数据挖掘技术对电子商务数据仓储的应用与

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摘 要：随着我国商务业务信息和业务数据的不断发展,怎样有效地分析和使用这些数据,来服务于企业经营或商机,成为目前众多专业人士共同关注的话题.本文论述了数据挖掘的开始,基本功能,数据挖掘的作用以及数据挖掘在电子商务中应用出现的问题.

关 键 词：数据挖掘；电子商务；应用分析

由于计算机普及和互联网技术的快速发展,通信技术能力不断的提高,从而促进了电子商务的飞速发展,目前的电子商务应用过程会产生大量的电子数据或程序,通过使用数据挖掘的方法,搜索和采集信息隐含的附有价值的电子信息,形成知识的不断飞跃.

1数据挖掘在电子商务中应用的必要性和可行性

电子商务主要是通过数字技术为基础,商务数据切换和业务活动的展开都是通过电子方式进行的.电子商务是建立在计算机网络技术平台,凭借互联网发展的优势,吸取传统的商业活动的优点,得到巨大的效果收益.其优点主要有以下几方面：（1）服务时间自由,不受限制,基本可以开展一周七天24小时不停止的业务.（2）实现了全球电子信息资源共享,尤其是B2B模式的电子商务的出现,促使了使全球资源搜索,可进行不受地点不限时间的销售和购买,使人们的买卖更加简单和方便.（3）明显的增加了经济效益,降低了企业的成本.一是避免高昂租金,税费等,二是降低广告成本,而且还可以降低空间和时间所带来的成本.（4）客户关系的管理和维护是重点工作内容.（5）电子商务可以大大的节省库存空间,而且保证供应链持续管理.

电子商务系统一般是由一些电子商务过程相互组成,在此过程中会产生大量的数据信息,这些数据是进行数据挖掘的基础.电子商务过程产生的电子信息具有其自身的特点,需要将数据挖掘技术和电子商务相互结合,一遍找到适宜的电子商务数据挖掘的方法,这样一来不仅仅可以提高工作效率,准确并且顺利的进行数据挖掘,而且电子商务服务会受到好评.

2数据挖掘的方法及工具

2.1传统统计方法

目前最常用的方法是数学抽样,面对大量的数据进行随机抽样,如果将全部的数据收集分析是不现实的,更是不需要的,在数学理论的指导下科学的抽样.通过多元统计分析及因子分析方法等传统的方法进行科学的统计.

2.2可视化技术

利用数模图形,将抽象的事物在视觉上表达出的数据的特点,比如直方图,控制图等等,许多图形都描述了使用统计控制的方法.将数据实现可视化是面临一个重要问题.

2.3决策树

建立一个系统的规则,将大量的数据划分,这样建立了树的模型,可用于分类和总结.常用算法CART等等.

2.4神经网络

模拟人类神经机构和功能,通过输入直到输出层,调整的数据计算过程,将最终得到的结果进行分类和总结.

2.5遗传算法

建立于自然进化理论,模拟基因组合过程和基因突变过程,从而优化数据技术的理论.

3数据挖掘在电子商务中的具体应用

3.1在电子商务营销方面的应用

（1）调节产品生命周期.通过数据挖掘,实现了互访和销售货物过程,并且进行分析,以获得客户的要求,进而来确定消费者的消费周期,之后制定一个特定的时间开展促销让利活动,使用户享受在此时间阶段购买商品的优惠政策.

（2）细分市场.可以通过数据挖掘找出不同人群的需求进行分析,满足不同客户的需求,划分出属于同一类别的市场需求,缩短他们的距离.不同类别的用户组之间的需求差别是可能的最大的.挖掘可以实现顾客特征提取,将顾客群分为为更细的不同区域,进而提供更针对性的服务.

（3）制定合理的产品策略和价格策略.可以使用相关分析的方法,分析在线客户购买行为,分析顾客购买产品的相关程度,顾客对一些品牌的兴趣和忠诚度,可接受的价格范围,和快递运输包装等要求,帮助管理者确定市场,计划销售商品的种类,实现最大化新产品投放和收益.

（4）制定产品营销活动,制定促销策略.通过调查生产公司的情况和商品销售情况,确定产品的旺销周期和消费收入水平,根据当地的市场的变化随时改变营销策略,达到收益最大化.

3.2在电子商务网站系统和安全方面的应用

（1）提高反应速度.记录在浏览服务器上的客户端的访问信息就是一笔财富.通过数据挖掘可以实现网站点击率高的纪录,管理者应该快速的提高战略,提升服务平台的稳定,优化购物环境和提升服务,以确保电子商务购物数理实现.

（2）提高安全性.目前网站上的统计分析手段的可以利用各种数据,提高系统性能的同时不能忽视系统的安全性能.利用防火墙的数据类型的分析,提高安全性.

3.3在网络广告方面的应用

在网络页面上的广告逗留观看的用户可能会成为潜在的客户,导致企业都会投资一部分资金在做在线广告.一般商家甚至花大价钱获得高的点击率,吸引增加你的点击率.然而当用户访问该网站的时候就会留下大量的信息,这些信息及时被存储在数据库中,通过数据挖掘,可以提出有效了解用户需求,帮助商家实现个性化的营销.将潜在的客户通过广告的特点模糊的分区,分析客户对某些广告的关注,确定客户需求.通过类似分析,可提高对某些客户群体更有针对性的服务.

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