针对电子商务市场营销的数据挖掘和统计分析 问题和解决方案

针对电子商务市场营销的数据挖掘和统计分析 问题和解决方案 1现状与问题海量数据 电子商务的迅猛发展促使电商公司采集并积累了大量的数据 包括每日每周的商品销售与交易数据 商品库存数据 客户账户信息等海量业务数据 存在问题 缺乏对数据进行系统分析和对其背后隐含的知识进行深层次挖掘的意识 手段和工具 导致无效数据泛滥 信息繁杂 有效信息贫乏 目标与方案 如何更好地汇总 分析这些海量数据 从大量的 实际已发生的业务数据中 挖掘出有用的信息和知识 发现客户的需求 探寻业务内在规律和模式 将数据转换成有效的信息和商机 为公司创造更多利润 客户细分 通过对客户的访问行为 访问频度 访问内容等信息进行挖掘 提取客户的特征 获取客户访问模式 建立客户分类模型 清楚地分辨出哪些人群是目标和高端客户 哪些是潜在客户 商品与客户的关联分析 对历史商品销售情况和购物车分析并建立模型 发现客户特征与其购买商品之间的规律性 2业务方向 商品推荐 根据目标客户当前购物车中物品 向客户推荐一些相关的 更合适的物品 提高站点的交叉销售量 个性化服务 以客户为中心 根据客户个人喜好 提供与众不同的个性化服务 根据需求动态地向客户做页面推荐 提供个性化的商品信息和广告 提供全新的个性化购物体验 提高客户对网站的兴趣和忠诚度 防止客户流失 制定产品营销策略 通过对商品访问和销售情况进行分析和挖掘 获取客户的访问和购买规律 针对不同的产品制定相应的营销策略 优化促销活动 对不同商品优惠策略进行比较和分析 揭示优惠策略中存在的问题 进行相应的调整优化 以达到促销活动的收益最大化 2业务方向 改进网站设计和系统功能 通过分析客户的行为记录和反馈情况为网站设计者提供改进的依据 对网站相关数据进行统计分析 以助于改进系统性能 增强系统安全性 并提供决策支持 监控网络安全 分析客户的网上交易日志 防止黑客攻击 恶意诈骗等非法行为 增强商业信用评估 通过分析交易历史数据 发现客户的交易数据特征 建立信用评估模型和客户信誉度级别 有效地防范和化解信用风险 2业务方向 数据挖掘 源于人工智能和数理统计 利用人工智能和统计中成熟的技术和方法对海量数据进行处理和分析 从中发现规律和模式 把数据转换成有效和精确的信息与知识 1 聚类分析 聚类分析可在电子商务过程中从网站访问查找信息中聚集出具有相似特性的客户 划分出客户群 解决客户细分问题 帮助企业开发和执行其市场策略 并根据客户群提供特定的服务 2 关联规则 关联规则挖掘是发现大量数据库中集之间的关联关系 这些关联关系可以帮助许多商务决策的制定 解决产品之间 产品和客户之间的关联问题 3 分类规则 分类是找出一个类别的概念描述 代表了这类数据的整体信息 一般用规则或决策树模式表示 其目的是把新的记录分配到预先定义好的类中 3数据挖掘与统计分析方法 4 时间序列 按时间顺序查看时间事件数据库 从中找出另一个或多个相似的时序事件 通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式 发现时间序列模式便于进行电子商务预测客户的查找模式 从而对客户进行针对性的服务 5 偏差分析 描述和分析数据的异常或极端现象 包括不规则数据 反常实例和观测结果与期望值的偏离等 主要用于分析客户异常行为 信用欺诈甄别和数据质量控制 以及网络安全管理和故障检测等领域 6 预测与评价 对历史数据进行综合分析和归纳 推理出数据分布的时效性和规律性 从而对未来事件发展的趋势和结果进行预测和评估 3数据挖掘与统计分析的方法 SASEnterpriseMiner 使用SEMMA方法学 是提供支持包括关联 聚类 决策树 神经元网络和统计回归在内的多种模型 范围广阔的数据挖掘平台 是一个全功能 易于使用 可靠和易于管理的系统 适合于企业在海量数据挖掘与分析方面的应用以及决策支持 大数据分析平台 基于Hadoop平台的海量数据处理 Mahout 具有可扩充能力的机器学习类库 通过和Hadoop分布式框架相结合 可有效地使用分布式系统来实现高性能计算 4针对大数据的工具和方法 SASEnterpriseMiner ApacheHadoop分布式系统基础架构 由Apache开发 用户可在不了解分布式底层细节的情况下 开发分布式程序 充分利用集群的威力高速运算和存储 实现了分布式文件系统 HDFS HDFS 有高容错性的特点 提供高传输率来访问应用程序的数据 适合那些有着超大数据集的应用程序 HDFS 可以以流的形式访问 StreamingAccess 文件系统中的数据 Hadoop实现 集群规模 50个Node数据存储能力 120T网络带宽 千兆网络Hadoop Hive R Mahout常见的几个算法 通过和Hadoop分布式框架相结合 可有效地实现高性能计算 推荐引擎算法 通过分析用户的使用行为的历史记录来推算用户最可能喜欢的商品 服务 套餐的相关物品 实现时可以基于用户的推荐或基于项目的推荐 聚类算法 通过分析将一系列相关的物品等划分为相关性相近的群组 分类算法 通过分析一组已经分类的物品 将其他未分类的其他物品按同样规则归入相应的分类 相关物品分析算法 识别出一系列经常一起出现的物品组 其他算法 个性化处理海量数据分析问题 利用Hadoop提供的MapReduce框架和HDFSAPI根据MapReduce的思想编写个性化分布式计算程序 流量统计数据预处理数据结构转化 5相关案例 基于协同过滤某品牌推荐系统实现 问题描述随着电子商务规模的不断扩大 商品个数和种类迅猛增长 大量无关的信息和产品也迅速增多 为了避免用户花费大量时间寻找自己想买的商品 如何进行精准化的推荐来减少顾客的流失和提高商品的销售额是电商界普遍遇到的问题 基于协同过滤的推荐系统 对某品牌商品2010年11月 2011年10月两年共342510条销售记录进行分析 试图对其注册用户购买商品提出个性化的推荐建议 5相关案例 基于协同过滤某品牌推荐系统实现 算法概论 协同过滤主要用于分析用户兴趣 在用户群中找到指定用户的相似用户 综合这些相似用户对某一信息的评价 形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测 协同过滤的分类 User Based协同过滤Item Based协同过滤Model Based协同过滤相似性度量公式 5相关案例 基于协同过滤某品牌推荐系统实现 解决的问题 通过海量数据研究用户的兴趣偏好 进行个性化计算由系统发现每个用户的兴趣点 给顾客推荐其感兴趣的商品帮助该品牌网站提高成交率和成交额 6相关案例 某大型铁路局客流量预测 6相关案例 某大型铁路局客流量预测 利用Hadoop对客流数据进行处理与统计分析 四年历史 超过10亿条的客流数据写入Hadoop提供的HDFS分布式文件系统中使用Hive工具构建海量数据的数据仓库利用MapRdeuce框架 编写出基于年 月 日 星期 季度等时段和不同OD之间的流量统计程序 6相关案例 某大型铁路局客流量预测 算法描述 结合分段ARIMA模型与多重插补法 MultipleImputation 估计每日客流量每日分时预测 建立乘客乘车行为模型 使用函数项数据分析 FunctionalDataAnalysis 估计乘客的乘车效用函数最优点的分布 也即连续发车状态下的客流量