隨著電子商務(wù)的普及和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到電子商務(wù)中可以解決電子商務(wù)中數(shù)據(jù)量龐大的問題。下面就是電子商務(wù)專業(yè)的一篇畢業(yè)論文范文——電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用研究，歡迎大家閱讀參考!

　　摘要：隨著電子商務(wù)的普及和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到電子商務(wù)中可以解決電子商務(wù)中數(shù)據(jù)量龐大的問題，從而獲得真正有價值的信息。文章簡要的介紹了電子商務(wù)以及數(shù)據(jù)挖掘的概念，并對電子商務(wù)中所使用到的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的分析。

　　論文關(guān)鍵詞：電子商務(wù),數(shù)據(jù)挖掘,聚類分析,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

　　
　　1引言

　　
　　隨著Internet的普及，電子商務(wù)得到了前所未有的發(fā)展，經(jīng)銷商和客戶之間通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行交易，節(jié)省了大量的費用和時間。但是在電子商務(wù)中充斥著大量的數(shù)據(jù)，如何從這些大量的數(shù)據(jù)中挖掘出真正有價值的信息，幫助企業(yè)經(jīng)銷商制定更好的營銷策略是電子商務(wù)急需解決的問題。數(shù)據(jù)挖掘，又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database， KDD)，也就是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用信息的一種技術(shù)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以使經(jīng)銷商從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息幫助決策，從而在市場競爭中獲得優(yōu)勢地位。

　　
　　2電子商務(wù)概述

　　
　　電子商務(wù)指交易當(dāng)事人或參與人利用現(xiàn)代信息技術(shù)和計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)(主要是因特網(wǎng))所進(jìn)行的各類商業(yè)活動，包括貨物貿(mào)易、服務(wù)貿(mào)易和知識產(chǎn)權(quán)貿(mào)易。“電子商務(wù)”中所包括的“現(xiàn)代信息技術(shù)”應(yīng)涵蓋各種使用電子技術(shù)為基礎(chǔ)的通信方式;“商務(wù)”指不論是契約型還是非契約型的一切商務(wù)性質(zhì)的關(guān)系所引起的種種事項。如果將“現(xiàn)代信息技術(shù)”看作一個子集，“商務(wù)”看作另一個子集，電子商務(wù)所涵蓋的范圍應(yīng)當(dāng)是這兩個子集所形成的交集，即“電子商務(wù)”標(biāo)題之下可能廣泛涉及的因特網(wǎng)、內(nèi)部網(wǎng)和電子數(shù)據(jù)交換在貿(mào)易方面的各種用途。

　　
　　電子商務(wù)與傳統(tǒng)商務(wù)相比有以下優(yōu)點：(1)電子商務(wù)將傳統(tǒng)的商務(wù)流程數(shù)字化、電子化，讓傳統(tǒng)的商務(wù)流程轉(zhuǎn)化為電子流、信息流，突破了時間空間的局限，大大提高了商業(yè)運作的效率。(2)電子商務(wù)簡化了企業(yè)與企業(yè)，企業(yè)與個人之間的流通環(huán)節(jié)，最大限度地降低了流通成本，能有效地提高企業(yè)在現(xiàn)代商業(yè)活動中的競爭力。(3)電子商務(wù)是基于互聯(lián)網(wǎng)的一種商務(wù)活動，互聯(lián)網(wǎng)本身具有開放性全球性特點，電子商務(wù)可為企業(yè)及個人提供豐富的信息資源，為企業(yè)創(chuàng)造更多商業(yè)機(jī)會。(4)電子商務(wù)對大型企業(yè)和中小企業(yè)都有利，因為大中型企業(yè)需要買賣交易活動多，實現(xiàn)電子商務(wù)能有效地進(jìn)行管理和提高效率，對小企業(yè)同樣有利，因為電子商務(wù)可以使企業(yè)以相近的成本進(jìn)行網(wǎng)上交易，這樣使中小企業(yè)可能擁有和大企業(yè)一樣的流通渠道和信息資源，極大提高了中小企業(yè)的競爭力。(5)電子商務(wù)將大部分商務(wù)活動搬到網(wǎng)上進(jìn)行，企業(yè)可以實行無紙化辦公節(jié)省了開支。

　　
　　3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

　　
　　數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，DM)技術(shù)是隨著計算機(jī)的廣泛應(yīng)用和數(shù)據(jù)的大量積累而發(fā)展起來的。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識，即發(fā)現(xiàn)其中隱含的，未知的，有意義的信息的過程，它又被稱為“數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)”(KDD)，也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)的一個基本步驟，知識發(fā)現(xiàn)過程由以下步驟組成：(1)數(shù)據(jù)清理(2)數(shù)據(jù)集成(3)數(shù)據(jù)選擇(4)數(shù)據(jù)變換(5)數(shù)據(jù)挖掘(6)模式評估(7)知識表示。

　　
　　從商業(yè)的角度定義，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。利用功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以使企業(yè)把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息幫助決策，從而在市場競爭中獲得優(yōu)勢地位。數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析的不同是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)具有先前未知、有效和實用3個特征。

　　
　　4數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的作用

　　
　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之所以可以服務(wù)于電子商務(wù)，是因為它能夠挖掘出活動過程中的潛在信息以指導(dǎo)電子商務(wù)活動。在電子商務(wù)中的作用有7個方面：(1)挖掘客戶活動顧慮，針對性的在電子商務(wù)平臺下提供“個性化”的服務(wù)。(2)可以在瀏覽電子商務(wù)網(wǎng)站的訪問者中挖掘出潛在的客戶。(3)通過電子商務(wù)訪問者的活動信息的挖掘，可以更加深入的了解客戶需求。(4)通過挖掘網(wǎng)上顧客的購買行為，可以幫助制定合理的產(chǎn)品策略和定價策略。(5)通過對商品訪問情況和銷售情況進(jìn)行挖掘，可以幫助制定產(chǎn)品營銷策略，優(yōu)化促銷活動。(6)優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站的信息導(dǎo)航，方便客戶瀏覽。(7)通過客戶在網(wǎng)絡(luò)上瀏覽時的擁塞記錄發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站的性能瓶頸，從而提高網(wǎng)站的穩(wěn)定性，保證電子商務(wù)購物快速進(jìn)行。

　　
　　5電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)與方法

　　
　　電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘過程一般包括3個主要的階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋和評價。(1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備又可分為數(shù)據(jù)選取和數(shù)據(jù)預(yù)處理兩個步驟。數(shù)據(jù)選取的目的是確定發(fā)現(xiàn)任務(wù)的操作對象。即目標(biāo)數(shù)據(jù)，是根據(jù)用戶的需要從原始數(shù)據(jù)庫中抽取的一組數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理一般包括消除噪聲、推導(dǎo)計算缺值數(shù)據(jù)、消除重復(fù)記錄、完成數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換以及對數(shù)據(jù)降維。(2)數(shù)據(jù)挖掘階段首先要確定數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)和挖掘的知識類型。確定挖掘任務(wù)后，根據(jù)挖掘的知識類型選擇合適的挖掘算法，最后實施數(shù)據(jù)挖掘操作，運用選定的挖掘算法從數(shù)據(jù)庫中抽取所需的知識。(3)結(jié)果的解釋和評價。數(shù)據(jù)挖掘階段發(fā)現(xiàn)的知識，經(jīng)過評估，可能存在冗余或無關(guān)的知識，這時需要將其剔除，也有可能知識不滿足用戶的需求，需要重復(fù)上述挖掘過程重新進(jìn)行挖掘。另外，由于數(shù)據(jù)挖掘最終要面臨用戶，因此，還需要對所挖掘的知識進(jìn)行解釋，以一種用戶易于理解的方式供用戶所使用。

　　
　　數(shù)據(jù)挖掘按照其挖掘任務(wù)主要包括分類和預(yù)測、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，回歸發(fā)現(xiàn)和序列模式發(fā)現(xiàn)等技術(shù)。在選擇某種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前，首先要將需要解決的問題轉(zhuǎn)化成正確的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，然后根據(jù)挖掘的任務(wù)來選擇使用哪些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。在電子商務(wù)活動中，主要使用下面的一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

　　
　　5.1分類

　　
　　分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型或分類函數(shù)，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到某個給定的類別。分類的主要方法有基于決策樹模型的數(shù)據(jù)分類，貝葉斯分類算法，ID3算法和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。

　　
　　假定現(xiàn)在我們有一個描述顧客屬性的數(shù)據(jù)庫，包括他們的姓名、年齡、收入、職業(yè)等，我們可以按照他們是否購買某種商品(例如，計算機(jī))來進(jìn)行分類。如果現(xiàn)在有新的顧客添加到數(shù)據(jù)庫中，我想將新計算機(jī)的銷售信息通知顧客，若將促銷材料分發(fā)給數(shù)據(jù)庫中的每個新顧客，如此可能會導(dǎo)致耗費較多的精力和物力。而若我們只給那些可能購買新計算機(jī)的顧客分發(fā)材料，可以在較大的程度上節(jié)省成本。為此，可以構(gòu)造和使用分類模型。分類方法的特點是通過對示例數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，已經(jīng)建立了一個分類模型，然后利用分類模型對數(shù)據(jù)庫中的其它記錄進(jìn)行分類。

　　
　　5.2聚類分析

　　
　　聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。聚類分析的方法是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最為常見的技術(shù)之一。常用的聚類分析方法有：分割聚類方法，層次聚類方法，基于密度的聚類方法和高維稀疏聚類算法等。聚類分析方法與分類方法的不同之處是聚類事先對數(shù)據(jù)集的分布沒有任何的了解。因此在聚集之后要有一個對業(yè)務(wù)很熟悉的人來解釋這樣聚集的意義。

　　很多情況下一次聚集你得到的分類對你的業(yè)務(wù)來說可能并不好，這時你需要刪除或增加變量以影響分類的方式，經(jīng)過幾次反復(fù)之后才能最終得到一個理想的結(jié)果。聚類分析方法在電子商務(wù)中的使用也極其廣泛。其中一個典型的應(yīng)用是幫助市場分析人員從客戶基本庫中發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，并且用購買模式來刻畫不同客戶群的特征。通過對聚類的客戶特征的提取，把客戶群分成更細(xì)的市場，提供針對性的服務(wù)。

　　
　　5.3關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

　　
　　關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)項之間所存在關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個事物中的某些項的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項在同一事物中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，比如在一次購買活動中所買不同商品的相關(guān)性。在電子商務(wù)中，從大量商務(wù)事物記錄中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以幫助許多商務(wù)決策的制定。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最初也是最典型的形式是購物籃分析。它通過發(fā)現(xiàn)顧客放入其購物籃中不同商品之間聯(lián)系，分析顧客的購買習(xí)慣。例如，在同一次去超級市場，如果顧客購買牛奶，他也購買面包(包括購買什么類型的面包)的可能性有多大?這些信息可以幫助零售商有選擇地經(jīng)銷和安排貨架，引導(dǎo)銷售。例如，將牛奶和面包盡可能放近一些，可以進(jìn)一步刺激一次去商店同時購買這些商品。在電子商務(wù)中，由于Web服務(wù)器的日志文件記錄了用戶的訪問記錄，通過這些記錄利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘網(wǎng)上顧客購買產(chǎn)品的相關(guān)度，對某些品牌的喜好和忠誠，價格接受范圍，以及包裝要求等，挖掘的結(jié)果可以用來幫助管理者進(jìn)行網(wǎng)站規(guī)劃、確定商品的種類、價格和新產(chǎn)品的投入。

　　
　　5.4序列模式分析

　　
　　序列模式分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘相似，但側(cè)重點在分析數(shù)據(jù)間的前后序列關(guān)系。它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如在某一段時間內(nèi)，顧客購買商品A，接著購買商品B，而后購買商品C，即序列A-B-C出現(xiàn)的頻度較高的信息。序列模式分析的一個例子是“九個月以前購買奔騰PC的客戶很可能在一個月內(nèi)訂購新的CPU芯片”。

　　
　　6結(jié)束語

　　
　　電子商務(wù)過程中的各種信息和數(shù)據(jù)是電子商務(wù)活動能夠更好的進(jìn)行的基礎(chǔ)，通過選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來挖掘電子商務(wù)中有價值的信息，從而使企業(yè)在激烈的市場競爭中做出正確的決策，保持有力的競爭優(yōu)勢。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，我們相信它在電子商務(wù)中的應(yīng)用將促使其得到更快更高效的發(fā)展。

　　參考文獻(xiàn)：

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