數(shù)據(jù)挖掘電子商務論文

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1數(shù)據(jù)挖掘技術和過程

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術概述

發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識應當能夠被接受、理解和運用。也就是發(fā)現(xiàn)全部相對的知識，是具有特定前提與條件，面向既定領域的，同時還容易被用戶接受。數(shù)據(jù)挖掘屬于一種新型的商業(yè)信息處理技術，其特點為抽取、轉化、分析商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大規(guī)模業(yè)務數(shù)據(jù)，從中獲得有價值的商業(yè)數(shù)據(jù)。簡單來說，其實數(shù)據(jù)挖掘是一種對數(shù)據(jù)進行深入分析的方法。因此，可以描述數(shù)據(jù)挖掘為：根據(jù)企業(yè)設定的工作目標，探索與分析企業(yè)大量數(shù)據(jù)，充分揭示隱藏的、未知的規(guī)律性，并且將其轉變?yōu)榭茖W的方法。數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的最常見知識包括：

1.1.1廣義知識體現(xiàn)相同事物共同性質的知識，是指類別特點的概括描述知識。按照數(shù)據(jù)的微觀特點對其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識積極發(fā)現(xiàn)，是對數(shù)據(jù)的高度精煉與抽象。發(fā)現(xiàn)廣義知識的方法與技術有很多，例如數(shù)據(jù)立方體和歸約等。

1.1.2關聯(lián)知識體現(xiàn)一個事件與其他事件之間形成的關聯(lián)知識。假如兩項或者更多項之間形成關聯(lián)，則其中一項的屬性數(shù)值就能夠借助其他屬性數(shù)值實行預測。

1.1.3分類知識體現(xiàn)相同事物共同特點的屬性知識與不同事物之間差異特點知識。

1.2數(shù)據(jù)挖掘過程

1.2.1明確業(yè)務對象對業(yè)務問題清楚定義，了解數(shù)據(jù)挖掘的第一步是數(shù)據(jù)挖掘目的。挖掘結果是無法預測的，但是研究的問題是可預見的，僅為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘一般會體現(xiàn)出盲目性，通常也不會獲得成功?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅諗?shù)據(jù)挖掘研究劉芬（惠州商貿旅游高級職業(yè)技術學校，廣東惠州516025）摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，全球范圍內電子商務正在迅速普及與發(fā)展，在這樣的環(huán)境下，電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術是近幾年來數(shù)據(jù)挖掘領域中的研究熱點，基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)挖掘技術研究將會解決大量現(xiàn)實問題，為企業(yè)確定目標市場、完善決策、獲得最大競爭優(yōu)勢，其應用前景廣闊，促使電子商務企業(yè)更具有競爭力。主要分析了電子商務內容、數(shù)據(jù)挖掘技術和過程、用戶細分理論，以及基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)挖掘。

1.2.2數(shù)據(jù)準備第一選擇數(shù)據(jù)：是按照用戶的挖掘目標，對全部業(yè)務內外部數(shù)據(jù)信息積極搜索，從數(shù)據(jù)源中獲取和挖掘有關數(shù)據(jù)。第二預處理數(shù)據(jù)：加工選取的數(shù)據(jù)，具體對數(shù)據(jù)的完整性和一致性積極檢查，并且處理數(shù)據(jù)中的噪音，找出計算機丟失的數(shù)據(jù)，清除重復記錄，轉化數(shù)據(jù)類型等。假如數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)挖掘的對象，則在產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫過程中已經(jīng)形成了數(shù)據(jù)預處理。

1.2.3變換數(shù)據(jù)轉換數(shù)據(jù)為一個分析模型。這一分析模型是相對于挖掘算法構建的。構建一個與挖掘算法適合的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘獲得成功的重點?？梢岳猛队皵?shù)據(jù)庫的相關操作對數(shù)據(jù)維度有效降低，進一步減少數(shù)據(jù)挖掘過程中數(shù)據(jù)量，提升挖掘算法效率。

1.2.4挖掘數(shù)據(jù)挖掘獲得的經(jīng)濟轉化的數(shù)據(jù)。除了對選擇科學挖掘算法積極完善之外，其余全部工作都自行完成。整體挖掘過程都是相互的，也就是用戶對某些挖掘參數(shù)能夠積極控制。

1.2.5評價挖掘結果這個過程劃分為兩個步驟：表達結果和評價結果。第一表達結果：用戶能夠理解數(shù)據(jù)挖掘得到的模式，可以通過可視化數(shù)據(jù)促使用戶對挖掘結果積極理解。第二評價結果：用戶與機器對數(shù)據(jù)挖掘獲得的模式有效評價，對冗余或者無關的模式及時刪除。假如用戶不滿意挖掘模式，可以重新挑選數(shù)據(jù)和挖掘算法對挖掘過程科學執(zhí)行，直到獲得用戶滿意為止。

2用戶細分理論

用戶細分是指按照不同用戶的屬性劃分用戶集合。目前學術界和企業(yè)界一般接受的是基于用戶價值的細分理論，其不僅包含了用戶為企業(yè)貢獻歷史利潤，還包含未來利潤，也就是在未來用戶為企業(yè)可能帶來的利潤總和?；谟脩魞r值的細分理論選擇客戶當前價值與客戶潛在價值兩個因素評價用戶。用戶當前價值是指截止到目前用戶對企業(yè)貢獻的總體價值；用戶潛在價值是指未來用戶可能為企業(yè)創(chuàng)造的價值總和。每個因素還能夠劃分為兩個高低檔次，進一步產(chǎn)生一個二維的矩陣，把用戶劃分為4組，價值用戶、次價值用戶、潛在價值用戶、低價值用戶。企業(yè)在推廣過程中根據(jù)不同用戶應當形成對應的方法，投入不同的資源。很明顯對于企業(yè)來說價值用戶最重要，被認為是企業(yè)的玉質用戶；其次是次價值用戶，被認為是金質用戶，雖然數(shù)量有限，卻為企業(yè)創(chuàng)造了絕大部分的利潤；其他則是低價值用戶，對企業(yè)來說價值最小，成為鉛質用戶，另外一類則是潛在價值用戶。雖然這兩類用戶擁有較多的數(shù)量，但是為企業(yè)創(chuàng)造的價值有限，甚至很小。需要我們注意的是潛在價值用戶利用再造用戶關系，將來極有可能變成價值用戶。從長期分析，潛在價值用戶可以是企業(yè)的隱形財富，是企業(yè)獲得利潤的基礎。將采用數(shù)據(jù)挖掘方法對這4類用戶特點有效挖掘。

3電子商務數(shù)據(jù)挖掘分析

3.1設計問卷

研究的關鍵是電子商務用戶特征的數(shù)據(jù)挖掘，具體包含了價值用戶特征、次價值用戶特征、潛在價值用戶特征，對電子商務用戶的認知度、用戶的需求度分析。問卷內容包括3部分：其一是為被調查者介紹電子商務的概念與背景；其二是具體調查被調查對象的個人信息，包含了性別、年齡、學歷、感情情況、職業(yè)、工作、生活地點、收入、上網(wǎng)購物經(jīng)歷；其三是問卷主要部分，是對用戶對電子商務的了解、需求、使用情況的指標設計。

3.2調查方式

本次調查的問卷主體是電腦上網(wǎng)的人群，采用隨機抽象的方式進行網(wǎng)上訪問。一方面采用大眾聊天工具，利用電子郵件和留言的方式發(fā)放問卷，另一方面在大眾論壇上邀請其填寫問卷。

3.3數(shù)據(jù)挖掘和結果

（1）選擇數(shù)據(jù)挖掘的算法利用Clementine數(shù)據(jù)挖掘軟件，采用C5.O算法挖掘預處理之后數(shù)據(jù)。

（2）用戶數(shù)據(jù)分析

1）電子商務用戶認知度分析按照調查問卷的問題“您知道電子商務嗎？”得到對電子商務用戶認知情況的統(tǒng)計，十分了解20.4%，了解30.1%，聽過但不了解具體使用方法40.3%，從未聽過8.9%。很多人僅聽過電子商務，但是并不清楚具體的功能與應用方法，甚至有一小部分人沒有聽過電子商務。對調查問卷問題“您聽過電子商務的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網(wǎng)了解電子商務的，占40.2%；僅有76人是利用紙質報刊雜志上知道電子商務的并且對其進行應用；這也表明相較于網(wǎng)絡宣傳紙質媒體推廣電子商務的方法缺乏有效性。

2）電子商務用戶需求用戶希求具體是指使用產(chǎn)品服務人員對應用產(chǎn)品或服務形成的需求或者期望。按照問題“假如你曾經(jīng)使用電子商務，你覺得其用途怎樣，假如沒有使用過，你覺得其對自己有用嗎？”得到了認為需要和十分需要的數(shù)據(jù)，覺得電子商務有用的用戶為40.7%，不清楚是否對自己有用的用戶為56.7%，認為不需要的僅有2.4%。

3）電子商務用戶應用意愿應用意愿是指消費者對某一產(chǎn)品服務進行應用或者購買的一種心理欲望。按照問題“假如可以滿足你所關心的因素，未來你會繼續(xù)應用電子商務嗎？”獲得的數(shù)據(jù)可知，在滿足各種因素時，將來一年之內會應用電子商務的用戶為78.2%，一定不會應用電子商務的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強烈的應用電子商務欲望，電子商務發(fā)展前景很好。基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)研究，電子商務企業(yè)通過這一結果能夠更好地實行營銷和推廣，對潛在用戶積極定位，提高用戶體驗，積極挖掘用戶價值。分析為企業(yè)準確營銷和推廣企業(yè)提供了一個有效的借鑒。

4結語

互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)是最寶貴的資源之一，大量數(shù)據(jù)中包含了很大的潛在價值，對這些數(shù)據(jù)深入挖掘對互聯(lián)網(wǎng)商務、企業(yè)推廣、傳播信息發(fā)揮了巨大的作用。近些年來，數(shù)據(jù)挖掘技術獲得了信息產(chǎn)業(yè)的極大重視，具體原因是出現(xiàn)了大量的數(shù)據(jù)，能夠廣泛應用，并且需要轉化數(shù)據(jù)成為有價值的信息知識。通過基于用戶特征的電子商務數(shù)據(jù)挖掘研究，促使電子商務獲得巨大發(fā)展機會，發(fā)現(xiàn)潛在用戶，促使電子商務企業(yè)精準營銷。

作者：劉芬 單位：惠州商貿旅游高級職業(yè)技術學校