工商管理电子商务中数据挖掘方法的应用

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2、据挖掘方法，以及在电子商务领域的应用，分析了利用数据挖掘技术建设动态、高效电子商务的可行性。　　[关键词]数据挖掘电子商务数据库　　　　一、引言　　　　电子商务是指以Internet网络为载体、利用数字化电子方式开展的商务活动。随着网络技术和数据库技术的飞速发展，电子商务正显示越来越强大的生命力。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司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，发现隐藏在其后的规律性，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客

3、户提供动态的个性化的高效率服务。　　　　二、数据挖掘技术　　　　1.数据挖掘　　数据挖掘(DataMining)，又称数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，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。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的知识。数据挖掘技术从一开始就是面向应用领域，它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且，要对数据进行微观、

4、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指定实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术在金融、保险、电信、大型超市等积累有大量数据的电子商务行业有着广泛的应用，如信用分析、风险分析、欺诈检验、用户聚类分析、消费者习惯分析等。　　2.数据挖掘过程　　挖掘数据过程可以分为3个步骤：数据预处理、模式发现、模式分析。　　(1)数据预处理。实际系统中的数据一般都具有不完全性、冗余性和模糊性。因此，数据挖掘一般不对原始数据进行挖掘，要通过预处理提供准确、简洁的数据。预处理主要完成以下工作：包括合并数

5、据，将多个文件或多个数据库中的数据进行合并处理；选择数据，提取出适合分析的数据集合；数据清洗、过滤，剔除一些无关记录，将文件、图形、图像及多媒体等文件转换成可便于数据挖掘的格式等。　　(2)模式发现。模式发现阶段就是利用挖掘算法挖掘出有效的、新颖的、潜在的、有用的以及最终可以理解的信息和知识。可用于Web的挖掘技术有路径选择、关联分析、分类规则、聚类分析、序列分析、依赖性建模等等。　　(3)模式分析。模式分析是从模式发现阶段获得的模式、规则中过滤掉不感兴趣的规则和模式。通过技术手段，对得到的模式进行数据分析，得出有意义的结论。常用的技术手

6、段有：关联规则、分类、聚类、序列模式等。　　　　三、电子商务中几种常用的数据挖掘方法　　　　1.关联规则　　关联规则是数据挖掘研究的主要模式之一，侧重于确定数据中不同领域之间的关系，找出满足给定条件下的多个域间的依赖关系。关联规则挖掘对象一般是大型数据库，该规则一般表示式为：A1∧A2∧…Am=>B1∧B2∧…Bm，其中，Ak(k=1,2,…,m)，Bj(j=1,2,…,n)是数据库中的数据项。有Support(A=>B)=P(A∪B)，Confidence(A=>B)=P(A

7、B)。数据项之间的关联，即根据一个事务中某些数据项的出现可以

8、导出另一些数据项在同一事务中的出现。　　关联分析的目的是挖掘出隐藏在数据间的相互关系。关联规则用于寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。关联分析的典型例子是购物篮分析，描述顾客的购买行为，可以帮助零售商决定商品的摆放和捆绑销售策略。如著名的(面包+黄油→牛奶)例子就属于关联分析：在超市中，90%的顾客在购买面包和黄油的同时，也会购买牛奶。直观的意义是：顾客在购买某种商品时有多大的倾向会购买另外一些商品。找出所有类似的关联规则，对于企业确定生产销售、产品分类设计、市场分析等多方面是有价值的。　　2

9、.聚类分析方法　　类聚分析就是直接比较样本中各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，而将性质差别较大的分在不同的类。对变量聚类计算变量之间的距离，对样本聚类则计算样本之间的距离。它的目的是使得