数据挖掘在电子商务中的应用(一)

数据挖掘在电子商务中的应用

摘  要

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。文章介绍了数据挖掘技术，以实例分析了数据挖掘在电子商务中的应用，并介绍了在电子商务中如何应用数据挖掘技术。

数据挖掘的概念

    数据起源于数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡且最终可理解的及有潜在应用价值的信息或模式。数据挖掘技术是计算机技术发展的热点之一。通过对历史积累的大量数据的有效挖掘，可以发现隐藏的规律或模式，为决策提供支持，而这些规律或模式是不能够依靠简单的数据查询得到，或者是不能在可接受的时间内得到。这些规律或模式可以进一步在专业人员的识别下成为知识，并可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。

　  电子商务是以指利用电子数据交换、电子邮件、电子资金转账和Internet等主要技术在个人、企业和国家之间进行无纸化的信息交换，包括商品信息及其订购信息、资金信息及其支付信息、安全及其认证信息等，即以现代信息技术为手段，以经济效益为中心的现代化商业运转模式。其最终目标是实现商务活动的网络化、自动化与智能化。

　  随着Internet的迅速发展，电子商务的应用不断深入。在电子商务应用系统中，相关的用户数据日益增多，数据挖掘技术具有从大量复杂数据中发现特定规律的能力。商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。

二、挖掘在电子商务中的应用

由于数据挖掘能带来显著的经济效益，它在电子商务中应用也越来越广泛。电子商务企业在活动过程中面临的问题之一是如何通过Internet全面、准确、及时地收集到企业内、外部的环境信息，尤其是一些隐性的、关系到企业经营成败的关键信息，以提高竞争力。目前的搜索引擎存在着查准率低、返回无用信息多的问题，使企业无法得到优质的信息。数据挖掘技术主要在以下几个方面对搜索引擎有借鉴作用:文档的自动分类、自动摘要的形成、检索结果的联机聚类和相关度排序及实现个性化的搜索引擎。经过文档的分类处理，可以对搜索结果进行分门别类，可以通过限制搜索范围来使文本的查找更为容易，帮助用户快速的对目标知识进行定位;自动摘要能够解决大部分搜索引擎机械地截取文档的前几句和固定字数的摘要使信息反映不完整的缺陷，使用户能较准确、快速、方便地了解检索信息；通过对检索结果的文档集合进行聚类，可以使得与用户检索结果相关的文档集中在一起，从而远离那些不相关的文档，将处理以后的信息以超链结构组织的层次方式可视化地提供给用户，由用户选择他所感兴趣的那一簇，将大大缩小所需浏览的页面数量；将使用挖掘中的个性化技术应用在搜索引擎中，可以在大量训练样本的基础上，得到数据对象间的内在特征,并以此为依据进行有目的的信息提取，使得搜索引擎可以按照用户的兴趣偏好扩充用户搜索的关键词，以使得检索结果更接近用户要求，或者根据用户历史浏览信息的分析获得用户兴趣库，调用个性化的搜索引擎可以提高用户检索的查全率与查准率。通过借鉴Web挖掘技术可以改善检索结果的组织，从而使检索效率得到改善。

通过数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类，对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度，从而保持老客户；通过对新访问者的网页浏览记录进行分析，就可以判断出该访问者是属于哪一类客户，是有利可图的潜在客户还是毫无价值的过客，达到区别对待、节省销售成本、提高访问者到购买者的转化率的目的，从而挖掘潜在客户；通过对具有相似浏览行为的客户进行分组，提取组中客户的共同特征，从而实现客户的聚类，这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。