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        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)管理中的應(yīng)用探討

        2018-04-19 14:26:04王小鷗
        活力 2018年24期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)電子商務(wù)管理

        王小鷗

        【摘要】本文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)內(nèi)涵和方法進(jìn)行了簡要分析,著重探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)管理中的具體應(yīng)用情況,希望為不斷推動(dòng)電子商務(wù)行業(yè)可持續(xù)發(fā)展方面的研究提供一定的參考。

        【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);電子商務(wù);管理

        近年來,隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,電子商務(wù)行業(yè)也取得了長足進(jìn)步。為了進(jìn)一步提升電子商務(wù)管理水平,更好地滿足客戶的個(gè)性化需求,需要廣泛應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。該技術(shù)通過對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)處理和分析,從而提取出有價(jià)值的信息,更好地為電子商務(wù)行業(yè)有關(guān)決策的制定和科學(xué)化管理提供重要的技術(shù)支撐。加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)管理中的應(yīng)用研究,具有深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義。

        一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本內(nèi)涵及方法分析

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是指借助一定的方法或者手段對(duì)海量的信息數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析、處理,從而將有價(jià)值或者潛在價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,更好地提高數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化利用水平,實(shí)現(xiàn)信息資源的最大化利用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)內(nèi)涵豐富,具體包括以下幾項(xiàng)技術(shù):

        (一)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

        該技術(shù)是對(duì)仿生學(xué)理論進(jìn)行的深度拓展和應(yīng)用,通過對(duì)生物學(xué)中的一些結(jié)構(gòu)、傳輸功能等進(jìn)行模擬演示,從而不斷優(yōu)化計(jì)算方法,探究世界發(fā)展的規(guī)律和奧秘。該技術(shù)通過模仿生物神經(jīng)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建非線性結(jié)構(gòu)模式,從而更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、分析和比較。該技術(shù)具有良好的適應(yīng)噪聲信息和預(yù)測(cè)未知信息的功能,但是需要進(jìn)行多次數(shù)據(jù)掃描,所以增加了轉(zhuǎn)化時(shí)間。

        (二)聚類分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

        該技術(shù)以統(tǒng)計(jì)學(xué)理論為基礎(chǔ),通過應(yīng)用聚類分子方法和數(shù)據(jù)庫平臺(tái),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。通過對(duì)一定范圍內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類整合和集中搜索,從而更好地查找不同群體的具體特點(diǎn),針對(duì)性地設(shè)計(jì)相應(yīng)的購買模式,提高服務(wù)的針對(duì)性和有效性。

        (三)粗糙集算數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

        該技術(shù)主要應(yīng)用于分類問題解決方面,通過對(duì)不準(zhǔn)確或者噪聲數(shù)據(jù)等關(guān)系進(jìn)行深入分析,從而更好地挖掘數(shù)據(jù)的規(guī)律和價(jià)值。該技術(shù)的適應(yīng)范圍不寬,主要應(yīng)用于離散量分析領(lǐng)域。對(duì)于連續(xù)量分析,需要首先進(jìn)行離散轉(zhuǎn)化,才能進(jìn)行處理,主要是應(yīng)用于粗略樣本數(shù)據(jù)分析方面。

        (四)遺傳算法數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

        該技術(shù)是以生物進(jìn)化理論為基礎(chǔ),通過對(duì)現(xiàn)代生物發(fā)展規(guī)律進(jìn)行總結(jié),從而進(jìn)行遺傳模擬,對(duì)生物遺傳中的基因選擇、交叉、變異等進(jìn)行規(guī)范化操作,從而尋求最佳的總結(jié)途徑。

        (五)關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

        該技術(shù)是指通過建立和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模式,從而有效提取海量數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)成分,進(jìn)而更好地總結(jié)規(guī)律,提高信息內(nèi)在聯(lián)系水平。

        二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)管理中的應(yīng)用分析

        在電子商務(wù)管理活動(dòng)中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用非常廣泛,具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

        (一)在網(wǎng)站設(shè)計(jì)與管理方面的應(yīng)用研究

        將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入網(wǎng)站設(shè)計(jì)和日常管理活動(dòng)中,是最基礎(chǔ)的應(yīng)用。通過借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),能夠?qū)W(wǎng)站內(nèi)容進(jìn)行分類整合、快速組織利用,實(shí)現(xiàn)分層次動(dòng)態(tài)管理。比如,可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶的Web訪問行為信息進(jìn)行跟蹤,掌握用戶的行為習(xí)慣和潛在需求,從而提供更加個(gè)體化的服務(wù);可以通過分析用戶瀏覽情況,從而為客戶推送相關(guān)的信息,建立和網(wǎng)站相連接的一站式服務(wù)平臺(tái),更好地實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)定位;可以通過對(duì)用戶訪問鏈接跟蹤,分析Web站點(diǎn)的路徑、挖掘WebLog信息等,從而不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);可以通過序列模式實(shí)現(xiàn)Web日志的信息挖掘和追蹤訪問,從而及時(shí)進(jìn)行信息預(yù)測(cè),為產(chǎn)品個(gè)性化定制和精準(zhǔn)服務(wù)提供更多的信息支持。在電子郵件管理方面,可以通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的引入,對(duì)郵件進(jìn)行分類、過濾、篩選和分組處理,有效識(shí)別有用的郵件,提高郵件處理的水平。在搜索引擎方面可以引導(dǎo)用戶對(duì)自己期望的商品進(jìn)行搜索,通過比對(duì)服務(wù)、價(jià)格、質(zhì)量等內(nèi)容,從而更好地提高所需商品的查找效率。

        (二)在客戶關(guān)系管理方面的應(yīng)用分析

        一方面可以借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)所有的瀏覽客戶信息進(jìn)行分類匯總,篩選出具有相似愛好的客戶,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶群體的大體分類,進(jìn)而為不同興趣愛好的客戶群體推送更多針對(duì)性的信息,更好地滿足客戶需求。另一方面也可以對(duì)客戶為商家?guī)淼男б媲闆r進(jìn)行跟蹤分析,從而對(duì)客戶進(jìn)行等級(jí)劃分,確定客戶的重要程度,為商家制定更加優(yōu)惠的個(gè)性化政策等提供參考。同時(shí)還可以借助數(shù)據(jù)挖掘及時(shí)對(duì)客戶滿意度等指標(biāo)進(jìn)行分析,進(jìn)而對(duì)客戶滿意程度、不滿意原因等進(jìn)行關(guān)聯(lián)研究,為企業(yè)建立健全更加完善的服務(wù)體系提供信息支撐。在商品交叉銷售方面,可以借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),為客戶提供多元化選擇,更好地幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更大的經(jīng)濟(jì)效益。除了在老客戶維護(hù)方面可以應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以外,還可以借助該技術(shù)對(duì)潛在客戶進(jìn)行分析,對(duì)客戶信用度等進(jìn)行關(guān)聯(lián)研究,從而更好地提高精準(zhǔn)個(gè)陛化服務(wù),降低損失。

        此外,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在營銷方面應(yīng)用也非常廣泛,通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分析,有助于更好地進(jìn)行市場細(xì)分,實(shí)現(xiàn)交叉營銷,促進(jìn)銷售達(dá)成。

        總之,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)管理的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,隨著信息技術(shù)不斷升級(jí),相信其在更多的領(lǐng)域?qū)?huì)有更加廣泛的應(yīng)用,進(jìn)而為推動(dòng)行業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)實(shí)力提升發(fā)揮重要的支撐作用。

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