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时间:2018-07-10
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1、目录1前言21.1背景21.2研究现状22电子商务中信息服务的特点32.1企业信息需求的新特点32.2信息服务的新特点43电子商务中的数据挖掘技术43.1关联分析(associationanalysis)53.2数据分类(dataclassification)63.3聚类分析(clusteringanalysis)63.4序列模式挖掘(sequencepatternmining)74电子商务中数据挖掘技术的应用4.1企业电子商务中对信息服务挖掘利用的基本方案84.2OurMall方便购的关联规则分析网络营销策略105总结155.
2、1基于Web数据挖掘技术的电子商务模式兴起155.2总结1619论电子商务中数据挖掘技术的应用1前言1.1背景正在蓬勃发展的新经济对全球的影响将是全方位的,电子商务就是这场经济浪潮的典型代表。电子商务正以前所未有的力量冲击着人们千百年来形成的商务观念与模式,它直接作用于商务活动,间接作用于社会经济的各个方面,正在推动人类社会继农业革命、工业革命之后的第三次革命。随着Internet的普及,电子商务的兴起,正在改变着人们的商务理念,经销商和客户之间通过互联网进行交易,节省了大量的费用和时间。如何更快、更好的利用这一现代交易手段,缩
3、短经销商和客户之间的距离,这是目前电子商务亟待解决的问题。信息过量几乎成为人人需要面对的问题。“如何才能不被信息的汪洋大海所淹没,从中及时发现有用的知识,提高信息利用率,变得十分重要”。尹科强,2004:《数据挖掘技术在电子商务环境下的应用》,新华出版社,第七期,第8版因此,数据挖掘技术应运而生,并且显示出越来越强大的生命力。如果能跟踪客户在Web上的浏览行为并进行模式分析,就能很好的解决这一问题。这正是目前Web数据挖掘研究的领域。在在线市场访问的每一个客户,都会在他的服务器上留下记录,通过对这些记录进行挖掘,如客户的访问行为
4、、频度、内容、时间等,提取客户相关的知识,展开有针对性的电子商务行为。利用数据挖掘技术可以帮助商家了解客户以往的需求趋势,并预测未来,从而给商家带来巨大的利润。1.2研究现状19在国内,数据挖掘技术被列为对工业产生深远影响的五大关键技术之首,投资焦点的十大新兴技术之一,与国外相比该技术的研究较晚,没有形成整体力量,大部分企业仍然处在报表阶段。非结构化数据的知识发现、聚类分析及Web数据挖掘的应用等都是国内未来发展的主流,但在国外企业整体力量雄厚,数据挖掘技术在电子商务领域应用广泛,对电子商务中该技术的各个功能研究年份较长,开展的
5、研究项目也远远多于国内,国外大部分企业处在中端数据分析阶段,但有快速发展趋势,越来越多的企业开始利用高端的数据挖掘技术在电子商务中获得巨大的商业利益.2电子商务中信息服务的特点2.1企业信息需求的新特点2.1.1准确的客户分析与其他的商务模式相比,电子商务可以说是真正以顾客为导向的商务模式。Internet为企业和客户提供了便捷的通信途径,更重要的是,为客户提供了一种廉价而又快速的信息获取手段。在电子商务环境下,过去矗立在顾客面前的许多信息壁垒消失于无形,顾客信息的劣势地位得到了逆转,企业不再对顾客拥有绝对的信息优势。同时,由于
6、高科技的支撑,顾客的需求得以完全呈现在企业面前,使企业为顾客提供大规模个性化服务第一次成为可能。这些,都意味着顾客已经真正成为整个电子商务的中心,每个企业都希望能够详细的了解自己的顾客。2.1.2数据库分析在电子商务环境下,企业信息流的地位变得前所未有的重要,物流、资金流的变化都反映在信息流中,而信息流的广度、深度、数量也远大于以往。可以说,企业电子商务的正常运转在很大程度上反映了企业电子商务的状况。庞大的信息流数据一般是存储在各种数据库中的。这样,要对信息流进行分析,把握企业电子商务的状况,就离不开对数据库的分析。2.1.3企
7、业电子商务系统的建设与完善电子商务在企业中的实施是一项系统工程,它要求对企业的业务流程进行全面的改造。业务流程的改变同样会引起企业组织结构、管理决策等多方面的改变。在这种全面的改造中,企业必然会产生大量的信息需求。同时,电子商务系统不是一次就能建成的,需要不断地进行完善,从而能够真正做到面向顾客(包括组织内外的顾客)。2.1.4更加需要结论而不是原始信息在传统环境下,企业由于获取信息的渠道较少,信息搜集有困难,因此往往要求信息服务商提供大量的原始信息。但在电子商务环境下,企业获取信息的能力得到极大的提高,企业的问题不是缺乏信息而
8、是信息过剩,缺乏有效的手段来对信息进行分析。因此,在这种情况下,企业一般希望从信息服务商那里直接得到结论。19面对电子商务的新特点以及企业新的信息需求,电子商务环境下的信息服务也不可避免的出现了一些新特点。2.2信息服务的新特点2.2.1信息服务商与企业的关系更
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