数据挖掘技术：企业网络营销的助推器

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1、数据挖掘技术：企业网络营销的助推器　　1、数据挖掘技术企业网络营销　　数据挖掘（DataMining）就是从大量的、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。还有很多和这一术语相近的术语，如从数据库中发现知识、数据分析、数据融合以及决策支持等。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。常用的数据挖掘技术主要有以下几种：　　1.1人工神经网络　　仿照生理神经企业网络营销结构的非线性预测模型，主要由“神经元”的互联，或按层组织的节点构成，通常由输

2、入层、中间层和输出层三个层次组成，在每个神经元求得输入值后，再汇总计算输入值；由过滤机制比较输入值，确定网络的输出值。　　1.2决策树　　决策树是一个类似流程图的树型结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表1个测试输出，而每个树叶点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。目前，在数据挖掘中使用的决策树方法有多种，典型的在国际上影响较大的决策树方法是Quinlan研制的ID3算法。　　1.3遗传算法　　遗传算法是模拟生物进化过程的计算模型，是自然遗传学与计算机科学相互结合渗透的计算方法。遗传分析应用搜索技术，先找出两个合适的父样本，通过“交叉”“变异”等

3、带有生物遗传特点的操作产生下一代样本，对子样本反复“交叉”“变异”操作直到子样本收敛为此，再找另外两个合适的父样本重复上述过程，就能得到下一代的样本集。由此得到当前样本集较可能的发展方向。　　1.4近邻算法　　用该方法进行预测的基本概念就是相互之间“接近”的对象具有相似的预测值。如果知道其中一个对象的预测值后，可以预测其最近的邻居对象。　　1.5规则推导　　根据统计意义上对数据中的规则“如果条件怎么样、怎么样，那么结果或情况就怎么样”，对给定的一组项目和一个记录集合，通过分析记录集合，推导出项目间的相关性。　　1.6聚类方法　　聚类分析方法按一定的距离或相似性测度将数据

4、分成系列相互区分的组，它是不需要预定义知识而直接发现一些有意义的结构与模式。可采用拓扑结构分析、空间缓冲区及距离分析、覆盖分析等方法，旨在发现目标在空间上的相连、相邻和共生等关联关系。　　1.7可视化技术　　可视化技术在数据挖掘过程中的数据准备阶段是非常重要的，它能够帮助人们进行快速直观地分析数据。利用可视化方法，很容易找到数据之间可能存在的模式、关系和异常情况等。　　2数据挖掘技术在企业网络营销中应用的理论假设　　随着数据量的急剧增长，现在的用户很难再像以前那样，自己根据数据的分布找出规律，并根据此规律进行分析决策。因此必须借助于相应的数据挖掘工具，自动发现数据中隐藏

5、的规律或模式，为决策提供支持。随着市场经济国际化、区域经济全球化、业务处理数字化、消费需求个性化的市场竞争环境的形成，企业将面临更多的竞争对手和不确定的信息，需要借助于数据挖掘技术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，来控制成本、提高效益。　　数据挖掘技术在企业网络营销中得到了比较普通的应用，它是以市场企业网络营销学的市场细分原理为基础，其基本假定是“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息，确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而

6、推断出相应消费群体或个体的下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向企业网络营销。这与传统的不区分消费者对象特征的大规模企业网络营销手段相比，大大节省了企业网络营销成本，提高了企业网络营销效率，从而为企业带来更多的利润。　　3数据挖掘技术在企业网络营销中的应用　　企业网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论，是市场营销理念在新时期的发展和应用。从本质上来说，网络营销与传统市场营销的目标都是一致的，都是为了实现企业网络营销目标。　　3.1客户关系管理　　网络营销的企业竞争是一种以顾客为焦点的竞争形态，争取顾客、留住顾客、扩大顾

7、客群、建立亲密顾客关系、分析顾客需求、创造顾客需求等，都是最关键的营销课题。因此，如何与散布在全球各地的顾客群保持紧密的关系并能掌握顾客的特性，再经由教育顾客与企业形象的塑造，建立顾客对于虚拟企业网络营销的信任感，是企业网络营销的关键。基于网络时代的目标市场、顾客形态、产品种类与以前有很大的差异，如何跨越地域、文化、时空差距再造顾客关系，发掘网络客户，了解并掌握网络客户的愿望并利用互动服务与客户保持良好的关系，是众多企业需要考虑的首要问题。相关研究表明：一个企业如果将其客户流失率降低5%的话，其利润就能增加25%～85%。因此，企业必须要