试析电子商务中数据挖掘方法

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1、试析电子商务中数据挖掘方法　　在电子商务中，数据挖掘有助于发现业务发展的趋向，帮助企业做出正确的决策。本文对目前电子商务中的ining)是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。数据挖掘主要是为了帮助商业用户处理大量存在的数据，发现其后隐含的规律性，同时将其模型化，来完成辅助决策的功能。它要求从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识。数据挖掘的过程有时也叫知识发现的过程。　　而电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从的资源（即Web文档）和行为（即We服务）中自动发现并提取感喜

2、好的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术涉及到Inter技术学、人工智能、计算机语言、信息学、统计学等多个领域。　　　　二、Web数据挖掘对象的分类　　Web数据有3种类型：标记的Web文档数据，Web文档内连接的结构数据和用户访问数据。按照对应的数据类型，Web挖掘可以分为3类：　　1.Web内容挖掘:就是从Web文档或其描述中筛选知识的过程。　　2.Web结构挖掘:就是从Web的组织结构和链接关系中推导知识。它的目的是通过聚类和分析X页的链接，发现X页的结构和有用的模式，找出权威X页。　　3.Web使用记录挖掘：就是指通过挖掘存储在Web上

3、的访问日志，来发现用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息的过程。　　　　三、电子商务中数据挖掘的方法　　针对电子商务中不同的挖掘目标可以采用不同的数据挖掘方法，数据挖掘的方法有很多，主要包括下面3大类：统计分析或数据分析，知识发现，基于猜测模型的挖掘方法等。　　1.统计分析。统计分析主要用于检查数据中的数学规律，然后利用统计模型和数学模型来解释这些规律。通常使用的方法有线性分析和非线性分析、连续回归分析和逻辑回归分析、单变量和多变量分析，以及时间序列分析等。统计分析方法有助于查找大量数据间的关系，例如，识别时间序列数据中的模式、异常数据等，帮助选择

4、适用于数据的恰当的统计模型，包括多维表、剖分、排序，同时应生成恰当的图表提供给分析人员，统计功能是通过相应的统计工具来完成回归分析、多变量分析等，数据管理用于查找具体数据，浏览子集，删除冗余等。　　2.知识发现。知识发现源于人工智能和机器学习，它利用一种数据搜寻过程，去数据中抽取信息，这些信息表示了数据元素的关系和模式，能够从中发现商业规则和商业事实。利用数据可视化工具和浏览工具有助于开发分析以前挖掘的数据，以进一步增强数据发掘能力。其他数据挖掘方法，如可视化系统可给出带有多变量的图形化分析数据，帮助商业分析人员进行知识发现。　　3.猜测模型的挖掘方

5、法。猜测模型的挖掘方法是将机器学习和人工智能应用于数据挖掘系统。猜测模型基于这样一个假设：消费者的消费行为具有一定的重复性和规律性，这使得商家可以通过分析收集存储在数据库中的交易信息，猜测消费者的消费行为。按消费者所具有的特定的消费行为将其分类，商家就能将销售工作集中于一部分消费者，即实现针对性销售。　　　　四、Web挖掘的功能　　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喜好、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体未来的消费行为，然后对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销，节省成本，提高效率

6、，从而为企业带来更多的利润。　　1.优化Web站点。Web设计者不再完全依靠专家的定性指导来设计X站，而是根据访问者的信息来设计和修改X站结构和外观。站点上页面内容的布置和链接就如超级市场中物品的摆放一样，把相关联的物品摆放在一起有助于销售。X站管理员也可以按照大多数访问者的浏览模式对X站进行组织，按其所访问内容来裁剪用户和Web信息空间的交互，尽量为大多数访问者的浏览提供方便。　　2.设计个性化X站。强调信息个性化识别客户的喜好，使客户能以自己的方式来访问X站。对某此用户经常访问的地方，有针对性地提供个性化的广告条，以实现个性化的市场服务。　　3.

7、留住老顾客。通过Web挖掘，电子商务的经营者可以获知访问者的个人喜好，更加充分地了解客户的需要。根据每一类(甚至是每一个)顾客的独特需求提供定制化的产品，有利于提高客户的满足度，最终达到留住客户的目的。　　4.挖掘潜在客户。通过分析和探究Web日志记录中的规律，可以先对已经存在的访问者进行分类。确定分类的关键属性及相互间关系，然后根据其分类的共同属性来识别电子商务潜在的客户，提高对用户服务的质量。　　5.延长客户驻留时间。在电子商务中，为了使客户在X站上驻留更长的时间就应该了解客户的浏览行为，知道客户的喜好及需求所在，及时根据需求动态地向客户做页面推

8、荐，调整Web页面，提供特有的一些商品信息和广告，以使客户满足。　　6.降低运营成本。通过Web挖掘，公司可