论电子商务中数据挖掘技术的应用
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
摘要
电子商务作为蓬勃发展的新经济里的典型代表,冲击着人们千百年来形成的商务观念与模式。但随着Internet的普及,信息过量问题使得我们必须及时发现有用知识,提高信息利用率。数据挖掘被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富,数据贫乏”的一种有效方法。
本文首先探讨了在电子商务环境下,信息服务以及企业对信息服务需求的新特点。其次阐述了能够应用于电子商务活动中的数据挖掘技术。再者分析了电子商务中数据挖掘技术的应用方案和企业案例。全文旨在说明数据挖掘技术(尤其是聚类分析和关联分析)将在未来的市场竞争中发挥越来越重要的作用,为企业赢得更多的商业价值。
【关键词】电子商务信息过量数据挖掘聚类分析
Abstract
E-commerce has become the typical representation in the flourish, new economy that is impacting the Business concepts and models of people formed for thousands of years. But with the popularity of the Internet, information overload has enabled us to discover useful knowledge timely, increase the rate of utilization of information. Data mining is considered to be one of effective methods to resolve "data explosion" and "data rich, information poor".
This paper firstly discusses information services and new features of demand of that to enterprises. Secondly it expounds data mining technology and that can be used for e-commerce activities. Then it analyzes of application programme and business cases with data mining technology in e-commerce. The full text seeks to clarify data mining technology ( clustering analysis and association analysis especially ) will play an increasingly major role in the rather stiff market competition in the future, which enable enterprises to gain more commercial value.
【Key Words】E-commerce; Information overload; Data mining; Clustering analysis
目录
1 前言 (4)
1.1背景 (4)
1.2研究现状 (4)
2 电子商务中信息服务的特点 (5)
2.1企业信息需求的新特点 (5)
2.2信息服务的新特点 (6)
3 电子商务中的数据挖掘技术 (6)
3.1关联分析(association analysis) (7)
3.2数据分类(data classification) (8)
3.3聚类分析(clustering analysis) (8)
3.4序列模式挖掘(sequence pattern mining) (9)
4 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 (10)
4.2 Our Mall方便购的关联规则分析网络营销策略 (12)
5 总结 (17)
5.1基于Web数据挖掘技术的电子商务模式兴起 (17)
5.2总结 (18)
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