数据挖掘技术对电子商务平台的作用

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1、数据挖掘技术对电子商务平台的作用———以京东为例的数据挖掘应用分析作者：史俊禺班级：12计1指导老师：郑琪完成时间：2015.1.3第一章绪论1.1背景资料分析………………………………………………………………………………31.2数据挖掘应用对电子商务领域的意义……………………………………………………41.3数据挖掘过程………………………………………………………………………………41.4数据挖掘主要方法…………………………………………………………………………51.5数据挖掘系统体系结构……………………………………………………………………71.6数据挖掘在电子商务中的应用流程………………

2、………………………………………8第二章以京东为例的数据挖掘应用分析2.1数据挖掘在电子商务中的应用分析——客户获得………………………………………92.11客户获得的定义………………………………………………………………………92.12数据挖掘可以对客户获得产生的作用………………………………………………92.13客户获得的步骤………………………………………………………………………92.2数据挖掘在电子商务中的应用分析——客户流失预测…………………………………112.21客户细分的定义……………………………………………………………………112.22客户流失预测步骤…………………………………

3、………………………………132.3数据挖掘在电子商务中的应用分析——客户消费特征…………………………………142.31客户消费特征定义及背景…………………………………………………………142.32京东建立客户消费特征的过程……………………………………………………142.33RSS技术在电子商务平台的应用…………………………………………………162.34建立客户消费特征之后可应用的数据模块………………………………………17结语……………………………………………………………………………………………18摘要：在电子商务平台日益发展的今天，数据分析作为一种科学的手段，可以起到规范市场、节约成

4、本、保护在线交易安全，而数据挖掘这门技术可以从大量繁杂数据中提取有用的信息，并发现特定的规律，为商家对客户的需求信息和行为预测提供可能性。本篇报告是作者在对数据挖掘课本学习的前提下，以京东商城为例，从互联网上搜集各类数据并进行分析，从客户获得、客户流失预测、客户消费特征这三个方面进行分析，最后归纳出数据挖掘在电子商务应用上的必然性和重要性。第一章绪论1.1背景资料分析电子商务是指个人或企业通过Internet网络，采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润。数

5、据挖掘(DataMining)，又称数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，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。数据挖掘涉及的科学领域和方法很多，其核心技术经历了数十年的发展其中包括统计，近邻，聚类，决策树，神经网络和规则等1.2数据挖掘应用对电子商务领域的意义⑴数据挖掘有助于发现电子商务业务发展的趋势，帮助电子商务企业做出正确的决策，使企业处于更有利的竞争位置。商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地

6、了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。⑵数据挖掘有助于客户关系管理，特别是对电子商务客户关系管理起着决定性的作用。数据挖掘主要是找寻隐藏在数据中的信息，例如发现趋势、特征及相关性的过程，也就是从数据中发掘出信息或知识。以此对客户需求进行深入分析以满足企业对个体细分市场的客户关系管理需求。从发现客户到客户分类再到客户管理，数据挖掘通过各种针对性技术为企业客户关系管理提供了强有力的保证。将数据挖掘技术应用于客户关系管理,能够帮助企业深入理解客户,得到更加准确的客户模

7、型,从而改进营销决策和客户服务。⑶数据挖掘可以促进电子商务平台的发展，加强企业电子商务平台应用的普及度。采用数据挖掘技术将电子商务中丰富的数据源信息进行有效组织利用对电子商务的具有巨大的应用价值。同时数据挖掘对于电子商务平台信息的挖掘分析可以帮助检验电子商务平台的性能，促进电子商务平台的智能化，帮助企业打造更具可操作性及吸引力的消费平台，为消费者提供更便利的消费环境。⑷数据挖掘有利于企业资源优化，合理分配资源以实现资源价值最大化。数据挖掘进行有效的统计分析