数据挖掘技术在电子商务中的应用

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篇一：数据挖掘技术在电子商务中的应用与前景

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。电子商务是商业领域的一种新兴商务模式,它是以网络为平台,以现代信息技术为手段,以经济效益为中心的现代化商业运转模式,其最终目标是实现商务活动的网络化、自动化与智能化。电子商务的产生改变了企业的经营理念、管理方式和支付手段,给社会的各个领域带来了巨大的变革。随着网络技术的迅猛发展和社会信息化水平的提高,电子商务显示出巨大的市场价值和发展潜力。

当电子商务在企业中得到应用时,企业信息系统将产生大量数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,为企业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。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。

正文:

1、数据挖掘技术的概念

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取陷含在其中的、人们事先不知道但又有潜在作用的并最终可理解的信

第 2 页 共 11 页 息和知识的非平凡过程。它是涉及面很广的交叉科学,包括机器学习、数据库、统计学、模式识别、数据分析等相关技术。

数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间的关系的过程,使用这些模型和关系可以进行预测,它帮助决策者寻找数据间潜在的关联,发现被忽略的因素,是解决当今时代所面临的数据爆炸而信息匮乏的问题的一种有效方法。它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,是一种深层次的数据分析方法。

摘 要

电子商务作为蓬勃发展的新经济里的典型代表，冲击着人们千百年来形成的商务观念与模式。但随着Internet的普及，信息过量问题使得我们必须及时发现有用知识，提高信息利用率。数据挖掘被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富，数据贫乏”的一种有效方法。

本文首先探讨了在电子商务环境下，信息服务以及企业对信息服务需求的新特点。其次阐述了能够应用于电子商务活动中的数据挖掘技术。再者分析了电子商务中数据挖掘技术的应用方案和企业案例。全文旨在说明数据挖掘技术（尤其是聚类分析和关联分析）将在未来的市场竞争中发挥越来越重要的作用，为企业赢得更多的商业价值。

【关键词】电子商务 信息过量 数据挖掘 聚类分析

Abstract

E-commerce has become the typical representation in the flourish, new

economy that is impacting the Business concepts and models of people formed for

thousands of years. But with the popularity of the Internet, information overload

has enabled us to discover useful knowledge timely, increase the rate of utilization

of information. Data mining is considered to be one of effective methods to

resolve "data explosion" and "data rich, information poor".

This paper firstly discusses information services and new features of demand

魁塾蕊凰

基于网络数据挖掘技术的电子商务应用

陈文渊

(广发证券珠海情侣南路证券营业部，广东珠海519020)

瞒要】数据挖掘定义为是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。对数据挖掘的基本特点与流鼹

和电子商务中wcb数据挖掘与数据源进行了分析，并对数据挖掘技术在电子商务领域的应用进行了研究探讨。鹾罐词1数据挖掘；电子商务；数据源；应用

1数据挖掘的基本特点与流程分析

数据挖掘定义为是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程，根据这一定义，我们可以了解到一个

数据挖掘系统应具有以下特点：一是能处理大数据量数据；二是处理知

识或模式的高级系统或智能系统；三是具有确定、识别用户兴趣所在的

能力。系统对兴趣度的处理是根据用户同系统的交互和系统自身知识、

信息的积累，通过智能的方法加以确定。

一般来说，数据挖掘过程包括七个步骤：一是数据清理：针对所

要处理的数据填充空缺的值，识别孤立点，消除噪声，纠正数据中的不

一致性：二是数据集成：多种数据源可以组合在一起；三是数据选择：从数据库中检索与分析任务相关的数据；四是数据变换：数据变换或统

—成适合挖掘的形式，如通过汇总和聚集操作；五是数据挖掘：这是最

基本的步骤，使用智能方法提取数据模式；六是模式评估：根据某种兴趣度的度量指标，识别表示知识的真正有趣的模式；七是知识表示：使

用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。

而基于此，数据挖掘系统具有以下几个主要部分：

～是数据库、数据仓库或其他信息库：这是一个或一组数据库、

数据仓库、电子表格或其他类型的信息库，可以在数据上进行数据清理

和集成。二是数据库或数据仓库服务器：根据用户的数据挖掘请求，数据

库或数据仓库服务器负责提取相关数据，以用户为主导的交互式数据挖

掘过程—般是通过系统的用户界面模块，将用户的搜索指令转化为一组标准的SQL语句，交由服务器去执行。

三是数据挖掘引擎：这是数据挖掘系统的基本部分，是由一组以

大数据挖掘技术在电子商务中的应用实践

随着互联网的发展，电子商务行业取得了突飞猛进的发展，从最初的B2B模式到如今的C2C、B2C甚至O2O等多种模式。然而，随着电子商务规模的不断扩大和客户需求的不断提高，如何更好地满足客户需求成为了亟待解决的问题。而大数据挖掘技术在电子商务中的应用实践，则为我们提供了完美的解决方案。

1. 大数据挖掘技术的应用背景

在电子商务领域中，数据量的快速增长和多样化使得传统的数据处理技术已经不能满足企业对数据分析和挖掘的需求。因此，为了更好地发掘企业和客户的数据关系，各种各样的数据挖掘技术逐渐成为了企业的热门选择。

2. 大数据挖掘技术在电子商务中的应用场景

2.1. 市场细分与个性推荐

通过数据挖掘技术，可以将客户按照需求、喜好、价值等不同细节进行分类，从而更准确地进行个性化推荐，进而提高客户满意度和忠诚度。

2.2. 商品优化 通过对客户行为、反馈等相关数据进行分析，电子商务企业可以对产品的性能、品质等进行优化调整，提高产品的质量和竞争力，从而达到增长企业市场份额的目的。

2.3. 营销策略

在销售策略方面，数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解客户的需求，改进产品和服务，并通过预测消费者行动、优化广告投放等手段，实现更加合理、高效的营销策略。

3. 大数据挖掘技术在电子商务中的实践应用

在电子商务行业中，京东公司是一个典型的大数据挖掘技术的实践者。以京东的商品推荐系统为例，其基于用户历史购买行为、浏览数据和个人偏好，将用户进行分组，并针对不同的用户维护单独的推荐列表，实现对用户的个性化推荐。而类似的大数据技术也得到了其他诸如淘宝等企业的广泛应用。

4. 未来趋势展望

由于电子商务行业的快速发展和市场竞争的加剧，大数据挖掘技术必将在未来电商发展中发挥越来越重要的作用。同时，随着技术的不断完善和成熟，大数据挖掘技术将进一步实现跨领域、跨行业的应用，实现更加精细化和个性化的数据处理，并进一步提升产品质量和客户满意度。