數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用論文
1數(shù)據(jù)挖掘的概念及其過程
1.1數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘,即在數(shù)據(jù)庫中的信息發(fā)現(xiàn),是指在大量的、不完整的、模糊的、有噪音的和隨機(jī)的數(shù)據(jù)中,提取出潛在的、不為人知的、同時(shí)又是非常有用的知識(shí)和信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)應(yīng)用技術(shù)廣泛的交叉學(xué)科,它聚集了眾多不同領(lǐng)域的知識(shí),例如人工智能、可視化、數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等。從始至終數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都是面向應(yīng)用領(lǐng)域,不僅是對(duì)于特定數(shù)據(jù)庫的簡單檢索查詢,還包括對(duì)數(shù)據(jù)的不同層面、不同角度的統(tǒng)計(jì)、分析、推理和綜合,以此得到問題的求解,以及發(fā)現(xiàn)事件之間的聯(lián)系,還有對(duì)未發(fā)生活動(dòng)的預(yù)測(cè)。另外數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在存在大量數(shù)據(jù)積累的電子商務(wù)行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用,是現(xiàn)代商務(wù)企業(yè)發(fā)展的不二選擇。
1.2數(shù)據(jù)挖掘的過程
1.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
在實(shí)際情況中,企業(yè)獲得的數(shù)據(jù)具有不完整性、模糊性和冗余性,所以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)針對(duì)的不是已得到的數(shù)據(jù),而是潛在的數(shù)據(jù)信息,并通過預(yù)處理技術(shù)獲得簡潔、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。預(yù)處理的工作分為三步,數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)選擇和數(shù)據(jù)清洗。先將多個(gè)數(shù)據(jù)庫和文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并,然后選擇適合分析的數(shù)據(jù)信息集合,最后剔除無關(guān)記錄,并將各個(gè)文件轉(zhuǎn)換成方便數(shù)據(jù)挖掘的格式。
1.2.2模式發(fā)現(xiàn)
這個(gè)階段就是利用挖掘計(jì)算技術(shù)挖掘出有用的、潛在的、新穎的、可以理解的知識(shí)和信息。像關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、路徑選擇、序列分析等都可以用于Web的挖掘技術(shù)。
1.2.3模式分析
這個(gè)階段是將模式發(fā)現(xiàn)中沒有用的模式和規(guī)則過濾掉。通過技術(shù)分析,得到有效的結(jié)論。常用關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列等手段。
2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法
2.1關(guān)聯(lián)分析
所謂的關(guān)聯(lián)分析,就是利用數(shù)據(jù)間相互關(guān)聯(lián)的規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,為的是挖掘數(shù)據(jù)間潛在的聯(lián)系規(guī)則。比如,在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析時(shí),能發(fā)現(xiàn)類似哪些產(chǎn)品更受客戶的歡迎、為什么、產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)有哪些、有多少客戶會(huì)再次購買等問題。
2.2序列模式分析
這個(gè)過程和第一個(gè)關(guān)聯(lián)分析有些類似,但主要任務(wù)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的前后順序聯(lián)系,比如在這段時(shí)間里,企業(yè)先銷售出x產(chǎn)品,隨后銷售y產(chǎn)品,然后是z產(chǎn)品,所以就形成x-y-z的銷售序列,出現(xiàn)頻率較高,進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行分析。序列模式分析工作方向是:在指定的交易數(shù)據(jù)庫中,找出按照時(shí)間排布的交易集,發(fā)現(xiàn)其中的高頻序列,從而進(jìn)行下一個(gè)步驟。
2.3分類分析
假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)庫和一組互相區(qū)別的標(biāo)記,利用特殊標(biāo)記數(shù)據(jù)庫中的每一個(gè)數(shù)據(jù),這樣的數(shù)據(jù)庫被叫做訓(xùn)練集或者實(shí)例數(shù)據(jù)庫。分類分析就是利用分析標(biāo)記數(shù)據(jù)庫中的每一個(gè)數(shù)據(jù),對(duì)每個(gè)類別建立分析模型或做出精準(zhǔn)的描述或者挖掘出分析模型,然后利用分類模式對(duì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分析。
2.4聚類分析
聚類分析所根據(jù)的分類規(guī)則主要取決于聚類分析工具。不同的聚類方法,對(duì)于同樣的記錄集合會(huì)有不同的劃分結(jié)果。聚類分析針對(duì)的未分類的記錄,而且所有記錄適合分成幾類,事先也不知情,然后依據(jù)一定的分類規(guī)則,分析記錄數(shù)據(jù),確定每一個(gè)數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的類別。
3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用
3.1優(yōu)化企業(yè)資源
企業(yè)盈利的關(guān)鍵是節(jié)約成本,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以找到企業(yè)消耗資源的關(guān)鍵點(diǎn)和各種活動(dòng)的投入與產(chǎn)出比例,進(jìn)而為企業(yè)提供科學(xué)合理的調(diào)整方案,例如資源循環(huán)利用、降低庫存等方法。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),企業(yè)可以預(yù)先知道市場(chǎng)上的商業(yè)信息,使企業(yè)把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài),創(chuàng)造更多的盈利。
3.2管理客戶資料
俗話說知己知彼,百戰(zhàn)不殆。對(duì)于企業(yè)來說,了解客戶是至關(guān)重要的,比如客戶是男是女、愛好是什么、職業(yè)是什么等,從而根據(jù)不同客戶需求,改善網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),推出個(gè)性化網(wǎng)頁,吸引更多的客戶對(duì)本企業(yè)的關(guān)注。例如對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的網(wǎng)站流量進(jìn)行分析。人們?cè)邳c(diǎn)擊或者是訪問某一個(gè)網(wǎng)站的同時(shí),就將個(gè)人對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容的反饋信息反映了出來,用戶點(diǎn)擊了哪一個(gè)鏈接,在哪個(gè)網(wǎng)頁中停留的時(shí)間最長,采用了哪個(gè)搜索的項(xiàng)目或者是總共使用的瀏覽時(shí)間等信息都會(huì)被保存在網(wǎng)站中,將這些信息保存下來,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,能夠有效的確定用戶的訪問特點(diǎn)以及產(chǎn)品特征,從而提高電子商務(wù)信息提供的精確性。
3.3評(píng)估商業(yè)信譽(yù)
一個(gè)企業(yè)若是沒有良好的商業(yè)信譽(yù)做基礎(chǔ),一切都是空口說白話。所以建立有效的商業(yè)評(píng)估制度就成了重中之重。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)營銷進(jìn)行追蹤,開展資產(chǎn)評(píng)估、發(fā)展?jié)摿︻A(yù)測(cè)以及利潤收益分析,建立完善的安全系統(tǒng),對(duì)企業(yè)商譽(yù)安全進(jìn)行保障,可以有效的預(yù)防和解決信用風(fēng)險(xiǎn),提高企業(yè)信譽(yù)度。例如,商品售賣出去,要進(jìn)行科學(xué)有效的跟蹤,了解客戶用后體驗(yàn),對(duì)客戶使用產(chǎn)品情況進(jìn)行追蹤式分析,開展科學(xué)合理的資產(chǎn)評(píng)估,不斷發(fā)展?jié)撛谟脩趔w驗(yàn),通過客戶的反饋信息進(jìn)行綜合性分析,提高客戶滿意度,提高商家的信用。
3.4確定異常事件
在商業(yè)領(lǐng)域中,確定異常事件具有十分重要的商業(yè)價(jià)值。在企業(yè)經(jīng)營時(shí)間里,經(jīng)常會(huì)有異常事件發(fā)生,例如話費(fèi)拖欠、客戶流失、信用卡欺詐等,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的異常點(diǎn)分析可以十分準(zhǔn)確快速地發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn),使企業(yè)及時(shí)修整系統(tǒng),減少不必要損失。例如,當(dāng)客戶將商品加入購物車后,對(duì)沒有付款的原因進(jìn)行科學(xué)合理的分析,從而確定要催付的客戶群體。這種催付的行為在一定程度上可能會(huì)打擾到客戶,所以需要準(zhǔn)確的分析其真正的原因。例如客戶沒有付款的主要原因?yàn)椋哼z忘、沖動(dòng)消費(fèi)不想買了、貨比三家,發(fā)現(xiàn)更好地商品、支付發(fā)生故障等。這個(gè)時(shí)候就需要商家對(duì)號(hào)入座,確定是否要進(jìn)行客戶催付。這就需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)揮自身的優(yōu)勢(shì),進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,提出相應(yīng)的解決方案。在催付時(shí)間的選擇上,根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析通常情況下理論上在第三天進(jìn)行催付是最為合理的,因?yàn)樵诘诙煊胁簧贂?huì)自發(fā)付款的客戶。同時(shí)還需要考慮到女性消費(fèi)者沖動(dòng)購物的習(xí)慣,過了這個(gè)沖動(dòng)期就不容易再購買。所以實(shí)際上要在客戶下單的第二天進(jìn)行催付最為合理。在擬定催付內(nèi)容的時(shí)候需要科學(xué)分析客戶一天各個(gè)時(shí)間段的情緒變化,減少客戶對(duì)商家的排斥與厭煩的心理。
4結(jié)語
隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,電子商務(wù)已經(jīng)成為現(xiàn)如今經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要方式。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是電子商務(wù)發(fā)展的重要手段。利用數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)從大量的繁雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律,找到有效的信息,以此指導(dǎo)企業(yè)調(diào)整經(jīng)營策略,提高企業(yè)聲譽(yù),獲得更有利的競(jìng)爭(zhēng)能力。
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