試論數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的應用-電子商務畢業(yè)論文[摘要]本文先對電子商務的概念進行了簡單的介紹,其次,重點分析了數(shù)據(jù)開掘的功能與作用,以及其在電子商務中的應用。[關鍵詞]數(shù)據(jù)開掘電子商務應用隨著網絡技術和數(shù)據(jù)庫技術的不斷進步,傳統(tǒng)的商務活動正面臨著重大的變革,即向電子商務方向進軍。電子商務化不僅為客戶提供了更加方便的交易方式和更加廣泛的選擇【1】,而且也為商家更加深入地了解顧客的需求與購物行為等資料提供了便捷。而數(shù)據(jù)挖掘技術,作為電子商務活動中的一種重要應用技術,也必將為有效地商業(yè)決策提供有力的支持和可靠的保障,是進行電子商務活動不可或缺的重要工具之一。

1、電子商務的概念

電子商務,這個名詞英文全稱是COMMERCEELECTRONIC(簡寫為EC),是以計算機技術、網絡技術和數(shù)據(jù)庫技術,以及多媒體技術等為根底,再借助于Internet互聯(lián)網,從而系統(tǒng)的、有效的組織商務貿易活動以實現(xiàn)商務交易過程的電子化【2】。電子商務的概念波及很廣,有很多優(yōu)點,如可以縮短商務活動處理過程的時間,可以減少原來的商業(yè)本錢,可以創(chuàng)新商業(yè)時機等,還具有電子商務自身的專業(yè)化、個性化和信息技術的智能化等顯著特征。

2、數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘,英文是DataMining,【3】是指挖掘出數(shù)據(jù)倉庫中存儲著的海量數(shù)據(jù),借此發(fā)現(xiàn)有意義的、新的關聯(lián)模式與趨勢的技術。

簡單地說,數(shù)據(jù)挖掘是一種對商業(yè)信息進行處理的新技術,對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中存儲的海量業(yè)務數(shù)據(jù)進行處理,包括抽取數(shù)據(jù),并對其進行轉換和分析,有時還需對其進行必要的模型化處理,提取出關鍵的對商業(yè)決策有幫忙的有效數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘技術最主要的優(yōu)勢在于,它能建立起預測型模型,而不是傳統(tǒng)的一般的回憶總結型模型,數(shù)據(jù)挖掘技術功能強大,由此建立的預測性模型,可以幫忙企業(yè)把相關的業(yè)務數(shù)據(jù)轉化為對公司決策有用的符號信息,從而在電子商務活動中獲得了廣泛的應用。

3、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的應用

(1)數(shù)據(jù)挖掘的功能和作用

電子商務中的數(shù)據(jù)挖掘技術意思是在業(yè)務數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)、挖掘重要的信息,即從包含海量數(shù)據(jù)信息的大型數(shù)據(jù)庫中提取出隱含著的、不平常的、有潛在價值的數(shù)據(jù)信息,此技術把數(shù)據(jù)庫技術和人工智能技術甚至統(tǒng)計學科領域的理論技術結合起來,并進行綜合運用。典型數(shù)據(jù)挖掘辦法一般包括:關聯(lián)分析,序列模式分析,分類分析,聚類分析。這些典型的技術在以客戶為中心的電子商務活動中得到了很好的應用,下面就這四個方面分別進行介紹如圖1示。

1)關聯(lián)分析:即利用關聯(lián)性規(guī)那么進行數(shù)據(jù)的挖掘工作,關聯(lián)分析所要到達的目的是挖掘數(shù)據(jù)之間隱藏的相互關系,比方,可以在數(shù)據(jù)庫中挖掘出一名回頭顧客在一次網購活動中同時購置商品A和商品B的可能性大小的相關數(shù)據(jù)信息知識。

2)序列模式分析。它和上述的關聯(lián)分析很相似,但其側重于分析業(yè)務數(shù)據(jù)之間的前后序列關系,比方,可以在數(shù)據(jù)庫中挖掘出,一名回頭顧客在一段時間內購置商品A,接著購置商品B,再購置商品C,即序列A-B-C出現(xiàn)的可能性之類的數(shù)據(jù)信息和知識。它所要描述的對象是存儲在給定的數(shù)據(jù)庫中的各個不同序列,它們是按照交易時間進行排列的一組交易匯合。

3)分類分析。首先明確什么是例如數(shù)據(jù)庫,即此數(shù)據(jù)庫中的每一個記錄信息都有一組具有不同特征的類別或者標記,分類分析是指利用存儲在某一個例如數(shù)據(jù)庫中的業(yè)務數(shù)據(jù),為各個類別做出比擬準確的描述,又或者是建立起和各個類別對應的分析模型,或者挖掘出進行分類的規(guī)那么,然后再利用此分類規(guī)那么對數(shù)據(jù)庫中記錄的另外數(shù)據(jù)信息進行分類。

4)聚類分析。聚類分析描述的是一組未進行分類的數(shù)據(jù)庫記錄信息,記錄信息具體應分為多少類事先不知道,得先分析數(shù)據(jù)庫中的記錄數(shù)據(jù),再根據(jù)分類規(guī)那么劃分記錄信息匯合,最后才確定下來每個記錄所在的類別,此處的分類規(guī)那么決定于聚類分析的工具,如用不同的聚類辦法劃分相同的記錄信息可能會得出不同的劃分類別。

(2)數(shù)據(jù)挖掘在電子商務營銷中的應用

在電子商務中,數(shù)據(jù)挖掘技術可以跟蹤客戶的數(shù)據(jù)信息,分析客戶的購置行為,并幫忙商家快速、正確的做出決策。下面舉出其在電子商務營銷中的應用,見上圖1。

在電子商務營銷方面的應用【4】。它是以市場營銷學的市場細分原理為根底的,它就是根據(jù)消費者過去的行為推斷其今后的消費傾向,通過收集、加工和處理波及消費者消費行為的大量信息,確定特定消費群體或個體過去的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求,進而推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為。

1)產品的生命周期策略:對購置商品時間上的挖掘,是指通過對商品的訪問量和銷售量情況做出分析,進而得到客戶訪問網站的規(guī)律,確定顧客的消費周期,進而在特定的時間內發(fā)展有針對性的促銷活動,制定商品的相應優(yōu)惠策略。

2)市場細分:通過聚類分析找出客戶需求的共通之處,使得屬于同類別的客戶之間的需求距離盡量的小,不同類別的客戶之間的距離盡量的大,進而分出不同的客戶群,通過對客戶信息特征的提取,分成更細的客戶群市場,從而有針對性的提供效勞。

3)制定適宜的產品及定價策略:利用關聯(lián)分析來分析顧客的網購行為【5】,得出客戶購置產品的相關度,喜歡哪些品牌,對價格的接受范圍,以及對包裝的要求等,從而正確的規(guī)劃市場,確定商家推出的商品的種類和價格,以及對于新產品的投入等。

4、結束語

總之,通過對電子商務過程中的許多數(shù)據(jù)和信息的挖掘,可以為商務活動的順利施行提供一定的決策根底,使得電子商務能夠真正的更高效更好更快的開展。

參考文獻

【1】丁勝鋒,陳東莉.Web數(shù)據(jù)挖掘及其在電子商務中的應用研究[J].商場現(xiàn)代化,2004(10):62-63

【2】陳安,陳寧.數(shù)據(jù)挖掘技術及應用[M].科學出版社,2008:288-294.

【3】黃曉斌.網絡信息挖掘[M].電子工業(yè)出版社,2008:160-