数据挖掘电子商务

数据挖掘电子商务（精选8篇）

篇1：数据挖掘电子商务

数据挖掘电子商务论文

1数据挖掘技术和过程

1.1数据挖掘技术概述

发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识应当能够被接受、理解和运用。也就是发现全部相对的知识，是具有特定前提与条件，面向既定领域的，同时还容易被用户接受。数据挖掘属于一种新型的商业信息处理技术，其特点为抽取、转化、分析商业数据库中的大规模业务数据，从中获得有价值的商业数据。简单来说，其实数据挖掘是一种对数据进行深入分析的方法。因此，可以描述数据挖掘为：根据企业设定的工作目标，探索与分析企业大量数据，充分揭示隐藏的、未知的规律性，并且将其转变为科学的方法。数据挖掘发现的最常见知识包括：

1.1.1广义知识体现相同事物共同性质的知识，是指类别特点的概括描述知识。按照数据的微观特点对其表征的、具有普遍性的、极高概念层次的知识积极发现，是对数据的高度精炼与抽象。发现广义知识的方法与技术有很多，例如数据立方体和归约等。

1.1.2关联知识体现一个事件与其他事件之间形成的关联知识。假如两项或者更多项之间形成关联，则其中一项的属性数值就能够借助其他属性数值实行预测。

1.1.3分类知识体现相同事物共同特点的属性知识与不同事物之间差异特点知识。

1.2数据挖掘过程

1.2.1明确业务对象对业务问题清楚定义，了解数据挖掘的第一步是数据挖掘目的。挖掘结果是无法预测的，但是研究的问题是可预见的，仅为了数据挖掘而数据挖掘一般会体现出盲目性，通常也不会获得成功。基于用户特征的电子商务数据挖掘研究刘芬（惠州商贸旅游高级职业技术学校，广东惠州516025）摘要：随着互联网的出现，全球范围内电子商务正在迅速普及与发展，在这样的环境下，电子商务数据挖掘技术应运而生。电子商务数据挖掘技术是近几年来数据挖掘领域中的研究热点，基于用户特征的电子商务数据挖掘技术研究将会解决大量现实问题，为企业确定目标市场、完善决策、获得最大竞争优势，其应用前景广阔，促使电子商务企业更具有竞争力。主要分析了电子商务内容、数据挖掘技术和过程、用户细分理论，以及基于用户特征的电子商务数据挖掘。

1.2.2数据准备第一选择数据：是按照用户的挖掘目标，对全部业务内外部数据信息积极搜索，从数据源中获取和挖掘有关数据。第二预处理数据：加工选取的数据，具体对数据的完整性和一致性积极检查，并且处理数据中的噪音，找出计算机丢失的数据，清除重复记录，转化数据类型等。假如数据仓库是数据挖掘的对象，则在产生数据库过程中已经形成了数据预处理。

1.2.3变换数据转换数据为一个分析模型。这一分析模型是相对于挖掘算法构建的。构建一个与挖掘算法适合的分析模型是数据挖掘获得成功的重点。可以利用投影数据库的相关操作对数据维度有效降低，进一步减少数据挖掘过程中数据量，提升挖掘算法效率。

1.2.4挖掘数据挖掘获得的经济转化的数据。除了对选择科学挖掘算法积极完善之外，其余全部工作都自行完成。整体挖掘过程都是相互的，也就是用户对某些挖掘参数能够积极控制。

1.2.5评价挖掘结果这个过程划分为两个步骤：表达结果和评价结果。第一表达结果：用户能够理解数据挖掘得到的模式，可以通过可视化数据促使用户对挖掘结果积极理解。第二评价结果：用户与机器对数据挖掘获得的模式有效评价，对冗余或者无关的模式及时删除。假如用户不满意挖掘模式，可以重新挑选数据和挖掘算法对挖掘过程科学执行，直到获得用户满意为止。

2用户细分理论

用户细分是指按照不同用户的属性划分用户集合。目前学术界和企业界一般接受的是基于用户价值的细分理论，其不仅包含了用户为企业贡献历史利润，还包含未来利润，也就是在未来用户为企业可能带来的利润总和。基于用户价值的细分理论选择客户当前价值与客户潜在价值两个因素评价用户。用户当前价值是指截止到目前用户对企业贡献的总体价值；用户潜在价值是指未来用户可能为企业创造的价值总和。每个因素还能够划分为两个高低档次，进一步产生一个二维的矩阵，把用户划分为4组，价值用户、次价值用户、潜在价值用户、低价值用户。企业在推广过程中根据不同用户应当形成对应的方法，投入不同的.资源。很明显对于企业来说价值用户最重要，被认为是企业的玉质用户；其次是次价值用户，被认为是金质用户，虽然数量有限，却为企业创造了绝大部分的利润；其他则是低价值用户，对企业来说价值最小，成为铅质用户，另外一类则是潜在价值用户。虽然这两类用户拥有较多的数量，但是为企业创造的价值有限，甚至很小。需要我们注意的是潜在价值用户利用再造用户关系，将来极有可能变成价值用户。从长期分析，潜在价值用户可以是企业的隐形财富，是企业获得利润的基础。将采用数据挖掘方法对这4类用户特点有效挖掘。

3电子商务数据挖掘分析

3.1设计问卷

研究的关键是电子商务用户特征的数据挖掘，具体包含了价值用户特征、次价值用户特征、潜在价值用户特征，对电子商务用户的认知度、用户的需求度分析。问卷内容包括3部分：其一是为被调查者介绍电子商务的概念与背景；其二是具体调查被调查对象的个人信息，包含了性别、年龄、学历、感情情况、职业、工作、生活地点、收入、上网购物经历；其三是问卷主要部分，是对用户对电子商务的了解、需求、使用情况的指标设计。

3.2调查方式

本次调查的问卷主体是电脑上网的人群，采用随机抽象的方式进行网上访问。一方面采用大众聊天工具，利用电子邮件和留言的方式发放问卷，另一方面在大众论坛上邀请其填写问卷。

3.3数据挖掘和结果

（1）选择数据挖掘的算法利用Clementine数据挖掘软件，采用C5.O算法挖掘预处理之后数据。

（2）用户数据分析

1）电子商务用户认知度分析按照调查问卷的问题“您知道电子商务吗？”得到对电子商务用户认知情况的统计，十分了解20.4%，了解30.1%，听过但不了解具体使用方法40.3%，从未听过8.9%。很多人仅听过电子商务，但是并不清楚具体的功能与应用方法，甚至有一小部分人没有听过电子商务。对调查问卷问题“您听过电子商务的渠道是什么？”，大部分用户是利用网了解电子商务的，占40.2%；仅有76人是利用纸质报刊杂志上知道电子商务的并且对其进行应用；这也表明相较于网络宣传纸质媒体推广电子商务的方法缺乏有效性。

2）电子商务用户需求用户希求具体是指使用产品服务人员对应用产品或服务形成的需求或者期望。按照问题“假如你曾经使用电子商务，你觉得其用途怎样，假如没有使用过，你觉得其对自己有用吗？”得到了认为需要和十分需要的数据，觉得电子商务有用的用户为40.7%，不清楚是否对自己有用的用户为56.7%，认为不需要的仅有2.4%。

3）电子商务用户应用意愿应用意愿是指消费者对某一产品服务进行应用或者购买的一种心理欲望。按照问题“假如可以满足你所关心的因素，未来你会继续应用电子商务吗？”获得的数据可知，在满足各种因素时，将来一年之内会应用电子商务的用户为78.2%，一定不会应用电子商务的用户为1.4%。表明用户形成了较为强烈的应用电子商务欲望，电子商务发展前景很好。基于用户特征的电子商务数据研究，电子商务企业通过这一结果能够更好地实行营销和推广，对潜在用户积极定位，提高用户体验，积极挖掘用户价值。分析为企业准确营销和推广企业提供了一个有效的借鉴。

4结语

互联网中数据是最宝贵的资源之一，大量数据中包含了很大的潜在价值，对这些数据深入挖掘对互联网商务、企业推广、传播信息发挥了巨大的作用。近些年来，数据挖掘技术获得了信息产业的极大重视，具体原因是出现了大量的数据，能够广泛应用，并且需要转化数据成为有价值的信息知识。通过基于用户特征的电子商务数据挖掘研究，促使电子商务获得巨大发展机会，发现潜在用户，促使电子商务企业精准营销。

篇2：数据挖掘电子商务

姓名：龚洪虎

学号:X2009230111

[摘 要] 企业的竞争优势并不取决于信息的拥有量，而是取决于信息的处理利用能力。如何化信息优势为竞争优势，是企业制胜于市场的一个法宝。本文论述了一种信息处理利用的有效工具——数据挖掘方法及其在电子商务中的应用。

[关键词] 数据挖掘 方法 电子商务 应用

随着网络技术和数据库技术的成熟，传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。

一、电子商务和数据挖掘简介。

电子商务是指个人或企业通过Internet网络，采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。目前国内已有网上商情广告、电子票据交换、网上订购，网上银行、网上支付结算等多种类型的电子商务形式。电子商务正以其成本低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受时间和空间的限制等突出优点而逐步在全球流行。

数据挖掘(DataMining)是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。数据挖掘主要是为了帮助商业用户处理大量存在的数据，发现其后隐含的规律性，同时将其模型化，来完成辅助决策的作用。它要求从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识。数据挖掘的过程有时也叫知识发现的过程。

而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We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、计算机语言、信息学、统计学等多个领域。

二、何谓数据挖掘及方法

确切地说，数据挖掘(Data Mining)，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式。它融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。比较典型的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等。它们可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。

1.关联分析。关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如”90%的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B”之类的知识。

2.序列模式分析。序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如”在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列A→B→C出现的频度较高”之类的知识，序列模式分析描述的问题是:在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。在进行序列模式分析时，同样也需要由用户输入最小置信度C和最小支持度S。

3.分类分析。设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记)，该数据库中的每一个②

记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。

4.聚类分析。聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先也不知道，通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。

应用数据挖掘技术，较为理想的起点就是从一个数据仓库开始，数据挖掘可以直接跟踪数据并辅助用户快速做出商业决策，用户还可以在更新数据的时候不断发现更好的行为模式，并将其运用于未来的决策当中。

三、选择数据挖掘技术的两个重要依据。

数据挖掘使用的技术很多，其中主要包括统计方法、机器学习方法、和神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳）、基于范例学习、遗传算法等。神经网络方法可细分为钱箱神经网络（BP算法）、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。由于每一种数据挖掘技术都有其自身的特点和实现的步骤，对数据的形式有具体的要求，并且与具体的应用问题密切相关，因此成功的应用数据挖掘技术以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情，本文主要从挖掘任务和可获得的数据两个角度来讨论对数据挖掘技术的选择。

三、数据挖掘在电子商务中的应用

数据挖掘能发现电子商务客户的的共性和个性的知识、必然和偶然的知识、独立和关联的知识、现实和预测的知识等，所有这些知识经过分析，能对客户的消费行为如心理、能力、动机、需求、潜能等做出统计和正确地分析，为管理者提供决策依据。具体应用如下：

1.分类与预测方法在电子商务中的应用。在电子商务活动中，分类是一项非常重要的任务，也是应用最多的技术。分类的目的是构造一个分类函数或分类模型，通常称作分类器。分类器的构造方法通常由统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。这些方法能把数据库中的数据映射到给定类别中某一个，以便用于预测，也就是利用历史数据记录，自动推导出给定数据的推广描述，从而对未来数据进行预测。

2.聚类方法在电子商务中的应用。聚类是把一组个体按照相似性原则归成若干类别。对电子商务来说，客户聚类可以对市场细分理论提供有力的支持。市场细分的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能小，而不同类别的个体之间的距离尽可能大，通过对聚类的客户特征的提取，电子商务网站可以为客户提供个性化的服务。

3.数据抽取方法在电子商务中的应用。数据抽取的目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述，如求和值、平均值、方差值、等统计值、或者用直方图、饼状图等图形方式表示，更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的过程。可采用多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。在电子商务活动中，采用维数据分析方法进行数据抽取，他针对的是电子商务活动中的客户数据仓库。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大，可把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便用于决策支持系统使用。

4.关联规则在电子商务中的应用。管理部门可以收集存储大量的售货数据和客户资料，对这些历史数据进行分析并发现关联规则。如分析网上顾客的购买行为，帮助管理者规划市场，确定商品的种类、价格、质量等。通常关联规则有两种：有意义的关联规则和泛化关联规则，有意义的关联规则，即满足最小支持度和最小可信度的规则。最小支持度，它表示一组对象在统计意义上的需满足的最低程度，如电子商务活动中的客户数量、客户消费能力、消费方式等。后者即用户规定的关联规则的最低可靠度。第二是泛化规则，这种规则更实用，因为研究对象存在一种层次关系，如面包、蛋糕属西点类，而西点又属于食品类，有了层次关系后，可以帮助发现更多的有意义的规则。

5、优化企业资源

节约成本是企业盈利的关键。基于数据挖掘技术，实时、全面、准确地掌握企业资源信息，通过分析历史的财务数据、库存数据和交易数据, 可以发现企业资源消耗的关键点和主要活动的投入产出比例, 从而为企业资源优化配置提供决策依据, 例如降低库存、提高库存周转率、提高资金使用率等。通过对Web数据挖掘，快速提取商业信息，使企业准确地把握市场动态，极大地提高企业对市场变化的响应能力和创新能力，使企业最大限度地利用人力资源、物质资源和信息资源，合理协调企业内外部资源的关系，产生最佳的经济效益。促进企业发展的科学化、信息化和智能化。

例如:美国运通公司(American Express)有一个用于记录信用卡业务的数据库，数据量达到54亿字符，并仍在随着业务进展不断更新。运通公司通过对这些数据进行挖掘，制定了“关联结算(Relation ship Billing)优惠”的促销策略，即如果一个顾客在一个商店用运通卡购买一套时装，那么在同一个商店再买一双鞋，就可以得到比较大的折扣，这样既可以增加商店的销售量，也可以增加运通卡在该商店的使用率。

6、管理客户数据

随着“以客户为中心”的经营理念的不断深入人心, 分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题。基于数据挖掘技术，企业将最大限度地利用客户资源，开展客户行为的分析与预测，对客户进行分类。有助于客户盈利能力分析，寻找潜在的有价值的客户，开展个性化服务，提高客户的满意度和忠诚度。通过Web资源的挖掘，了解客户的购买习惯和兴趣，从而改善网站结构设计，推出满足不同客户的个性化网页。利用数据挖掘可以有效地获得客户。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。在采用了数据挖掘后, 针对目标客户发送的广告的有效性和回应率将得到大幅度的提高, 推销的成本将大大降低。同时，在客户数据挖掘的基础上，企业可以发现重点客户和评价市场性能，制定个性化营销策略，拓宽销售渠道和范围，为企业制定生产策略和发展规划提供科学的依据。通过呼叫中心优化与客户沟通的渠道，提高对客户的响应效率和服务质量，促

①进客户关系管理的自动化和智能化。

三、结束语

电子商务是现代信息技术发展的必然结果，也是未来商业运作模式的必然选择。利用数据挖掘技术，充分发挥企业的独特优势，促进管理创新和技术创新，使企业在在电子商务的潮流中立于不败之地。随着数据挖掘算法的不断发展和成熟，数据挖掘一定会有更加广阔的应用前景。

参考文献：

(1)《浅谈数据挖掘在电子商务中的运用》 钟连福；

(2)《电子商务中商业数据的挖掘方法》 中国电子商务研究中心；

(3)《在电子商务中如何正确有使用数据挖掘技术》 侠名；

(4)《曾贞:数据挖掘在电子商务中的应用》 甘肃农业,2004（7）；

(5)《冯艳王坚强:数据挖掘在电子商务上的应用》 2002（3）；

(6)《吕延杰徐华飞:中国电子商务发展研究报告》北京邮电大学出版社 ；

篇3：基于电子商务的数据挖掘探究

一、电子商务与数据挖掘的完美结合

随着电子商务的发展,商业Web网站的竞争日趋激烈。面对大量的电子商务信息,找出用户感兴趣的信息加以组织利用,提高客户满意度,从而改进Web站点的设计、改善企业与客户的关系成为电子商务发展必须要解决的问题。对于企业而言,数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。在电子商务中进行成功的数据挖掘是基于如下几点考虑的:

1. 电子商务为数据挖掘提供海量的数据。

2.电子商务为数据挖掘提供了大量“干净的数据”。我们可以通过设计良好的站点,直接从网上获得跟数据挖掘有关的数据,而无需从历史数据库系统中通过分析、计算、预处理等步骤进行数据集成。

3. 电子商务为数据挖掘提供丰富的记录信息,像日志记录信息,用户登录和注册的客户信息、Cookies等。

4.在电子商务中进行数据挖掘,其研究成果容易转化,即研究成果可以很好的应用于实际中。在电子商务中这些都很容易做到,只需要改变一下站点的设计、改变一下超链接的次序、改变一下弹出广告策略等等。

5. 在电子商务中进行数据挖掘,易衡量投资收益。

二、电子商务中的Web数据挖掘方法

电子商务中可以挖掘的数据源包括以下几种:服务器端的网页数据及日志文件、代理服务器端数据、用户登记信息。下面我们就以电子商务中Web日志挖掘为例,详细介绍电子商务中的数据挖掘过程。

1. 典型Web日志的结构。下图给出Web日志:

从上面的日志文件可以看出日志记录会记录客户端的IP地址、访问发生的时间、访问请求的页面、web服务器对于该请求返回的状态信息、返回给客户端内容的大小、该请求的引用地址、客户浏览器类型等信息。进行Web Usage Mining主要是对Web服务日志,Error Logs错误日志,Cookies等进行挖掘。

2. 基于日志的用户访问模式挖掘。Web日志挖掘分为三个步骤:数据预处理、模式发现、模式分析。

数据预处理可以使挖掘更有效、更容易,预处理得到结果的好坏会直接影响数据挖掘的质量,包括数据清洗、用户识别、路径补充、事件识别。

模式发现,是指利用各种算法和工具对已经预处理过的数据进行挖掘,得到各种模式集。模式发现中常用的方法有关联规则分析、分类和预测、聚类分析、统计分析、序列模式分析等等。

关联分析描述一组数据项之间某种潜在关联关系的规则。常用的算法有Apriori算法或其变形算法,频繁模式树(FP-树)算法等。

分类和预测功能可以用来提取描述重要数据类的模型,并使用模型预测来判定未知数据的类标号,从而预测未来的数据趋势。常用的算法有判定归纳树、贝叶斯分类、K-最近邻分类等。

聚类是将对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程,它是一种无指导的过程。

统计分析主要是通过计算出现率、求平均、求中值等,统计最常访问的页面,每页平均访问的时间,浏览路径的平均长度等,以获得用户访问站点的基本信息。

模式分析,在挖掘出一系列的用户访问模式和规则后,还需要进一步观察发现的规则、模式和统计值,从中过滤掉不感兴趣的规则和模式。之后要确定是发布模型,还是对数据挖掘过程进行进一步调整,产生新的模式。

三、Web数据挖掘在电子商务中的应用

数据挖掘的应用将极大地提高企业获取信息的能力,使企业信息资源的价值得到充分地体现。它有利于促进企业开拓市场,优化企业资源,提高企业经营效率和管理水平,为企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)、产品数据管理(PDM)和商业信用评估等提供有效的技术途径。将数据挖掘引入电子商务,能自动预测客户的消费趋势、市场走向,指导企业建设个性化智能网站,向客户提供个性化的服务,实现更大的商业利润。

摘要：电子商务和数据挖掘受到了人们极大的关注。如何将数据挖掘应用于电子商务,成为企业共同关注的问题。本文中介绍了web挖掘的概念,并以Web日志挖掘为例,阐述了web挖掘在电子商务中的挖掘方法,最后介绍了数据挖掘技术在电子商务中的应用。

关键词：数据挖掘,Web挖掘,电子商务,网络日志

参考文献

[1]Jiawei Han,Micheline Kamber著范明等译.数据挖掘概念与技术[M].机械工业出版社,2001年8月1日.1～6

[2]孙巍:电子商务中的WEB数据挖掘与XML[J].计算机系统与应用.2006年第9期.25～28

[3]张蓉:Web挖掘技术研究[J].计算机工程.第32卷第15期,2006年8月.4～6

篇4：数据挖掘在电子商务中的应用

关键词：推荐算法；数据挖掘；用户兴趣

一、引言

1.研究背景与意义

随着网络的高速发展，现在互联网已经从个人PC向移动互联网发展。在全世界范围内，除了传统的个人PC外，互联网中有增加了大量的移动终端，如智能手机、平板电脑、智能电视、智能汽车等各种设备都连到了互联网当中。互联网中的各式终端在随时随地的获取数据的同时，也会产生新的数据。例如，刚过去的一分钟内，淘宝卖出数以万计的商品，谷歌产生几千万条的搜索查询等等，新浪和腾讯微博发送数万条微博，几万个应用程序从苹果应用商店下载，这些都是海量数据的具体体现。目前，随着移动互联网的广泛运行，产生的数据比以往任何时期都要多的多，互联网中的数据呈现出爆炸式增长的景象。大数据处理成为当今信息领域中最热门的项目之一。大数据处理通过运行新工具、系统、机器学习等，把海量动态的数据转化为有价值的知识，挖掘出数据背后隐藏的经济规律。

2.新的推荐系统

目前，个性化的智能推荐系统是当今大数据处理发展的一个重要趋势。个性化的智能推荐系统可以结合用户的历史浏览记录，分析出用户习惯、行为、兴趣爱好等，再通过建立用户兴趣模型，从而为用户推荐所感兴趣的信息。在现今这个信息大爆炸的时代，用户面对海量信息时，往往不知改如何选择，因此推荐系统得以产生并得以广泛应用。在现实中，用户在互联网上购买书籍时，推荐系统便可以可以向用户推荐感兴趣的书籍。例如，亚马逊网站会根据用户的书籍历史购买记录，向用户提供个性化的推荐服务。因为不同的人有不同的性格特点、兴趣爱好，所以，推荐系统应针对每个人提供个性化的智能推荐服务。

二、推荐系统的实现技术

1.动态推荐系统

由于用户的兴趣是动态变化，物品的属性也并非是单一的，所以推荐系统也应具备动态特性。用户的上下文，如地点、时间等，是动态推荐系统中需要考虑的重要因素。上下文的变化往往意味着用户兴趣的变化。因此，结合用户上下文的动态推荐系统能够在旅店、音乐、旅游景点等方面发挥出非常重要的作用。与传统的推荐系相比统，结合了用户上下文具体环境的动态推荐系统在评价指标：精度、错误率、召回率都要好。

动态推荐系统的关键，是要建立用戶的上下文和用户兴趣之间联系模型。在日志记录中，用户的评分作为显性的反馈数据，往往只占有很少的一部分，日志中大量的数据是用户浏览、评论等这样的隐性用户反馈数据。要建立上下文与用户兴趣之间的联系模型，必须考虑到用户评分时一些细节，像在视频网站，是陪朋友观看还是独立观看，观看时间，是否连续播放等上下文具体情境，但是有些数据描述的是现实生活中的环境，动态推荐系统往往很难取得。用户在进行评分时，是将多个环境因素考虑进去，以时间，地点等因素尤为重要。动态推荐系统应该结合多个环境因素，向用户提供与兴趣最匹配的商品。

2.推荐系统的评价指标

任何一个最终可以实际运行的系统，都绕不开评估检测。只有每项评价指标都达到了目标值时，系统才算是一个合格的系统。不同的系统有着不同的评价指标，推荐系统的评价指标主要有准确度，覆盖率，惊喜性，新颖性等。下面详细介绍一下每个评价指标。

准确度在推荐系统中是最重要的一项指标，Top-N推荐系统和预测评分推荐系统在准确度上各有各自的表现方式。Top-N推荐系统通过采用分析用户的隐性反馈行为数据，向用户推荐N个可能感兴趣的物品。在预测评分推荐系统中，采用的是平均绝对误差或者绝对均方根误差来进行计算。

覆盖率往往是用来解决推荐系统中所面临的长尾问题，可以向感兴趣的用户推荐非热卖的物品。例如，在许多电子商务网中，有一些冷门的商品评分很少，如果推荐系统向用户推荐热门的商品，那么该推荐系统的覆盖率可能就会很低。

近几年，新颖性和惊喜性越来越被人重视。惊喜性和新颖性可以反映出用户对某些事物的特定需求。例如，一个喜爱电影的用户，如果推荐的是当下热门的电影，则用户可能不会感到意外，因为用户可能已经看过这些热门电影。但是如果系统推荐了一些用户没有看过的且满足用户兴趣爱好的电影，那么用户在接受推荐时候，会有意外的感受。当然并非只有最新的物品才具有新颖性和惊喜性，在用户的认识领域当中，只要是用户没有接触的物品皆有可能为用户带来惊喜。

三、小结

在互联网蓬勃发展的背景下，信息数据也呈现出爆炸式的高速增长。可以预见的是，在以后的一段时间内向用户提供高效、精准的个性化推荐是其必然的发展趋势。（作者单位：河南财经政法大学）

参考文献：

[1]李国杰.大数据研宄的科学价值.中国计算机学会通讯，2012，8（9）：8-15.

[2]项亮.推荐系统实践[M].北京：人民邮电出版社，2012，1-9

[3]艾瑞网.2012-2013年中国移动互联网行业年度监测报告简版.2013.

[4]刘建国，周涛，汪秉宏.个性化推荐系统的研究进展.自然科学进展，2009，19（1）：1-15.

[5]曾鸣.云商业的大创想.[EB/OL]：http：//www.aliresearch.com/html/stopic/ayan13.html，March 9，2013

[6]朱郁筱，吕琳媛.推荐系统评价指标综述[J].电子科技大学学报，2012：41（2），163-169

[7]项亮.动态推荐系统关键技术研究[D].北京：中国科学院研究生院，2011，24-27

篇5：数据挖掘电子商务应用中调研报告

研

报

告

调研题目: :关于数据挖掘在电子商务中

应用得调研报告

指导老师: :

学生姓名：

学

号：

西安交通大学软件学院2016 年 年 3 3 月 月 2 2 １日

关于数据挖掘在电子商务中应用得

调研报告

摘要

电子商务正处在蓬勃发展得大好时期,它所产生得丰富得信息资源,为数据挖掘得应用开辟了广阔得应用舞台。本文通过优化企业资源、管理客户数据、评估商业信用、确定异常事件四个方面来阐述数据挖掘在电子商务中得应用,揭示了数据挖掘在电子商务中得广阔得应用前景.关键词：电子商务;数据挖掘;调查报告 目 录 一、概述

随着网络技术与数据库技术得成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。电子商务就是商业领域得一种新兴商务模式,它就是以网络为平台，以现代信息技术为手段，以经济效益为中心得现代化商业运转模式,其最终目标就是实现商务活动得网络化、自动化与智能化。电子商务得产生改变了企业得经营理念、管

理方式与支付手段,给社会得各个领域带来了巨大得变革。随着网络技术得迅猛发展与社会信息化水平得提高，电子商务显示出巨大得市场价值与发展潜力。

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得信息与知识，为企业创造更多潜在得利润，数据挖掘概念就就是从这样得商业角度开发出来得。数据挖掘就是一种新得商业信息处理技术，其主要特点就是对商业数据库中得大量业务数据进行抽取、转换、分析与其她模型化处理，从中提取辅助商业决策得关键性数据。利用功能强大得数据挖掘技术,可以使企业把数据转化为有用得信息帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。

二、数据挖掘在电子商务中得应用

1、优化企业资源

节约成本就是企业盈利得关键。基于数据挖掘技术，实时、全面、准确地掌握企业资源信息,通过分析历史得财务数据、库存数据与交易数据，可以发现企业资源消耗得关键点与主要活动得投入产出比例，从而为企业资源优化配置提供决策依据，例如降低库存、提高库存周转率、提高资金使用率等。通过对 Web 数据挖掘,快速提取商业信息，使企业准确地把握市场动态,极大地提高企业对市场变化得响应能力与创新能力,使企业最大限度地利用人力资源、物质资源与信息资源，合理协调企业内外部资源得关系，产生最佳得经济效益。促进企业发展得科学化、信息化与智能化。

例如:美国运通公司（Amerｉcan Exｐｒｅss)有一个用于记录信用卡业务得数据库,数据量达到５4 亿字符，并仍在随着业务进展不断更新。运通公司通过对这些数据进行挖掘，制定了“关联结算(Ｒｅlation ｓhip Biｌｌｉnｇ）优惠”得促销策略,即如果一个顾客在一个商店用运通卡购买一套时装,那么在同一个商店再买一双鞋，就可以得到比较大得折扣，这样既可以增加商店得销售量，也可以增加运通卡在该商店得使用率。

２、管理客户数据

随着“以客户为中心”得经营理念得不断深入人心，分析客户、了解客户并引导客户得需求已成为企业经营得重要课题。基于数据挖掘技术,企业将最大限度地利用客户资源，开展客户行为得分析与预测，对客户进行分类。有助于客户盈利能力分析,寻找潜在得有价值得客户,开展个性化服务,提高客户得满意度与忠诚度.通过 Wｅb 资源得挖掘，了解客户得购买习惯与兴趣,从而改善网站结构设计，推出满足不同客户得个性化网页。

利用数据挖掘可以有效地获得客户.比如通过数据挖掘可以发现购买某种商品得消费者就是男性还就是女性，学历、收入如何，有什么爱好，就是什么职业等等。甚至可以发现不同得人在购买该种商品得相关商品后多长时间有可能购买该种商品，以及什么样得人会购买什么型号得该种商品等等。在采用了数据挖掘后，针对目标客户发送得广告得有效性与回应率将得到大幅度得提高，推销得成本将大大降低.同时,在客户数据挖掘得基础上，企业可以发现重点客户与评价市

场性能，制定个性化营销策略，拓宽销售渠道与范围，为企业制定生产策略与发展规划提供科学得依据。通过呼叫中心优化与客户沟通得渠道,提高对客户得响应效率与服务质量，促进客户关系管理得自动化与智能化。

成功案例：美国得读者文摘(Rｅaｄer‘s Ｄiｇesｔ)出版公司运行着一个积累了 40 年得业务数据库,其中容纳有遍布全球得一亿多个订户得资料，数据库每天 24 小时连续运行，保证数据不断得到实时得更新,正就是基于对客户资料数据库进行数据挖掘得优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、书刊与声像制品得出版与发行业务,极大地扩展了自己得业务。

３、评估商业信用

低劣得信用状况就是影响商业秩序得突出问题，已经引起世人得广泛关注。由于网上诈骗现象层出不穷,企业财务“造假“现象日益严重，信用危机成为制约电子商务发展得重要因素.利用数据挖掘技术对企业经营进行跟踪，开展企业得资产评估、利润收益分析与发展潜力预测，构建完善得安全保障体系,实施网上全程监控，强化网上交易与在线支付得安全管理。基于数据挖掘得信用评估模型，对交易历史数据进行挖掘，发现客户得交易数据特征,建立客户信誉度级别,有效地防范与化解信用风险，提高企业信用甄别与风险管理得水平与能力.4、确定异常事件

在许多商业领域中,异常事件具有显著得商业价值，如客户流失、银行得信用卡欺诈、电信中移动话费拖欠等.通过数据挖掘中得奇异点分析可以迅速准确地甄别这些异常事件，为企业采取决策提供依据，减少企业不必要得损失。

三、总结

篇6：电子商务中数据挖掘方法浅论论文

[论文摘要]在电子商务中，数据发掘有助于发现业务发展的趋势，匡助企业做出正确的决策。本文对于目前电子商务中的Web数据发掘法子进行了总结，并对于电子商务中的Web数据对于象进行了分类，对于网络数据发掘的作用进行了分析，为今后电子商务中实用Web数据发掘软件的开发与利用提供了参考。

1、电子商务以及数据发掘简介

电子商务是指个人或者企业通过Internet网络，采取数字化电子方式进行商务数据交流以及展开商务业务流动。目前国内已经有网上商情广告、电子票据交流、网上订购，网上银行、网上支付结算等多种类型的电子商务情势。电子商务正以其本钱低廉、利便、快捷、安全、可靠、不受时间以及空间的限制等凸起优点而逐渐在全世界流行。

数据发掘(Data Mining)是伴同着数据仓库技术的发展而逐渐完美起来的。数据发掘主要是为了匡助商业用户处理大量存在的数据，发现其后隐含的规律性，同时将其模型化，来完成辅助决策的作用。它请求从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的以及随机的数据中，提取人们事前不知道的但又是潜伏有用的信息以及知识。数据发掘的进程有时也叫知识发现的进程。

而电子商务中的数据发掘即Web发掘，是应用数据发掘技术从www的资源(即Web文档)以及行动(即We服务)中自动发现并提取感兴致的、有用的模式以及隐含的信息，它是1项综合技术触及到Internet技术学、人工智能、计算机语言、信息学、统计学等多个领域。

2、Web数据发掘对于象的分类

Web数据有三种类型:HTML标记的Web文档数据，Web文档内连接的结构数据以及用户走访数据。依照对于应的数据类型，Web发掘可以分为三类:

一.Web内容发掘:就是从Web文档或者其描写中筛选知识的进程。

二.Web结构发掘:就是从Web的组织结构以及链接瓜葛中推导知识。它的目的是通过聚类以及分析网页的链接，发现网页的结构以及有用的模式，找出权威网页。

三.Web使用记录发掘:就是指通过发掘存储在Web上的走访日志，来发现用户走访Web页面的模式及潜伏客户等信息的进程。

3、电子商务中数据发掘的法子

针对于电子商务中不同的发掘目标可以采取不同的数据发掘法子，数据发掘的法子有良多，主要包含下面三大类:统计分析或者数据分析，知识发现，基于预测模型的发掘法子等。

一.统计分析。统计分析主要用于检查数据中的`数学规律，然后应用统计模型以及数学模型来解释这些规律。通常使用的法子有线性分析以及非线性分析、连续回归分析以及逻辑回归分析、单变量以及多变量分析，和时间序列分析等。统计分析法子有助于查找大量数据间的瓜葛，例如，辨认时间序列数据中的模式、异样数据等，匡助选择合用于数据的恰当的统计模型，包含多维表、剖分、排序，同时应生成恰当的图表提供给分析人员，统计功能是通过相应的统计工具来完成回归分析、多变量分析等，数据管理用于查找详细数据，阅读子集，删除了冗余等。

二.知识发现。知识发现源于人工智能以及机器学习，它应用1种数据搜索进程，去数据中抽守信息，这些信息表示了数据元素的瓜葛以及模式，能够从中发现商业规则以及商业事实。应用数据可视化工具以及阅读工拥有助于开发分析之前发掘的数据，以进1步增强数据挖掘能力。其他数据发掘法子，如可视化系统可给出带有多变量的图形化分析数据，匡助商业分析人员进行知识发现。

篇7：数据挖掘电子商务

2011年二季度中国B2C市场交易规模达到542.6亿元

研究机构艾瑞咨询日前发布报告指出，２０１１年中国网络购物市场交易规模接近８０００亿元，达７７３５．６亿元，较２０１０年增长６７．８％，占到社会消费品零售总额的４．３％；预计２０１２年中国网络购物市场交易规模将达１１８４０亿元，同比增长５３％，占社会消费品零售总额的比例也将升至５．３％。

艾瑞网预测,2014年国内第三方交易规模将达到41000亿元,2011-2014年年复合增长率达到42%。网络购物、金融、航空客票、电子商务B2B、电信缴费和网络游戏是第三方支付市场的重要领域

据中国互联网络信息中心１月中旬发布的最新统计数据显示，２０１１年中国网络购物用户增长２０．８％，用户总规模已达到１．９４亿人。

2011年第4季度中国网络游戏市场规模达102.9亿元，实现环比增长8.3%，同比增长28.5%。

2011年第4季度中国网络视频市场广告收入为16.87亿元，环比增涨13.7%，同比增长135.3%。

2012年中国网页游戏市场用户规模将达到7500万人，环比增长36.4%。预计未来几年我国网页游戏将保持增长态势，2014年我国网页游戏市场用户规模将达到9750万。

2011年第2季度中国网络游戏市场规模达87.6亿元，实现环比增长3.1%，同比增长12.6%。

2011年第3季度中国网络游戏市场规模达95.1亿元，环比增长8.5%，同比增长22.5%。

篇8：数据挖掘在电子商务中的研究

数据挖掘又称为资料探勘,是指从大量的数据中利用运算来发现和掌握隐藏于其中的信息。它与科学技术息息相关,主要是通过统计、在线分析并进行处理、情报检索、专家系统以及模式识别等方式来挖掘数据,在对每个数据进行分析,并且从这些数据中找到规律,在归纳整理后挖掘出潜在的模式,以此来帮助决策者调整市场策略,减少风险,最终做出正确的决策。

电子商务中的数据挖掘

1数据挖掘的数据源和方法

电子商务中的数据挖掘主要包括数据源和数据挖掘方法。数据源指的是数据的来源,主要是通过用户在网上记录的信息以及网络交易的信息来形成数据库的数据,帮助电子商务商掌握顾客的信息和喜好。不仅如此,在浏览网页时也会留下相应的信息,使得服务商知道客户对哪方面的商品更有兴趣,从而掌握市场的动态,及时对产品的动向做出判断和调整。对电子商务中的数据挖掘来说,主要通过对数据的分类分析、路径分析、关联度分析、样板采集和预测的方法来分析和挖掘信息,将信息进行归纳整理,使其更一目了然,更好的为电子商务所用。

2数据挖掘对电子商务的作用

随着科学技术的发展,信息技术的广泛应用,越来越多的人开始通过网络来寻找自己心仪的产品并在网络中交易,使得电子商务得到了迅速的发展。然而,电子商务的发展毕竟还缺乏经验,缺乏对市场的了解和掌握,这就需要对客户的数据进行开发和挖掘。电子商务中通过对网络使用人群的信息和浏览记录进行分析和掌握,就能够很及时的了解到顾客的需求,把握大体的市场动向,使得电子商务的发展有所依靠,而不再是盲目的面对大众。

发展推荐模式,准确定位客户群

电子商务中的数据挖掘,通过顾客在网络上购买和浏览的信息,会根据浏览和购买的次数来形成一个个性化的推荐排行榜,主要显示了大部分顾客的购买倾向。通过购买关联度的量化显示,将原本很难琢磨的顾客购买倾向喜好通过数据显示出来,这样更加直观的呈现在人们面前,从而形成相应的推荐模式。将客户引向推荐模式,不仅能更好的满足客户的需求,减轻了客户在整个大的网络市场中寻找产品的烦恼,而且通过这样的推荐模式也促进了产品的推销,有利于生产出更多更好的产品来。电子商务中的数据挖掘,根据客户的需求和倾向性,挖掘出客户的深层需要。在数据挖掘的促销的基础上,找到合适的客户群,并且准确的定位自己产品的相应客户,使得销售更有针对性,有利于扩大电子商务市场,帮助产品更好更稳定的销售到客户群里。而对客户群的准确定位也有利于为企业创造更多的价值,打造企业在电子商务中的核心竞争力。

数据挖掘在电子商务用户评估中的作用

电子商务用户通过网络贸易获得相应的积分,在电子商务市场中的活跃度和交易所积累的信用额度,有利于筛选出网络交易中信用度更高、更活跃的客户。数据挖掘使得企业能够通过分析数据,对客户平时所关注和收藏的商品以及购买的产品进行分析,有利于更好的评估其在电子商务市场中的活跃度。不仅如此,数据挖掘还能根据客户在电子商务市场的交易过程来评估其信用,了解和掌握客户的信用度,以此来更好的发展合适稳定的客户群,使得电子商务市场中的产品销售更加稳定。因此,数据挖掘有利于实现对电子商务用户的活跃度和信用度的更好的评估。

数据挖掘在推动电子商务交易的有效性

在电子商务交易中,数据挖掘起到了很大的作用。数据挖掘能够帮助企业更好的了解客户的喜好和倾向性,有利于企业针对客户的需求推荐适合客户的产品,使得电子商务交易更加具有针对性。此外,数据挖掘通过对数据的分析和了解,有利于企业找到更加合适的客户群,使得电子商务交易有更直观更确定的客户群体,大大减少商品交易的盲目性。此外,数据挖掘使得企业能够通过各种数据对客户的信用进行评估,大大降低了产品交易的风险,使得交易更加稳固牢靠,有利于促进电子商务交易的有效性。

数据挖掘应克服的问题

数据挖掘在大大促进了电子商务交易的有效性的同时,也存在着一些问题。首先,数据挖掘的数据有时候会存在偏差,具有偏向性,反而忽视了其他的群体,降低了电子商务交易的量。这就需要正确的分析数据,适当的修正数据挖掘的模式,帮助缩小数据和实际情况之间的差距。其次,数据挖掘是挖掘客户的隐私,假设一不小心泄露出去,很可能对客户的安全造成影响。这就需要电子商务市场遵循一定的原则,把持住自己的底线,尊重客户的隐私,并把保护客户的隐私作为自己的责任。

总结

对电子商务来说,数据挖掘发挥着极其重要的作用,通过发展推荐模式,确定合适的客户群来提高企业的核心竞争力。企业通过对电子商务用户的信用和活跃度进行评估,不仅能够了解客户的需求,而且大体把握客户的信用,降低了交易的风险,增加了交易的有效性。面对数据挖掘所涉及的隐私问题,企业必须遵循市场原则,保护并尊重客户的隐私,而不能为了自己的利益而对客户的安全造成威胁。