李軍茹　張倩

摘? 要：伴隨社會(huì)科技不斷發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也在持續(xù)進(jìn)步，現(xiàn)如今數(shù)據(jù)挖掘牽涉領(lǐng)域甚廣，其在電子商務(wù)中運(yùn)用非常廣。數(shù)據(jù)技術(shù)的支持無(wú)法脫離數(shù)據(jù)信息，怎樣才可以得到真實(shí)有效的數(shù)據(jù)信息，需要合理運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。該文從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基本概念、過(guò)程以及分析方式出發(fā)，分析了電子商務(wù)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，然后探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用于電子商務(wù)的策略，以供相關(guān)人員參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)? ?電子商務(wù)? ?應(yīng)用? ? 大數(shù)據(jù)技術(shù)

中圖分類號(hào)：TP311.12? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-3791（2021）09（b）-0012-03

Research on the Application of Data Mining Technology in E-commerce

LI Junru1? ?ZHANG Qian 2

（1. School of Engineering， Shijiazhuang Vocational College of Industry and Commerce; 2.Department of Information Engineering， Shijiazhuang Engineering Vocational College， Shijiazhuang， Hebei Province， 050000 China）

Abstract： With the continuous development and advancement of social science and technology， data mining technology is also continuously improving. Nowadays， data mining involves a wide range of fields has been widely used in e-commerce. The support of data technology cannot be separated from data information. How can we get real and effective data information requires reasonable use of data mining technology. It starts from the basic concepts， processes and analysis methods of data mining technology， analyzes the advantages of applying data mining technology in e-commerce， and then discusses the strategy of applying data mining technology to e-commerce for reference by relevant personnel.

Key Words： Data mining technology; E-commerce; Application; Big data technology

現(xiàn)階段，各行業(yè)與領(lǐng)域在嘗試大數(shù)據(jù)技術(shù)，同時(shí)對(duì)其進(jìn)行應(yīng)用。數(shù)據(jù)技術(shù)的支持必然無(wú)法脫離數(shù)據(jù)信息，怎樣才可以得到真實(shí)有效的數(shù)據(jù)信息，這就需要合理運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以迅速實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的采集與分析，技術(shù)工作者把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)中，可以提高企業(yè)工作效率和工作質(zhì)量，并且還可以根據(jù)市場(chǎng)走向，為市場(chǎng)提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

1? 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介

1.1 概念

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)際上就是對(duì)大量數(shù)據(jù)加以挖掘與分析的技術(shù)，該種技術(shù)是經(jīng)過(guò)合理運(yùn)用提取重要數(shù)據(jù)、將抽取的數(shù)據(jù)展開再次轉(zhuǎn)化，按照需求建立數(shù)據(jù)模型等手段，從模糊數(shù)據(jù)里面挖掘有效且有價(jià)值的數(shù)據(jù)的分析技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是綜合水平很高的數(shù)據(jù)分析方式，有著自動(dòng)化以及智能化的特點(diǎn)，能夠結(jié)合現(xiàn)代各行業(yè)需求展開針對(duì)性數(shù)據(jù)挖掘，從而有效提高工作質(zhì)量與效率[1]。

1.2 過(guò)程

在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘前，需要先了解需求為何，也就是需要先定義問(wèn)題，然后展開數(shù)據(jù)采集與抽取、分析與處理數(shù)據(jù)等過(guò)程。通常而言，數(shù)據(jù)挖掘涵蓋了如下幾個(gè)步驟：（1）界定問(wèn)題;（2）采集、抽取數(shù)據(jù);（3）處理數(shù)據(jù);（4）建立數(shù)據(jù)模型和評(píng)估;（5）進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘;（6）分析結(jié)構(gòu)以及進(jìn)行測(cè)試;（7）進(jìn)行模型管理。

1.3 分析方法

伴隨技術(shù)持續(xù)發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用的分析方式十分豐富且多元化?？墒牵鶕?jù)現(xiàn)階段情況看來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之中比較常用的分析法就是等級(jí)層次、回歸分析、偏差分析等。

1.3.1 等級(jí)層次分析

眾所周知，數(shù)據(jù)并非是靜態(tài)的，而是動(dòng)態(tài)的，隨時(shí)在改變，怎么掌握動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)特點(diǎn)與規(guī)律，必須要運(yùn)用等級(jí)層次分析方式。這一方式就是基于數(shù)據(jù)采集構(gòu)建綜合且全面的數(shù)據(jù)庫(kù)，接著分析數(shù)據(jù)有效性，同時(shí)分類數(shù)據(jù)。該方法通過(guò)信息映射結(jié)構(gòu)作為重要依據(jù)，把信息技術(shù)軟件當(dāng)作重要工具，自動(dòng)分類數(shù)據(jù)，把不一樣的數(shù)據(jù)分成差異性的類別，同時(shí)設(shè)置對(duì)應(yīng)的層次。隨后，建立差異化的數(shù)學(xué)模型，對(duì)各種類別的數(shù)據(jù)展開分類分析，總結(jié)各種類別與層次數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)律[2]。

1.3.2 回歸分析方式

回歸分析法經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)表達(dá)式，對(duì)各種數(shù)據(jù)加以準(zhǔn)確篩選和整理，在大量看起來(lái)毫無(wú)聯(lián)系的數(shù)據(jù)中找到關(guān)聯(lián)性，同時(shí)構(gòu)建函數(shù)關(guān)系。回歸分析方式可以在看起來(lái)無(wú)顯著關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)里面發(fā)掘隱性關(guān)系，同時(shí)展開深入求證出變量間的內(nèi)在邏輯。借此探究各種數(shù)據(jù)，從而找到數(shù)據(jù)基本規(guī)律。于電子商務(wù)中進(jìn)行回歸分析方式的有效運(yùn)用，進(jìn)一步探索銷售和產(chǎn)品數(shù)據(jù)等，可以給企業(yè)提供良好的數(shù)據(jù)支持，尋找到銷售需求動(dòng)向，合理優(yōu)化發(fā)展戰(zhàn)略。

1.3.3 偏差分析方式

通常來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)并非無(wú)序的，在大部分狀況之下會(huì)根據(jù)基本規(guī)律運(yùn)行。在數(shù)據(jù)挖掘中，異常數(shù)據(jù)和一般數(shù)據(jù)間的偏差問(wèn)題需要嚴(yán)格注意到，需要仔細(xì)分析兩者間的差別，合理運(yùn)用偏差分析方式，分析數(shù)據(jù)發(fā)展中的偏差。在電子商務(wù)中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)假設(shè)發(fā)生偏差，就表示產(chǎn)品營(yíng)銷出現(xiàn)了全新的增長(zhǎng)點(diǎn)。假設(shè)異常數(shù)據(jù)比一般數(shù)據(jù)多，那么就表示某一行業(yè)或產(chǎn)品有很大的潛在性需求，這個(gè)時(shí)候企業(yè)需要合理調(diào)節(jié)戰(zhàn)略，在這一行業(yè)或產(chǎn)品傾斜資源，掌握市場(chǎng)機(jī)會(huì)，得到一定的經(jīng)濟(jì)利益。假設(shè)比正常值小，那么就表示某一產(chǎn)品消費(fèi)疲軟，市場(chǎng)需求下滑，在該種條件下，需要降低產(chǎn)品生產(chǎn)量以及銷售量，從而防止市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題發(fā)生[3]。

2? 電子商務(wù)中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)

2.1 以過(guò)濾技術(shù)緊抓客戶需求

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用可以經(jīng)過(guò)合理應(yīng)用過(guò)濾技術(shù)助力企業(yè)準(zhǔn)確掌握客戶真實(shí)需求。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之中，其關(guān)鍵協(xié)同過(guò)濾技術(shù)可以基于統(tǒng)計(jì)學(xué)，對(duì)客戶瀏覽行為展開全方位分析與統(tǒng)計(jì)，同時(shí)對(duì)客戶瀏覽行為背后的需求加以全面整理和分析，然后綜合數(shù)據(jù)庫(kù)里面的數(shù)據(jù)內(nèi)容分析，計(jì)算出類似客戶對(duì)相同產(chǎn)品或相同產(chǎn)品服務(wù)的加權(quán)平均值，借此確保企業(yè)可以精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶，進(jìn)而生產(chǎn)針對(duì)性的產(chǎn)品，充分滿足客戶所需[4]。另外，過(guò)濾技術(shù)可以助力企業(yè)在統(tǒng)計(jì)過(guò)程中過(guò)濾那些沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，提升企業(yè)計(jì)算機(jī)儲(chǔ)存空間，增強(qiáng)工作效率。

2.2 合理進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)分類

運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以助力企業(yè)合理分類數(shù)據(jù)庫(kù)里面的數(shù)據(jù)。企業(yè)雖具備很強(qiáng)的儲(chǔ)存客戶數(shù)據(jù)信息的能力，可是這部分復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息變成了企業(yè)工作效率提升的困擾，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效運(yùn)用可以經(jīng)過(guò)其過(guò)濾系統(tǒng)與關(guān)聯(lián)系統(tǒng)在一開始就過(guò)濾那些毫無(wú)用處的信息，確保企業(yè)不會(huì)由于這部分?jǐn)?shù)據(jù)信息降低工作效率，導(dǎo)致不能順利尋找到客戶的實(shí)際需求。

2.3 以關(guān)聯(lián)規(guī)則針對(duì)性開展?fàn)I銷策劃

企業(yè)營(yíng)銷策劃就是企業(yè)產(chǎn)品推廣且搶占市場(chǎng)份額的主要方法之一，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用可以助力企業(yè)對(duì)客戶在網(wǎng)頁(yè)中的有關(guān)關(guān)聯(lián)性加以挖掘，挖掘出客戶無(wú)意識(shí)行為后的邏輯性，同時(shí)經(jīng)過(guò)有關(guān)運(yùn)算系統(tǒng)對(duì)這部分邏輯性想表達(dá)的客戶實(shí)際需求加以展示，助力企業(yè)擬定合適的營(yíng)銷策劃[5]。

3? 電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用策略

3.1 網(wǎng)站設(shè)計(jì)中的運(yùn)用

網(wǎng)站所面對(duì)的對(duì)象往往是消費(fèi)人員，倘若外形方面有缺陷和不足，則會(huì)影響到消費(fèi)人員購(gòu)買的欲望[6]。需要合理采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將客戶的喜好與風(fēng)格展開數(shù)據(jù)收集，設(shè)計(jì)出大眾喜歡的網(wǎng)站。對(duì)網(wǎng)站的完善需要從如下方面出發(fā)：第一，健全快捷性。對(duì)用戶實(shí)施一對(duì)一跟蹤，將用戶日常訪問(wèn)頻率較高的網(wǎng)頁(yè)加以整理和歸納，并分析處理這部分網(wǎng)頁(yè)，找到有何相同點(diǎn)，接著進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。第二，健全連接性。因?yàn)槊恳粋€(gè)人喜好各不相同，因此其搜索的方式也不同，對(duì)這部分偏好需要加以收集處理，數(shù)據(jù)量應(yīng)盡量多一些，比如很多用戶常用瀏覽器等，針對(duì)運(yùn)用較多的瀏覽器投入相關(guān)連接，如此被那些潛在客戶看到的概率就會(huì)增加，可以提升電子商務(wù)經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)。第三，健全站點(diǎn)。選取站點(diǎn)的位置尤為關(guān)鍵，需要經(jīng)過(guò)分析處理尋找到便捷的位置充分將其顯現(xiàn)出來(lái)，同時(shí)和地址互聯(lián)。

3.2 用戶關(guān)系中的運(yùn)用

電子商務(wù)平臺(tái)設(shè)置旨在便于網(wǎng)站管理與運(yùn)行。用戶關(guān)系的完善需要從這些方面進(jìn)行：首先，需要合理運(yùn)用聚類分析技術(shù)，該技術(shù)可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)加以整理和分類，例如性別相同、居住城市相同的。按照這些類似的特點(diǎn)合理制訂相應(yīng)的推送方案。另外，有利于企業(yè)選擇出目標(biāo)客戶，給有大額度的客戶提供定制服務(wù)，以此保留客戶。其次，運(yùn)用自定義分析技術(shù)，企業(yè)嚴(yán)格按照自身實(shí)際情況，自己界定出適用的測(cè)量方案。商品銷售出去以后通常會(huì)獲得相應(yīng)的回饋信息，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以全方位分析整理回饋信息。在處理數(shù)據(jù)信息的過(guò)程中，可以借助技術(shù)將數(shù)據(jù)根據(jù)時(shí)間等加以篩選，從而讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更真實(shí)有效。

3.3 產(chǎn)品營(yíng)銷中的運(yùn)用

采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)能夠?qū)蛻粼诨ヂ?lián)網(wǎng)中的有關(guān)關(guān)聯(lián)行為加以進(jìn)一步挖掘，發(fā)覺客戶潛在行為背后蘊(yùn)藏的邏輯，同時(shí)利用有關(guān)運(yùn)算系統(tǒng)，挖掘邏輯展現(xiàn)的客戶內(nèi)心的實(shí)際需要，進(jìn)而助力企業(yè)擬定符合客戶需求的營(yíng)銷計(jì)劃。譬如，淘寶通過(guò)合理使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析客戶瀏覽產(chǎn)品過(guò)程中的需求，擬定分析報(bào)告提供給營(yíng)銷工作人員，給擬定營(yíng)銷計(jì)劃提供數(shù)據(jù)支撐。除此以外，淘寶在進(jìn)一步挖掘客戶瀏覽行為與掌握客戶需求的基礎(chǔ)上，還有針對(duì)性地給客戶推送了相應(yīng)的商品，進(jìn)而開展精準(zhǔn)營(yíng)銷。

4? 結(jié)語(yǔ)

此次內(nèi)容關(guān)鍵是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的運(yùn)用進(jìn)行了適當(dāng)?shù)年U述?，F(xiàn)代社會(huì)是信息化社會(huì)，多種信息迅速增加，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從大量數(shù)據(jù)中提煉出益于電子商務(wù)發(fā)展的數(shù)據(jù)，這一分析技術(shù)利用自身的優(yōu)勢(shì)，將會(huì)愈發(fā)受到工作人員的歡迎，而且這種分析技術(shù)也會(huì)逐漸普及。

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作者簡(jiǎn)介：李軍茹（1977—），女，本科，講師，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)技術(shù)。

張倩（1982—），女，碩士，講師，研究方向?yàn)殡娮有畔?、?jì)算機(jī)技術(shù)。