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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.................................................................................................21.1背景...........................................................................................21.2研究现状...................................................................................22电子商务中信息服务的特点.........................................................32.1企业信息需求的新特点...........................................................32.2信息服务的新特点...................................................................43电子商务中的数据挖掘技术.........................................................43.1关联分析(associationanalysis)...........................................53.2数据分类(dataclassification)..............................................63.3聚类分析(clusteringanalysis).............................................63.4序列模式挖掘(sequencepatternmining)...........................74电子商务中数据挖掘技术的应用4.1企业电子商务中对信息服务挖掘利用的基本方案.........................................................84.2OurMall方便购的关联规则分析网络营销策略.................105总结...............................................................................................155.1基于Web数据挖掘技术的电子商务模式兴起...................155.2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1.1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。1.2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,数据挖掘技术在电子商务领域应用广泛,对电子商务中该技术的各个功能研究年份较长,开展的研究项目也远远多于国内,国外大部分企业处在中端数据分析阶段,但有快速发展趋势,越来越多的企业开始利用高端的1尹科强,2004数据挖掘技术在电子商务环境下的应用,新华出版社,第七期,第8版江西财经大学普通本科毕业论文3数据挖掘技术在电子商务中获得巨大的商业利益.2电子商务中信息服务的特点2.1企业信息需求的新特点2.1.1准确的客户分析与其他的商务模式相比,电子商务可以说是真正以顾客为导向的商务模式。Internet为企业和客户提供了便捷的通信途径,更重要的是,为客户提供了一种廉价而又快速的信息获取手段。在电子商务环境下,过去矗立在顾客面前的许多信息壁垒消失于无形,顾客信息的劣势地位得到了逆转,企业不再对顾客拥有绝对的信息优势。同时,由于高科技的支撑,顾客的需求得以完全呈现在企业面前,使企业为顾客提供大规模个性化服务第一次成为可能。这些,都意味着顾客已经真正成为整个电子商务的中心,每个企业都希望能够详细的了解自己的顾客。2.1.2数据库分析在电子商务环境下,企业信息流的地位变得前所未有的重要,物流、资金流的变化都反映在信息流中,而信息流的广度、深度、数量也远大于以往。可以说,企业电子商务的正常运转在很大程度上反映了企业电子商务的状况。庞大的信息流数据一般是存储在各种数据库中的。这样,要对信息流进行分析,把握企业电子商务的状况,就离不开对数据库的分析。2.1.3企业电子商务系统的建设与完善电子商务在企业中的实施是一项系统工程,它要求对企业的业务流程进行全面的改造。业务流程的改变同样会引起企业组织结构、管理决策等多方面的改变。在这种全面的改造中,企业必然会产生大量的信息需求。同时,电子商务系统不是一次就能建成的,需要不断地进行完善,从而能够真正做到面向顾客(包括组织内外的顾客)。2.1.4更加需要结论而不是原始信息在传统环境下,企业由于获取信息的渠道较少,信息搜集有困难,因此往往要求信息服务商提供大量的原始信息。但在电子商务环境下,企业获取信息的能力得到极大的提高,企业的问题不是缺乏信息而是信息过剩,缺乏有效的手段来对信息进行分析。因此,在这种情况下,企业一般希望从信息服务商那里直接得到结论。江西财经大学普通本科毕业论文4面对电子商务的新特点以及企业新的信息需求,电子商务环境下的信息服务也不可避免的出现了一些新特点。2.2信息服务的新特点2.2.1信息服务商与企业的关系更为密切电子商务的成功不能缺少有效的信息支持,企业对信息的依赖程度增强。为了保证企业能得到持续高效的决策信息支持,企业采取多种方式(例如战略同盟、业务外包)与信息服务商建立起紧密的联系,让信息服务商直接参与到企业的管理决策中来。可以说,信息服务商在某种程度上已经融入到了企业之中。2.2.2信息服务的速度更快电子商务环境下市场瞬息万变,信息流动的速度极快。企业必须在极短的时间内对市场的变化做出反应。因此,对信息服务的速度要求甚至超过了准确性要求。信息服务商也必须提高自己的反应速度,避免服务结果过时。2.2.3传统的分析技术已经不能满足需要面对电子商务活动产生的海量数据,以往的人脑分析和普通的计算机辅助技术(如数据库技术、计算机统计分析技术)显得力不从心。而且,过去的信息服务商更加擅长收集和整理信息而不是分析信息。面对新的情况,信息服务商也意识到必须采用新的技术才能够有效的处理电子商务活动中的海量数据,并从中得出有用的结论。对于信息服务商来说,可以采用的新技术中,知识发现技术(数据仓库、数据挖掘、文本挖掘等)是一个重要的组成部分,而目前数据挖掘技术在电子商务活动中更是得到了广泛应用。3电子商务中的数据挖掘技术数据挖掘是按照既定的业务目标,对大量的企业数据进行探索、揭示隐藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。简单地说,数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识。该术语实际上有点用词不当。注意,从矿石或砂子挖掘黄金称作黄金挖掘,而不是砂石挖掘。这样,数据挖掘应当更正确地命为从数据中挖掘知识,不幸的是这有点长。数据挖掘(DataMining)和数据库知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)是近年来随着数据库和人工智能技术的发展而出现的全新信

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