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1、2007年第01期沿海企业与科技NO.01,2007(总第80期)COASTALENTERPRISESANDSCIENCE&TECHNOLOGY(CumulativelyNO.80)谈数据挖掘技术在电子商务中的应用曹辉[摘要]电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据,按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。文章介绍了数据挖掘技术,以实例分析了数据挖掘在电子商务中的应用,并介绍了在电子商务中如何应用数据挖掘技术。[关键词]电子商务;数据挖掘;路径分析[作者简介]曹辉,沈阳大学信息学院电子商务专业教师,辽宁沈阳,110044[中图分类号]T
2、P311.138[文献标识码]A[文章编号]1007-7723(2007)01-0079-0002随着Internet的普及,电子商务的兴起,人们的(三)关联分析商务理念正在改变,电子商务的广泛应用使企业数据库中的数据一般都存在着关联关系,也就产生了大量的业务数据,如何更快、更好地利用各是说,两个或多个变量的取值之间存在某种规律种有效的数据更好地开展电子商务,这是目前电子性。通过挖掘数据派生关联规则,可以了解客户的商务急需解决的问题。行为。(四)聚类一、数据挖掘技术聚类分析是按照某种相近程度度量方法,将用20世纪90年代以来,随着信息技术和数据库户数据分成一系列有意义的子集合。每一
3、个集合技术的迅猛发展,人们可以非常方便地获取和存中的数据性质相近,不同集合之间的数据性质相储大量的数据。面对大规模的海量的数据,传统的差较大。数据分析工具(如管理信息系统)只能进行一些表数据挖掘的特点和性质对于企业而言,有助于层的处理(如查询、统计等),而不能获得数据之间发现其企业业务发展的趋势,揭示已知的事实,预的内在关系和隐含的信息。为了摆脱“数据丰富,测未知的结果,并帮助企业分析出完成任务所需知识贫乏”的困境,人们迫切需要一种能够智能地的关键因素,以达到增加收入,降低成本,使企业自动地把数据转换成有用信息和知识的技术和工处于更有利的竞争位置的目的。具,这种对强有力数据分析工具
4、的迫切需求使得二、数据挖掘在电子商务中的作用数据挖掘技术应运而生。人们认识到数据库中存储的数据量急剧增大,在大量的数据背后隐藏着数据挖掘技术源于商业的直接需求,因此它在许多重要的信息,如果能把这些信息从数据库中各种商业领域都存在广泛的使用价值。电子商务抽取出来,将为公司创造很多潜在的利润。这种从是商业领域的一种新兴商务模式,是指利用电子海量数据库中挖掘信息的技术,就称之为数据挖信息技术开展一切商务活动。当电子商务在企业掘。数据挖掘一般有以下四类主要任务:中得到应用时,企业信息系统将产生大量数据,这(一)数据总结些海量数据使数据挖掘有了丰富的数据基础,同数据挖掘能够将数据库中的有关数
5、据从较低时高性能计算机和高传输速率网络的使用也给数的个体层次抽象总结到较高的总体层次上,从而据挖掘技术提供了坚实的保障。因此数据挖掘技实现对原始基本数据的总体把握。术在电子商务活动中有了更大的用武之地。下面(二)分类介绍数据挖掘在以下电子商务几个方面的作用:分析数据的各种属性,并找出数据的属性模(一)客户细分型,确定哪些数据属于哪些组。这样我们就可以利随着“以客户为中心”的经营理念的不断深入用该模型来分析已有数据,并预测新数据将属于人心,分析客户、了解客户并引导客户的需求已成哪一个组。为企业经营的重要课题。通过对电子商务系统收79集的交易数据进行分析,可以按各种客户指标(如节约成本
6、是企业盈利的关键。通过分析历史自然属性、收入贡献、交易额、价值度等)对客户分的财务数据、库存数据和交易数据,可以发现企业类,然后确定不同类型客户的行为模式,以便采取资源消耗的关键点和主要活动的投入产出比例,相应的营销措施,促使企业利润的最大化。从而为企业资源优化配置提供决策依据,例如降(二)客户获得低库存、提高库存周转率、提高资金使用率等。利用数据挖掘可以有效地获得客户。比如通(七)异常事件的确定过数据挖掘可以发现购买某种商品的消费者是男在许多商业领域中,异常事件具有显著的商业性还是女性,学历、收入如何,有什么爱好,是什么价值,如客户流失、银行的信用卡欺诈、电信中移职业等等。甚至可
7、以发现不同的人在购买该种商动话费拖欠等。通过数据挖掘中的奇异点分析可品的相关商品后多长时间有可能购买该种商品,以迅速准确地甄别这些异常事件。以及什么样的人会购买什么型号的该种商品等由此可见数据挖掘在电子商务中有着重要的等。也许很多因素表面上看起来和购买该种商品作用。在生活中采用数据挖掘的成功的例子很多。不存在任何联系,但数据挖掘的结果却证明它们例如总部位于美国阿肯色州的WalMart零售商之间有联系。在采用了数据挖掘后,针对目标客户的“尿布与啤酒”的故事。WalMar
