数据挖掘技术运用于电子商务中的对策研究

黄华

摘要：数据挖掘技术是当前最为热门的技术，信息化时代背景下，数据挖掘技术对于电子商务的应用价值极高，针对更多的客户需求，根据不同商家的产品数据，结合市场发展和需求的，做好有效的分类整理与建模化处理，为电子商务的营销、采购、商品投放、信息服务、客户关系管理等提供更加可靠的支持，进而推动产业的优化升级，提升资源的利用效率，满足消费者的个性化需求，真正发挥技术优势，推动电子商务产业发展，更促进贸易发展和经济进步。

关键词：数据挖掘技术;电子商务;方法;应用

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）06-0208-02

信息化时代背景下，各种数据信息海量出现，在带给人们各种方便的同时，也带来了信息的泛滥，给人们信息处理带来做到的困难。碎片化、多元化、海量化数据又是一个巨大的资源宝库，利用数据挖掘技术对数据进行分析和筛选，在浩瀚的数据当中找出更有用的信息，以此来确定更好的发展方向，为行业提供更有效的数据支持，从而推动产业发展进步，成为未来数据行业的重要任务。

1 数据挖掘技术的方法分析阐述

电子信息化时代，互联网应用越来越丰富，基于互联网的电子商务应运而生，并获得了极高的发展速度，迅速成为人们消费的重要途径，也成为贸易重要形式，方兴未艾。在这样的背景下，电子商务将会成为社会经济发展最为重要的推动力量，针对烦扰复杂的数据信息，如何更好的将信息数据转化为资源，提高资源的利用效率，并进一步推动电子商务的发展，成为很多商家思考的问题，也是当前信息技术研发的一个重要方向。重视数据挖掘技术的应用和开发，为电子商务的营销决策、战略调整供更好的技术支持。

1.1 回归分析法

这是最为常见也是最基本的数据统计方式，依靠数学表达式，借助于变量波动性技术，对各种数据进行有效的筛选和整理，在海量的数据之中，在看似没有任何关系的各种数据信息当中寻找它们的关联性，建立起相应的函数关系。根据数据之间所存在的隐形关系，寻找一个变量与另一个变量的对应关系，从而求证变量之间更加紧密的内在逻辑，以此来为数据寻找规律，探究各种市场数据消费数据、商品转换数据等等，为电商企业提供更好的数据支持，探究各种商品的需求变化，分需市场动向，研究相应的策略，制定更好的发展战略。

1.2 等级层次分类法

数据每天都在产生，对各种数据做好搜集，并进行有效的分类，建立更加全面的数据库，并对数据库的数据进行有效的分析。根据信息的映射结构，依靠信息化技术软件，对这些数据进行自动分类，并归入到不同的类别，设定相应的层次，建构起数学模型对这些数据进行分类建模，从而得出不同类别、不同层次间的变化趋势。例如，在数据库的类型建模过程中，利用软件将有关的信息分为性别、年龄、职业、婚姻状况、薪酬结构、区域、教育背景、家庭收入情况等，依照这样的分类标准对数据进行归类，做好相应的分析，研究不同类别对电子商务影响和关系，就可以根据不同性别、不同职业、不同婚姻或年龄特点，判断他们的消费状况和需求特点，以此来做好有针对性的宣传，从而提高电子商务的针对性，提升营销效率。

1.3 偏差分析法

数据挖掘技術应用于电子商务中，还有一个重要的方法是偏差分析法，主要是针对常规数据出现的偏差异常，数据有了一定的异常，这个差异可能就蕴含着非常大的价值，对电子商务来说异常重要。电子商务数据既需要稳定，这样可以更好地反映电子商务的平稳发展，同时在数据发掘中出现偏差异常，则预示着电子商务新的增长点或销售领域出现了拐点。偏于正常值过高，说明某个商品、某一行业、某一领域有了更大的需求，此时对电子商务来说需要把握时机，投放相应的商品或服务，以此来满足市场发展，获取更大的利益。低于正常数据，则可能会预示着某些商品出现了消费疲劳，预示着某一个商品已经达到饱，及早做出调整，这样能够避免各种风险，确保电子商务机动灵活，信息灵敏。运用数据挖掘技术发现偏差，还要发掘背后的原因，找到出现偏差的根源，采取有针对性的策略，并有效化解风险，捕捉各种商机并能转化为企业的利润增长点[1]。

2 数据挖掘技术在电子商务中的具体应用策略分析

2.1 将数据挖掘技术应用于电子商务营销

电子商务满足市场发展需求，研究消费者兴趣，把握他们的习惯，尤其是从大市场环境着手，分析市场发展变化，根据数据所反映出来的趋势，借助数学建模来分析消费者的消费行为变化，再进一步分析产品销售量和市场投放的关系，制定商品相应的采购策略。尤其是制定更符合市场发展需求的优惠方案，既能满足市场发展需求，更能够捕捉消费者心理满，给他们带来相应的实惠，以此来更好地占领市场，赢得消费者的信赖和认可。通过数据挖掘技术来分析客户日常消费动向，研判客户之间搜索特点，分析不同客户之间的消费习惯和喜好，寻找他们之间的差距。并进一步判断相应的消费群体特点和消费心理，利用聚类分析法进一步缩小不同群体之间的差异，将这些客户群体做好细化分析。并根据需求特点作好相应的营销和服务，从而真正捕捉消费者的心理，为电子商务更好的销售做好前期的充分准备。

2.2 依托数据挖掘技术做好客户关系维护

做好客户关系管理是新时期市场营销的重要内容，尤其是电子商务时代，更应该注重与客户之间的关系维系，真正树立客户至上的服务发展理念。不仅牢牢抓住已有的顾客，并将现有的顾客作为最好的营销助手，以此来进一步强化市场营销，扩大市场的影响力，提高电子商务市场的辐射和带动影响力，进一步提升电子商务的市场竞争力。数据挖掘技术能够更好地做好客户维护，不仅能够对消费者进行很好的分析和研判，做好与消费者之间的互动和交流，同时，也为更多企业寻找有价值的客户，并提供让更多客户满意的服务策略和方案，让客户对企业产生足够的信心。电子商务技术的应用越来越广泛，数据挖掘技术的应用越来越突出，通过市场跟踪，做好市场研判，探究各种新产品在市场积极反应进一步。强化对客户的管理，不仅搭建客户和企业之间的关系，企业和企业之间的关系，更能够做好相应的关系管理。通过挖掘技术能够做好各个细节，满足不同客户的消费需求，制定更好的营销方案，从而将每一个客户牢牢掌控在手里，进一步稳固企业和客户之间的关系。通过客户对企业的各种评价信息的有效筛选和分析，为企业提供更好的应对策略，进一步提升服务质量，提高服务效率，极大地优化客户管理效率[2]。

2.3 利用数据挖掘技术做好网络设计

电子商务非常注重网页设计，不仅要展现商品种类，介绍商品的功能，更重要的是要充分利用市场变化发展特点，借助于数据挖掘技术，对各种流量进行很好的引导，以此来让消费者或其他客户快速找到相应的商品和服务，让相关的需求得到很好的满足。利用数据挖掘技术，将相关的信息进行有效的整合与分配，对网站进行相应的优化，针对各种数据表现出来的整体消费者需求结构、个体消费者的消费习惯，都能做好很好的分类，将需求和商品进行很好的对接，建立起更加智能化的导航链接。从而让每一个客户的需求能够和电子商务供给建立起最便捷化的链接途径，让客户的搜索更加精准，让商品的推送更加高效。通过更加完美的网页和搜索，实现需求兴趣、心理和电子商务服务的全面对接，以此来更好地优化电子商务。

3 结语

总之，数据挖掘技术在电子商务中的应用非常广泛，对电子商务行业意义重大。借助数据挖掘技术，对各种数据进行更精准化的分析，加大数据发掘技术的进一步研发应用和创新，更好地促进电子商务发展，最大限度的发挥科技在电子商务中的积极作用。

参考文献

[1] 郭琛，宋德昌.网络挖掘技术在电子商务决策中的应用[J].价值工程，2015（12）：76-78.

[2] 黄志恒，龚勤.数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].科学技术创新，2017（34）：189-190.