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數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)管理的應(yīng)用

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數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)管理的應(yīng)用

摘要:分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念和電子商務(wù)中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過程。探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的使用狀況以及具體使用方法。

關(guān)鍵詞:計算機(jī)工程;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);電子商務(wù)。

1引言

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)屬于一項(xiàng)高科技處理工具,主要是從大型數(shù)據(jù)庫中選取可靠的、有價值的信息或者是容易被人們理解的模式過程[1-3]。它包含了數(shù)據(jù)庫、人工智能、統(tǒng)計學(xué)等多方面內(nèi)容。數(shù)據(jù)挖掘是綜合使用各種分析工具在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系的一個過程,然后利用這些模式和數(shù)據(jù)關(guān)系來預(yù)測,可以幫助企業(yè)決策者挖掘出數(shù)據(jù)之間潛在的關(guān)聯(lián),準(zhǔn)確找出被忽略的因素,它能夠有效地解決大數(shù)據(jù)時代出現(xiàn)的數(shù)據(jù)爆炸,但是有價值信息卻較為缺乏的問題。挖掘挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)領(lǐng)域來處理信息,能夠高效地從商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中抽取有用信息,并對其進(jìn)行轉(zhuǎn)換、分析以及處理,最后獲得最有價值的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的能夠使企業(yè)體驗(yàn)到定制化服務(wù),通過數(shù)據(jù)挖掘能夠提升企業(yè)的決策能力和執(zhí)行能耐,進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)的競爭力。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

(1)確定業(yè)務(wù)對象和存在的問題。企業(yè)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的時候首先應(yīng)該根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況,找準(zhǔn)業(yè)務(wù)中存在的問題,明確業(yè)務(wù)管理中的操作對象以及計劃商業(yè)目標(biāo),然后開始進(jìn)行相關(guān)內(nèi)容的數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理工作,才能為后期的預(yù)測模式奠定基礎(chǔ)。(2)數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)集成是為了選擇出適合的分析模型。不同的分類器之間會存在一定的差異,這就會使生產(chǎn)的分類決策邊界不一樣。但是如果把這些數(shù)據(jù)集成在一起,就會得到更加合理的邊界,從而降低整體錯誤率,達(dá)到良好的分類效果。企業(yè)管理者根據(jù)用戶需求從原始數(shù)據(jù)庫中選取和業(yè)務(wù)對象有關(guān)的數(shù)據(jù),并能有效地集中不同來源、格式以及性質(zhì)的數(shù)據(jù),然后才能選用合適的分析方法,保證最后獲取的信息是最有價值的。(3)數(shù)據(jù)規(guī)約。由于數(shù)據(jù)挖掘算法需要的時間較長,商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的量又比較大,這就必須要數(shù)據(jù)規(guī)約來提高效率。數(shù)據(jù)規(guī)約的目的就是為了提取最小的屬性子集,保證新數(shù)據(jù)子集的分布概率和原來數(shù)據(jù)集的分布概率相近。其方法分為合并屬性、主成分分析等。(4)數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗是以探索性分析后獲得的重要結(jié)論為基礎(chǔ),來處理缺失值、異常值(離群點(diǎn))、去重處理以及噪音數(shù)據(jù)這四種異常類型數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗不但能夠保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,使數(shù)據(jù)更加完整、唯一、權(quán)威、合法以及一致,也能夠使數(shù)據(jù)更加適合進(jìn)行挖掘。(5)數(shù)據(jù)變換。數(shù)據(jù)變換的目的是為了更好挖掘數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)變換主要是指把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或者統(tǒng)一成為符合數(shù)據(jù)挖掘的模式。主要方法有:光滑,能夠刪除數(shù)據(jù)中的噪聲、聚集,可以把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)聚集起來獲取統(tǒng)計信息,進(jìn)而對數(shù)據(jù)開展更高層次的分析、數(shù)據(jù)概化,利用較高層次的概念來代替原始數(shù)據(jù)、規(guī)范化,有效的縮放屬性數(shù)據(jù)等。(6)數(shù)據(jù)分析算法。數(shù)據(jù)分析是依據(jù)于現(xiàn)有的分析工具從數(shù)據(jù)倉庫中提取有用信息。常用的分析方法有;分組分析法、交叉分析法、回歸分析法、聚類分析法等。(7)解釋以及模型評估。該環(huán)節(jié)是把數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果通過容易理解和執(zhí)行的方式進(jìn)行展示,然后由行業(yè)專家評判該數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)用性和正確性。數(shù)據(jù)挖掘是循環(huán)往復(fù)的過程,任何一個環(huán)節(jié)沒有達(dá)到預(yù)期目標(biāo),都需要重新進(jìn)行。。

3狀況分析

(1)數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境下的可能存在的信息安全問題。信息安全問題是數(shù)據(jù)挖掘中存在的重要問題。處于數(shù)字化時代,大量的數(shù)據(jù)給企業(yè)和個人創(chuàng)造了較高的價值,但是也存在一定的安全隱患,假如信息泄露就會侵犯個人隱私和泄露企業(yè)機(jī)密。電子商務(wù)企業(yè)應(yīng)該重視敏感知識安全問題和敏感數(shù)據(jù)安全問題,在數(shù)據(jù)挖掘中做好敏感信息安全保護(hù)技術(shù),同時我國的法律法規(guī)上也有必要加強(qiáng)對信息數(shù)據(jù)安全保護(hù)制度。由此可見,信息安全問題是數(shù)據(jù)挖掘中需要重點(diǎn)研究的問題。(2)數(shù)據(jù)模型的可靠性不成熟。數(shù)據(jù)模型作為數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的基礎(chǔ),是數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的存儲方式。數(shù)據(jù)模型主要包含概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型以及物理數(shù)據(jù)模型三方面內(nèi)容。目前數(shù)據(jù)挖掘的模型種類較多,但是可靠性不成熟。由于不同的數(shù)據(jù)模型其應(yīng)用方式不相同,挖掘結(jié)果也不一樣,就會影響最終數(shù)據(jù)的可靠性。所以,只有保證數(shù)據(jù)處理中及時和準(zhǔn)確,才能提高挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性。

4應(yīng)用方法

(1)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)企業(yè)網(wǎng)站中的應(yīng)用方法。使用挖掘技術(shù)來挖掘?yàn)g覽網(wǎng)站的用戶隱含的信息,同時網(wǎng)站上增加的一些誘導(dǎo)來提高用戶的關(guān)注度。例如分析用戶訪問網(wǎng)頁的行為,并對此進(jìn)行分類歸納,根據(jù)用戶的興趣調(diào)整網(wǎng)頁結(jié)構(gòu),能夠?yàn)橛脩籼岣呷诵曰姆?wù)。首先,實(shí)現(xiàn)快捷優(yōu)化。收集同一用戶經(jīng)常瀏覽的網(wǎng)頁,挖掘其潛藏的相似處,對其進(jìn)行優(yōu)化。其次,實(shí)現(xiàn)優(yōu)化連接。通過收集和挖掘用戶的喜好。例如用戶經(jīng)常使用的瀏覽器模式,然后在給瀏覽器上面加入有價值的連接,以此來增加訪問量,提高利潤。最后,實(shí)現(xiàn)優(yōu)化網(wǎng)站站點(diǎn)。通過分析對比進(jìn)行站點(diǎn)設(shè)計的優(yōu)化,根據(jù)企業(yè)需求讓他出現(xiàn)在適合的地方,然后和實(shí)際位置之間構(gòu)建一個需要的鏈接。因此,在電子商務(wù)企業(yè)中使用挖掘技術(shù),能夠優(yōu)化網(wǎng)站站點(diǎn),設(shè)計出用戶感興趣的網(wǎng)頁風(fēng)格。(2)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)企業(yè)用戶關(guān)系中的具體應(yīng)用措施電子商務(wù)網(wǎng)站在電子商務(wù)平臺上記錄了用戶的瀏覽信息,同時電子商務(wù)平臺能夠和用戶進(jìn)行互動,了解用戶的行為和需要,能夠提高電子商務(wù)企業(yè)的管理效率。首先,聚類分析的應(yīng)用。聚類分析技術(shù)主要是對數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行分類,然后把相似的制定推送。該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用可以快速對應(yīng)企業(yè)相關(guān)用戶的重要程度,進(jìn)而制定個性化的服務(wù)。其次,自定義分析的應(yīng)用。企業(yè)商品的售出都會有不同的反饋結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用,不但能夠?qū)Υ诉M(jìn)行綜合分析,也可以限定時間和其他數(shù)據(jù)參數(shù),提高分析結(jié)果的可靠性。然后進(jìn)行相關(guān)的調(diào)整,滿足用戶的需求,提高企業(yè)的利潤。最后,網(wǎng)頁數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能對用戶的購買類型進(jìn)行分類。通過對不同類型的用戶使用的購買方式和選取的產(chǎn)品進(jìn)行分類,根據(jù)分類結(jié)果來制定有針對性的營銷方式,提高用戶的依賴感。(3)在網(wǎng)絡(luò)營銷中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體方法。網(wǎng)絡(luò)營銷是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的結(jié)果。在網(wǎng)絡(luò)營銷中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠提高銷售量,降低成本,提高經(jīng)濟(jì)效益。首先,使網(wǎng)絡(luò)營銷的有效性德育增強(qiáng)。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),電子商務(wù)企業(yè)可以明確自己的市場目標(biāo),然后制定有效的營銷模式。例如通過分析用戶的購買量、用戶點(diǎn)擊率以及行為等信息可以對用戶進(jìn)行分類,然后根據(jù)不同類型和階段的用戶來制定能夠滿足其需要的方式。其次,獲取、分析數(shù)據(jù),改進(jìn)營銷策略。分析和處理海量的數(shù)據(jù)信息是電子商務(wù)管理者工作的重要構(gòu)成部分。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠使企業(yè)快速獲得較為準(zhǔn)確的市場信息,然后不斷對自身的營銷策略進(jìn)行調(diào)整,以此來提高其競爭力,進(jìn)而獲得較高的利潤。(4)在網(wǎng)絡(luò)廣告中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法。處于信息化時代,企業(yè)獲得盈利的主要方式有依靠在網(wǎng)頁上的投放一定數(shù)量的廣告來獲得報酬。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠提升網(wǎng)絡(luò)廣告的投放效益和廣告的受眾群體。

5結(jié)語

要想實(shí)現(xiàn)個性化的營銷策略,就需要深入研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用方法,根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)和電子商務(wù)的特征,從巨大業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取最有價值信息,最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)

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[3]鄧愛林.電子商務(wù)推薦系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].上海:復(fù)旦大學(xué),2003.

作者:高宇 王金虹 馬斌 單位:山西中醫(yī)藥大學(xué)