电子商务论文关于电子商务中数据挖据技术的应用论文范文参考资料

电子商务论文电子商务中关于数据挖掘技术的应用论文示范资料摘要：随着计算机的普及，电子商务取得了前所未有的发展，经销商和顾客之间通过互联网进行交易，节省了大量的费用和时间。 但是，电子商务充斥着大量数据，如何从大量数据中发掘出有价值的信息，帮助企业制定更好的营销策略，是电子商务亟待解决的原因。 数据挖掘技术是商业信息处理技术，主要是从商业数据库中提取、分析、处理大量数据，无假设地挖掘信息，将数据转换成企业有用的信息。 使用数据挖掘可以节省企业成本，使电子商务运营得更好、更快。关键词：电子商务数据挖掘提取； 分析处理1003-2851(xx)-07-0201-011.Web数据挖掘概述：数据挖掘是从大量不完整、带噪声的不确定性随机数据中提取隐藏在其中的人为未知但潜在有用的信息和知识的过程。Web数据挖掘(Web Mining )是从Web文档和Web活动中提取出感兴趣的一定有用的模式和隐藏的信息，Web数据挖掘是数据库、数据挖掘、人工智能、信息检索、自然语言等技术的综合应用，应用数据挖掘策略2 .电子商务中的Web数据挖掘步骤：(1)首先明确数据挖掘的对象业务对象，确定业务的应用主题，不得盲目进行挖掘；(2)以与业务对象的各种原始数据一起收集为挖掘的数据源；(3)对收集到的数据进行预处理。 一般包括数据净化、用户识别、会话识别、路径补充、事务识别和格式化等阶段，提高挖掘效率，消除无用、无关的信息，进行信息需要的工作(4)根据需要解决的理由建立适当的数据挖掘模型， 利用已知的数据进行模型训练和测试，应用该模型得到挖掘结果(5)利用可视化技术，对挖掘结果进行验证解释，根据其结果做出决策和丰富知识，进行模式分析和应用。在整个数据挖掘过程中，明确的业务对象是挖掘过程的基础，在推进整个Web数据挖掘过程的同时，也是检查挖掘结果并让具体分析人员完成挖掘的依据。电子商务应用于企业，企业信息系统产生大量数据，数据挖掘在电子商务中有使用大武器的地方。 介绍数据挖掘在以下电子商务中的应用1 .客户分类。 以客户为中心的经营理念不断渗透，分析客户，理解客户，引导客户需求成为企业经营的重要课题。 通过电子商务系统收集的顾客资料，可以从性别、年龄、兴趣、收入等多方面对客户进行有效的分类，更好地了解客户，为客户服务。2 .有效地获得客户。 数据挖掘可以有效地赢得客户。 数据挖掘技术可以大致了解购买商品的顾客。 例如，顾客的年龄、性别，什么样的人购买这个商品，表面上看不到和购买这个商品的人的联系，但是数据挖掘能够发现那个谜。 使用钻井技术不仅可以获得很多信息，还可以大幅度降低销售成本。我们可以根据分析需要来选择模式发现技术，例如路径分析、兴趣相关规则、聚类等。 在模型分析中找到有用的信息，并进行在线分析(简称为OLAP )以帮助查询业务智能。 OLAP是针对查询和报告而优化的数据库技术。 )的验证与顾客注册信息相结合，发现有价值的信息或发现潜在的市场。挖掘策略主要有三个方面：1 .路径分析。 路径分析是一种根据服务器中文件中客户的访问次数检测访问路径的方法。 例如，如果在发掘过程中发现某个客户经常访问该网站，则可以得出该客户对该网站感兴趣的结论。 因此，能够对不同顾客采取不同的营销措施是企业利益最大化。2 .兴趣相关规则。 当顾客访问某个网站时，他看到一个感兴趣的词条，他沿着链接看到这个相关的数据，可以用一种策略进行数据挖掘，提取出有价值的信息，制定合适的市场营销计划。通过以上几种数据挖掘方式，可以详细分析电子商务中的信息。 能够更有效地发展电子商务。(1)明确数据挖掘的目的，确定主题，构建挖掘的模型。 其实数据挖掘基本上有两个目的。 一是从顾客购买的产品情况中提取对自己有用的资料，二是判断自己知道的情况，确保准确性。(2)围绕电子商务主题收集资料，处理、转换收集的数据，最后保存在数据库中。(3)格式化数据库时，可将数据读入特殊数据集，防止数据丢失。(4)选择合适的挖掘技术，建立合适的数据模型，从目标数据中提取对电子商务有价值的管理知识，分析验证，必要时调整数据挖掘模型，保证可靠性和实用性。(5)将电子商务管理知识整合到电子商务管理中心，融合专家知识和领域规则，为电子商务管理活动提供更大的支持。目前，数据挖掘技术正以前所未有的速度发展，扩大用户群，在今后越来越激烈的竞争中，数据挖掘技术反应比其他人快，获得更多的商业机会。 目前世界主要的数据库工厂已经开始将数据挖掘功能集成到自己的产品中，加快了数据挖掘技术的发展。 我国