許霞++唐浩++汪永超

摘要：互聯(lián)網(wǎng)使用與發(fā)展使得電子商務(wù)在現(xiàn)代企業(yè)的地位日益加重，因此如何充分利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)，是目前所企業(yè)關(guān)注的一個(gè)重要問題。本文介紹了常用的數(shù)據(jù)挖掘和利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)分析領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用和建立動(dòng)態(tài)，高效的電子商務(wù)的可行性，并做出更具針對(duì)性的電子商務(wù)網(wǎng)站，使得用戶體驗(yàn)更加人性化，并為企業(yè)提供數(shù)據(jù)以支持業(yè)務(wù)決策。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)；電子商務(wù)；信息處理

中圖分類號(hào)：TP274 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2016）007-000-01

電子商務(wù)使得公司在發(fā)展商務(wù)活動(dòng)的過程中得到大量的復(fù)雜的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要通過一種方法將它轉(zhuǎn)變成有用的信息和知識(shí)，從而為公司創(chuàng)造出應(yīng)有價(jià)值。因此，通過在互聯(lián)網(wǎng)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，從而對(duì)公司企業(yè)帶來無比巨大的效益。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，找出其中有效信息，進(jìn)來調(diào)整企業(yè)營(yíng)銷策略，改善客戶服務(wù)，使得企業(yè)的服務(wù)更加便捷更加人性化。

一、如何進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

挖掘數(shù)據(jù)過程可以分為3個(gè)步驟：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理。將數(shù)據(jù)文件或數(shù)據(jù)庫(kù)合并；很多來自有效的數(shù)據(jù)分析得出的無用數(shù)據(jù)，除去無用的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換成以促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘的格式等。

2.模式發(fā)現(xiàn)。通過模式發(fā)現(xiàn)來搜尋其中的能夠用到的新的有效信息。web挖掘技術(shù)可以用于路徑選擇，相關(guān)分析，分類規(guī)則，聚類分析，序列分析等。

3.模式分析。從相位檢測(cè)模式得到的模式的分析模型，通過技術(shù)手段，從中過濾掉不感興趣的信息，得出有意義的結(jié)論。常用的技術(shù)有：關(guān)聯(lián)規(guī)則，分類，聚類，序列模式等。

二、在電子商務(wù)活動(dòng)中數(shù)據(jù)挖掘的作用

數(shù)字挖掘技術(shù)通過挖掘潛在信息來指導(dǎo)電子商務(wù)活動(dòng)，通過這種方式來達(dá)到服務(wù)電子商務(wù)的目的。在電子商務(wù)中的作用有7個(gè)方面：

1.通過在客戶瀏覽網(wǎng)站時(shí)反饋的信息來改善網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，提升客戶的服務(wù)質(zhì)量。

2.在對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽信息中挖掘潛在的客戶。

3.通過挖掘商務(wù)網(wǎng)站的訪問者的各類信息需求來優(yōu)化服務(wù)，更加深入了解客戶所需。

4.挖掘客戶的購(gòu)買需求與習(xí)慣來幫助開發(fā)產(chǎn)品和定制合理的促銷策略。

5.通過對(duì)商品的訪問狀況和銷售狀況來優(yōu)化營(yíng)銷活動(dòng)。

6.針對(duì)不同客戶提供不同的信息導(dǎo)航，方便客戶的瀏覽。

7.通過收集客戶在瀏覽時(shí)出現(xiàn)的各類錯(cuò)誤，來發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)站的漏洞以及不合理的部分，并改善問題，從而提高網(wǎng)站的穩(wěn)定和解決客戶的問題，以確保購(gòu)物的效率。

三、常用在電子商務(wù)活動(dòng)的數(shù)據(jù)挖掘方式

1.分類

數(shù)據(jù)挖掘分類啟動(dòng)一批已經(jīng)分類數(shù)據(jù)集（訓(xùn)練集）來獲取數(shù)據(jù)集中的知識(shí)。從而應(yīng)用此模型（知識(shí)）的未分類的新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。它的目標(biāo)是分類或分類功能，數(shù)據(jù)項(xiàng)數(shù)據(jù)庫(kù)用于特定類別的模型。分類的主要方法是基于數(shù)據(jù)分類樹模型，貝葉斯分類算法，ID3算法和基于算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。例如，在醫(yī)療應(yīng)用中，對(duì)象可以被劃分成兩種類型患病和未患病；在所有的財(cái)務(wù)中，該對(duì)象可以分為低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)類別。

2.聚類分析

聚類分析是一組相似的數(shù)據(jù)因之間的差異而被分成幾類，其目的是使該各種類別之間的數(shù)據(jù)相似性屬于同一個(gè)類別。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的最常用的技術(shù)。聚類分析常用的方法有：聚類分割方法，層次聚類方法，基于密度聚類方法和罕見的高維聚類算法。從聚類分析的不同和分級(jí)的方法聚類分發(fā)數(shù)據(jù)之前，它們沒有任何意義。在通過多次的刪除或添加變量影響的分類方式，可以從中得到我們想要的最佳結(jié)果。使用電子商務(wù)的聚類分析的方法也非常廣闊。一個(gè)典型的應(yīng)用就是幫助企業(yè)通過數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)不同客戶的不同需求，以及不同的方式來分享獲取，對(duì)客戶提供更細(xì)致的服務(wù)。

3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述一個(gè)事物某些項(xiàng)目可以導(dǎo)出到其他項(xiàng)目的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)之間的關(guān)系出現(xiàn)，這是隱藏在之間的相關(guān)性或關(guān)系規(guī)則數(shù)據(jù)，例如，在相關(guān)的采集的事件購(gòu)買各種產(chǎn)品。在電子商務(wù)，有一個(gè)由交易數(shù)據(jù)大量且有趣的業(yè)務(wù)關(guān)系，它可以幫助使許多商業(yè)決策。在典型的購(gòu)物籃分析中，通過客人對(duì)購(gòu)物籃中商品的分類，來得到不同產(chǎn)品之間的聯(lián)系并得到?jīng)Q策制定。典型的應(yīng)用是超市的客戶，以確定哪些產(chǎn)品將被放置在一個(gè)購(gòu)物車或購(gòu)物籃，他們就會(huì)購(gòu)買這些商品。這些信息可以幫助零售商選擇調(diào)節(jié)分配和貨架，行李箱出售。例如，將牛奶和面包放在一起刺激客人去同時(shí)購(gòu)買這些商品。在電子商務(wù)，Web服務(wù)器因?yàn)槿罩疚募涗浽L問用戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通過使用客戶挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則來購(gòu)買產(chǎn)品的網(wǎng)上某些偏好和品牌忠誠(chéng)的相關(guān)性，價(jià)格可以接受的范圍內(nèi)和包裝要求的結(jié)果可以用來挖掘，以幫助管理人員計(jì)劃，確定投資品，價(jià)格和新產(chǎn)品的類型。

4.序列模式分析

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型和類似的序列分析，而是側(cè)重于之前和序列分析后的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。他發(fā)現(xiàn)，在一定的時(shí)間期限內(nèi)形式的數(shù)據(jù)庫(kù)，顧客購(gòu)買商品1，然后購(gòu)買商品2，然后購(gòu)買商品3，會(huì)出現(xiàn)1-2-3這樣的多次出現(xiàn)的數(shù)據(jù)。描述序列分析模型的問題是，每個(gè)序列是按照調(diào)節(jié)與交易的時(shí)間進(jìn)行，在一個(gè)特定的數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)的序列，如果序列功能的事務(wù)處理流程數(shù)據(jù)庫(kù)代理定義了一組，高頻序列數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)出現(xiàn)。當(dāng)連續(xù)模型的分析，還要求用戶輸入至少最低的最低支持C和信任S。序列模式促進(jìn)電子商務(wù)組織預(yù)測(cè)的方法給客戶端，從而進(jìn)行有針對(duì)性的廣告服務(wù)或建議，盡力滿足客人的各式各樣要求。

四、結(jié)語

電子商務(wù)是現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，它給人們帶來便捷的同時(shí)也給企業(yè)與公司帶來了新的商業(yè)模式，并為未來的商務(wù)網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)提供了有力保障。而電子商務(wù)網(wǎng)站離不開數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析大量數(shù)據(jù)，可以挖掘客戶購(gòu)買習(xí)慣以及瀏覽習(xí)慣來分析策略，并幫助企業(yè)制定有效的營(yíng)銷策略，充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì)獨(dú)特的企業(yè)，推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和管理創(chuàng)新，增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

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