分析数据挖掘在电子商务中的应用

PAGEPAGE1分析数据挖掘在电子商务中的应用摘要：如今的时代是科技飞速发展的时代，是电子信息技术的时代，是电子商务的时代。电子商务是现代商业发展的主流趋势，一个企业要想在诺大的市场上获得优势，必需安身电子商务，充足利用网络和数据库技术。而对于电子商务发展特别有效的方法就是数据发掘技术，本文重要讨论了数据发掘技术在电子商务中的应用，分别从数据发掘的概念及其经过、数据发掘技术的方法以及数据发掘技术在电子商务中的应用进行了分析。本文关键词语：数据发掘;电子商务;数据库电子商务指的是安身于Internet网络技术，利用数据电子方式进行的商务活动。随着数据库技术和网络技术的不断发展和日渐成熟，电子商务有着越来越强的生命力。由于电子商务越来越广泛的应用，许多企业获得了大量数据，而且急需将它们转化为有用的知识和信息，进而为企业带来更多的潜在利润。1数据发掘的概念及其经过1.1数据发掘数据发掘，即在数据库中的信息发现，是指在大量的、不完好的、模糊的、有噪音的和随机的数据中，提取出潜在的、不为人知的、同时又是非常有用的知识和信息的经过。数据发掘是一项应用技术广泛的穿插学科，它聚集了诸多不同领域的知识，例如人工智能、可视化、数据库、数理统计等。从始至终数据发掘技术都是面向应用领域，不仅仅是对于特定数据库的简单检索查询，还包含对数据的不同层面、不同角度的统计、分析、推理和综合，以此得到问题的求解，以及发现事件之间的联络，还有对未发生活动的预测。另外数据发掘技术在存在大量数据积累的电子商务行业有着广泛的应用，是现代商务企业发展的不贰选择。1.2数据发掘的经过1.2.1数据预处理在实际情况中，企业获得的数据具有不完好性、模糊性和冗余性，所以数据发掘技术针对的不是已得到的数据，而是潜在的数据信息，并通过预处理技术获得简洁、精确的数据。预处理的工作分为三步，数据合并、数据选择和数据清洗。先将多个数据库和文件中的数据进行合并，然后选择合适分析的数据信息集合，最后剔除无关记录，并将各个文件转换成方便数据发掘的格式。1.2.2形式发现这个阶段就是利用发掘计算技术发掘出有用的、潜在的、新颖的、能够理解的知识和信息。像关联分析、聚类分析、路径选择、序列分析等都能够用于Web的发掘技术。1.2.3形式分析这个阶段是将形式发现中没有用的形式和规则过滤掉。通过技术分析，得到有效的结论。常用关联规则、序列等手段。2数据发掘技术的方法2.1关联分析所谓的关联分析，就是利用数据间互相关联的规则进行数据发掘，为的是发掘数据间潜在的联络规则。比方，在进行关联分析时，能发现类似哪些产品更受客户的欢迎、为什么、产品优势有哪些、有多少客户会再次购买等问题。2.2序列形式分析这个经过和第一个关联分析有些类似，但重要任务是发现数据间的前后顺序联络，比方在这段时间里，企业先销售出x产品，随后销售y产品，然后是z产品，所以就构成x-y-z的销售序列，出现频率较高，进而对其进行分析。序列形式分析工作方向是：在指定的交易数据库中，找出根据时间排布的交易集，发现其中的高频序列，进而进行下一个步骤。2.3分类分析假设有一个数据库和一组相互区其余标记，利用特殊标记数据库中的每一个数据，这样的数据库被叫做训练集或者实例数据库。分类分析就是利用分析标记数据库中的每一个数据，对每个类别建立分析模型或做出精准的描绘叙述或者发掘出分析模型，然后利用分类形式对数据库中的数据进行分类分析。2.4聚类分析聚类分析所根据的分类规则重要取决于聚类分析工具。不同的聚类方法，对于同样的记录集合会有不同的划分结果。聚类分析针对的未分类的记录，而且所有记录合适分成几类，事先也不知情，然后根据一定的分类规则，分析记录数据，确定每一个数据所对应的类别。3数据发掘技术在电子商务中的应用3.1优化企业资源企业盈利的关键是节约成本，利用数据发掘技术能够找到企业消耗资源的关键点和各种活动的投入与产出比例，进而为企业提供科学合理的调整方案，例如资源循环利用、降低库存等方法。通过数据发掘技术，企业能够预先知道市场上的商业信息，使企业把握市场动态，创造更多的盈利。3.2管理客户资料俗话说亲信知彼，百战不殆。对于企业来说，了解客户是至关主要的，比方客户是男是女、喜好是什么、职业是什么等，进而根据不同客户需求，改善网络构造，推出个性化网页，吸引更多的客户对本企业的关注。例如对电子商务网站的网站流量进行分析。人们在点击或者是访问某一个网站的同时，就将个人对网站内容的反应信息反映了出来，用户点击了哪一个链接，在哪个网页中停留的时间最长，采取了哪个搜索的项目或者是总共使用的浏览时间等信息都会被保存在网站中，将这些信息保存下来，进行数据分析，能够有效确实定用户的访问特点以及产品特征，进而提升电子商务信息提供的精到准确性。3.3评估商业信誉一个企业若是没有良好的商业信誉做基础，一切都是空口说白话。所以建立有效的商业评估制度就成了重中之重。利用数据发掘技术对企业营销进行追踪，开展资产评估、发展潜力预测以及利润收益分析，建立完善的安全系统，对企业商誉安全进行保障，能够有效的预防和解决信誉风险，提升企业信誉度。例如，商品售卖出去，要进行科学有效的跟踪，了解客户用后体验，对客户使用产品情况进行追踪式分析，开展科学合理的资产评估，不断发展潜在用户体验，通过客户的反应信息进行综合性分析，提升客户满意度，提升商家的信誉。3.4确定异常事件在商业领域中，确定异常事件具有特别主要的商业价值。在企业经营时间里，经常会有异常事件发生，例如话费拖欠、客户流失、信誉卡欺诈等，通过数据发掘技术中的异常点分析能够特别精确快速地发现异常点，使企业及时修整系统，减少不需要损失。例如，当客户将商品参加购物车后，对没有付款的原因进行科学合理的分析，进而确定要催付的客户群体。这种催付的行为在一定水平上可能会打搅到客户，所以需要精确的分析其真正的原因。例如客户没有付款的重要原由于：遗忘、激动消费不想买了、货比三家，发现更好地商品、支付发生故障等。这个时候就需要商家对号入座，确定能否要进行客户催付。这就需要数据发掘技术发挥本身的优势，进行数据分析，提出相应的解决方案。在催付时间的选择上，根据数据发掘技术的分析通常情况下理论上在第三天进行催付是最为合理的，由于在第二天有不少会自觉付款的客户。同时还需要考虑到女性消费者激动购物的习惯，过了这个激动期就不容易再购买。所以实际上要在客户下单的第二天进行催付最为合理。在拟定催付内容的时候需要科学分析客户一天各个时间段的情绪变化，减少客户对商家的排挤与腻烦的心理。4结语随着网络技术的不断发展，电子商务已经成为现如今经济发展的重要方式。数据发掘技术是电子商务发展的主要手段。利用数据发掘能够帮助企业从大量的冗杂的数据中发现潜在的规律，找到有效的信息，以此指点企业调整经营策略，提升企业声誉，获得更有利的竞争能力。