数据挖掘在电子商务中应用问题研究

许紫薇 孙嘉莹 吕田芳

摘要：目前随着我国商业信息以及数据不断增加，怎样将这些信息高效的利用起来，并且找到其中内在的联系，是在经营活动当中电子商务的经营者非常关注的问题。基于此，本文主要讨论了数据挖掘电子商务中的使用策略。

关键词：数据挖掘;电子商务;应用

引言：

数据挖掘是一门比较典型的处理数据技术，其特征相对较为明显，首先数据挖掘所面对的是海量的数据，这也正是数据挖掘的根本环境。而数据挖掘有可能是并不容易，随机的有比较复杂的数据结构，尾数比较大，最后数据挖掘使很多学科交叉使用到了统计学以及数学等相关学科技术比较常见的方法和模型有以下几个方面。

一、数据挖掘的方法和工具

（一）神经网络

主要是为了模拟人类神经元的功能，通过输入层以及输出层来调整数据计算数据，之后再得到结果，使用在分类以及回归方面。

（二）决策树

主要就是通过一系列的决策来进行划分，可以在一定程度下建立树状图，主要用在分类以及预测方面，比较长的算法是cart以及c50等。

（三）可视化技术

使用图表等相关方法将数据特征能够更加直观的表现出来，比如可以使用比较典型的直方图，其中会采用很多描述统计的可视化技术来面对一个高伪数据可视化。

（四）传统统计方法

比较常见的是抽样技术面对比较海量的数据必须要进行严格的处理，对所有数据来进行分析是不可能的，同样也是非常没有必要的。因此在理论的指导下，进行相关更加合理的抽样之后，再进行多元统计方面的分析，以及因子分析和聚类分析等。

（五）遗传算法

这是在自然里进化理论的基础上，主要是为了能够让精英联合被模拟之后，再进行模拟基因的突变，以及选择整个过程的一种较为优化的技术。

（六）关联规则挖掘法

关联规则主要指的就是描述数据相互之间所存在关系的一种规则。一般能够分成两个步骤，第一步就是要求出大数据的相机，第二步就是使用大数据的相机来产生关联的一种规则。

二、数据挖掘在电子商务使用实例

（一）关联规则在电子商务使用

一个比较典型的关联规则形式，就是在购买面包以及黄油的顾客当中，有大部分的人同时买了牛奶，用在关联规则发现主要对象是一种事物性的数据库。一个事物一般是通过事物的处理时间与所购买的物品以及顾客的标志所构成的。其中针对售货数据是主要的应用，因为条形码技术不断的发展，网络技术也在逐渐成熟。大部分管理部门都可以收集很多收获数据以及数客户的资料，可以对这些历史数据进行分析，并且发现其中的关联，那么就可以对网上顾客的购买行为提供相当有价值的信息，理者能够得以规划市场，并且确定商品种类。一般关联规则主要有两种，有意义的以及泛化的。有意义关联规则主要指的就是满足了最小支持度以及可信度的规则。最小支持度表示一组对象在统计意义方面，需要能够满足最低的程度，比如电子商务当中客户的数量或是消费方式，这也在一定程度上反映了关联规则最低的可靠度。其次是泛化关联规则，这样的关联规则是更加使用的，由于研究的对象相互之间存在这种层级关系，比如面包或者蛋糕属于西点。这样的层次关系可以发现更多具有意义的规则。

（二）数据抽取方法在电子商务使用

和传统商务比起来，电子商务的虚拟以及不确定性是很多的，比如客户购买的心理、动机、能力以及欲望等各方面。数据挖掘主要需要解决的任务就是怎样从比较零散且没有规则的数据中，找到更加有用且具有规则的数据，其基本方法就是对数据抽取数据抽取，主要目的是为了浓缩数据给予更加紧凑的描述，比如求和值或平均值等相关统计值，以及使用直方图与饼状图等图形的方法来进行表示，而最重要是从数据分化的角度对数据进行总结。数据方法是一种将最原始并且基本的信息，从低层次的抽象一直到高层次转换的过程，可以使用多维数据的分析法，以及面向属性的归纳法，在电子商务的活动中使用多维数据的分析法来进行抽取数据，针對电子商务活动里面的客户数据仓库，而在数据分析里，一般需要使用求和以及最大、最小等相关操作，这种操作计算量比较大，可以把汇集操作的结果提前计算，并予以储存，从而使决策支持系统可以使用。

（三）分类预测法在电子商务使用

电子商务活动中分类是一个比较重要的任务，也是使用最多的技术分类，主要是为了构造分类函数或分类模型，一般可以叫做分类器分类构造的方法有统计方法，其学习方法与神经网络的方法等，这些方法可以将数据库里面的数据通过映射到一定类别当中的某一个方面，进而用于预测，利用历史数据进行记录，并且自动推导出一个给定的数据推广描述，这样的方式能够对未来数据进行一定的预测。

三、结束语

综上所述，电子商务是现代信息技术发展一个非常必然的结果，也正是未来的商务运作模式一个必然选择。在目前经济全球化的趋势下，必须要能够对基础设施建设有所提升，推动企业获得电子商务化过程。使电子商务可以安全立法，并且让物流配送的体系也能够达到更加完善。进而给电子商务的发展营造出一个更加优质的环境，促进各方面的创新发展，使企业在电子商务中拥有更高的竞争力，获得全面的发展。

参考文献：

[1]  王微曦. 数据挖掘在电子商务中应用问题研究[J]. 艺术教育，2018（10）：87-88.

[2]  黎海阳. 数据挖掘在电子商务中应用问题研究[J]. 通讯世界，2018，No.334（3）：350-351.

[3]  张永海. 数据挖掘在电子商务中应用问题研究[J]. 电子技术与软件工程，2018（3）：20-20.

[4]  楚彦龙. 数据挖掘在电子商务中应用问题研究[J]. 数码世界，2018（3）.

（作者单位：山东英才学院）