数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

赵红平

数据挖掘技术在电子商务中的应用研究

赵红平

（沈阳理工大学）

在二十一世纪人类社会已进入了大数据时代，在各行业和各领域中形成了大量的数据信息，通过对海量数据信息的深层分析和提取，从而对决策者做出正确的判断和方案提供有利的支持，正是这种对数据信息高层次分析的需要推动了数据挖掘技术的快速发展。在电子商务经营活动中，数据挖掘技术可以实现对大量的商业信息和数据的有效分析和利用，为电子商务的发展创造良好的网络环境，充分发挥电子商务的独特优势，促进电子商务的技术创新和管理创新。

数据挖掘技术；电子商务；应用研究

一、引言

随着计算机科学与技术的快速成熟与发展，不受时间和空间限制的电子商务经营模式日益成为新型的现代商业模式，它利用计算机和网络技术实现了低成本、高效率，由此而形成的大量数据信息，比如用户的访问频率、查询内容、访问方式和行为等等，通过利用数据挖掘技术对这些海量信息进行有效管理，深层分析提取用户特征，用户需求等，从而可以改进服务质量，提供个性化的定制服务，提升企业在同行业中的竞争力，为更好的进行商业运作提供信息支持，可以极大提高电子商务的管理效率，降低运行成本。

二、数据挖掘技术的优势

（一）通过协同过滤技术可以分析用户的兴趣

协同过滤技术是利用统计的方法分析与目标客户具有共同喜好的相邻用户，通过对用户的兴趣、历史查询信息以及用户之间的距离等进行分类提取，深层分析，计算出相邻最近的用户对商品服务评价的加权平均值，以此实现对目标客户的定位，依据目标客户的相邻用户的数量，预测用户对商品的兴趣。

（二）利用关联规则挖掘技术更好的推行市场营销策略

用户通过计算机在网络上对各个网页、站点、文件等的访问具有一定的关联规则，而数据挖掘技术可以根据这些关联规则，将相关的商品链接组合在一起找出有关联的规则，利用Aprior算法设计出关联模型，以此来分析商品被查询访问和购买的信息，将热销商品的链接集合在一起，为用户提供优质的商品和服务，利用关联规则技术分析用户购买商品的信息，为企业制定市场营销策略提供数据支持，促进商品的销售。

（三）数据挖掘技术可以有效的实现商务信息的数据分类

在电子商务营销中，大量的商品信息、用户信息都需要进行有效的分类，提高管理效率，方便用户查询。数据挖掘中的数据分类技术可以根据商品特定的属性、用户的信息特征以及访问模式进行分类，其中最常用的神经网络分类分析技术是利用认知科学研究和神经心理学的研究成果，从应用数学的方法发展起来的，能够对信息数据进行高度并行计算，并且容错能力极强。

（四）利用数据挖掘技术中的聚类分析法促进营销有效性

在电子商务中各类商品的交易信息，用户信息等按照相似度对商品和用户进行聚类分析，可以有效的对某类商品的特征或一类用户的兴趣进行分析，通过分析发现热销的商品和固定的用户群，然后有针对性的对特定的用户群进行宣传和促销，以此制定的营销策略有效性更强，使商务促销活动更加有效率和意义。

三、数据挖掘技术在电子商务中的应用

（一）在电子商务网站设计中的应用

在电子商务中最主要的基础设施和平台是商务网站，商务网站是商品经营的企业与用户之间交互的界面。商务网站的设计中应用数据挖掘技术，可以为企业提供数据信息的高层次分析，根据用户访问习惯和模式等数据信息分析出用户感兴趣的商品和网站设计。在商务网站的内容、结构、功能、栏目和板块以及安全性等设计中体现企业特点，不断的更新和优化网站设计。

（二）在电子商务客户关系管理中的应用

在电子商务客户关系管理中利用数据挖掘技术对积累的大量客户信息数据进行建模分析，并不断对数据模型进行优化，通过对不同阶段、不同特征的客户数据进行分析与管理，找出其中相关联的规则和属性，从而实现对客户的不同分类，然后按照分类有针对性的制定营销策略和促销方案，提高客户的满意度和营销的效率，同时避免客户的流失。

（三）在电子商务网络营销中的应用

由于电子商务特定的经营模式使网络营销备受重视，在网络营销中形成了大量的信息数据，比如客户信息、交易记录等，对客户的数据、商品的数据、意向数据、外部数据等进行挖掘技术分析，对企业的营销活动产生重要的影响。通过这些海量的数据信息可以找出网络营销的针对性和有效性，发现市场的需求和用户感兴趣的商品以及客户购买商品的习惯方式，督促企业对市场的变化快速做出反映，及时调整营销策略。

四、结语

数据挖掘技术在电子商务中的各个环节得到有效的应用，在网站优化设计、客户关系管理和网络营销中，数据挖掘技术利用过滤技术、关联规则技术、数据分类和聚类分析法，对商品信息数据和用户信息数据进行深层次的分析，提取有价值的数据，为企业制定营销策略提供支持，提高企业的竞争力，推动电子商务的健康可持续发展。

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赵红平 出生日期：1992.5.13 性别：男 籍贯：云南省曲靖市麒麟区 专业：计算机科学与技术 院校：沈阳理工大学

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