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1、数据挖掘在电子商务中的应用院系:商学院班级:11.08姓名:杨玉娇学号:12数据挖掘在电子商务中的应用摘要:电子商务是现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术。如何将数据挖掘技术运用到电子商务中,为电子商务活动提供支持是本文研究的重点。本文着重从优化企业资源、管理客户数据、评估商业信用、确定异常事件四个方面来阐述数据挖掘技术在电子商务上的应用。 关键词:数据挖掘;电子商务;应用 引言 :随着网络技术和数据库技术的成熟,全球传统商务正经历一次重大变革,向电子商务全速挺进。电子商务是商业领域的一种新兴商务模式,它是以网络为平台,以现代信
2、息技术为手段,以经济效益为中心的现代化商业运转模式,其最终目标是实现商务活动的网络化、自动化与智能化。电子商务的产生改变了企业的经营理念、管理方式和支付手段,给社会的各个领域带来了巨大的变革。随着网络技术的迅猛发展和社会信息化水平的提高,电子商务显示出巨大的市场价值和发展潜力。 电子商务是数据挖掘技术最恰当的应用领域, 这主要是因为电子商务可以很容易地满足数据挖掘所必需的因素: 丰富的数据语言、 自动收集可靠的数据, 并且可将挖掘的结果转化成商务行为。但是要真正发挥数据挖掘技术在电子商务中的效率, 除了充分利用前面讲到的基本方法和合理
3、选择前面讲到的常用工具外, 数据挖掘技术必须将事务处理阶段的数据转存到数据仓库中, 并与电子商务行为有机结合。1.概述 1.1基本概念介绍 数据挖掘(Data Mining),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中,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。或者说是从数据库中发现有用的知识(KDD),并进行数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持的过程。 电子商务是利用计
4、算机技术、网络技术和远程通信技术,实现整个商务(买卖)过程中的电子化、数字化和网络化。在全球范围内,基于Internet的电子商务迅猛发展,促使各企业经营者必须及时搜集大量的数据,并且将这些数据转换成有用的信息,为企业创造更多潜在的利润。利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据,提取出有效信息,进而指导企业调整营销策略,给客户提供动态的个性化的高效率服务。 1.2电子商务与数据挖掘的关系 当电子商务在企业中得到应用时,企业信息系统将产生大量数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,为企业创造更多潜在的利润,
5、数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是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。利用功能强大的数据挖掘技术,可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。 电子商务中数据挖掘的体系结构如图1所示。该体系由三个主要部分组成: 商务数据定义、 顾客相互作用和分析处理。与这三个部分相连接的是三个数据转换过程: 准备数据、 创建数据库和显示结果。 1.3数据挖掘在电子商务中应用的现状 电子商务正在企业和商
6、贸领域占据着越来越多的市场份额, 数据挖掘主要用于商品的市场定位和消费分析, 以辅助制定市场策略, 还可以用来分析购物模式, 预测销售行情。现在世界上的主要数据库厂商纷纷开始把数据挖掘功能集成到自己的产品中。 IBM和 Microsoft 等大公司都在自己的产品或相应产品上增加了在线分析处理。IBM公司开发的QUEST和 Intelligent Miner 系统可以挖掘客户的购物行为模式。Microsoft公司发布过一个基于 XML的数据访问协议, 该协议能使开发商为各类客户和开发平台提供数据分析。随着联机分析处理和 OLE DB f
7、or DataMining的发展, 该协议支持对 Microsoft 数据源的访问。我国在这一领域正处在研究开发阶段, 应用和产品还相对滞后, 但现在正在起步。因为这一新兴领域不但有很好的研究和应用前景, 而且有很好的商业机会。 2数据挖掘在电子商务中的应用 2.1优化企业资源 节约成本是企业盈利的关键。基于数据挖掘技术,实时、全面、准确地掌握企业资源信息,通过分析历史的财务数据、库存数据和交易数据,可以发现企业资源消耗的关键点和主要活动的投入产出比例,从而为企业资源优化配置提供决策依据,例如降低库存、提高库存周转率、提高资金使用率等
8、。通过对Web数据挖掘,快速提取商业信息,使企业准确地把握市场动态,极大地提高企业对市场变化的响应能力和创新能力,使企业最大限度地利用人力资源、物质资源和信息资源,合理协调企业内外部资源的关系,产生最佳的经济效益。促进企