电子商务网站的Web数据挖掘系统设计

总第７１８期　科技前沿　浅谈ｗｅｂ数据挖掘在电子商务领域中的应用　边春娜宋鑫　（河北大学，河北省０７１０００；保定广播电视大学，河北省０７１０００）　摘要：本文通过对数据挖掘技术在电子商务领域的应用现状进行调研，让更多的人了解数据挖掘技术，通过数据挖掘技术给企业带　来经济效益，促进社会的发展。　关键词：数据挖掘技术；　电子商务；　载体　中图分类号：ＴＰ３１１。１３　文献标识码：Ａ　文章编号：１００６—３３１５（２０１３）０２—１７３—００１　Ｗｅｂ数据挖掘在电子商务中的研究和应用，已经越来越受到　人们的重视和关注，它的前景广阔，势头良好。并且经过各类电子　商务网站的实践以及经验的证明，电子商务的优点突出，它不仅价　格低廉，而且交易方便，它吸引着无数的消费者。对于电子商务网　站来说，要了解到顾客的购买意向、吸引顾客的活动、了解顾客的　购物行为心理。这些都是当前需要研究的问题。通过数据的挖掘技　术的应用，我们就能够从海量的数据信息当中提取出那些相对来　说比较有用的信息，来帮助商家对客户进行进一步的理解，才能够　推出更多更为实惠的商业服务。并且通过数据的挖掘，瞄准一个客　户群体，通过一些比较特殊的信息手段来进行一次宣传工作，以此　来更大的对广告的预算以及增加收入进行减少，从而让这一切都　能够自行完成。　一、数据挖掘流程　Ｗｅｂ数据挖掘就是利用数据挖掘技术。从网络文档和服务中　发现和提取信息。与传统数据和数据仓库相比，Ｗｅｂ上的信息是非　结构化或半结构化的、动态的、并且是容易造成混淆的，所以很难　直接以Ｗｅｂ网页上的数据进行数据挖掘，而必须经过必要的数据　处理。Ｗｅｂ挖掘有以下几个过程：　１．资源发现。任务是从目标Ｗｅｂ文档中得到数据，值得注意的　是有时信息资源不仅限于在线Ｗｅｂ文档，还包括电子邮件、电子　文档、新闻组，或者网站的日志数据，甚至是通过ｗｅｂ形成的交易　数据库中的数据。　２．信息选择和预处理。任务是从取得的Ｗｅｂ资源中剔除无用　信息和将信息进行必要的整理。例如从Ｗｅｂ文档中自动去除广告　连接、去除多余格式标记、自动识别段落或者字段并将数据组织成　规整的逻辑形式甚至是关系表。　３．模式发现。自动进行模式发现。可以在同一个站点内部或在　多个站点之间进行。　４．模式分析。验证、解释上一步骤产生的模式。可以是机器自　动完成，也可以是与分析人员进行交互来完成。　二、Ｗｅｂ挖掘的特点　Ｗｅｂ是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心，涉及经　济、文化、教育、新闻、广告、消费、娱乐、金融、保险、销售、电子商务　等信息，内容极其丰富，数据最大特点就是半结构化；而传统的数　据库中的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据。显　然，面向Ｗｅｂ的数据挖掘比面向单个数据仓库的数据挖掘要复杂　得多，会面临很多具体问题，主要有：　１．半结构化数据。Ｗｅｂ页面以某种格式呈现的半结构化数据，　其数据结构不规则或不完整，复杂程度远远高于普通的文本文档，　其数据结构隐含、模式信息量大、模式变化快。大量的文档无任何　排列次序，无分类索引。　２．Ｗｅｂ是一个异质、分布、动态的信息源。Ｗｅｂ及其数据的更　新、增长速度极快，也无固定的模式。Ｗｅｂ上的信息几乎都是隐藏　的、潜在的、未知的，从Ｗｅｂ上发现这些未知的信息和有用的模　式，仅用传统的基于关键字的检索方式很难实现，现在的搜索引擎　尚不具备这些功能。　３．面对一个非常广泛的形形色色的用户群体。不同的用户访　问Ｗｅｂ的兴趣、爱好和使用目的千差万别，面对一个非常广泛的　形形色色的用户群体，能否使用户根据自己的爱好兴趣定制网页，　甚至能否根据发现的用户，自动为用户定制网页，从而提供个性化　的信息检索和查询服务。　三、数据挖掘在电子商务中的应用　目前对于Ｗｅｂ挖掘的对象和使用的方法层出不穷，但随着电　子商务网站的兴起，电子商务将是未来Ｗｅｂ挖掘的主要发展方向　之一，因此它在各种商业领域都存在广泛的使用价值。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，这些海量数　据使数据挖掘有了丰富的数据基础，同时高性能计算机和高传输　速率网络的使用，也给数据挖掘技术提供了坚实的保障。介绍以下　几个方面的应用。　１．优化企业资源　节约成本是企业盈利的关键。基于数据挖掘技术，实时、全面、　准确地掌握企业资源信息，通过发现企业资源消耗的关键点和主　要活动的投入产出比例，从而为企业资源优化配置提供决策依据。　通过对Ｗｅｂ数据挖掘，快速提取商业信息，极大地提高企业对市　场变化的响应能力和创新能力，使企业最大限度地利用人力资源、　物质资源和信息资源，合理协调企业内外部资源的关系，产生最佳　的经济效益。促进企业发展的科学化、信息化和智能化。　２．管理客户数据　利用数据挖掘可以有效地获得客户。通过数据挖掘可以发现　购买某种商品的消费者是男性还是女性，学历、收入如何，有什么爱　好，是什么职业等等。甚至可以发现不同的人在购买该种商品的相　关商品后多长时间有可能购买该种商品，以及什么样的人会购买　什么型号的该种商品等等。在采用了数据挖掘后，针对目标客户发　送的广告的有效性和回应率将得到大幅度的提高，推销的成本将　大大降低。　３．评估商业信用　由于网上诈骗现象层出不穷，利用数据挖掘技术对企业经营　进行跟踪，开展企业的资产评估、利润收益分析和发展潜力预测，　构建完善的安全保障体系，强化网上交易和在线支付的安全管理。　基于数据挖掘的信用评估模型，对交易历史数据进行挖掘，发现客　户的交易数据特征，建立客户信誉度级别，有效地防范和化解信用　风险，提高企业信用甄别与风险管理的水平和能力。　４．确定异常事件　在许多商业领域中，异常事件具有显著的商业价值，如客户流　失、银行的信用卡欺诈、电信中移动话费拖欠等。通过数据挖掘中　的奇异点分析可以迅速准确地甄别这些异常事件，为企业采取决　策提供依据，减少企业不必要的损失。　可以看出，数据挖掘的研究和应用受到了学术界和实业界越　来越多的重视。我们希望数据挖掘能够引起国内实业界更多的重　视，同时也希望能够有更多的国内软件厂商进入该领域，一起促进　数据挖掘技术在中国的应用。　一１７３

基于数据挖掘技术的电商数据分析研究

随着电子商务的不断发展和普及，企业在电商平台上的销售数据也日渐丰富。这些数据在规模化和复杂化的同时，常常难以被企业直接化解和分析。因此，如何利用数据挖掘技术帮助企业更好地解析电商数据，成为了当前企业智能决策的重要方向之一。

一、电商数据的现状

电商数据的数量及其质量是决定数据分析和挖掘结果的关键因素。如今，大型电商平台的数据往往呈现出数量庞大、更新频繁、交互性强、多维化等特点。具体来说，这些数据可以包括商品销售数据、用户行为数据、物流配送数据、支付结算数据等多种类型的数据。

在现实中，电商平台数据的采集常常存在诸多挑战。例如，平台内部可能涉及到多种业务部门与系统，数据格式也不统一而且容易出现错误；平台外部因数据格式和种类的不同，需要渠道合作才能获得更多的数据；同时，质量问题和数据误差也是数据挖掘的重要问题。

二、数据挖掘与电商数据分析

数据挖掘是一种从大量数据中发现规律、模式和信息的过程，它在当前的信息时代中得到了广泛的应用和推广。在电商领域中，数据挖掘技术可以有效地帮助企业更好地理解和处理电商数据。 数据挖掘技术基本上包含数据预处理、数据分析和数据可视化这三个步骤。数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等一系列处理操作。数据分析将数据挖掘工具应用于已准备好的数据集中，通过选择合适的挖掘算法来寻找数据集中的规律、模式和知识等。数据可视化则是将挖掘出的模式和知识表达出来，让普通人能够直观地理解。

在电商领域中，数据挖掘技术可以应用到诸多方面。例如，通过对用户行为数据进行分析，可以发现用户喜好、品味和兴趣，从而精准地推荐商品。通过对产品销售数据和用户评论进行分析，可以优化产品设计、改进服务品质，并持续提高用户满意度。通过对物流配送数据和支付结算数据进行分析，可以实现更优秀的配送方案和更精细的管理流程，从而更好地控制运营成本。

三、主要的电商数据分析方法

电子商务大数据分析平台的设计与创建

作者：王宁忆

来源：《卫星电视与宽带多媒体》2021年第15期

【摘要】在计算机技术和大数据技术的不断推广和应用下，电子商务行业在运营期间产生大量的数据，为了从海量数据中提取出有价值的数据，现设计一款功能完善、使用性强大的电子商务大数据分析平台。首先，根据系统功能需求分析情况，完成对系统总体设计。其次，从数据仓库构建功能设计、潜在用户分析功能设计、潜在用户挖掘结果管理功能设计等方面入手，完成系统核心功能的实现。希望通过这次研究，为相关从业者提供有效的借鉴和参考。

【关键词】电子商务;数据挖掘;数据仓库;数据分析

中图分类号：TN92 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2021.15.028

在信息时代背景下，电子商务取得了迅猛发展，给人们的日常生活带来了极大的便利，但是，电子商务网站在实际的运行中，经常会出现数据处理效率低、数据分析集成度低等问题，不利于数据的充分利用。而电子商务大数据分析平台的创建和使用可以有效地解决这一问题，通过创建和使用该平台，不仅可以在最短时间快速提取到有价值的数据，还能保证数据处理高效性和针对性，为促进电子商务行业的健康、可持续发展提供重要的平台支持。因此，如何科学创建和使用电子商务大数据分析平台是技术人员必须思考和解决的问题。

1. 系统需求分析

电子商务大数据分析平台除了具有强大的数据仓库构建功能外，还必须具备一定的潜在用户分析功能和潜在用户挖掘结果管理功能，为了实现这一设计目标，现提出电子商务数据存储功能需求、电子商务数据预处理功能需求以及电子商务数据分析应用功能需求，这些功能需求完全符合电子商务大数据分析平台总体设计目标，为高效地分析和挖掘有价值的数据，提高数据利用率打下坚实的基础，同时，也为后期系统核心功能设计提供了相应的指导。

一　

Ｗｅｂ　Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎ９　Ｔｅｃｈｎｏ１ｏ９Ｙ　ａｎｄ　ＡｐｐＩ　ｉｃａｔｉｏｎ　

熊兴无　俞龙生　

Ｘｉｏｎｇ　Ｘｉｎｇｗｕ　Ｙｕ　Ｌｏｎｇｓｈｅｎｇ　（１．江西省科学技术情报研究所，江西南昌３３００４６；２．江西省科学技术馆，江西南昌３３００２５）　（１．Ｊｉａｎｇｘｉ　Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｊｉａｎｇｘｉ　Ｎａｎｃｈａｎｇｇ　３３００４６；２．Ｊｉａｎｇｘｉ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　

＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｍｕｓｅｕｍ，Ｊｉａｎｇｘｉ　Ｎａｎｃｈａｎｇ　３３００２５）　

摘要：Ｗｅｂ数据挖掘技术在电子商务中的应用越来越广泛，已成为现代电子商务企业获取市场信息　极为重要的工具。本文简要介绍了Ｗｅｂ数据挖掘的定义等相关内容，并对Ｗｅｂ数据挖掘技术在电子商务领　域中的应用进行了阐述。　

关键词：Ｗｅｂ数据挖掘技术；电子商务　中图分类号：ＴＰ３１１　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７１—４７９２（２０１２）０４．００５４—０３　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　Ｗｅｂ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｍｏｒｅ　ａｎｄ　ｍｏｒｅ　ｗｉｄｅｌｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　ｃｏｍｍｅｒｃｅ，ａｎｄ　ｈａｓ　ｂｅｃｏｍｅ　ａｎ　ｅｓｓｅｎｔｉａｌ　ｔｏｏｌ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｍｏｄｅｍ　ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　ｃｏｍｍｅｒｃｅ　ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ　ｔｏ　ｇｅｔ　ｍａｒｋｅｔ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　

ｂｒｉｅｆｌｙ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ　ｔｈｅ　ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｗｅｂ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ　ａｎｄ　ｏｔｈｅｒ　ｒｅｌａｔｅｄ　ｃｏｎｔｅｎｔｓ，ａｎｄ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｓ　ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｗｅｂ　ｄａｔａ　ｍｉｎｉｎｇ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｉｅｌｄ　ｏｆ　ｅ－ｃｏｍｍｅｒｃｅ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｗｅｂ　Ｍｉｎｉｎｇ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｍｍｅｒｃｅ