,以此创造数据服务收入来源,阿里巴巴聚石塔及淘宝数据魔方是其典型应用.
另外O2O 电商平台还可以开展其他企业因缺乏数据而难以涉足的新业务,如消费信贷、企业或商家的小额贷款等,阿里集团面向其平台商家提供的日息千分之零点五的小额信贷服务就是基于海量客户数据挖掘的增值应用.
3. 1. 5 欺诈分析与防范
O2O 平台可以利用数据挖掘技术对一些有欺诈行为的商家样本分析并采用神经网络算法进行建模,然后对用户评论数据、用户交易数据进行分析,评估商家的欺诈倾向,或采用数据挖掘孤立点分析技术,在对商家进行分析时找到那些与其他的商家不同的商家群来进行防范,帮助O2O 平台进行风险与欺诈管理. 若欺诈行为很少,为了防止出错,还可以对前面判断出来的欺诈行为进行再次判断,进一步提高判断的准确性.
3. 2 面向O2O 用户的数据挖掘应用———个性化推荐
客户数据挖掘结果可以作为服务由O2O 平台提供给用户,支持其消费决策. 这有助于形成O2O平台利用数据与用户沟通的新模式,使客户更关注O2O 平台,这也能带来用户忠诚度和客户关系的极大改善. 对用户而言,O2O 平台提供丰富、全面、及时的商家信息,并能针对相似用户的兴趣与需求,快捷筛选并推荐适宜的商品,为用户消费决策提供支持.
作为O2O 模式中对用户实现个性化服务的关键,个性化推荐根据用户的兴趣特点和购买行为向用户推荐其感兴趣的信息和商品[10] .
通过用户数据挖掘,实时分析用户的当前场景及历史记录,创建可能的用户模型,迎合用户的需求并为用户实时提供个性化服务,对用户请求进行分流. 例如根据个人地理位置及用户现时状态,实时地为不同用户提供餐饮、购物、电影等情景化推荐服务. 用户数据挖掘得到的知识可以为用户提供基于用户关联的个性化推荐、基于内容特质的个性化推荐和基于协同过滤的个性化推荐,如图3 所示.
3. 3 面向O2O 商家的数据挖掘应用
3. 3. 1 广告精准投放
通过对用户O2O 平台操作数据的挖掘了解用户在不同消费行为中的关键节点,可以为商家的网络广告策略提供借鉴,然后针对性的投放广告,实现线下商家渴望的个性化市场营销. 在客户数据基础上,运用数据挖掘建立的概率知识库和模糊知识库,对实时获取的在线信息进行概率分析,通过对广告访问者潜在的信息特征进行精准划分,决定哪些是商家的真正顾客;分析顾客对某种广告的反应程度,决定下次广告的投放渠道与时点;通过聚类分析,对某类客户群提供定向广告等等.
当数据积累到一定规模时,通过数据挖掘可以精确计算出广告中的每一个关键字为商家带来的回报,并以此对广告内容进行优化.
3. 3. 2 产品与服务管理
一方面用户数据挖掘为商家提供精准营销实施的最佳方案,及时响应客户需求,促使订单的生成;
另一方面用户数据挖掘可以帮助商家优化决策流程,使商家库存和价格自动微调,以实时响应O2O平台上的销售情况,增加其产品或服务流转. 商家洞察,就是由表及里、由浅入深,发现用户深层需求的过程. 而掌握大数据、并拥有分析能力的商家将获取此种洞察能力,以发掘商业隐形知识和识别潜在商
业机会,比如有关用户喜好和潜在需求方面的重要信息,从而为商家的产品或服务创新提供参考.
3. 3. 3 行业垂直整合
商家关注的焦点集中在如何吸引用户扩大销售,而不是与哪一家O2O 平台合作. 所以本地消费中,往往是靠近最终O2O 用户的商家在产业链中拥有最大的发
言权.
对商家而言,用户数据挖掘让其掌控了巨大的、最为直接的用户资产,通过与自身的用户匹配,商家可以选择与其有着相同用户群体的O2O 平台进行战略合作. 甚至当本地消费发展到一定程度时,线下商家可以考虑建设自己的O2O 电商
平台,进行行业垂直整合,为本地用户提供个性化电商服务.
4 结束语
随着云计算与数据挖掘等技术的发展,电子商务数据,尤其是用户数据中所
蕴含的价值会越来越容易被挖掘出来. O2O 电子商务正经历着从用户数为王,到销量为王,再到现在的数据为王的迅猛变迁.
电子商务企业已经意识到,最准确的商务决策来自于事实,即数据支持. 大
数据技术的应用必将成为O2O 电子商务深入发展的重中之重,也将为其带来巨大的商业价值.
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数据挖掘在互联网金融客户关系管理中的应用分析 Prepared on 22 November 2020
数据挖掘在零售银行客户关系管理中的应用分析 蔡洋萍1 （湖南农业大学经济学院湖南长沙 410128） 摘要：银行传统的商业模式发生了巨大变化，银行之间的竞争也日趋激烈。其竞争焦点 由产品的竞争转变为争夺客户的竞争，拥有客户也就意味着拥有了市场，就能在激烈的 竞争中取胜。因此，客户关系管理正越来越受到银行的重视。商业银行要获取客户，就 需要深入了解客户的偏好，明晰客户需求。数据挖掘正是达到这一目的实现有效客户关 系管理的关键技术。研究分析大数据时代零售银行客户关系管理，重点分析大数据技术 在零售银行客户获取、客户情绪分析、客户行为预测、客户市场细分当中的应用。 关键词：数据挖掘零售银行客户关系管理 在我国利率市场化进程不断推进的背景下，长期以往以经营传统对公存贷业务为重心的商业银行利润空间将因利差收益缩窄而营收面临考验，商业银行不得不从新思索新的经营方向与营收来源。从国际商业银行的发展历程演变看，零售银行业务将是我国商业银行新的利润增长点。但是，随着我国互联网金融在“草根”阶层的深化，商业银行面临来自利率市场化与互联网企业跨界开展金融业务的双重挑战。因此，长期以来粗放式经营零售业务的商业银行不得不开始思索其零售银行业务如何转型与发展。当前，尽管商业银行已经积累了大量的数据，但银行对数据的利用还远远不够深入，出现“数据丰富但信息贫乏”的局面。如何利用好这些数据，从中提取出有益于商业银行经营和决策的信息给我国银行业带来巨大的挑战。同时，随着金融脱媒、利率市场化的进一步推进，面对互联网金融带来的冲击，银行传统的商业模式发生了巨大变化，银行之间的竞争也日趋激烈。其竞争焦点由产品的竞争转变为争夺客户的竞争，拥有客户也就意味着拥有了市场，就能在激烈的竞争中取胜。因此，客户关系管理正越来越受到银行的重视。 面对上述内外部环境的双重挑战，商业银行要获取客户，就需要深入了解客户的偏好，明晰客户需求。数据挖掘正是达到这一目的实现有效客户关系管理的关键技术， 1基金项目：湖南省社科基金项目“我国村镇银行风险控制问题研究（13YBB102）”阶段性研究成果。 作者简介：蔡洋萍（1982-），女，汉族，江西宜春人，金融学博士，湖南农业大学经济学院讲师，研究方向：中小企业融资、农村金融。
数据挖掘技术在电子商务中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2013年6月20日
数据挖掘技术在电子商务中的应用 摘要：电子商务在现代商务活动中的作用正变得日趋重要，电子商务的广泛应用使企 业产生了大量的业务数据，按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业 分析出完成任务所需的关键因素。由此凸显出数据挖掘的重要。本文讨论了数据挖掘的 主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。 关键词：数据挖掘；电子商务；路径分析；关联分析 1. 引言 随着Internet 的普及，电子商务的兴起，人们的商务理念正在改变，在人们访问、浏览、交易,电子商务企业更新产品信息的同时, Web网上产生了大量的数据，这些数据充斥着网络，充斥着电子商务企业，充斥着客户。企业只有从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为顾客提供更好的服务，才能吸引顾客和挽留顾客，提高自己的效益。如何更快、更好地利用各种有效的数据更好地开展电子商务，这是目前电子商务急需解决的问题。 2.电子商务和数据挖掘简介 2.1 电子商务 电子商务是指个人或企业通过Internet网络，采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。目前国内已有网上商情广告、电子票据交换、网上订购，网上、网上支付结算等多种类型的电子商务形式。电子商务正以其低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受时间和空间的限制等突出优点而逐步在全球流行。电子商务是指以Internet网络为载体、利用数字化电子方式开展的商务活动。随着网络技术和数据库技术的飞速发展，电子商务正显示越来越强大的生命力。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润。利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，发现隐藏在其后的规律性，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。 2.2 数据挖掘技术 数据挖掘(Data Mining)，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的知识。数据挖掘技术从一开始就是面向应用领域，它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且，要对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指定实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术在金融、保险、电信、大型超市等积累有大量数据的电子商务行业有着广泛的应用，如信用分析、风险分析、欺诈检验、用户聚类分析、消费者习惯分析等。[1] 而电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源（即Web 文档）和行为（即We服务）中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是
传统与新兴的融合——平安保险电子商务之路摘要： 本案例分析分三部分展开对中国平安保险有限公司电子商务的研究，第一部分介绍平安保险的概况和开展电子商务的背景，第二部分具体介绍平安保险的电子商务模式，第三部分从三个角度对平安保险的案例进行评析，包括开展电子商务的益处，存在的问题及启示。关键词：保险电子商务，流程模式，KPI管理，BCC,CRM 一、平安保险概况和开展电子商务的背景 1.1概况 ?中国平安保险(集团)股份有限公司是中国第一家以保险为核心的，融证券、信托、银行、资产管理、企业年金等多元金融业务为一体的紧密、高效、多元的综合金融服务集团。是中国第一家股份制保险公司，也是中国第一家有外资参股的全国性保险公司。公司成立于1988年，总部位于深圳。2003年2月，经国务院批准，公司完成分业重组，更名为现名。经营理念“差异、专业、领先、长远”。 1.2公司历程 ?1988年3月21日成为我国第一家股份制、地方性的保险企业 ?1992年9月29日平安保险公司更名为中国平安保险公司 ?1995年实行了产险、寿险、证券、投资四大业务的统一管理、分业经营。总公司成立电脑工作委员会
?1996年平安信托投资公司和中国平安保险海外公司成立 ?1998年麦肯锡改革方案全面推出 ?1998年10月中旬，中国第一家全国性电话咨询中心—平安Call Center 项目将全面提升平安服务、销售和信息管理的手段和水平。同时电子商务项目也开始起步?2000年平安3A客户服务体系初步建成。7月18日，平安全国电话中心95511在苏州开通，并力争三年内建成亚洲最大的企业电话中心；8月18日，一站式综合理财网站PA18正式启用，平安大步进入电子商务 ?2002年6月27日引进礼贤业务员甄选系统（LASS系统） ?2003年更名为中国平安保险股份有限公司。国内首次实现特服号码海外直拨 ?2004年11月10日平安人寿行销支援管理系统正式投入使用 ?2006年8月成功收购深圳商业银行89.24％股权，取得一张全国性的中资银行牌照。 ?2007年，在上海证券交易所挂牌上市，证券简称为“中国平安” ?2008年，发布公告，公开发行不超过12亿股的A股和412亿元分离交易可转债，其融资总额将近1600亿元。 1.3开展电子商务的背景 ?开展电子商务的必然性： 1.我国加入WTO，由“保险+电子商务”组成的服务则是国内保险公司与国外保险公司竞争的有力武器。 2.随着网络的普及，通过网络对保险业的需求业迅速增长
数据挖掘与电子商务 随着网络技术和数据库技术的成熟，传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。如何对网络上大量的信息进行有效组织利用，帮助海量数据的拥有者们找出真正有价值的信息和知识，以指导他们的商业决策行为，成为电子商务经营者关注的问题。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。 一、数据挖掘概述及方法 确切地说，数据挖掘( Data Mining )，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式。它融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。比较典型的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等。它们可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。 1、关联分析 关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的 是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如哪种产品最受欢迎、原因是什么、有多少回头客、哪些客户是最赚钱的客户、售后服务有哪些问题等知识。 2、序列模式分析
序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品A,接着购买商品B,而后购买商品C,即序列24C 出现的频度较高”之类的知识，序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。 3、分类分析设有一个数据库和一组具有不同特征的类别（标记），该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。 4、聚类分析 聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先也不知道，通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。 二、据据挖掘在电子商务中的应用数据挖掘能发现电子商务客 户的的共性和个性的知识、必然和偶然的知识、独立和关联的知识、现实和预测的知识等，所有这些知识经过分析，能对客户的消费行为如心理、能力、动机、需求、潜能等做出统计和
结课论文 课程名称：数据仓库与数据挖掘 授课教师：徐维祥 论文题目：Web数据挖掘在电子商务中的应用学生姓名：王琛 学号：13120975 北京交通大学 2014年9月
Web 数据挖掘在电子商务中的应用 摘要：大数据时代已然来临，在各种信息数据都呈现出爆炸式增长的今天，不同规模的电商都在奋力追赶“大数据”发展的速率和步伐。一个全新的以信息为中心，以洞察力为导向的电商生存环境已经出现，而智慧的分析能力成为在该环境下成功的关键，以大数据为导向的效率提升，客户需求快速响应，风险把控和商业模式优化，都将成为提高商业流转速率的利器，数据挖掘和分析领域技术型、产品型的创业公司将有可能成为全新的创业机会和投资热点。数据挖掘在电子商务的发展中占有越来越重要的作用，本文重点论述Web 数据挖掘在电子商务的相关应用。 关键字：Web 数据挖掘，电子商务，内容挖掘 随着Internet 的快速发展，互联网上的各种信息飞速增长，电子商务已经成为当代经济不可或缺的重要组成部分。面对电子商务网站产生的海量信息和数据，通过Web 数据挖掘技术可以从这个庞大的信息数据集合中提取有用的信息，找到提供数据管理和使用的平台；可以合理的组织网站建设，更加人性化的给用户提供服务；可以从无限量的网络信息中迅速找到用户最为需求的信息，从而更好的有针对性的销售自己的产品。电子商务中的Web 数据挖掘，主要是从其中挖掘出有效的、新颖的、有价值的，潜在的有用的市场信息，从而进行正确的商业决策。 1 概述 1.1Web 数据挖掘技术 Web 数据挖掘技术是随着电子商务的发展应运而生的技术，是指从海量的Web 信息仓库中进行浏览的相关数据中发现潜在有用的、隐含的模式或关联信息。Web 数据挖掘技术在电子商务中有广泛的应用，能对客户的访问方式、订单详情等进行挖掘，获取其购买行为特点，跟踪发现用户的访问习惯，以此来改进网页设计机构，实现智能化、个性化的用户界面。1 1.2Web 数据挖掘的分类 Web 挖掘通常基于Web 数据类型的分类进行划分。Web 数据类型主要包含三种：一类 1
信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 数据指标 1.电商总体运营指标 数据指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标： （1）流量类指标 独立访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。
页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数（PV）／独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。（2）订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 （3）总体销售业绩指标 网站成交额（GMV），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。 销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。 注：无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。 客单价，即订单金额与订单数量的比值。 （4）整体指标 销售毛利，是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。 毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2014年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的10.0％上升至第四季度的12.7％，体现出京东盈利能力的提升。 2.网站流量指标
传统与新兴的融合——平安保险电子商务之路 摘要： 本案例分析分三部分展开对中国平安保险有限公司电子商务的研究，第一部分介绍平安保险的概况和开展电子商务的背景，第二部分具体介绍平安保险的电子商务模式，第三部分从三个角度对平安保险的案例进行评析，包括开展电子商务的益处，存在的问题及启示。 关键词：保险电子商务，流程模式，KPI管理，BCC,CRM 一、平安保险概况和开展电子商务的背景 1.1概况 中国平安保险(集团)股份有限公司是中国第一家以保险为核心的，融证券、信托、银行、资产管理、企业年金等多元金融业务为一体的紧密、高效、多元的综合金融 服务集团。是中国第一家股份制保险公司，也是中国第一家有外资参股的全国性保 险公司。公司成立于1988年，总部位于深圳。2003年2月，经国务院批准，公司 完成分业重组，更名为现名。经营理念“差异、专业、领先、长远”。 1.2公司历程 1988年3月21日成为我国第一家股份制、地方性的保险企业 1992年9月29日平安保险公司更名为中国平安保险公司 1995年实行了产险、寿险、证券、投资四大业务的统一管理、分业经营。总公司成立电脑工作委员会 1996年平安信托投资公司和中国平安保险海外公司成立 1998年麦肯锡改革方案全面推出 1998年10月中旬，中国第一家全国性电话咨询中心—平安Call Center 项目将全面提升平安服务、销售和信息管理的手段和水平。同时电子商务项目也开始起步 2000年平安3A客户服务体系初步建成。7月18日，平安全国电话中心95511在苏州开通，并力争三年内建成亚洲最大的企业电话中心；8月18日，一站式综合理财网站PA18正式启用，平安大步进入电子商务 2002年6月27日引进礼贤业务员甄选系统（LASS系统） 2003年更名为中国平安保险股份有限公司。国内首次实现特服号码海外直拨 2004年11月10日平安人寿行销支援管理系统正式投入使用 2006年8月成功收购深圳商业银行89.24％股权，取得一张全国性的中资银行牌照。 2007年，在上海证券交易所挂牌上市，证券简称为“中国平安” 2008年，发布公告，公开发行不超过12亿股的A股和412亿元分离交易可转债，
数据挖掘在电子商务中的应用 学号： 姓名： 班级： 摘要：随着数据挖掘技术的发展和电子商务的普及，将数据挖掘技术应用到电子商务中可 以解决电子商务中数据量庞大的问题，从而获得真正有价值的信息。通过分析电子商务应用数据挖掘的必要性和可行性, 概述数据挖掘的一些挖掘技术, 重点介绍了数据挖掘在电子商务中的实际应用, 包括营销、电子商务系统规划和系统安全、客户关系管理以及网络广告方面的应用。 关键词：数据挖掘技术；电子商务；客户关系管理 引言：电子商务是网络时代的一种全新的商务模式，其由于Internet的迅速普及和发展而 引起了越来越多的学者关注，研究人员希望充分发挥电子商务优势，从而获取更大的经济效益。在电子商务中采用数据挖掘的方法和思想，帮助电子商务网站把真正有价值的知识从海量的信息提取出来，从而更好地为电子商务网站的客户提供更方便的服务以及指导企业决策已经成为了当前研究的热点。数据挖掘是一种全新的信息技术，其是伴随着数据库技术的发展而出现的，其融合了统计学、人工智能以及数据库等众多学科内容，借助从大量的数据中挖掘出未知、有用和有效的信息，从而更好地为电子商务网站服务。随着计算机技术、因特网技术、通讯技术的发展推动着电子商务的迅速发展，电子商务过程产生大量的电子数据，通过运用数据挖掘技术可以发现和提取这些信息中隐含的未知的有价值的信息，形成知识。如何对这些数据进行分析和挖掘，以充分了解客户的喜好、购买模式，甚至是客户一时的冲动，进而设计出满足于不同客户群体需要的个性化网站，增加自己的竞争力，似乎已变得势在必行。若想在竞争中生存和获胜，你就得比你的竞争对手更了解客户。数据挖掘是从大量的数据中自动地抽取潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。在网络时代，数据挖掘技术当然也自然而然地被应用到对电子商务网站的海量数据进行分析和处理中来。在对电子商务网站进行数据挖掘时，所需要的数据主要来自两个方面: 一是客户的背景信息。这部分信息主要来自客户的登记表; 二是浏览者的点击流。这部分数据主要用于考察客户的行为表现。但是，有时客户对自己的背景信息十分珍重，不肯把这部分信息填写在登记表上，这就会给数据分析和挖掘带来不便。在这种情况之下，就不得不从浏览者的表现数据中来推测客户的背景信息，进而再加以利用。 一、数据挖掘在电子商务中应用的必要性和可行性 电子商务就是采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。电子商务由于应用了计算机网络技术，特别是因特网之后，以其本身的优势对传统的商务活动产生巨大的冲击。具体的优势主要有： ( 1) 服务不受时间的限制，一般可以实现的商务活动。( 2) 能实现全球的资源共享，特别B2B 的电子商务模式的发展，使得在全球采购原材料和全球销售变得更加简单和方便。( 3) 大大降低了成本。首先可以免去高昂的房租，可减去旅行费用，
电子商务专业人才需求调研报告 中国电子商务专业教育可以追溯到1998年，从西安交通大学的“2+2”和汕头大学在第4年级培养电子商务方向本科生“3+1”的模式开始。在过去的10多年里，其发展历程经历了尝试期、规范期和蓬勃发展期三个阶段。随着2015年3月5日上午十二届全国人大三次会议上，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。“互联网+”已经提升为国家战略，而这个行动计划中电子商务则扮演了及其重要的角色，在新形势和新需求下对电商专业人才的培养提出了新的要求。南华电子商务专业立足于电商行业发展的最新前沿城市广州，这里有适合电商发展的最好土壤，培养适合于广东省本土需求的电子商务专业人才成为南华电商专业最为重要的责任。通过对本专业对应的职业岗位的人才需求状况调查，使我院电子商务专业人才培养的目标和规格凸显职业教育的针对性、实践性和先进性，实现与用人单位需求的对接。通过对本专业对应的职业岗位的人才需求状况调查，找出电子商务专业人才培养模式构建中应注意的关键问题和教学体系设计的思路，确立专业建设和发展的方向，把我电子商务专业建设成为广东省重点专业。通过对本专业对应的职业岗位的人才需求状况调查，研究分析高职电子商务专业人才的培养规格、能力与素质结构，确定专业培养目标，优化课程体系和教学内容。 一、电子商务行业现状及其发展趋势 电子商务作为现代服务业中的重要产业，有“朝阳产业、绿色产业”之称，具有“三高”、“三新”的特点。“三高”即高人力资本含量、高技术含量和高附加价值；“三新”是指新技术、新业态、新方式。人流、物流、资金流、信息流“四流合一”是对电子商务核心价值链的概括。近年来，电子商务快速发展，已经成为中国重要的社会经济形式和现代流通方式，广泛深入地渗透到生产、流通、
电子商务是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术，实现整个商务(买卖)过程中的电子化、数字化和网络化。在全球X围内，基于Internet的电子商务迅猛发展，促使各企业经营者必须及时搜集大量的数据，并且将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润。利用Web数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。同时Internet是一个巨大、分布广
泛、全球性的信息资源储备库。随着上网人数的急剧增加，电子商务的蓬勃发展，各种基于互联网的商业Web站点也面临越来越激烈的竞争。Web包含了丰富和动态的超信息，以及Web页面的访问和使用信息，这也为数据挖掘提供了大量丰富的资源。[1][2] Web数据挖掘(Web Data Mining)是利用数据挖掘从Web文档及Web服务中自动发现并提取用户感兴趣的、潜在的、有用的模式和隐藏信息。Web数据挖掘的主要目标就是从Web的访问记录中抽取用户感兴趣的模式，服务器中的访问日志，记录了关于用户访问和交互的信息，通过Web数据挖掘，就可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态地调整页面结构，改进服务，开展有针对性的电子商务活动，以更好地满足客户的需求。 3 Web挖掘的过程和方法 3.1 Web挖掘的过程 电子商务中的Web挖掘过程一般由3个主要阶段组成：数据准备、挖掘操作、结果表达和解释。
(1)数据准备：这个阶段又可分成3个子步骤：数据集成、数据选择、数据预处理。数据集成将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理，解决语义模糊准备，这个阶段又可分成为处理数据中的遗漏等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理X围，提高数据挖掘的质量。预处理是为了克服数据挖掘工具的局限性。 (2)数据挖掘：这个阶段进行实际的挖掘操作，包括的要点有：决定如何产生假设；选择合适的工具；发掘知识的操作；证实发现的知识。 （3）结果表述和解释：根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分开来，并且通过决策支持工具提交给决策者。因此，这一步骤的任务不仅是把结果表达出来，还要对信息进行过滤处理，如果不能令决策者满意，需要重复上述过程。 3.2 Web数据挖掘的方法 (1)协同过滤：协同过滤技术采用最近邻技术，利用客户的历史、喜好信息计算用户之间的距离，目标客户对特点商品的喜好程度由最近邻居对商品的评价的加权平均值来计算。 (2)关联规则：关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，用数学模型来描述关联规则发现的问题：x=>y的蕴含式，其中x,y为属性——值对集(或称为项目集)，且X∩Y空集。在数据库中若S%的包含属性——值对集X的事务也包含属性——值集Y，则关联规则X=>Y的置信度为C%。 (3)Web日志的聚类算法：聚类分析是把具有相似特征的用户或数据项归类,在管理中通过聚类具有相似浏览行为的用户。基于模糊理论的Web页面聚类算法与客户群体聚类算法的模糊聚类定义相同，客户访问情况可用URL(Uj)表示。
1电子商务介绍 随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。 电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其核心技术历经了数十年的发展，其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段，并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析，指出各种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。 2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用 2.1数据挖掘的概念 数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。 2.2数据挖掘在电子商务中的应用 由于数据挖掘能带来显著的经济效益，它在电子商务中（特别是金融业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。 在金融领域，管理者可以通过对客户偿还能力以及信用的分析，进行分类，评出等级。从而可减少放贷的麻木性，提高资金的使用效率。同时还可发现在偿还中起决定作用的主导因素，从而制定相应的金融政策。更值得一提的是通过对数据的分析还可发现洗黑钱以及其它的犯罪活动。 在零售业，数据挖掘可有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。 电信业已经迅速地从单纯的提供市话和长话服务演变为综合电信服务，如语音、传真、寻呼、移动电话、图像、电子邮件、计算机和WEB数据传输以及其它的数据通信服务。电信、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信和计算的融合是目前的大势所趋。而且随着许多国家对电信业的开放和新型计算与通信技术的发展，电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈。因此，利用数据挖掘技术来帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量是非常有必要的。分析人员可以对呼叫源、呼叫目标、呼叫量和每天使用模式等信息进行分析，还可以通过挖掘进行盗用模式分析和异常模式识别，从而可尽早发现盗用，为公司减少损失。 3选择数据挖掘技术的两个重要依据 数据挖掘使用的技术很多，其中主要包括统计方法、机器学习方法、和神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳）、基于范例学习、遗传算法等。神经网络方法可细分为钱箱神经网络（BP算法）、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。由于每一种数据挖掘技术都有其自身的特点和实现的步骤，对数据的形式有具体的要求，并且与具体的应用问题密切相关，因此成功的应用数据挖掘技术以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情，本文主要从挖掘任务和可获得的数据两个角度来讨论对数据挖掘技术的选择。 3.1不同的挖掘任务使用不同的挖掘技术 数据挖掘的任务是从数据中发现模式。根据挖掘任务，数据挖掘可分为概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现、回归发现和序列模式发现等。在选择使用某种数据挖掘技术之前，首先要将待解决的商业问题转化成正确的数据挖掘的任务，然后根据挖掘的任务来选择具体使用某一种或几种挖掘技术。下面具体的分析每一种挖掘任务应使用哪些挖掘技术。 概念描述 概念描述是描述式数据挖掘的最基本形式。它以简洁汇总的形式描述给定的任务相关数据集，提供数据的有趣的一般特性。概念描述由特征化和比较组成。数据特征化是目标类数据的一般特征或特性的汇总。通常，用户指定类的数据通过数据库查询收集。例如，为研究上一年销售增加10%的软件产品的特征，可以通过执行一个SQL查询收集关于这些产品的数据。概念的特征化有两种一般方法：基于数据立方体OLAP的方法和面向属性归纳的方法。二者都是基于属性或维的概化方法．数据特征的输出可以用多种形式提供。包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。数据区分是将目标类对象的一般特征与一个或多个对比类对象的一般特征比较。例如，将上一年销售增加10%的软
2017互联网金融行业分析报告数据能力：互联网巨头发展金融最大优势 数据金融：金融的本质是数据，以及基于数据的建模和风险定价。互联网公司及科技公司拥有海量用户数据，有机会借由数据挖掘和建模，成为传统金融公司之外的数据金融新贵。全球互联网上市公司总市值约2万亿美金，而金融市场规模则在300万亿量级。 中国传统银行的征信记录仅覆盖总人口的35%，远低于互联网52%的覆盖率。互联网巨头拥有了极大的数据先发优势。虽然中国的央行征信及传统金融业务数据不对互联网公司开放，但丰富的社交、线上消费及转账行为数据能够在风控和征信中发挥巨大作用。 据CNNIC统计，截止2016年底，我国网民规模达7.31亿，手机网民占比达95.1%，其中手机支付用户达到4.7亿。随着中国移动互联和移动支付渗透率的不断提高，网民在互联网上留下的数据踪迹成指数级增长，这些数据不仅包括了基本的实名制用户信息，更重要的是体现了用户的消费历史、社交行为、生活开支甚至是理财偏好。 蚂蚁金服和腾讯金融拥有自己的征信数据来源和技术，使其能够绕开传统金融，独立解决陌生人交易场景中的身份及违约风险评估问题。在数据金融的竞争格局下，互联网巨头将首先受益数据优势带来的用户价值增长。
随着移动支付成为大众习惯，互联网金融规模保持着高速上涨，截至2016年，中国互联网金融总交易规模超过12万亿，接近GDP总量的20%，互联网金融用户人数超过5亿，位列世界第一。 相对的是，银行卡和传统金融网点的重要性被不断削弱。银行卡是我国传统金融机构触及客户的主要产品，然而随着电子支付的爆发，银行卡的吸引力不断减弱，手机号实名制和生物身份验证为互联网金融提供了与传统银行卡相同等级的安全保障，网络资管规模将在一段时间内保持高速增长。 目前全球27家估值不低于10亿美元的金融科技独角兽了中，中国企业占据了8家，融资额达94亿美元。中国互联网金融服务市场规模巨大，增速较高，有望成为互联网公司的下一金矿，在数十亿市场空间里，数字金融巨头已经出现雏形。
关于数据挖掘与电子商务[摘要] 电子商务正处在蓬勃发展的大好时期，它所产生的丰富的信息资源，为数据挖掘的应用开辟了广阔的应用舞台。本文通过优化企业资源、管理客户数据、评估商业信用、确定异常事件四个方面来阐述数据挖掘在电子商务中的应用，揭示了数据挖掘在电子商务中的广阔的应用前景。 [关键词] 数据挖掘电子商务 目录 1.数据挖掘的简介 2.电子商务的简介 3.数据挖掘在电子商务的应用 4.在电子商务中数据挖掘的过程 5.电子商务中数据挖掘的技术与方法 6.数据挖掘在电子商务的应用方面遇到的问题 7.电子商务中挖掘信息的目标 8.结语 1. 数据挖掘的简介 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。或者说是从数据库中发现有用的知识(KDD)，并进行数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行等方面的学者和工程技术人员。数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。数据挖掘与传统的数据分析的不同是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和可实用3个特征 2. 电子商务的简介 电子商务是指个人或企业通过Internet网络，采用数字化电子方式进行商务数据交换和
一个电商数据分析师的经验总结 king发表于2013-07-27 20:54 来源：贾鹏 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。 后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法：1、RFM模型
模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中， R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM 着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情： ⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。 ⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。 ⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。 ⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。 使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。 2、关联分析 关联分析最原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲，就是只买了A商品的人，又有很多人买了B商品，那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据，以最终确定商品之间的相关性。除了Apriori算法外，还有许多其他的关联分析的算法，基本上也都是从Apriori发展而来，比如FPgrowth。本人从几年的数据分析经验感觉，关联分析在零售业中并不太实用，挖掘出来的关联度比较高的
数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用研究 在电子商务环境下，客户的信息量越来越大，运用数据挖掘技术研究客户关系管理，可实现从大量不确定的客户信息中挖掘出客户分类的依据和信息，为企业提供重要决策支持。通过分析和总结国内外学者研究成果，找出了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理应用研究方面的不足，论证了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的必要性，研究并提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法及实施步骤。 电子商务环境下客户关系管理(Customer Relationship Management in Electronic Commerce Environment，以下简称电子商务CRM)是近几年来的一个研究热点，已引起学术界和企业界的广泛关注。企业通过应用电子商务环境下客户关系管理建立与客户沟通的便利渠道，为客户创造更高的价值，来提高客户的满意度和忠诚度，从而实现更高的利润，利于企业的长远发展。在电子商务环境下，客户的信息数据越来越多，而现行的客户管理系统主要是对客户资料的整合和汇总，利用的分析工具也是传统的分析工具，比如OLAP，它们注重的是对历史数据的总结，缺乏对未来情况的预测。实际上，在和客户的交易过程中，企业会积累越来越多的客户数据，如果不能对这些数据很好地分析，一方面是这些数据的浪费，而企业也不能很好地了解顾客，并对客户的维护和开发起到指导作用。因此，如何有效地处理海量客户信息，从中挖掘判断出客户的消费趋向，实旌精确营销成为摆在电子商务企业面前的一大问题。 从上世纪90年代起，数据挖掘技术伴随着海量数据处理需求的不断增长而发展成熟，许多数据挖掘软件工具被开发出来，成为了电子商务CRM实施的关键技术之一。目前国内外学者对于数据挖掘工具的开发与数据挖掘方面的研究也变得越来越热衷。由美国IBM公司开发的数据挖掘工具Intelligent Miner，可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息，它已成功用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等业务领域；在国内像用友、中圣、金蝶等一批软件公司也纷纷发布了自己的CRM产品，通过数据分析和数据挖掘能实现从海量客户数据中提炼出重要的信息，以支持企业开展多方面的客户分析；而在学术界，近几年来也对客户关系管理研究和数据挖掘在客户关系管理中的应用开展了一些讨论和研究，如邹鹏等基于决策树方法给出了一个客户利润贡献度的评价模型；张酷等人用一种基于遗传算法的多重决策树组合分类方法来进行客户获取分析等。但总体上来看，目前在数据挖掘在客户关系管理的研究主要还是描述性的分析居多，对数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理的研究仍然进展缓慢。 从以上分析可知，数据挖掘在电子商务CRM中的应用研究是当前的一个重要课题，本研究具有重要的实际应用价值。 1 客户关系管理的概念 客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)源于“以客户为中心”的新型商业模式，是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。 CRM首先是一种管理理念，起源于西方的市场营销理论，产生和发展在美国。其核心思想是将企业的客户(包括最终客户、分销商和合作伙伴)作为最重要的企业资源，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值。 CRM又是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制，它实施于企业的市场营销、销售、服务与技术支持等与客户相关的领域，要求企业从“以产品为中心”的模式向“以客户为中心”的模式转移，也就是说，企业关注的焦点应从内部运作转移到客户关系上来。 CRM也是一种管理软件和技术，它将最佳的商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起，为企业的销售、客户服务和决策支持等领域提供了一个业务自动化的解决方案，使企业有了一个基于电子商务的面对客户的前沿，从而顺利实现由传统企业模式到以电子商务为基础的现代企业模式的转化。
电子商务中的数据挖掘技术 1引言 随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。 电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其核心技术历经了数十年的发展，其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段，并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析，指出各种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。 2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用 2.1数据挖掘的概念 数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。 2.2数据挖掘在电子商务中的应用 由于数据挖掘能带来显著的经济效益，它在电子商务中（特别是金融业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。