工商管理电子商务中数据挖掘方法浅析

《工商管理电子商务中数据挖掘方法浅析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、电子商务中数据挖掘方法浅析电子商务中数据挖掘方法浅析是小柯论文网通过网络搜集，并由本站工作人员整理后发布的，电子商务中数据挖掘方法浅析是篇质量较高的学术论文，供本站访问者学习和学术交流参考之用，不可用于其他商业目的，电子商务中数据挖掘方法浅析的论文版权归原作者所有，因网络整理，有些文章作者不详，敬请谅解，如需转摘，请注明出处小柯论文网，如果此论文无法满足您的论文要求，您可以申请本站帮您代写论文，以下是正文。　　[摘要]在电子商务中，数据挖掘有助于发现业务发展的趋势，帮助企业做出正确的决策。本文对目前电子商务中的Web数据挖掘方法进行了总结，并对电子商务中的Web数据对象进行了分类，对网络数据

2、挖掘的作用进行了分析，为今后电子商务中实用Web数据挖掘软件的开发与应用提供了参考。　　[关键词]电子商务Web数据挖掘Web日志　　　　一、电子商务和数据挖掘简介　　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。目前国内已有网上商情广告、电子票据交换、网上订购，网上银行、网上支付结算等多种类型的电子商务形式。电子商务正以其成本低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受时间和空间的限制等突出优点而逐步在全球流行。　　数据挖掘(Data电子商务中数据挖掘方法浅析电子商务中数据挖掘方法浅析是小柯论文网通过网络搜集，并由本站工作人员整理后发布的，电子

3、商务中数据挖掘方法浅析是篇质量较高的学术论文，供本站访问者学习和学术交流参考之用，不可用于其他商业目的，电子商务中数据挖掘方法浅析的论文版权归原作者所有，因网络整理，有些文章作者不详，敬请谅解，如需转摘，请注明出处小柯论文网，如果此论文无法满足您的论文要求，您可以申请本站帮您代写论文，以下是正文。　　[摘要]在电子商务中，数据挖掘有助于发现业务发展的趋势，帮助企业做出正确的决策。本文对目前电子商务中的Web数据挖掘方法进行了总结，并对电子商务中的Web数据对象进行了分类，对网络数据挖掘的作用进行了分析，为今后电子商务中实用Web数据挖掘软件的开发与应用提供了参考。　　[关键词]电子商务Web

4、数据挖掘Web日志　　　　一、电子商务和数据挖掘简介　　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。目前国内已有网上商情广告、电子票据交换、网上订购，网上银行、网上支付结算等多种类型的电子商务形式。电子商务正以其成本低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受时间和空间的限制等突出优点而逐步在全球流行。　　数据挖掘(DataMining)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，来完成辅助决策的作用。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

5、，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www的资源（即Web文档）和行为（即We服务）中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术涉及到Internet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：HTML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

6、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网页的链接，发现网页的结构和有用的模式，找出权威网页。　　3.Web使用记录挖掘：就是指通过挖掘存储在Web上的访问日志，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，基于预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

7、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，数据管理用于查找详细数据，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