數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)管理的應(yīng)用

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摘要：分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念和電子商務(wù)中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的過(guò)程。探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的使用狀況以及具體使用方法。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)工程；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；電子商務(wù)。

1引言

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)屬于一項(xiàng)高科技處理工具，主要是從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中選取可靠的、有價(jià)值的信息或者是容易被人們理解的模式過(guò)程[1-3]。它包含了數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多方面內(nèi)容。數(shù)據(jù)挖掘是綜合使用各種分析工具在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系的一個(gè)過(guò)程，然后利用這些模式和數(shù)據(jù)關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)，可以幫助企業(yè)決策者挖掘出數(shù)據(jù)之間潛在的關(guān)聯(lián)，準(zhǔn)確找出被忽略的因素，它能夠有效地解決大數(shù)據(jù)時(shí)代出現(xiàn)的數(shù)據(jù)爆炸，但是有價(jià)值信息卻較為缺乏的問(wèn)題。挖掘挖掘技術(shù)被廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)領(lǐng)域來(lái)處理信息，能夠高效地從商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中抽取有用信息，并對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)換、分析以及處理，最后獲得最有價(jià)值的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的能夠使企業(yè)體驗(yàn)到定制化服務(wù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘能夠提升企業(yè)的決策能力和執(zhí)行能耐，進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

（1）確定業(yè)務(wù)對(duì)象和存在的問(wèn)題。企業(yè)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的時(shí)候首先應(yīng)該根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況，找準(zhǔn)業(yè)務(wù)中存在的問(wèn)題，明確業(yè)務(wù)管理中的操作對(duì)象以及計(jì)劃商業(yè)目標(biāo)，然后開(kāi)始進(jìn)行相關(guān)內(nèi)容的數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理工作，才能為后期的預(yù)測(cè)模式奠定基礎(chǔ)。（2）數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)集成是為了選擇出適合的分析模型。不同的分類器之間會(huì)存在一定的差異，這就會(huì)使生產(chǎn)的分類決策邊界不一樣。但是如果把這些數(shù)據(jù)集成在一起，就會(huì)得到更加合理的邊界，從而降低整體錯(cuò)誤率，達(dá)到良好的分類效果。企業(yè)管理者根據(jù)用戶需求從原始數(shù)據(jù)庫(kù)中選取和業(yè)務(wù)對(duì)象有關(guān)的數(shù)據(jù)，并能有效地集中不同來(lái)源、格式以及性質(zhì)的數(shù)據(jù)，然后才能選用合適的分析方法，保證最后獲取的信息是最有價(jià)值的。（3）數(shù)據(jù)規(guī)約。由于數(shù)據(jù)挖掘算法需要的時(shí)間較長(zhǎng)，商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的量又比較大，這就必須要數(shù)據(jù)規(guī)約來(lái)提高效率。數(shù)據(jù)規(guī)約的目的就是為了提取最小的屬性子集，保證新數(shù)據(jù)子集的分布概率和原來(lái)數(shù)據(jù)集的分布概率相近。其方法分為合并屬性、主成分分析等。（4）數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗是以探索性分析后獲得的重要結(jié)論為基礎(chǔ)，來(lái)處理缺失值、異常值(離群點(diǎn))、去重處理以及噪音數(shù)據(jù)這四種異常類型數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗不但能夠保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，使數(shù)據(jù)更加完整、唯一、權(quán)威、合法以及一致，也能夠使數(shù)據(jù)更加適合進(jìn)行挖掘。（5）數(shù)據(jù)變換。數(shù)據(jù)變換的目的是為了更好挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)變換主要是指把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或者統(tǒng)一成為符合數(shù)據(jù)挖掘的模式。主要方法有：光滑，能夠刪除數(shù)據(jù)中的噪聲、聚集，可以把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)聚集起來(lái)獲取統(tǒng)計(jì)信息，進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)展更高層次的分析、數(shù)據(jù)概化，利用較高層次的概念來(lái)代替原始數(shù)據(jù)、規(guī)范化，有效的縮放屬性數(shù)據(jù)等。（6）數(shù)據(jù)分析算法。數(shù)據(jù)分析是依據(jù)于現(xiàn)有的分析工具從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取有用信息。常用的分析方法有;分組分析法、交叉分析法、回歸分析法、聚類分析法等。（7）解釋以及模型評(píng)估。該環(huán)節(jié)是把數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果通過(guò)容易理解和執(zhí)行的方式進(jìn)行展示，然后由行業(yè)專家評(píng)判該數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)用性和正確性。數(shù)據(jù)挖掘是循環(huán)往復(fù)的過(guò)程，任何一個(gè)環(huán)節(jié)沒(méi)有達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，都需要重新進(jìn)行。。

3狀況分析

（1）數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境下的可能存在的信息安全問(wèn)題。信息安全問(wèn)題是數(shù)據(jù)挖掘中存在的重要問(wèn)題。處于數(shù)字化時(shí)代，大量的數(shù)據(jù)給企業(yè)和個(gè)人創(chuàng)造了較高的價(jià)值，但是也存在一定的安全隱患，假如信息泄露就會(huì)侵犯?jìng)€(gè)人隱私和泄露企業(yè)機(jī)密。電子商務(wù)企業(yè)應(yīng)該重視敏感知識(shí)安全問(wèn)題和敏感數(shù)據(jù)安全問(wèn)題，在數(shù)據(jù)挖掘中做好敏感信息安全保護(hù)技術(shù)，同時(shí)我國(guó)的法律法規(guī)上也有必要加強(qiáng)對(duì)信息數(shù)據(jù)安全保護(hù)制度。由此可見(jiàn)，信息安全問(wèn)題是數(shù)據(jù)挖掘中需要重點(diǎn)研究的問(wèn)題。（2）數(shù)據(jù)模型的可靠性不成熟。數(shù)據(jù)模型作為數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。數(shù)據(jù)模型主要包含概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型以及物理數(shù)據(jù)模型三方面內(nèi)容。目前數(shù)據(jù)挖掘的模型種類較多，但是可靠性不成熟。由于不同的數(shù)據(jù)模型其應(yīng)用方式不相同，挖掘結(jié)果也不一樣，就會(huì)影響最終數(shù)據(jù)的可靠性。所以，只有保證數(shù)據(jù)處理中及時(shí)和準(zhǔn)確，才能提高挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性。

4應(yīng)用方法

（1）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)企業(yè)網(wǎng)站中的應(yīng)用方法。使用挖掘技術(shù)來(lái)挖掘?yàn)g覽網(wǎng)站的用戶隱含的信息，同時(shí)網(wǎng)站上增加的一些誘導(dǎo)來(lái)提高用戶的關(guān)注度。例如分析用戶訪問(wèn)網(wǎng)頁(yè)的行為，并對(duì)此進(jìn)行分類歸納，根據(jù)用戶的興趣調(diào)整網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)，能夠?yàn)橛脩籼岣呷诵曰姆?wù)。首先，實(shí)現(xiàn)快捷優(yōu)化。收集同一用戶經(jīng)常瀏覽的網(wǎng)頁(yè)，挖掘其潛藏的相似處，對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。其次，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化連接。通過(guò)收集和挖掘用戶的喜好。例如用戶經(jīng)常使用的瀏覽器模式，然后在給瀏覽器上面加入有價(jià)值的連接，以此來(lái)增加訪問(wèn)量，提高利潤(rùn)。最后，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化網(wǎng)站站點(diǎn)。通過(guò)分析對(duì)比進(jìn)行站點(diǎn)設(shè)計(jì)的優(yōu)化，根據(jù)企業(yè)需求讓他出現(xiàn)在適合的地方，然后和實(shí)際位置之間構(gòu)建一個(gè)需要的鏈接。因此，在電子商務(wù)企業(yè)中使用挖掘技術(shù)，能夠優(yōu)化網(wǎng)站站點(diǎn)，設(shè)計(jì)出用戶感興趣的網(wǎng)頁(yè)風(fēng)格。（2）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)企業(yè)用戶關(guān)系中的具體應(yīng)用措施電子商務(wù)網(wǎng)站在電子商務(wù)平臺(tái)上記錄了用戶的瀏覽信息，同時(shí)電子商務(wù)平臺(tái)能夠和用戶進(jìn)行互動(dòng)，了解用戶的行為和需要，能夠提高電子商務(wù)企業(yè)的管理效率。首先，聚類分析的應(yīng)用。聚類分析技術(shù)主要是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行分類，然后把相似的制定推送。該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用可以快速對(duì)應(yīng)企業(yè)相關(guān)用戶的重要程度，進(jìn)而制定個(gè)性化的服務(wù)。其次，自定義分析的應(yīng)用。企業(yè)商品的售出都會(huì)有不同的反饋結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用，不但能夠?qū)Υ诉M(jìn)行綜合分析，也可以限定時(shí)間和其他數(shù)據(jù)參數(shù)，提高分析結(jié)果的可靠性。然后進(jìn)行相關(guān)的調(diào)整，滿足用戶的需求，提高企業(yè)的利潤(rùn)。最后，網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能對(duì)用戶的購(gòu)買類型進(jìn)行分類。通過(guò)對(duì)不同類型的用戶使用的購(gòu)買方式和選取的產(chǎn)品進(jìn)行分類，根據(jù)分類結(jié)果來(lái)制定有針對(duì)性的營(yíng)銷方式，提高用戶的依賴感。（3）在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體方法。網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的結(jié)果。在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠提高銷售量，降低成本，提高經(jīng)濟(jì)效益。首先，使網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的有效性德育增強(qiáng)。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，電子商務(wù)企業(yè)可以明確自己的市場(chǎng)目標(biāo)，然后制定有效的營(yíng)銷模式。例如通過(guò)分析用戶的購(gòu)買量、用戶點(diǎn)擊率以及行為等信息可以對(duì)用戶進(jìn)行分類，然后根據(jù)不同類型和階段的用戶來(lái)制定能夠滿足其需要的方式。其次，獲取、分析數(shù)據(jù)，改進(jìn)營(yíng)銷策略。分析和處理海量的數(shù)據(jù)信息是電子商務(wù)管理者工作的重要構(gòu)成部分。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠使企業(yè)快速獲得較為準(zhǔn)確的市場(chǎng)信息，然后不斷對(duì)自身的營(yíng)銷策略進(jìn)行調(diào)整，以此來(lái)提高其競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而獲得較高的利潤(rùn)。（4）在網(wǎng)絡(luò)廣告中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法。處于信息化時(shí)代，企業(yè)獲得盈利的主要方式有依靠在網(wǎng)頁(yè)上的投放一定數(shù)量的廣告來(lái)獲得報(bào)酬。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠提升網(wǎng)絡(luò)廣告的投放效益和廣告的受眾群體。

5結(jié)語(yǔ)

要想實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的營(yíng)銷策略，就需要深入研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用方法，根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)和電子商務(wù)的特征，從巨大業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取最有價(jià)值信息，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)目標(biāo)。

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作者：高宇 王金虹 馬斌 單位：山西中醫(yī)藥大學(xué)