工商管理数据挖掘技术在电子商务中的应用

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2、技术在电子商务系统中应用的体系结构，经过测试，达到了预定的结果。　　[关键词]数据挖掘电子商务应用　　　　当今，国内外电子商务类网站日益兴起。许多电子商务类网站都提供了一定程度的个性化服务，比如提供商品推荐服务。而构成这些个性化服务的基础就是数据挖掘技术。　　一、数据挖掘分析　　1.数据挖掘的定义。数据挖掘(datamining，DM)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。包括存储和处理数据,选择处理大数据集的算法、解释结果、使结果可视

3、化。　　2.数据挖掘的方法。从商业的角度来看,数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘的方法大致可以分成4类：关联分析、概括分析、分类分析、聚类分析。（1）关联分析：分析表面上不相关数据之间的内在联系，揭示各事之间的依赖性和相关性，分析范围包括简单关联、因果关联等。在电子商务中，用数据挖掘找到隐藏的关联规则，当客户浏览、搜索关联规则中的某种商品时，就可以在页面中以推荐商品的形式显示关联规则中的其它商品。

4、在进货计划和促销计划中，也可以将这个因素考虑进去。（2）概括分析：即提取数据库中指定的数据集合的一般特性，找出遍性规律。（3）分类分析：设置分类规则，把各个事务或实体按照性质和特征不同进行归类，把数据层次化和规整化，从而建立数据的分类模型。（4）聚类分析：通过分析和归纳实体之间的特征差异，选出具相识特征的实体聚合成为一个类，并用某种规则来描述该类的相同属性，形成一种聚类规则，实际上，它是与分类分析法互逆的过程。　　3.数据挖掘的过程。该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰

5、富知识。（1）确定业务对象：清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。（2）数据准备。数据的选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。（3）数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善从选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。（4）结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。（5）知识

6、的同化：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。　　二、数据挖掘与电子商务的关系　　在电子商务企业中，数据挖掘运用于客户行为分析，企业从中受益体现在以下四个方面:(1)可以发现客户和访问者的爱好、生活模式。(2)可以争取新顾客，怎样使产品适销对路、怎样给产品定价、怎样吸引单个客户、怎样优化Web网站。(3)可以用相应的信息确定顾客的消费周期，针对不同的产品制定相应的营销策略。(4)可以确定客户细分，为每一个客户的独特需求设计“量身定制”的产品。　　三、数据挖掘技术在电子商务中的应用　　1.面向电子商务的数

7、据挖掘系统设计。本系统电子商务平台采用基于三层体系结构构建，服务器端采用先进的J2EE平台构架，有完整的体系框架组成，具有很好的可扩展性、互联性和可维护性。因此面向电子商务的数据挖掘系统由数据库服务器、应用服务器和客户端三层组成，整个体系结构是以J2EE企业级的构建技术为基础。对数据挖掘过程中产生的数据，采用独立的数据挖掘库表存放，这样既不影响也不依赖数据挖掘的数据源。应用服务器完成所有的数据挖掘运算，通过接受客户端的设置，完成所有对数据进行探索、转换、挖掘的工作。数据挖掘系统的每个功能模块都以EJB的形式进行封装，

8、以实现分布式计算和负载平衡等分布式计算的要求，把具有繁重计算任务的模块和用户交互模块分开。客户端要负责数据挖掘流程的创建工作、所有功能模块参数的设定以及各种可视化结果的显示。用户可以根据自己的要求任意创建各种形式的挖掘流程，同时按照需要执行某部分流程，获取相应的可视化分析结果，其系统体系结构如图所示。　　面向电子商务的数据挖掘系统体系结构图