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数据挖掘在社会网络营销中的应用研究在当今数字化时代，社会网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
人们通过社交媒体平台分享生活、交流观点、获取信息，这也为企业的营销活动提供了丰富的资源和广阔的舞台。
而数据挖掘作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，在社会网络营销中发挥着日益重要的作用。
一、社会网络营销的特点与挑战社会网络营销与传统营销方式相比，具有独特的特点。
首先，信息传播速度快。
一条消息可以在短时间内迅速扩散，影响范围广泛。
其次，用户参与度高。
消费者不再是被动的接受者，而是能够积极参与、互动和分享。
然而，社会网络营销也面临着一些挑战。
信息过载使得企业的营销信息容易被淹没；用户需求的多样化和个性化增加了精准营销的难度；网络上的虚假信息和负面评价可能对品牌形象造成损害。
二、数据挖掘的基本概念与技术数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
常见的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
关联规则挖掘可以发现不同数据项之间的关联关系，例如购买某种商品的消费者往往也会购买另一种商品。
分类与预测技术能够根据历史数据对新的数据进行分类或预测未来的趋势。
聚类分析则可以将相似的数据归为一类，帮助企业更好地了解消费者群体的特征。
三、数据挖掘在社会网络营销中的应用（一）用户画像与细分通过收集和分析用户在社会网络上的行为数据，如发布的内容、关注的话题、互动的对象等，构建详细的用户画像。
基于这些画像，将用户细分为不同的群体，为每个群体制定针对性的营销策略。
例如，对于年轻时尚的群体，可以推出个性化、潮流的产品；对于注重品质和性价比的群体，则强调产品的质量和价格优势。
（二）社交关系分析利用数据挖掘技术分析用户之间的社交关系网络，找出关键的影响者和传播节点。
这些影响者在信息传播中起着重要的作用，企业可以与他们合作，推动产品或服务的推广。
同时，了解社交关系网络的结构和特点，有助于优化营销信息的传播路径，提高传播效果。
数据挖掘在电子商务网络营销中的应用研究的开题报告一、研究背景及意义随着互联网技术的快速发展和普及，电子商务已成为现代商业发展的重要形式之一，网络营销也变得日益重要。
在电子商务网络营销过程中，各种信息、数据在快速流动，数据挖掘技术的应用可以帮助企业快速有效地找到自己的目标用户，提高营销效率和精度，减少营销成本，提高企业的竞争力和市场份额。
本研究将通过调查和实证研究，探讨数据挖掘在电子商务网络营销中的应用，为企业提供实用的参考和支持。
二、研究内容和方法1. 研究问题(a) 数据挖掘技术在电子商务网络营销中的应用场景是什么？(b) 数据挖掘技术如何应用到电子商务网络营销中？(c) 数据挖掘技术在电子商务网络营销中对企业的营销效果有何影响？2. 研究方法本研究将采用问卷调查和实证分析的方法，具体如下：(a) 问卷调查通过问卷调查的方式，收集相关企业的数据挖掘应用情况和网络营销绩效，并通过SPSS等统计软件进行数据分析，探讨数据挖掘技术在电子商务网络营销中的应用情况和效果。
(b) 实证分析结合问卷调查和相关文献研究，选取一定数量的电子商务企业作为实验样本，进行数据挖掘技术的应用，对比实施前后的网络营销绩效、营销成本等指标，考察数据挖掘技术应用对企业电子商务网络营销的影响。
三、研究预期成果通过本研究，将深入探讨数据挖掘技术在电子商务网络营销中的应用情况，为电商企业提供科学的指导和参考，具有重要的理论价值和实践意义。
预期成果如下：1. 发掘数据挖掘技术在电子商务网络营销中的应用场景，认识数据挖掘技术对电子商务网络营销的价值。
2. 实证分析数据挖掘技术在企业网络营销中的应用效果，分析数据挖掘技术对于营销效率、营销精度、营销成本等指标的影响。
3. 为企业提供实用的参考和指导，为电子商务网络营销的高效发展提供科学的支持。
四、总体研究计划本研究计划总用时为6个月，计划分阶段进行，具体计划如下：第一阶段（1个月）：文献研究、理论准备。
大数据挖掘技术在互联网营销中的应用随着互联网的普及，越来越多的企业选择了互联网营销，而随之而来的是如何运用大数据挖掘技术来提高广告投入的转化率和ROI（投资回报率）。
在互联网营销中，大数据挖掘技术已经成为了必不可少的一部分。
本文将探讨大数据挖掘技术在互联网营销中的应用，从而帮助企业更加高效的进行互联网营销。
一、大数据挖掘技术的概念大数据挖掘是一种从大量数据中提取和发现潜在关系的技术。
它是通过利用计算机的高效处理能力，从数据中提取相关信息。
由于大数据的特殊性，通常需要用到分布式计算技术、云计算技术和数据挖掘算法等技术手段来实现对大数据的处理。
大数据挖掘技术可以在多个领域得到应用，比如医学、金融、社会科学等。
而本文着重探讨大数据挖掘技术在互联网营销中的应用。
二、大数据挖掘技术在互联网营销中的应用1. 用户画像的构建运用大数据挖掘技术可以构建消费者的用户画像，对于构建用户画像，大数据技术最常用的处理方法是机器学习算法。
机器学习算法可以从用户的多个维度进行分析，得到用户关注的领域、兴趣点、消费习惯、行为特征等等，从而帮助企业更好的定位用户需求，精准投放广告，提高广告投入的转化率。
2. 精准营销大数据挖掘技术还可以在精准营销中发挥关键作用。
针对不同的用户构建个性化的推荐模型，将合适的产品、服务推荐给用户。
通过提高广告的精准性和个性化，提高广告转化率和ROI。
同时，还可以把个性化推荐和运营策略相结合，比如根据用户习惯和兴趣点，推出一些价格优惠、创意创新的产品或服务。
3. 数据分析大数据挖掘技术不仅可以进行用户画像分析和个性化推荐，还可以在数据分析过程中为公司提供更深入的数据研究。
从广告的展示量、点击量、成交量等角度进行数据分析，了解用户的需求，制定精准的广告投放策略，同时，还可以对营销数据进行持续监控，及时调整运营策略，提高广告转化效果并对公司的营运带来实际效益。
三、未来展望随着大数据挖掘技术的不断发展，未来互联网营销将得到更加精准、高效的投放，降低了企业运营和客户服务的成本，同时也将会进一步深入地满足个性化的需求。
网络营销中的数据挖掘与个性化推荐随着互联网的迅速发展，网络营销逐渐成为各行业推广产品和服务的重要手段。
在进行网络营销活动时，数据挖掘和个性化推荐成为了提高广告点击率和用户体验的关键因素。
本文将探讨网络营销中的数据挖掘技术与个性化推荐的应用。
一、数据挖掘在网络营销中的应用在网络营销过程中，大量的用户数据可以提供有价值的信息，通过数据挖掘技术可以发现用户的购买习惯、兴趣爱好等关键信息。
数据挖掘技术可以帮助企业理解用户需求、市场趋势和竞争对手情报，从而制定更加针对性的营销策略。
1. 用户行为分析通过对用户在网络上的行为进行分析，可以获得用户的点击、浏览、购买等数据。
企业可以通过分析这些数据，了解用户的浏览偏好、购买倾向和消费能力等信息，并根据这些信息进行个性化的广告推荐，提高广告的点击率和转化率。
2. 潜在客户发现数据挖掘技术可以通过对用户行为数据的挖掘，发现潜在客户。
比如通过对用户在社交媒体上的活动进行挖掘，可以找到对企业产品或服务感兴趣的潜在客户，并进行针对性的推广活动。
3. 市场预测数据挖掘技术可以通过对市场数据分析，预测市场趋势和用户需求变化。
企业可以根据这些预测结果，调整营销策略，提前抢占市场先机。
二、个性化推荐在网络营销中的应用个性化推荐是将用户的历史行为数据与其他用户的行为信息进行比较和分析，从而为用户提供符合其兴趣爱好的个性化推荐。
个性化推荐可以提高用户体验，增加用户满意度和忠诚度。
1. 推荐系统个性化推荐技术可以通过分析用户的历史行为和兴趣爱好，为用户推荐符合其喜好的产品和服务。
企业可以根据用户的购买记录和点击行为，利用推荐算法为用户提供个性化的购物推荐。
个性化推荐可以提高广告的点击率和转化率，并增加销售额。
2. 用户细分个性化推荐技术可以将用户分为不同的群体，然后根据不同群体的特点进行个性化推荐。
企业可以根据用户的行为数据和偏好，将用户分为不同的细分市场，然后为不同的细分市场提供相应的个性化推荐。
数据挖掘技术在网络营销中的应用一、引言随着互联网技术的不断发展，网络营销已经成为了市场营销的一种重要形式。
与传统的市场营销相比，网络营销有着更加广泛的覆盖范围和更高的互动性。
在这种情况下，如何有效地利用数据挖掘技术，对网络营销进行优化和提升，已经成为了亟待解决的问题。
本文将从数据挖掘技术在网络营销中的应用出发，深入分析其原理和优势，并结合相关案例进行阐述。
二、数据挖掘技术的原理数据挖掘技术是利用先进的数学方法和计算机科学技术，对大量数据进行分析、提取和整理，发现其中隐藏的规律和关联，从而为决策提供依据的过程。
其主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评价等步骤。
数据预处理是数据挖掘的首要步骤，其目的是对原始数据进行清洗、规范化和去噪，为后续的数据挖掘提供准确的数据基础。
特征选择是根据各特征之间的相关性和重要性，从原始数据中选取最具代表性的特征进行分析和模型构建。
模型构建是利用数据挖掘技术创建分类、聚类、关联规则等模型，从而对数据进行有效的解释和预测。
模型评价是对已构建好的模型进行验证和调整，从而提高模型的准确性和稳定性。
三、数据挖掘技术在网络营销中的应用网络营销中需要进行大量的数据统计和分析，以获得客户的偏好和信任，进而进行精准的营销策略制定和实施。
数据挖掘技术正是在这种背景下应运而生。
在网络营销中，数据挖掘技术应用主要分为以下几个方面：1.客户画像客户画像是对客户的基本情况、需求特点、行为模式等信息进行综合详细的描绘和分析的过程。
通过对客户数据进行挖掘和分析，可以深入了解客户的特点和需求，从而为企业提供更加优质的服务和针对性的推销策略。
例如，知识付费平台可以通过数据挖掘技术分析用户浏览、收藏和购买记录，进行用户画像，并通过精准推荐、优惠券等方式增加用户对平台的忠诚度。
2.精准营销精准营销是通过分析客户数据，针对不同的客户群体制定差异化的营销策略。
数据挖掘技术可以通过对客户基本信息、消费行为、购买偏好等数据进行分析和挖掘，建立客户分类模型，针对不同客户群体开展不同的营销活动。
数据挖掘技术在网络营销中的应用数据挖掘技术是一种通过自动分析大量数据，寻找其中隐藏的模式和规律的技术。
在网络营销中，数据挖掘技术的应用可以帮助企业发现用户需求、优化市场策略、提高营销效果。
以下是数据挖掘技术在网络营销中的几个应用方面。
一、用户行为分析通过分析用户在网络上的行为数据，可以了解用户的兴趣和偏好，进而进行个性化推荐和定向广告投放，提高广告的点击率和转化率。
数据挖掘技术可以从用户的浏览记录、购买记录、搜索记录等数据中提取用户的特征，进行用户分群和用户画像的建立。
通过建立用户行为模型，可以预测用户未来的行为，从而进行精准的营销策略。
二、市场份额预测通过对市场中的数据进行挖掘，可以准确预测市场的发展趋势和竞争格局，帮助企业制定合理的市场策略。
数据挖掘技术可以分析市场的历史数据，找到隐藏在数据中的规律和趋势，并进行预测模型的建立和验证。
通过对市场份额的预测，企业可以及时调整产品和市场定位，提高竞争力。
三、舆情监测通过对网络上的大量文本数据进行挖掘和分析，可以了解用户的情感态度和舆论动向，及时了解市场反馈。
数据挖掘技术可以识别出用户在网络上发表的评论和评价，并进行情感分析，以及关键词提取。
企业可以据此了解用户对产品和服务的满意度，及时回应用户的需求和意见，改进产品和服务质量。
四、竞争对手分析通过对竞争对手的数据进行挖掘和分析，可以了解竞争对手的营销策略和市场表现，及时调整自己的策略。
数据挖掘技术可以从竞争对手的广告投放数据、销售数据等数据中提取竞争对手的特征，进行竞争对手的分析和对比。
通过对竞争对手的分析，企业可以找到自身的优势和不足，制定合理的竞争策略。
数据挖掘在网络营销中的应用探析在当今互联网时代，网络营销成为了许多企业宣传和销售的主要方式之一。
然而，互联网海量的用户和信息，使得企业的网络营销面临了绝大的挑战——如何从海量的数据中挖掘出适合自己的信息和客户群体来进行有针对性的营销？于是数据挖掘便应运而生，成为了网络营销的一项重要工具。
一、数据挖掘在网络营销中的应用1.1 用户画像网络营销中的用户画像是指通过海量的用户信息，将用户画像化，从而得到用户的行为习惯、兴趣爱好等关键信息，帮助企业识别出潜在的目标客户。
数据挖掘技术能够在海量数据中筛选出特定的用户行为，并根据用户行为数据进行分析，从而获得用户的兴趣爱好、消费偏好等信息，进而对用户进行分类和画像化。
1.2 个性化推荐在网络营销中，个性化推荐是提高用户购买转化率的重要手段。
数据挖掘技术可以根据用户的历史购买记录、浏览记录、搜索记录等行为数据，将用户分为不同的属性群体，并对每个群体进行不同的营销策略和推荐商品。
1.3 营销预测数据挖掘技术可以将历史销售数据进行分析，找出销售的关键因素，预测销售额度和收益，从而帮助企业制定相应的营销策略，提高营销效率和销售收益。
二、数据挖掘在网络营销中的优点2.1 大幅度降低营销成本在传统的营销方式中，企业需要花费大量的时间和金钱去策划和实施各种营销活动。
而数据挖掘技术可以帮助企业快速分析出用户的数据信息和需求，并且根据分析结果制定相应的营销策略，从而大幅度降低营销成本。
2.2 提高营销效率通过对用户行为数据的分析，企业可以更加准确地对其推荐相应的商品和服务，从而提高用户的购买转化率。
此外，数据挖掘技术可以对营销数据进行预测和分析，帮助企业及时调整营销策略，提高营销效率。
2.3 帮助企业识别目标客户在网络营销中，识别潜在的目标客户是非常重要的一环。
基于数据挖掘技术，企业可以从海量数据中筛选出适合自己的目标客户，并且根据客户画像进行相应的营销策略和推广，从而提高营销效果和销售收益。
数据挖掘技术在网络营销中的应用一、消费者需求分析数据挖掘技术可以从大量的消费者数据中挖掘出消费者的购买行为、消费偏好、消费群体等信息，帮助企业更准确地了解消费者需求，从而找到更好的营销策略。
例如，通过对消费者浏览记录的分析，企业可以获知哪些商品或服务更受欢迎，从而根据消费者选择进行资金和资源的分配；通过分析消费者的购买历史，企业可以更好地预测未来的消费趋势，从而更好地规划市场营销策略。
二、营销精准推荐数据挖掘技术可以根据消费者的浏览记录、购物车记录等信息，推荐符合消费者喜好的商品或服务。
通过精准推荐，不仅可以为消费者提供更好的购物体验，也可以提高消费者的坚定和粘性，同时也可以大大增加销售额和客户忠诚度。
例如，淘宝的“你可能喜欢”功能，可以根据消费者的浏览和购买历史，自动推荐符合消费者喜好的商品，帮助商家提高销售量和用户忠诚度。
三、定向广告投放数据挖掘技术可以根据消费者的属性、兴趣爱好、浏览记录等信息，精准定向投放广告。
通过定向广告投放，不仅可以降低广告投入的成本，也可以提高广告的转化率和效果。
例如，百度地图广告可以根据用户在地图上的搜索记录和位置信息，向用户精准投放与其位置相关的广告，为商家提供更好的广告效果和转化率。
四、社交媒体营销数据挖掘技术可以从社交媒体中挖掘出用户兴趣、需求、喜好等信息，从而为企业提供更细致的社交媒体营销方案。
例如，在新浪微博上，企业可以通过数据挖掘技术找到与自己更匹配的博主，从而进行宣传、推广等互动营销活动，增加企业品牌知名度和形象塑造。
综上所述，数据挖掘技术在网络营销中发挥着越来越重要的作用，可以帮助企业更好地了解消费者需求，实现精准推荐和广告投放，从而提升销售额和品牌声誉。
然而，数据挖掘技术也存在一些隐私和安全问题，企业应该加强对数据的保护和安全措施，以确保消费者信息的安全性和隐私保护。
数据挖掘技术在网络营销中的应用随着互联网的快速发展和普及，网络营销已经成为企业推广和营销的重要手段。
随之而来的是大量的数据产生，这些数据包含了用户的行为、偏好、购买习惯等信息。
如何利用这些海量的数据进行精准的市场定位和精准的用户推广成为了网络营销领域的一个重要课题。
数据挖掘技术的应用，为网络营销提供了很多新的机会和方法。
在本文中，我们将从数据挖掘技术在用户行为分析、个性化推荐、营销策略优化等方面进行探讨，同时也分析了数据挖掘技术在网络营销中所面临的挑战及发展趋势。
一、数据挖掘技术在用户行为分析中的应用用户行为分析是网络营销中至关重要的一环，通过对用户行为数据的挖掘和分析，可以了解用户的偏好、购买习惯、访问轨迹等信息，从而更好地理解用户需求和行为规律。
数据挖掘技术在用户行为分析中发挥着至关重要的作用。
通过数据挖掘技术，可以快速从海量的用户行为数据中提取出有价值的信息，比如用户的兴趣点、购买意向等，为企业提供精准的用户画像和行为预测。
企业可以通过数据挖掘技术对用户的点击、购买历史进行分析，发现用户的购买规律和偏好，进而制定个性化的营销策略。
还可以通过用户行为数据的关联分析，挖掘出用户之间的关联和交互模式，为企业提供精准的社交化营销方案。
数据挖掘技术还可以通过用户行为数据的分类和聚类分析，为企业提供更为精准的目标客户定位和个性化推广方案。
二、数据挖掘技术在个性化推荐中的应用个性化推荐是网络营销中的重要策略之一，通过根据用户的历史行为和兴趣点向用户推荐感兴趣的产品和服务，可以提高用户的购买意向和转化率。
数据挖掘技术的应用为个性化推荐提供了很好的解决方案。
三、数据挖掘技术在营销策略优化中的应用网络营销策略的优化是企业发展和竞争的关键环节之一。
数据挖掘技术在营销策略优化中的应用，可以帮助企业更好地了解市场动态和用户需求，指导企业制定更为精准的营销策略。
数据挖掘技术可以通过对市场环境和用户行为数据的分析，发现潜在的市场机会和用户需求，为企业提供精准的市场分析和竞争情报。
数据挖掘技术在网络营销中的应用随着互联网的普及和快速发展，网络营销变得越来越重要。
在这样的背景下，数据挖掘技术成为了一种重要的工具，因为它能够帮助企业从大量网络数据中获取有用信息，进而提升营销效果和客户满意度。
本文将介绍数据挖掘技术在网络营销中的应用。
1. 客户分类数据挖掘技术可以根据客户的属性、行为等信息将客户分类，从而帮助企业提供更精准的服务和产品。
例如，某电商企业可以使用数据挖掘技术将购买历史、浏览记录等信息进行分析，将客户分为喜欢折扣、关注新品等不同类型，针对不同类型的客户提供不同的促销策略和营销活动。
2. 推荐系统推荐系统是通过对用户兴趣和行为进行分析来为用户推荐商品或服务的系统。
它可以大大提高用户的满意度和购买率。
推荐系统的核心技术就是数据挖掘，它通过对用户兴趣、历史行为和购买记录的挖掘，提供符合用户兴趣的产品推荐，提高销售转化率。
3. 个性化营销个性化营销是一种基于客户的个人信息和行为分析的营销方式，它可以提供符合客户个性化需求的产品和服务。
数据挖掘技术可以通过对客户行为、属性等多维度信息的分析，提供个性化的营销方案和服务。
例如，根据客户购物记录和浏览记录来推荐相关商品；根据客户的地理位置和追踪信息，提供与当地相关的促销信息。
4. 预测销售和客户流失数据挖掘技术可以从大量的历史和实时数据中，分析和预测未来的销售趋势和客户流失情况。
例如，电商企业可以通过历史销售数据和客户评价信息，预测未来某商品的销售量和用户满意度。
此外，企业还可以根据用户的消费行为和交互，预测客户的流失概率，从而采取适当的措施保留用户。
5. 营销活动效果分析数据挖掘技术可以从营销活动中收集并分析大量的数据，比如用户点击率、转化率、购买率等，从而分析营销活动的效果和改进方案。
例如，分析用户点击广告的时间和位置，确认广告投放的精准度和效果，优化广告投放策略和渠道。
此外，企业还可以通过比较不同活动的效果，挖掘和发掘更有效的营销活动方案。
目录内容摘要 (1)一、保数据挖掘的概念及其方法 (2)（一）数据挖掘的概念 (2)（二）数据挖掘的主要方法 (2)1.概念／类描述、特征化和区分 (2)2.关联分析 (2)3.聚类分析 (2)4.孤立点分析 (2)5.演变分析 (2)二、数据挖掘技术在网络营销中的应用 (2)（一）客户特征分析 (3)（二）利用分类法可以有效识别优质客户 (3)（三）利用关联分析进行促销 (3)（四）序列模型在网站管理中的应用 (4)（五）利用聚类分析可以提高服务成功率 (4)（六）在信用风险管理中的应用 (4)（七）Web挖掘 (4).三、结论 (5)参考文献 (5)网络营销中数据挖掘技术的应用研究---互联网技术在市场营销中应用王某某工商管理市场营销011010172内容摘要本文介绍了数据挖掘技术在网络营销中的应用，通过利用数据挖掘过程中的一些主要方法，对网站中客户访问的日志文件、web服务器上的数据库等数据进行分析，找出规律，以便了解客户的兴趣爱好，有利于更好地调整站点的结构，使商家获知所需市场信息，开发客户资源潜力。
关键词：网络营销数据挖掘关联模型网络营销中数据挖掘技术的应用研究--互联网技术在市场营销中应用网络营销是指以Internet网络为载体，利用数字化电子方式开展的销售活动。
随着Internet技术和Web技术的发展，网上购物也变得越来越火。
据统计，2007年度中国互联网调查统计数据显示：2007年中国C2C电子商务市场保持健康增长，交易规模为410．4亿元人民币，较2006年增长90 。
网络营销比传统销售方式更加激烈，原因主要有：一是客户从一个网站转换到竞争对手那边，只需点击几下鼠标即可；二是网站的内容、层次、用词、标题、奖励方案、服务等任何一个地方都有可能成为吸引客户或失去客户的因素。
同时，网站每天都可能有上百万次的在线交易，生成大量的记录文件和登记表。
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，已变得势在行。
一、数据挖掘的概念及其方法(一)数据挖掘的概念数据挖掘是从大量存储的数据中，利用模式识别、统计和数学的技术，筛选发现新的有意义的关系、模式和趋势的方法。
数据挖掘所要处理的问题就是在庞大的数据库中寻找出有价值的隐藏事件，加以分析并将这些有意义的信息归纳成结构模式以帮助企业进行科学化的决策。
数据挖掘是一个循环往复的过程，其挖掘过程一般分为以下五个阶段：1.定义业务问题：从业务角度来理解数据挖掘的目标和要求，再转化为数据挖掘问题。
2.设计数据模型，建立数据仓库。
3.分析挖掘数据，建立数据集市。
4.建立模型：选取数据挖掘工具提供的算法并应用于准备好的数据，选取相应参数，生成模型。
5.评估、解释和应用模型：对模型进行比较和评估、生成一个相对最优模型并对此模型用业务语言加以解释且应用到业务活动中。
(二)数据挖掘的主要方法1.概念／类描述、特征化和区分：对每个类的汇总、简洁、精确的描述可以通过数据特征化、数据区分和数据比较来实现。
数据特征化是指目标类数据的一般特征或特征的汇总，如一年的成绩汇总；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性比较，如A学校和B学校的比较。
2.关联分析：目的在于发现关联规则，这些规则揭示属性与属性值在数据集中一起出现的条件。
这种关联规则可以是单维关联规则或多维关联规则。
分类与预测：利用某种数据挖掘算法的某种规则自动对海量数据进行分类，其间较少有人工干预，目的是为数据挖掘基础上的预测服务。
3.聚类分析：聚类是根据最大化类内的相似性、最小化类间的相似性原则对海量数据进行聚类或分组，从而产生属性相近的各个类。
4.孤立点分析：所谓孤立点，是指数据集合中与多数数据的特征或行为完全不一致的数据。
在最初的挖掘算法中，人们总是将孤立点从数据集合中删除，以保证数据的纯洁性。
然而，删除孤立点可能会导致忽略某些非常有用的特殊规则，因而对孤立点需作特殊处理。
5.演变分析：可以根据数据的特征对数据的发展变化作出相应的预测与分析。
主要应(一)客户特征分析利用数据挖掘功能分析客户特征，目的在于帮助网上销售商了解客户的消费需求。
根据数据挖掘的基本原理，结合网络营销的特点，本文设计基于数据挖掘技术基础上的客户特征分析系统如图1所示：图1 基于数据挖掘技术的客户特征分析系统该系统共由四个模块组成：1.人机接口界面：客户可以向系统手工添加客户基本信息、提出浏览或查询要求，同时查看查询结果。
2.数据获取模块：收集的信息包括客户的基本信息、登录信息、订单信息、浏览记录等。
3.数据处理模块：数据库按照元数据标准对数据进行清理、集成和变换。
4.数据分析模块：利用经过转化的数据，综合企业的新数据库，按照数据挖掘规则，运用数据挖掘技术，如机器学习、神经网络、概率统计、关联规则、粗糙集理论等，对数据进行分析处理，得出结果并输出。
(二)利用分类法可以有效识别优质客户数据分类是通过在训练集上针对某一属性进行类划分，建立描述并区分数据类或概念的模型，再使用该模型对数据类集进行划分。
在网络营销中通过数据挖掘，比如，发现在／company／movies进行过在线订购的客户中有6O 是2O一3O岁生活在大中城市的年轻人。
得到分类后，就可以针对这一类客户的特点展开商务活动，提供有针对性的个性化的信息服务。
目前，许多销售商经常试图在众多的客户中识别出优质客户，但却一直无法确定优质客户的标准。
这里可首先假设类标号属性是“是否为优质客户”，然后采用分类法，通过在一定的客户群上进行学习，最后确定出优质客户的i'Tq~i准则。
利用分类法还有利于培养和选择忠诚客户。
客户忠诚是基于对网上商店的信任度、往来频率、服务效果、满意程度以及继续从网站订货的可能性的综合评估值。
为了留住老顾客，防止客户流失，就必须了解顾客的需求。
首先设类标号属性是“顾客是否流失”，再利用数据挖掘工具对大量的客户资料进行分析，建立数据模型，以确定客户的购买习惯、购买数量和购买频率，分析客户对某个产品的忠诚程度、持久性等，以确定忠诚客户，并为他们提供个性化定制服务。
(三)利用分类法可以有效识别优质客户对网站上各种文件之间访问的相互联系的问题，就是得到如下形式的规则：A ^⋯^A =>B ^⋯ ^B ，其中A．(iE(1，⋯，m))与B，(jE(1，⋯，n))均为在数据库中相关数据特征属性值的集合。
例如，用关联规则技术，我们可以发现如果客户在一次访问行为中，访问了页面／company／productI时，一般也会访问页面／company／product2，因为客户～般都会比较功能相同或相关的产品．寻找性价比最高的商品。
如客户在线购买某一品牌的牛奶，一般他／她也会购买某一品种(另一品牌)的面包。
再比如某客户购买某品牌的手机，他也可能购买该手机配套的电池、充电器或手机饰品。
进行Web上的数据挖掘，构建关联模型，我们可以更好地组织站点，减少用户过滤信息的负担。
(四)序列模型在网站管理中的应用序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后或因果关系。
就是在时间有序的事务集中，找到那些“一些项跟随另一些项”的内部事务模式。
例如，在／company／productl 上进行过在线定购的顾客，有6O 的人在过去20天内也在／company／product2处下过定单。
发现序列模式能够便于网站的组织者预测客户的访问模式，对客户提供个性化的服务；网站的管理员可将访问者按浏览模式分类，在页面上只展示具有该浏览模式的访问者经常访问的链接，而用一个“更多内容⋯”指向其他未被展示的内容。
当访问者浏览到某页面时，检查他的浏览所符合的序列模式，并在显眼的位置提示“访问该页面的人通常接着访问”的若干页面。
(五)利用聚类分析可以提高服务成功率与分类分析不同，聚类分析通过无指导学习，按类相似性最大化、类间相似性最小化的原则，自动对数据分类。
聚类分析的输入集是一组未标定的记录，也就是说，此时输人的记录还没有进行任何分类。
其目的是根据一定的规则．并采取显式或隐式的方法描述不同的类型。
聚类分析是网络营销中很重要的一个方面，通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，并分析客户的共同特征，更好地帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务。
如通过对众多的浏览“Camera”网页的客户分析，发现在该网页上经常花一段时间浏览的客户，再通过对这部分客户的登记资料分析，知道这些客户是潜在要买相机的客户群体。
就可以调整“Camera”网页的内容和风格，以适应客户的需要。
(六)在信用风险管理中的应用信用风险管理是网络营销中锋重要的问题之一。
客户下订单后会不会付款?怎样付款?多长时间会收到款项?这一系列问题都需要详细分析，有的放矢，组织货源。
对客户信用评价过高，原来一批认为会付款的结果未付款，会造成库存商品积压，影响资金周转。
对客户信用评价过低，商店准备不足，会造成发货时间过长，影响商店信誉。
为了保证最大的利润和最小的风险，应根据客户历史资料，分析客户的信誉度和付款的可能性。
数据挖掘技术可为个人信用风险控制提供客观、准确的评估和控制机制。
例如，利用有指导学习中的分类算法，银行对已收集的大量的客户账户信息进行科学的分析和归类，并进行信用评估，从而找出“优”、“良”、“差”不同等级的顾客的特征属性，建立信用等级的显示描述。
又如，可根据对大量定单信息分析，了解各类客户付款的可能性、采用的付款方式、各类付款方式到帐的时间等，从而合理安排进货、库存、发货等。
(七)Web挖掘Web挖掘是数据挖掘的一项重要应用。
web挖掘是从与www相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息的过程。
www 分析就是为网站运行提供深入、准确、详细的分析数据和有价值的以及易理解的分析知识。
通过提供这些数据和信息，可以解决以下问题：1.对网站的修改更加有目的、有依据，稳步地提高用户满意度。
根据用户访问模式修改网页之间的链接，把用户想要的信息以更快、更有效的方式展现给用户。
2.查看网站流量模式。
发现用户的需要和兴趣，对需求强烈的网页提供优化，用服务的用户访问模式)，向用户动态提供浏览的建议，自动提供个性化的网站。
4.发现系统性能瓶颈，找到安全漏洞。
5.为网上客户等提供重要的、有价值的信息。
如通过对每个客户所浏览的商品进行分析，得出商品之间的关联性及其他一些有用的信息，用来向客户提供个性化服务等。
6.通过对学习者学习行为的挖掘，发现用户的访问习惯。
三、结论：当今时代，网上购物的发展势头越来越强劲，面向网络营销的数据挖掘将是一个非常有前景的领域。
通过分析和探索web日志记录中的规律可以识别网上的潜在客户，增强对最终用户的信息服务，并改进We b服务器系统的性能。
