计算机Web数据挖掘技术在现代商业中的应用
Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[1]
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Web数据挖掘在电子商务中的应用孙祥1 张宏山2*(河南科技大学经济管理学院河南洛阳471003)【摘要】Web数据挖掘是目前信息技术中的研究热点, 它是数据库技术、统计学、人工智能、知识学习等多个领域和技术相互渗透融合的必然结果。
本文首先介绍了Web数据挖掘的含义和Web 数据挖掘的类型，重点讨论了Web数据挖掘所使用的一些相关技术及其在电子商务中的应用，最后对WEB数据挖掘所存在的问题进行了探讨。
【关键字】Web数据挖掘电子商务应用The applications of Web Dataming in the E- CommenceSunXiang1 ZhangHongshang2(School of Economics And ManagementHenan University of Technology and Science, Henan Luoyang 471003) Abstract：Web Dataming is a hotpoint of the information technology, it is database technology, statistics, artificial intelligence, knowledge and other fields of mutual infiltration of the inevitable outcome of integration.In this paper，athoer introduce what the dataming is and the tape of the dataming at first ,then focused on some of the relevant technology of Web Datamining and its applications in E-Commence, some exist problems were discussed in the end.Keyword：Web Dataming E-Commence Application1.引言随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正向着电子商务全速挺进。
数据挖掘与商务智能
数据挖掘与商务智能数据挖掘与商务智能是现代商业领域中不可或缺的重要技术。
随着大数据时代的到来，企业对于数据的挖掘和分析需求日益迫切。
本文将从数据挖掘和商务智能的定义、关键技术和应用场景等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与商务智能在商业领域的重要性和应用潜力。
一、数据挖掘与商务智能的定义数据挖掘是指利用统计学、机器学习等方法，并借助计算机的高性能处理能力，从大规模的数据集中发现潜在的模式、关联、规律和趋势的过程。
商务智能则是指将数据挖掘的结果与企业的商业决策过程相结合，提供有价值的商业见解和决策支持的信息系统。
二、数据挖掘与商务智能的关键技术1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程，旨在将原始数据整理成适合挖掘的数据集。
2. 数据挖掘算法：包括分类、聚类、关联规则和预测等算法，用于从数据集中发现隐藏在数据中的潜在模式和规律。
3. 可视化技术：通过图表、图像和地图等方式，将数据挖掘的结果以直观、易懂的形式展示给决策者和用户。
4. 数据仓库和OLAP：用于集成、存储和管理海量的数据，并通过在线分析处理技术，提供快速、灵活的数据查询和分析功能。
三、数据挖掘与商务智能的应用场景1. 客户关系管理：通过分析客户的行为和偏好，实现精准营销和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
2. 营销分析：通过挖掘市场需求和竞争环境，制定有效的市场推广策略。
3. 风险管理：通过挖掘历史数据和模型预测，识别潜在的风险和机会，为企业决策提供支持。
4. 经营决策：通过分析销售数据、库存数据和供应链数据，优化企业的产品定价、供应链管理和库存控制等决策。
5. 在线广告优化：通过分析用户行为、广告点击率和转化率等数据，优化在线广告投放的效果，提高投资回报率。
四、数据挖掘与商务智能的挑战与前景数据挖掘与商务智能在商业领域的应用无疑带来了巨大的商机和价值，但也面临着一些挑战。
首先是数据质量和数据安全的问题，大规模数据的管理和保护成为了业界的难题。
计算机技术在电子商务中的应用
计算机技术在电子商务中的应用随着互联网的迅速发展，电子商务已成为现代商业活动的主要形式之一。
计算机技术在电子商务中扮演着重要角色，它不仅带来了便捷和高效的商业交易环境，也推动了企业的数字化转型和商业模式的创新。
本文将从网站建设、数据分析、安全保障等方面探讨计算机技术在电子商务中的应用。
一、网站建设在电子商务中，网站是企业的门户和窗口，是与消费者直接接触的平台。
计算机技术在网站建设中发挥着至关重要的作用。
通过计算机技术，可以快速构建稳定、高效的网站平台，满足大规模访问的需求。
通过云计算、大数据分析和人工智能等技术的运用，可以为网站提供更加个性化的服务和推荐系统，改善用户体验，提高客户黏性。
在网站建设中，还需要应用计算机技术提供网站安全保障，包括防火墙、数据加密等技术的运用，以保护用户信息的安全和隐私。
二、数据分析电子商务平台产生了大量的数据，包括用户行为数据、交易数据等，而计算机技术可以帮助企业对这些数据进行高效的处理和分析。
通过数据分析，企业可以了解消费者的偏好和购买行为，调整产品策略和营销策略，提高销售效率和客户满意度。
通过计算机技术进行数据挖掘和预测分析，可以帮助企业找到市场的需求变化和趋势，及时调整商业策略，提高市场竞争力。
数据分析还可以帮助企业提升供应链管理的效率，减少库存积压和物流成本，提高资金利用率。
三、安全保障在电子商务中，安全问题一直是企业和消费者关注的焦点。
计算机技术在电子商务中有着重要的应用，提供了多层次的安全保障措施。
首先是网络安全方面，包括防火墙、入侵检测系统等技术的应用，保障企业和用户信息不受黑客攻击。
其次是数据安全方面，通过数据加密、备份和灾备恢复等技术的运用，保护用户的个人信息和交易数据的安全。
计算机技术还可以帮助电子商务平台进行金融安全管理，提供支付安全和风险控制服务，保障交易的资金安全。
在电子商务中，计算机技术的应用不仅带来了便利和高效，也提出了挑战。
首先是技术更新换代速度快，需要不断学习和更新技术，保持竞争力。
计算机技术在电子商务中的应用
计算机技术在电子商务中的应用随着互联网的快速发展，电子商务已经成为了现代商业活动的重要手段之一。
而计算机技术作为电子商务的重要基础，在电子商务中扮演着至关重要的角色。
计算机技术的发展不仅为电子商务提供了强大的技术支持，还为电子商务的快速发展提供了无限的发展空间。
本文将围绕计算机技术在电子商务中的应用展开论述。
一、网站开发在电子商务中，网站开发是至关重要的一环。
一个良好的电子商务网站不仅需要美观、易用，还需要能够支持大量的用户访问和交易。
而计算机技术在网站开发中发挥了至关重要的作用。
计算机语言如HTML、CSS、JavaScript等技术为网页的设计和开发提供了坚实的基础。
数据库技术和服务器技术则为网站的数据存储和访问提供了强大的支持。
通过计算机技术，可以实现网站的高效运行和安全稳定，为电子商务提供了有力的支持。
二、安全技术在电子商务中，安全性是至关重要的一环。
用户的个人信息、交易数据等涉及到用户的利益和隐私，任何泄露和破坏都将带来严重的后果。
而计算机技术的发展为电子商务的安全提供了重要的支持。
通过加密技术、防火墙技术、安全认证技术等手段，可以有效地保障电子商务交易的安全性，并为用户提供安全可靠的购物环境。
计算机技术还可以实现对电子商务系统的监控和管理，及时发现和预防潜在的安全隐患。
安全技术是电子商务中不可或缺的一环，而计算机技术为其提供了有效的支持。
三、大数据分析随着电子商务的不断发展，用户产生的数据也在不断增长。
这些数据包括用户的浏览记录、购买记录、评论等大量的信息。
而通过大数据分析技术，可以对这些数据进行深入挖掘，为电子商务提供更加智能化的服务。
计算机技术为大数据分析提供了强大的支持，通过数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，可以实现对用户行为、市场趋势、商品需求等方面的深入分析，为电子商务的发展提供有力的支持。
通过大数据分析，可以实现更加精准的推荐、个性化的营销和更加智能的风险控制，为电子商务的发展注入了新的活力。
数据挖掘技术在电子商务中的应用及效果评估
数据挖掘技术在电子商务中的应用及效果评估随着互联网的快速发展，电子商务成为了现代商业的重要组成部分。
在电子商务中，大量的数据被产生，这些数据蕴含着宝贵的信息。
传统的统计分析方法已经无法满足对这些数据的挖掘需求，因此数据挖掘技术成为了电子商务中不可或缺的工具。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用，并对其效果进行评估。
一、数据挖掘技术在电子商务中的应用1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是电子商务中最为常见的应用之一。
这类系统利用数据挖掘技术，通过分析用户的历史购买记录、点击行为、浏览记录等多种信息，为用户提供个性化的商品推荐。
通过对用户行为的分析，个性化推荐系统能够准确预测用户的购买偏好，并向其推荐符合其兴趣的商品，从而提高用户的购物体验和购买转化率。
2. 欺诈检测在电子商务中，欺诈行为的存在对消费者和平台都造成了巨大的损失。
数据挖掘技术可以分析大量的交易数据，通过建立欺诈检测模型，快速检测出潜在的欺诈行为。
模型可以通过分析交易的时间、金额、用户的行为模式等多个因素来判断是否存在欺诈风险，及时采取相应的风险防范措施，保障交易的安全性。
3. 价格优化电子商务中价格的定价和优化对于商家的盈利能力至关重要。
数据挖掘技术可以分析市场的趋势、竞争对手的定价策略、历史销售数据等信息，为商家提供合理的价格建议。
商家可以根据这些数据来制定灵活的定价策略，以在竞争激烈的市场中获取更多的利润。
二、数据挖掘技术在电子商务中的效果评估1. 提升销售额通过个性化推荐系统，电子商务网站可以向用户推荐符合其兴趣的商品，从而提升用户的购买转化率。
研究表明，个性化推荐系统可以显著提高销售额，增加用户粘性。
用户在面对海量商品时，往往会觉得选择困难，个性化推荐系统可以为用户解决这个问题，提供更好的购物体验，从而促进消费行为。
2. 降低风险电子商务平台上存在各种各样的欺诈行为，不仅损害了消费者的利益，也损害了平台的声誉。
利用数据挖掘技术进行欺诈检测，可以快速发现潜在的欺诈行为，并及时采取相应的措施。
计算机在商业与市场分析中的应用
计算机在商业与市场分析中的应用当今社会，计算机的应用已经渗透到了各行各业，商业与市场分析领域更是如此。
计算机技术的迅猛发展为商业和市场分析带来了极大的便利和创新。
本文将就计算机在商业与市场分析中的应用进行探讨。
一、数据处理与分析计算机的强大计算能力和高效数据处理能力使得商业与市场分析人员能够更加快速地搜集、整理、存储、处理大量的数据。
比如，在市场调研中，可以利用计算机技术快速搜集用户需求、竞争对手情报等信息，并通过数据分析进行整合和研究，为企业决策提供有力的支持。
此外，计算机还可以根据历史数据和趋势进行数据预测，帮助企业做出更准确的市场预测和策略决策。
二、市场营销与推广计算机技术的应用为市场营销与推广活动提供了广阔的舞台。
商业和市场分析人员可以利用计算机制作精美、有趣的广告，通过互联网、社交媒体等平台进行传播，吸引更多的潜在客户。
同时，计算机还可以通过大数据分析用户行为和需求，帮助企业更加精准地定位目标人群，制定个性化的营销策略，提高市场竞争力。
三、商业决策支持商业与市场分析人员经常需要进行数据分析和决策支持。
计算机的数据挖掘和数据可视化技术使得商业决策更加科学和准确。
通过计算机软件和算法可以对大量数据进行深入挖掘和分析，发现潜在问题和机会，为企业提供决策建议。
同时，计算机还可以通过模拟实验和数据模型进行预测和优化，帮助企业在风险控制和利润最大化方面做出更明智的决策。
四、电子商务与在线商务计算机的应用已经推动了电子商务和在线商务的快速发展。
商业与市场分析人员可以利用计算机技术构建和管理电子商务平台，实现线上销售和交易。
通过计算机的数据分析和推荐系统，可以为用户提供个性化的产品推荐和购物体验，提高销售额和用户满意度。
同时，计算机的网络安全技术也成为了保障电子商务安全的重要手段，保护用户隐私和企业信息的安全。
综上所述，计算机在商业与市场分析中的应用已经成为了现代商业发展的重要支撑。
商业和市场分析人员可以利用计算机技术进行数据处理与分析、市场营销与推广、商业决策支持以及电子商务与在线商务等方面的工作。
数据挖掘在电子商务中的应用分析
户访问模式 ， 不会失效 、 使用便捷 。 与传统数据库和数据仓库相 比， 网络 是一个庞大 的、 开放的 、 全球一体化 的信息 中心 ， 涵盖新 闻、 政治、 经济 、
军事 、 文化、 科技 、 艺术些数据最大特点就是呈碎 片状 、 非结构化 ， 而传统数据库 的数据结构 性很强 ． 是完全结 构化 的数据 。 面向网络 的数据挖掘 比传统的数据仓库 要复杂得多 ． 存在着一些更复 杂的问题 ， 主要有 ： （ １ １ 非结构化数据 。Ｗｅ ｂ 页面 以某 种格式呈现 的非结构化数 据 ， 结 构不规则或不 完整 ， 复杂程度远远高于普通的文本文件 ， 其数据结构隐 含、 模式信息量 大 、 模 式变 化快。 大量 的文档排列无任何顺序 ， 无分类索
户的满意度 。
容、 频率 、 时间等进行分析 ， 挖掘 出用户 的特征 ， 可 以为用户定制个性化 的页面 ． 这样可以极大程度地为产品推广提供便利 ， 并获得商业效益 。
二、 网 络 挖 掘 特 征 分 析 与 流 程 １ ． 网络 挖 掘 的特 征
网络挖掘技术具有许多特征 ， 可 以处理海量数据 ； 可 以动态获取用
应用 。
保定
０ ７ １ ０ ０ ２ ）
户 至上 ， 没有客户就没有效益 ， 掌握 、 了解客户 、 分析研究客户 信息 ， 知 己知彼 ， 才 能正确 引导客户消费 ， 掌握客户信息 ， 必然产生数据信息 ， 然
后对 电子商务 系统收集 的交 易数据进行分析并分类 ．根据不同用户的 需求 ， 采取不 同的营销措施 ， 灵活多变 ， 使企业获得更大的客户群 ， 促进
高搜索引擎的精准度 ， 确定用户最终找寻的页面。目前最广泛 的应用 当 属是电子商务领域 ， 通过对用户特征行为分析 ， 比如通过对用户访 问内
Web数据挖掘在电子商务的应用
Web数据挖掘在电子商务的应用1电子商务中的数据挖掘简介电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源（即 Web 文档）和行为（即Web服务）中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术，涉及到Internet技术学、人工智能等多个领域。
当电子商务在企业中得到应用时，企业信息系统将产生大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。
2Web数据挖掘的流程Web数据挖掘是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取商业决策的关键性数据，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。
在电子商务环境下，Web数据挖掘主要分为以下儿步：（1）数据收集。
首先数据收集主要针对web数据中的服务器数据、用户数据。
其中服务器数据是Web挖掘中的主要对象。
服务器中承载着用户访问时产生的对应的服务数据，其中包括了：日志文件、cookie文件、数据流。
将这些数据进行初步收集，再针对这些数据进行深度分析挖掘。
（2）数据选择和预处理。
通过数据收集将数据进行分类，根据所需的信息主题对收集的数据进行选择，通过选择相关的数据项缩小数据处理的范用，挑选其中的有效数据进行数据预处理。
数据预处理能够提高挖掘效率，为之后的数据分析提供有效的数据。
Web数据中大多数都是半结构或非结构化的，所以对web数据进行直接处理是不可行的。
数据预处理能够把半结构或非结构化的数据处理成标准的数据集方便后期处理。
（3）模式发现。
模式发现是运用各种方法，发现数据中隐藏的模式和规则。
通过模式发现技术对预处理之后的数据进行处理得到相应的事务数据库，利用模式发现对数据进行初步挖掘，将预处理下的事务数据转换成可被挖掘的存储方式，通过数据挖掘模式算法对其中有效的、新奇的、有用的及最终可以理解的信息和知识进行挖掘与总结。
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可 以按 各 种 客 户指 标 （ 自然 属 性 、收 入 贡献 交 易额 、价 值 度 等 ） 如 对 客 户 分类 ，然 后 确 定 不 同类 型 客 户 的行 为模 式 以便 采取 相应 的营 销 措施 ，促 使企 业利 润 的最 大化 。 比如通过数据挖掘可以发现购买某种商品的消费者是男性还是 女 性 ，学 历 、收 入 如 何 ，有 什 么爱 好 是 什 么职 业 等等 。甚 至可 以发 现 不 同 的人 在 购 买 该种 商 品 的相 关 商 品后 多长 时 间 有可 能 购 买 该种 商 品 以及什 么 样 的人 会 购 买什 么型号 的该 种 商 品等等 。也
的是有 时信 息资源 不仅 限于在 线 Ｗｅ 文 档 ，还包括 电子 邮件 ，电子 断 深入 人心 ，分 析 客 户 、 了解 客 户 并 引导 客户 的需 求 已 成 为企 业 ｂ 文档 ，新 闻组 ，或 者 网站的 日志数 据甚 至是通 过 Ｗｅ 形 成的 交易数 经 营 的重要 课 题 。 通过 对 电 子商 务 系统 收 集 的交 易数 据 进行 分 析 ， ｂ
１ Ｗｅ 挖掘 的流程 ｂ Ｗｅ ｂ数据 挖掘就 是利 用数 据挖 掘技 术从 网络 文掘 的有 以下几 个过 程 ｂ
．
以下 几 个 方面 的应 用 ：
（） １ 资源发 现 。任务 是从 目标 Ｗｅ 文档 中得 到数 据 ，值得 注意 ｂ
（） １ 分析查 找 获得 潜在 客 户 。随 着 以客户 为 中心 的经 营理念 不
用 户 特 征 的 理解 和 分 析 ，如 对 用 户访 问行 为 、频 度 ， 内容 等 的分 至 能否 根 据 发现 的 用 户 。 自动 为用 户 定制 网页 ，从 而提 供 个 性化 析 ，提 取 出 用户 的特 征 从 而 为用 户 定 制 个 性化 的界 面 ，有 助 于 的信 息 检 索和 查 询服 务 。 开 展 有 针 对 性 的 电子 商 务 活动 。 ３ Ｗｅ 挖掘 在 电子商 务 中的应 用 ｂ 目前 对于 ，Ｗｅ ｂ挖掘 的对象 和使 用 的方法层 出不 穷 ，但 随着 电 二 、Ｗｅ 挖 掘流 程 以及特 点 ｂ 子 商务 网 站的兴起 ，电子 商务将 是未来 Ｗｅ ｂ挖掘 的主要 发展方 向之 因此 它在 各 种 商业 领 域 都 存 在 广泛 的使 用 价 值 。 在 当 电 子商 和 提取信 息 。与传 统数 据和 数据 仓库 相 比 ，Ｗ ｅ ｂ上 的信 息 是非结 构 务 在企 业 中得 到 应 用 时 ，企 业 信 息 系 统将 产 生 大 量 数 据 ，这 些海 化或 半 结 构 化 的 、动 态 的 ，并 且 是 容 易造 成 混 淆 的 ，所 以很 难 直 量 数 据使 数 据 挖 掘 有 了丰 富 的数 据 基 础 ，同 时高 性 能 计 算机 和高 接 以Ｗｅ ｂ网页 上 的数据 进 行 数据 挖掘 ，而 必须 经 过必 要 的数 据处 传 输速 率 网络 的使 用 也给 数 据 挖 掘 技 术提 供 了坚 实 的保 障 。介 绍
面 发 挥 作 用 ．如 搜 索 引 擎结 构 的挖 掘 ，搜 索 引 擎 的开 发 ，改 进 和 擎 尚不 具 备 这 些 功能 。 提高搜 索引擎 的质 量和效 率 ，确 定权威 页 面。Ｗ ｅ ｂ挖掘 研究 覆盖 了 （ ） 对一 个 非常 广泛 的形形 色 色 的用 户群体 。不 同 的用 户访 ３面 ｂ的兴趣 、 爱好和使 用 目的千 差万 别 ，面对一 个非 常广泛 的形 多个 研 究领 域 ．包 括 数 据 库 技术 、信 息 获 取 技 术 ，统 计 学 、人 工 问 Ｗｅ 智 能 中 的机 器 学 习和 神 经 网络 等 。 特 别 是 电 子 商务 领 域 ，通 过 对 形色 色 的用户 群体 ，能否使 用 户根 据 自 己的爱 好兴 趣定 制 网页 ，甚
商 业 中的应 用 。
［ 关键 词 ］数据 挖 掘
一
人工智能
载体
（） ｅ ２ Ｗ ｂ是一 个异质 ，分 布 、动态 的信息 源 。Ｗｅ 及 其数 据 的 ｂ
、
Ｗｅ ｂ数据挖 掘概 述
ｂ上的信息 几 乎都 是隐 Ｗｅ 挖 掘是从 Ｗｅ 资源 上抽取信 息或 知识 的过程 ，它是将传 统 更新 ．增长 速度 极快 也 无 固定 的模 式 。Ｗｅ ｂ ｂ 藏 的，潜在 的 ，未知 的 ，从 Ｗ ｅ 上 发现 这些未 知 的信 息和 有用 的模 ｂ 的数 据挖掘 的思想 和方法应 用于 Ｗｅ ，从 Ｗｅ 文档和 Ｗｅ 活动 中抽 ｂ ｂ ｂ 取感兴趣的．潜在 的、有用的模式和隐藏信息。Ｗｅ ｂ挖掘可在多方 式 ，仅 用传 统 的 基于 关键 字 的 检 索 方式 很 难 实现 ，现 在 的搜 索引
据 库 中 的数 据 。
（） ２ 信息 选择 和预 处理 。 任务 是从取 得 的 Ｗｅ 资 源 中剔除 无用 ｂ 信 息和 将信 息进行 必要 的整理 。例 如从 Ｗ ｅ ｂ文档 中 自动 去除广 告连 接 、去 除 多余 格 式标 记 、 自动 识 别段 落或 者 字 段 并将 数据 组 织 成
维普资讯
商 莠
计算机Ｗｅ 数据挖掘技术在现 ｂ 代商业中 的应用
王继 革 大庆职 业学院技 术培训中心
［ 摘 要］数据挖掘是近年来随着数据库技术和人工智能技 术的发展而 出现 的一 种全新的信 息技术。随着 ｌｅ ｅ 的普及， ｎｒ ｔ ｔｎ
使 Ｗ ｂ 为 获取 市 场信 息 的最 重 要 的 载体 。本 文介 绍 了Ｗ ｂ ｅ成 ｅ 数据 挖 掘 过 程 ， 以及 特 点 ，最后 重 点 研 究 了 Ｗ ｂ ｅ数据 挖 掘 技 术 现 代