歐陽騫

（武岡市第二中學，湖南　武岡 422400）

電子商務領域中計算機數(shù)據挖掘技術的應用研究

歐陽騫

（武岡市第二中學，湖南武岡 422400）

計算機數(shù)據挖掘技術在電子商務領域已經廣泛應用，取得了良好的市場效益。利用消費者在站點瀏覽產生的有關數(shù)據，可以獲取許多有用的信息。數(shù)據挖掘可以有效利用信息，提高對顧客的愛好和價值的了解，為電子商務的發(fā)展提供有效的指導。

數(shù)據挖掘；關聯(lián)分析；聚類；電子商務

1　數(shù)據挖掘技術

數(shù)據挖掘是一種數(shù)據分析的方法，建立在用戶相關數(shù)據信息之上，對其進行深層的處理和挖掘。一般瀏覽網站產生的數(shù)據具有量大、碎片化及隨機等特點。數(shù)據挖掘就是在看似雜亂無章的數(shù)據背后找到隱含的必然性。表面看，瀏覽數(shù)據并沒有什么可以深入應用的地方，但是其深刻代表了用戶的興趣、愛好及部分經濟水平，對電子商務而言，這都是非常有效的信息，是可以產生價值的信息。數(shù)據挖掘不單單是計算機學者的工作，它綜合了數(shù)據庫、心理學等多種學科，是多種學科的綜合。通過數(shù)據挖掘可以發(fā)現(xiàn)潛在的客戶，實現(xiàn)新客戶的開發(fā)。通過對已有客戶的分析可以更加了解他們的需要，從而提高個性服務的專業(yè)性。數(shù)據挖掘還可以做到異常事件的分析，比如移動公司對欠費用戶的處理就是如此，確定用戶處于異常狀態(tài)可以減少企業(yè)的損失。

2　數(shù)據挖掘對比

傳統(tǒng)的數(shù)據處理方式包括數(shù)據報表的呈現(xiàn)、數(shù)據查詢、數(shù)據的聯(lián)機應用分析等方式。與現(xiàn)有的數(shù)據處理相比，表格處理方式處理量大，不容易做到短時間內分析出想要的結論。在顧客的瀏覽數(shù)據背后，暗含著有用的信息，這些信息只有在經過解讀才能成為已知的為我所用的信息。用戶在瀏覽站點時，并沒有意識到會有數(shù)據的綜合分析，產生的數(shù)據是隨機的。數(shù)據挖掘就在這些碎片化的信息上，不依靠直覺，依靠客觀的數(shù)據來做出充分的分析，從而得到有價值并且可靠的信息。

3　Web數(shù)據挖掘

Web數(shù)據挖掘是新型的數(shù)據挖掘處理技術。在W eb環(huán)境下，加大對數(shù)據挖掘的應用，從大量的W eb文檔進行集合分析，對站點內的瀏覽數(shù)據精心綜合梳理，發(fā)現(xiàn)蘊涵在行為背后的真實情感。數(shù)據挖掘是要獲取有潛在應用價值的顧客信息，是計算機數(shù)據處理的模塊化過程。以挖掘有用信息為目標，以數(shù)據處理、文本綜合為基礎，可以有效了解信息。綜合運用計算機網絡技術，在數(shù)據庫和用戶的行為背后建立一系列聯(lián)系，已經將傳統(tǒng)的數(shù)據挖掘技術和千百萬的用戶結合起來。

4　電子商務簡介

電子商務通過網絡進行商務活動，包括交易、金融等。電子商務的基礎是電子數(shù)據信息的有效處理、信息安全的有效架構以及溝通的實時性、有效性和真實性。建立在信用基礎上的電子商務目前展現(xiàn)了很大的生命力和巨大的市場前景。在全世界范圍內，電子商務進行的十分頻繁，已經是現(xiàn)代生活的重要消費手段和金融手段。電子商務的交易模式簡單，交易方式有效，可以有效的節(jié)約時間成本和各種成本，是先進的交易方式。

5　數(shù)據挖掘的應用

電子商務中的數(shù)據挖掘應用主要有以下幾種。

（1）路徑分析：網絡路徑，也就是通過哪種途徑進入到最終界面的。網絡的最終呈現(xiàn)方式就是網頁，打開網頁的途徑有許多，最常見的是地址訪問，鏈接訪問。路徑分析可以判定站點最頻繁訪問的方式，還可以得出與路徑相關的其他信息。通過路徑分析，可以對頁面的設計進行改進，更加適應顧客的需要。

（2）關聯(lián)規(guī)則：事物之間是存在聯(lián)系的，可以是必然聯(lián)系，可以是偶然聯(lián)系。關聯(lián)規(guī)則就是一種必然聯(lián)系，可以發(fā)現(xiàn)事物之間聯(lián)系意義和普遍規(guī)則。進行W eb數(shù)據挖掘，可以構建網絡關聯(lián)模型，可以更好地組織整個網站和網頁設計。通過減少用戶對信息篩選，減輕用戶搜索的負擔，可以將W eb挖掘的關聯(lián)規(guī)則用于改進站點。通過分析關聯(lián)規(guī)則，建立電子商務站點的結構，將用戶的瀏覽和關聯(lián)商品放在一起，增加交叉銷售。

（3）序列模型：事物的發(fā)展過程是按照一定的時間順序進行的，也就是說數(shù)據挖掘可以根據現(xiàn)有的數(shù)據預測顧客接下來的訪問。這種由數(shù)據分析得出的時間前后順序對電子商務的事物處理具有很大的指導意義。通過預測客戶訪問模式，為客戶提供不同的服務。

（4）分類規(guī)則：依據決策樹的分類方法很常見。在數(shù)據中構造決策樹，可以指導決策的方向。分類方法是按照數(shù)據的某種屬性進行的，可以設定為特定類型客戶的固定商業(yè)活動。在此基礎上，可以做到目標性，即對目標進行特定服務。

（5）聚類分析：客戶的瀏覽數(shù)據在目前的主網站架構下會有一定相似性，根據相似性可以劃分相近行為的客戶。通過更多的了解客戶，提供滿意服務，最終實現(xiàn)經濟效益。聚類分析的研究對象是龐大的數(shù)據，沒有特定的標記。這就需要建立一定的規(guī)則，合理劃分數(shù)據，通過特定方式描述數(shù)據。

6　結語

綜上所述，電子商務的市場份額不斷加大，數(shù)據挖掘的作用不斷凸顯。數(shù)據挖掘技術可以對海量的信息進行處理，幫助經營者做出有力的決策。數(shù)據挖掘是電子商務的重要應用技術，可以有效提高市場競爭力。數(shù)據挖掘為電子商務的決策提供了保障和支持，是重要的市場開發(fā)工具。數(shù)據挖掘可以讓電子商務更加智能化，讓服務更加個性化。

主要參考文獻

［1］周桂梅.基于客戶關系管理的電子商務網站研究［J］.內蒙古科技與經濟，2003（4）.

［2］唐燦，喻志誠.基于電子商務交易中數(shù)據挖掘平臺的思考［J］.重慶商學院學報，2002（6）.

［3］肖立英，李建華，譚立球.Web日志挖掘技術的研究與應用［J］.計算機工程，2002（7）.

10.3969/j.issn.1673-0194.2016.17.088

F713.36

A

1673-0194（2016）17-0158-02

2016-08-09