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论电子商务中数据挖掘技术的应用.doc

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论电子商务中数据挖掘技术的应用.doc

江西财经大学普通本科毕业论文1目录1前言211背景212研究现状22电子商务中信息服务的特点321企业信息需求的新特点322信息服务的新特点43电子商务中的数据挖掘技术431关联分析(ASSOCIATIONANALYSIS)532数据分类(DATACLASSIFICATION)633聚类分析(CLUSTERINGANALYSIS)634序列模式挖掘(SEQUENCEPATTERNMINING)74电子商务中数据挖掘技术的应用41企业电子商务中对信息服务挖掘利用的基本方案842OURMALL方便购的关联规则分析网络营销策略105总结1551基于WEB数据挖掘技术的电子商务模式兴起1552总结16江西财经大学普通本科毕业论文2论电子商务中数据挖掘技术的应用1前言11背景正在蓬勃发展的新经济对全球的影响将是全方位的,电子商务就是这场经济浪潮的典型代表。电子商务正以前所未有的力量冲击着人们千百年来形成的商务观念与模式,它直接作用于商务活动,间接作用于社会经济的各个方面,正在推动人类社会继农业革命、工业革命之后的第三次革命。随着INTERNET的普及,电子商务的兴起,正在改变着人们的商务理念,经销商和客户之间通过互联网进行交易,节省了大量的费用和时间。如何更快、更好的利用这一现代交易手段,缩短经销商和客户之间的距离,这是目前电子商务亟待解决的问题。信息过量几乎成为人人需要面对的问题。“如何才能不被信息的汪洋大海所淹没,从中及时发现有用的知识,提高信息利用率,变得十分重要”。1因此,数据挖掘技术应运而生,并且显示出越来越强大的生命力。如果能跟踪客户在WEB上的浏览行为并进行模式分析,就能很好的解决这一问题。这正是目前WEB数据挖掘研究的领域。在在线市场访问的每一个客户,都会在他的服务器上留下记录,通过对这些记录进行挖掘,如客户的访问行为、频度、内容、时间等,提取客户相关的知识,展开有针对性的电子商务行为。利用数据挖掘技术可以帮助商家了解客户以往的需求趋势,并预测未来,从而给商家带来巨大的利润。12研究现状在国内,数据挖掘技术被列为对工业产生深远影响的五大关键技术之首,投资焦点的十大新兴技术之一,与国外相比该技术的研究较晚,没有形成整体力量,大部分企业仍然处在报表阶段。非结构化数据的知识发现、聚类分析及WEB数据挖掘的应用等都是国内未来发展的主流,但在国外企业整体力量雄厚,数据挖

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