数据挖掘技术对电子商务数据仓储的应用与分析

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1、数据挖掘技术对电子商务数据仓储的应用与分析摘要：随着我国商务业务信息和业务数据的不断发展，怎样有效地分析和使用这些数据，来服务于企业经营或商机，成为日前众多专业人士共同关注的话题。本文论述了数据挖掘的开始，基本功能，数据挖掘的作用以及数据挖掘在电子商务中应用出现的问题。关键词：数据挖掘；电子商务；应用分析由于计算机普及和互联网技术的快速发展，通信技术能力不断的提高，从而促进了电子商务的飞速发展，目前的电子商务应用过程会产生大量的电子数据或程序，通过使用数据挖掘的方法，搜索和采集信息隐含的附有价值的电子信息，形成知识的不断飞跃。1

2、数据挖掘在电子商务屮应用的必要性和可行性电子商务主耍是通过数字技术为基础，商务数据切换和业务活动的展开都是通过电子方式进行的。电子商务是建立在计算机网络技术平台，凭借互联网发展的优势，吸取传统的商业活动的优点，得到巨大的效果收益。英优点主要有以下几方面：(1)服务时间自由，不受限制，基本可以开展一周七天24小时不停止的业务。(2)实现了全球电子信息资源共享，尤其是B2B模式的电子商务的出现，促使了使全球资源搜索，可进行不受地点不限时间的销售和购买，使人们的买卖更加简单和方便。(3)明显的增加了经济效益，降低了企业的成本。一是避免

3、高昂租金，税费等，二是降低广告成本，而且还可以降低空间和时间所带来的成本。(4)客户关系的管理和维护是重点工作内容。（5）电子商务可以大大的节省库存空间，而且保证供应链持续管理。电子商务系统一般是由一些电子商务过程相互组成，在此过程屮会产生大量的数据信息，这些数据是进行数据挖掘的基础。电子商务过程产生的电子信息具有其口身的特点，需要将数据挖掘技术和电子商务相互结合，一遍找到适宜的电子商务数据挖掘的方法，这样一来不仅仅可以提高工作效率，准确并且顺利的进行数据挖掘，而且电子商务服务会受到好评。2数据挖掘的方法及工具2.1传统统计方法

4、目前最常用的方法是数学抽样，面对大量的数据进行随机抽样，如果将全部的数据收集分析是不现实的，更是不需要的，在数学理论的指导下科学的抽样。通过多元统计分析及因子分析方法等传统的方法进行科学的统计。2.2可视化技术利用数模图形，将抽象的事物在视觉上表达出的数据的特点，比如直方图，控制图等等，许多图形都描述了使用统计控制的方法。将数据实现可视化是面临一个重要问题。2.3决策树建立一个系统的规则，将人量的数据划分，这样建立了树的模型，可用于分类和总结。常用算法CART等等。2.4神经网络模拟人类神经机构和功能，通过输入直到输出层，调整的

5、数据计算过程，将最终得到的结果进行分类和总结。2.5遗传算法建立于自然进化理论，模拟基因组合过程和基因突变过程，从而优化数据技术的理论。3数据挖掘在电子商务中的具体应用3.1在电子商务营销方面的应用（1）调节产品生命周期。通过数据挖掘，实现了互访和销售货物过程，并且进行分析，以获得客户的要求，进而來确定消费者的消费周期，之后制定一个特定的时间开展促销让利活动，使用户享受在此时间阶段购买商品的优惠政策。（2）细分市场。可以通过数据挖掘找出不同人群的需求进行分析，满足不同客户的需求，划分出属于同一类别的市场需求，缩短他们的距离。不同

6、类别的用户组之间的需求差别是可能的最大的。挖掘可以实现顾客特征提取，将顾客群分为为更细的不同区域，进而提供更针对性的服务。（3）制定合理的产品策略和价格策略。可以使用相关分析的方法，分析在线客户购买行为，分析顾客购买产品的相关程度，顾客对一些品牌的兴趣和忠诚度，可接受的价格范I韦I,和快递运输包装等要求，帮助管理者确定市场，计划销售商品的种类，实现最大化新产品投放和收益。（4）制定产品营销活动，制定促销策略。通过调查生产公司的情况和商品销售情况，确定产品的旺销周期和消费收入水平，根据当地的市场的变化随时改变营销策略，达到收益最大

7、化。3.2在电子商务网站系统和安全方面的应用(1)提高反应速度。记录在浏览服务器上的客户端的访问信息就是一笔财富。通过数据挖掘可以实现网站点击率高的纪录，管理者应该快速的提高战略，提升服务平台的稳泄，优化购物环境和提升服务，以确保电子商务购物数理实现。(2)提高安全性。目前网站上的统计分析手段的可以利用各种数据,提高系统性能的同时不能忽视系统的安全性能。利用防火墙的数据类型的分析，提高安全性。3.3在网络广告方面的应用在网络页面上的广告逗留观看的用户可能会成为潜在的客户，导致企业都会投资一部分资金在做在线广告。一般商家甚至花大价

8、钱获得高的点击率，吸引增加你的点击率。然而当用户访问该网站的时候就会留下大量的信息，这些信息及时被存储在数据库中，通过数据挖掘，可以提出有效了解用户需求，帮助商家实现个性化的营销。将潜在的客户通过广告的特点模糊的分区，分析客户对某些广告的关注，确定客户需求。通过