【电子商务中数据挖据技术的应用研究】 大数据技术应用是什么

　　摘要：随着计算机的普及，电子商务得到前所未有的发展，经销商与客户之间通过互联网进行交易，节省了大量的费用和时间。但是在电子商务中充斥着大量的数据，如何从大量的数据中挖掘出有价值的信息，帮助企业制定更好的营销策略是电子商务急需解决的问题。数据挖掘技术是一种商业信息处理技术，主要对商业数据库中的大量数据进行提取，分析和处理，它可以在没有假设的前提下进行挖掘信息，从而可以将数据转化成企业有用的信息。数据挖掘的使用可以为企业节省开支，使电子商务更好，更快的运营。
　　关键词：电子商务；数据挖掘；提取；分析；处理
　　中图分类号：G710 文献标识码：A 文章编号：1003-2851（2012）-07-0201-01
　　一、Web数据挖掘
　　1.Web数据挖掘概述：
　　数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
　　Web数据挖掘（Web Mining）是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、有着一定的有用模式和隐藏的一些信息，Web数据挖掘是数据库、数据挖掘、人工智能、信息检索、自然语言等技术的综合应用，能够应用数据挖掘的方法来发现可以帮助到人们的知识。
　　2.电子商务中Web数据挖掘的步骤：
　　（1）首先明确数据挖掘的对象——业务对象，确定一下商业的应用主题，不可以盲目的进行挖掘；（2）把和业务对象的各类原始数据收集在一起当做是挖掘的数据源泉；（3）对收集到的数据进行预处理，一般包括数据的净化、用户的识别、以及会话识别、路径的补充、事务的识别和格式化等阶段，用以提高挖掘效率，剔除没用的、无关信息并对信息进行一些必要的整理；（4）根据需要解决的问题建立起合适的数据挖掘模型，然后利用已经知道的数据对模型进行训练和测试，并且应用该模型得到挖掘的结果；（5）利用可视化技术，验证、解释挖掘的结果，根据此结果做出决策或者丰富知识，即进行模式分析与应用。
　　在整个数据挖掘的过程中，那些明确的业务对象是挖掘过程的基础，它能够驱动整个Web数据挖掘的全过程；同时，也是检验挖掘结果以及引导具体的分析人员完成挖掘的一个依据。
　　二、数据挖掘在电子商务中的应用
　　当电子商务在企业中得到应用时，企业信息系统将产生大量数据，数据挖掘在电子商务中有很大的用武之地。下面介绍数据挖掘在以下电子商务中几个方面的应用：
　　1.客户的分类。随着以客户为中心的经营理念不断深入人心，分析客户，了解客户和引导客户的需求已成为企业经营的重要课题。通过电子商务系统收集的客户资料，可以从性别，年龄，兴趣，爱好，收入等多方面对可客户进行有效的分类，这样能更好的了解客户，从而更好的服务于客户。
　　2.有效的赢得客户。利用数据挖掘可以有效的获得客户。通过数据挖掘技术可以对购买商品的客户进行大概的了解，例如：客户的年龄，性别，以及发现什么样的人会购买此商品，也许表面上看不出与购买此产品有何联系，但数据挖掘可以发现其中的奥秘。所以使用挖掘技术不但可以得到很多信息而且使推销成本大大降低。
　　3.维持与客户联系。数据挖掘可以通过不同的标准将客户分为不同的类，这样在购买商品时，更明确，效率更高。数据挖掘还可以发觉客户的流失，这样挽留客户就具有针对性，大大减少了在流失客户方面的麻烦。
　　三、数据挖掘的技术与研究
　　我们可以根据分析需求选择模式发现的技术，如路径分析，兴趣关联规则，聚类等。通过模型分析找到有用的信息，再通过联机分析（简称OLAP,有助于进行商务智能查询。OLAP是一种针对查询和报告而优化的数据库技术。）的验证，结合客户登记信息，找出有价值的信息或发现潜在的市场。
　　挖掘方法主要有以下三种：
　　1.路径分析。路径分析是一种寻找访问路径的方式，它会通过服务器中文件中客户的访问次数挖掘出访问路径。例如：如果在挖掘的过程中发现某客户频繁的访问该网站的话，可以得出结论，该客户对该网站比较感兴趣。从而可以对不同的顾客进行不同的营销措施，是企业的利润增加到最大。
　　2.兴趣关联规则。当顾客访问一个网站时，如果看到自己感兴趣的词条，他会顺着链接看下去，这种关联产生的数据，按照某种策略进行数据挖掘，也可以提炼出有价值的信息，从而来制定合适的营销方案。
　　3.聚类分析。聚类分析是电子商务中一个很重要的方面。通过分组聚类可以了解到具有相似浏览的客户，可以累积更多的客户，也可为客户提供更好的服务。
　　通过以上几种数据挖掘的方式可以对电子商务中信息进行详细分析。从而更有效的发展电子商务。
　　（1）明确数据挖掘的目的，确定主题，从而建立挖掘的模型。其实数据挖掘基本有两个目的：一是从顾客所购买的产品情况，提取对自己有用的资料；二是对自己已了解的情况作出判断，以确保其准确性。
　　（2）可以围绕电子商务的主题去收集资料，并对所收集的数据进行处理，转换，最后存入数据库中。
　　（3）在对数据库进行格式化操作的时候，可以将数据导入到特制的数据集中，防止数据的丢失。
　　（4）选取合适的挖掘技术，建立合适的数据模型，从目标数据中提取对电子商务有价值的管理知识，可以对其进行分析验证，如果有必要的话调整数据挖掘模型，保证可靠性和实用性。
　　（5）将电子商务中管理知识集成到电子商务管理中心，融合专家知识与领域规则，为电子商务管理活动能够提供更大的帮助。
　　目前，数据挖掘技术正以前所未有的速度发展，并且扩大着用户群体，在未来越来越激烈的竞争中，拥有数据挖掘技术必将比别人获得更快的反应，赢得更多的商业机会。现在世界上的主要数据库厂纷纷开始把数据挖掘功能集成到自己的产品中，加快数据挖掘技术的发展。我国在这一领域正处在研究开发阶段。加快研究数据挖掘技术，并把它应用于电子商务中，应用到更多行业中，势必会有更多的商业机会和更光明的前景。