电子商务中的数据挖掘及其在crm中的应用

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1、电子商务中的数据挖掘及其在CRM中的应用阐述了电子商务EC中数据挖掘DM的数据资源和基本方法，并给出其在客户关系管理CRM系统中的应用。关键词：电子商务；数据挖掘；客户关系管理；聚类；关联规则计算机及其X络技术的快速发展和广泛应用改变了人类生活的各个方面，也催生出了电子商务（Electronicmerce，EC）的蓬勃发展，并进而成为近年来Inter应用领域的新热点和新经济增长点。但如何才能在企业竞争激烈、经营风险加剧和客户需求不确定性增加情况下，追踪市场变化、把握客户动态、实施精准营销，主动获知客户喜好并开发其购买潜力，增加客户忠诚度并提高客户满意度，这是电子商务

2、目前急待解决的一个问题。数据挖掘的出现为这一问题提供了很好的解决方案。　　1．数据挖掘的定义及本质　　数据挖掘（DateMining，DM）又称为数据库中的知识发现，是上世纪末产生的一门信息处理技术，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡且最终可理解的及有潜在应用价值的信息或模式的过程。在商业领域，数据挖掘是一种新的商业信息处理模式，也是一种透过数理模式来分析企业内存储的大量资料，以找出不同客户或市场划分，分析客户喜好和行为的工具。　　数据挖掘是一门交叉学科，是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果，其集中了数据库、人工智能、数理统计、高性能计算等领域

3、的理论和技术，为解决大量有益信息未充分利用带来了曙光。但从本质上来说，它强调对大量观测到的数据库的处理，即通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析，揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科。数据挖掘技术为电子商务的更好应用开辟了一个广阔前景。　　2．电子商务中数据挖掘的数据资源　　通常的电子商务系统都是基于Inter的客户机/服务器模型。因此，可用作数据挖掘的数据资源主要是电子商务X站中服务器端或代理服务器端和客户端的商务活动数据。　　2.1服务器端数据　　在Inter电子商务中，当客户访问电子商务服务器时，其浏览信息会被服务器自动收集并保存在访问日志、引用日

4、志或代理日志中。这些数据动态产生、数额巨大。对这些日志数据进行分析加工，可帮助企业了解和掌握客户，并从中得到商家用于向特定消费群体或个体进行精准营销的决策信息。同时对这些日志数据进行定量分析，揭示其中的关联、时序、页面类属、客户类属等关系，以及频繁访问路径、页面等，不但可为优化电子商务站点拓扑结构提供参考，而且还可为企业更有效地确认目标市场、改进商务决策，以便获得更有利的竞争优势提供帮助。　　2.2客户端数据　　客户端可作挖掘的数据资源主要是客户登陆信息。通常的电子商务X站都会要求客户在使用时，必须通过电子商务X页进行注册和登录，即在屏幕上输入并提交给服务器一定数量

5、的相关信息，有的X站甚至还要求认证。因此，这类信息非常重要，更是数据挖掘的主要对象和重要数据。对此类信息进行数据挖掘，或与浏览信息集成后进行数据挖掘，可极大地提高数据挖掘的准确度，更好的了解客户喜好，以便企业做出更准确的判断。　　3．电子商务中数据挖掘的基本过程和方法　　3.1基本过程　　数据挖掘在电子商务中的一个简单应用是基于客户过去的行为预测未来消费的倾向。由于X站的客户访问日志数据量巨大，且不同、重要程度不同、格式不统一等原因，因此电子商务数据挖掘，首先要做的就是对来自数据源的原始数据进行预处理，通常包括数据清理、数据集成、数据选择和数据转换等，把无关的或不重

6、要的数据处理掉，消除噪声和重复的观测值，或从中抽取感兴趣的数据；接着根据电子商务的具体应用或具体的挖掘目标或挖掘需求，选择合适的数据挖掘技术和方法，如路径分析、统计分析、关联分析、分类分析和聚类分析等，对预处理过的数据进行事务划分；然后是选择模式识别技术，建立模型和知识发现；最后通过模式分析，找到有用的信息，再通过联机分析（On-LineAnalyticalProcessing，OLAP）进行验证。其挖掘过程如图1所示。　　　　3．2挖掘方法　　有关数据挖掘的方法很多，针对上述在电子商务中的一个简单应用主要介绍四种：　　3.2.1路径分析　　路径分析可用于发现电子商

7、务站点中最经常被访问的路径，从而帮助企业调整站点结构，优化页面布局。另外，还有一些其它的有关路径信息也可通过路径分析得到。如从/pany开始访问/pany/product的客户为80%；从/pany/products开始访问这个站点的客户为70%；浏览4个或更少的页面后就离开的客户为65%。通过路径分析，可以改进X站页面结构的设计，增强客户针对性。　　3.2.2关联分析　　关联分析是通过关联规则挖掘出隐藏在数据之间的相互关系，从而找出客户对X站各文件访问的相互联系。如用关联规则可以发现：在一次购买活动中同时购买A商品和B商品的客户为70%，或在一次访问行为中，访