数据挖掘分析报告

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一、提出问题

1、单位基本情况及相关业务流程介绍；

对于药店，储存大量的常用药品是必不可少的工作，随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，为以后的货源供给地，用合理的价格出售药物，是至关重要的工作。

2、单位存在的问题。

由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。严重影响药店的'正常进货，出售药品的工作。

二、分析问题

1、对该单位存在的问题进行分析；

由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作，简单、省时、有效。

2、解决问题的可能途径和方法。

利用SQL SEVER 导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。

三、利用数据挖掘技术解决问题

1、设计数据挖掘算法；

决策树；

数据关联；

神经元算法；

2、对挖掘结果进行深入解释和分析

由此可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产药品的原因，在药品相关的植物盛产区，进货比较便宜。

可以分析出，不同的消费人群对于同类的药品的购买需求，对于同样的功能的药，药存储不同价格的种类，以满足广大消费者的需求。

可以分析以前的销售结果，哪类、什么价格的更受消费者欢迎，方便以后进货。

四、总结

通过自己的实践，对数据挖掘有了新的认识。简单来说，数据挖掘是基于“归纳”的思路，从大量的数据中（因为是基于归纳的思路，因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒性）寻找规律，为决策提供证据。从这种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。一下是我参阅资料总结的设计数据挖掘的步骤：

① 理解数据和数据的来源

② 获取相关知识与技术

③ 整合与检查数据

④ 去除错误或不一致的数据。

⑤假设数据模型。

⑥ 实际数据挖掘工作（data mining）。

⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verfication）。

⑧ 解释和应用（interpretation and use）。

由上述步骤可看出，数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。

中国平安保险电子商务案例分析报告

?1996年平安信托投资公司和中国平安保险海外公司成立 ?1998年麦肯锡改革方案全面推出 ?1998年10月中旬，中国第一家全国性电话咨询中心—平安Call Center 项目将全面提升平安服务、销售和信息管理的手段和水平。同时电子商务项目也开始起步?2000年平安3A客户服务体系初步建成。7月18日，平安全国电话中心95511在苏州开通，并力争三年内建成亚洲最大的企业电话中心；8月18日，一站式综合理财网站PA18正式启用，平安大步进入电子商务 ?2002年6月27日引进礼贤业务员甄选系统（LASS系统） ?2003年更名为中国平安保险股份有限公司。国内首次实现特服号码海外直拨 ?2004年11月10日平安人寿行销支援管理系统正式投入使用 ?2006年8月成功收购深圳商业银行89.24％股权，取得一张全国性的中资银行牌照。 ?2007年，在上海证券交易所挂牌上市，证券简称为“中国平安” ?2008年，发布公告，公开发行不超过12亿股的A股和412亿元分离交易可转债，其融资总额将近1600亿元。 1.3开展电子商务的背景 ?开展电子商务的必然性： 1.我国加入WTO，由“保险+电子商务”组成的服务则是国内保险公司与国外保险公司竞争的有力武器。 2.随着网络的普及，通过网络对保险业的需求业迅速增长

Web数据挖掘在电子商务中的应用

结课论文课程名称：数据仓库与数据挖掘授课教师：徐维祥论文题目：Web数据挖掘在电子商务中的应用学生姓名：王琛学号：13120975 北京交通大学 2014年9月

Web 数据挖掘在电子商务中的应用摘要：大数据时代已然来临，在各种信息数据都呈现出爆炸式增长的今天，不同规模的电商都在奋力追赶“大数据”发展的速率和步伐。一个全新的以信息为中心，以洞察力为导向的电商生存环境已经出现，而智慧的分析能力成为在该环境下成功的关键，以大数据为导向的效率提升，客户需求快速响应，风险把控和商业模式优化，都将成为提高商业流转速率的利器，数据挖掘和分析领域技术型、产品型的创业公司将有可能成为全新的创业机会和投资热点。数据挖掘在电子商务的发展中占有越来越重要的作用，本文重点论述Web 数据挖掘在电子商务的相关应用。关键字：Web 数据挖掘，电子商务，内容挖掘随着Internet 的快速发展，互联网上的各种信息飞速增长，电子商务已经成为当代经济不可或缺的重要组成部分。面对电子商务网站产生的海量信息和数据，通过Web 数据挖掘技术可以从这个庞大的信息数据集合中提取有用的信息，找到提供数据管理和使用的平台；可以合理的组织网站建设，更加人性化的给用户提供服务；可以从无限量的网络信息中迅速找到用户最为需求的信息，从而更好的有针对性的销售自己的产品。电子商务中的Web 数据挖掘，主要是从其中挖掘出有效的、新颖的、有价值的，潜在的有用的市场信息，从而进行正确的商业决策。 1 概述 1.1Web 数据挖掘技术 Web 数据挖掘技术是随着电子商务的发展应运而生的技术，是指从海量的Web 信息仓库中进行浏览的相关数据中发现潜在有用的、隐含的模式或关联信息。Web 数据挖掘技术在电子商务中有广泛的应用，能对客户的访问方式、订单详情等进行挖掘，获取其购买行为特点，跟踪发现用户的访问习惯，以此来改进网页设计机构，实现智能化、个性化的用户界面。1 1.2Web 数据挖掘的分类 Web 挖掘通常基于Web 数据类型的分类进行划分。Web 数据类型主要包含三种：一类 1

中国平安保险电子商务案例分析报告

传统与新兴的融合——平安保险电子商务之路摘要：本案例分析分三部分展开对中国平安保险有限公司电子商务的研究，第一部分介绍平安保险的概况和开展电子商务的背景，第二部分具体介绍平安保险的电子商务模式，第三部分从三个角度对平安保险的案例进行评析，包括开展电子商务的益处，存在的问题及启示。关键词：保险电子商务，流程模式，KPI管理，BCC,CRM 一、平安保险概况和开展电子商务的背景 1.1概况中国平安保险(集团)股份有限公司是中国第一家以保险为核心的，融证券、信托、银行、资产管理、企业年金等多元金融业务为一体的紧密、高效、多元的综合金融服务集团。是中国第一家股份制保险公司，也是中国第一家有外资参股的全国性保险公司。公司成立于1988年，总部位于深圳。2003年2月，经国务院批准，公司完成分业重组，更名为现名。经营理念“差异、专业、领先、长远”。 1.2公司历程 1988年3月21日成为我国第一家股份制、地方性的保险企业 1992年9月29日平安保险公司更名为中国平安保险公司 1995年实行了产险、寿险、证券、投资四大业务的统一管理、分业经营。总公司成立电脑工作委员会 1996年平安信托投资公司和中国平安保险海外公司成立 1998年麦肯锡改革方案全面推出 1998年10月中旬，中国第一家全国性电话咨询中心—平安Call Center 项目将全面提升平安服务、销售和信息管理的手段和水平。同时电子商务项目也开始起步 2000年平安3A客户服务体系初步建成。7月18日，平安全国电话中心95511在苏州开通，并力争三年内建成亚洲最大的企业电话中心；8月18日，一站式综合理财网站PA18正式启用，平安大步进入电子商务 2002年6月27日引进礼贤业务员甄选系统（LASS系统） 2003年更名为中国平安保险股份有限公司。国内首次实现特服号码海外直拨 2004年11月10日平安人寿行销支援管理系统正式投入使用 2006年8月成功收购深圳商业银行89.24％股权，取得一张全国性的中资银行牌照。 2007年，在上海证券交易所挂牌上市，证券简称为“中国平安” 2008年，发布公告，公开发行不超过12亿股的A股和412亿元分离交易可转债，

数据挖掘在电子商务上的应用

数据挖掘在电子商务中的应用学号：姓名：班级：摘要：随着数据挖掘技术的发展和电子商务的普及，将数据挖掘技术应用到电子商务中可以解决电子商务中数据量庞大的问题，从而获得真正有价值的信息。通过分析电子商务应用数据挖掘的必要性和可行性, 概述数据挖掘的一些挖掘技术, 重点介绍了数据挖掘在电子商务中的实际应用, 包括营销、电子商务系统规划和系统安全、客户关系管理以及网络广告方面的应用。关键词：数据挖掘技术；电子商务；客户关系管理引言：电子商务是网络时代的一种全新的商务模式，其由于Internet的迅速普及和发展而引起了越来越多的学者关注，研究人员希望充分发挥电子商务优势，从而获取更大的经济效益。在电子商务中采用数据挖掘的方法和思想，帮助电子商务网站把真正有价值的知识从海量的信息提取出来，从而更好地为电子商务网站的客户提供更方便的服务以及指导企业决策已经成为了当前研究的热点。数据挖掘是一种全新的信息技术，其是伴随着数据库技术的发展而出现的，其融合了统计学、人工智能以及数据库等众多学科内容，借助从大量的数据中挖掘出未知、有用和有效的信息，从而更好地为电子商务网站服务。随着计算机技术、因特网技术、通讯技术的发展推动着电子商务的迅速发展，电子商务过程产生大量的电子数据，通过运用数据挖掘技术可以发现和提取这些信息中隐含的未知的有价值的信息，形成知识。如何对这些数据进行分析和挖掘，以充分了解客户的喜好、购买模式，甚至是客户一时的冲动，进而设计出满足于不同客户群体需要的个性化网站，增加自己的竞争力，似乎已变得势在必行。若想在竞争中生存和获胜，你就得比你的竞争对手更了解客户。数据挖掘是从大量的数据中自动地抽取潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。在网络时代，数据挖掘技术当然也自然而然地被应用到对电子商务网站的海量数据进行分析和处理中来。在对电子商务网站进行数据挖掘时，所需要的数据主要来自两个方面: 一是客户的背景信息。这部分信息主要来自客户的登记表; 二是浏览者的点击流。这部分数据主要用于考察客户的行为表现。但是，有时客户对自己的背景信息十分珍重，不肯把这部分信息填写在登记表上，这就会给数据分析和挖掘带来不便。在这种情况之下，就不得不从浏览者的表现数据中来推测客户的背景信息，进而再加以利用。一、数据挖掘在电子商务中应用的必要性和可行性电子商务就是采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。电子商务由于应用了计算机网络技术，特别是因特网之后，以其本身的优势对传统的商务活动产生巨大的冲击。具体的优势主要有： ( 1) 服务不受时间的限制，一般可以实现的商务活动。( 2) 能实现全球的资源共享，特别B2B 的电子商务模式的发展，使得在全球采购原材料和全球销售变得更加简单和方便。( 3) 大大降低了成本。首先可以免去高昂的房租，可减去旅行费用，

电子商务专业人才需求调研报告

电子商务专业人才需求调研报告中国电子商务专业教育可以追溯到1998年，从西安交通大学的“2+2”和汕头大学在第4年级培养电子商务方向本科生“3+1”的模式开始。在过去的10多年里，其发展历程经历了尝试期、规范期和蓬勃发展期三个阶段。随着2015年3月5日上午十二届全国人大三次会议上，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。“互联网+”已经提升为国家战略，而这个行动计划中电子商务则扮演了及其重要的角色，在新形势和新需求下对电商专业人才的培养提出了新的要求。南华电子商务专业立足于电商行业发展的最新前沿城市广州，这里有适合电商发展的最好土壤，培养适合于广东省本土需求的电子商务专业人才成为南华电商专业最为重要的责任。通过对本专业对应的职业岗位的人才需求状况调查，使我院电子商务专业人才培养的目标和规格凸显职业教育的针对性、实践性和先进性，实现与用人单位需求的对接。通过对本专业对应的职业岗位的人才需求状况调查，找出电子商务专业人才培养模式构建中应注意的关键问题和教学体系设计的思路，确立专业建设和发展的方向，把我电子商务专业建设成为广东省重点专业。通过对本专业对应的职业岗位的人才需求状况调查，研究分析高职电子商务专业人才的培养规格、能力与素质结构，确定专业培养目标，优化课程体系和教学内容。一、电子商务行业现状及其发展趋势电子商务作为现代服务业中的重要产业，有“朝阳产业、绿色产业”之称，具有“三高”、“三新”的特点。“三高”即高人力资本含量、高技术含量和高附加价值；“三新”是指新技术、新业态、新方式。人流、物流、资金流、信息流“四流合一”是对电子商务核心价值链的概括。近年来，电子商务快速发展，已经成为中国重要的社会经济形式和现代流通方式，广泛深入地渗透到生产、流通、

小议电子商务中准确利用数据挖掘科技.pdf

1电子商务介绍随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种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地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其核心技术历经了数十年的发展，其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段，并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析，指出各种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。 2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用 2.1数据挖掘的概念数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。 2.2数据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（特别是金融业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。在金融领域，管理者可以通过对客户偿还能力以及信用的分析，进行分类，评出等级。从而可减少放贷的麻木性，提高资金的使用效率。同时还可发现在偿还中起决定作用的主导因素，从而制定相应的金融政策。更值得一提的是通过对数据的分析还可发现洗黑钱以及其它的犯罪活动。在零售业，数据挖掘可有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。电信业已经迅速地从单纯的提供市话和长话服务演变为综合电信服务，如语音、传真、寻呼、移动电话、图像、电子邮件、计算机和WEB数据传输以及其它的数据通信服务。电信、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信和计算的融合是目前的大势所趋。而且随着许多国家对电信业的开放和新型计算与通信技术的发展，电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈。因此，利用数据挖掘技术来帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量是非常有必要的。分析人员可以对呼叫源、呼叫目标、呼叫量和每天使用模式等信息进行分析，还可以通过挖掘进行盗用模式分析和异常模式识别，从而可尽早发现盗用，为公司减少损失。 3选择数据挖掘技术的两个重要依据数据挖掘使用的技术很多，其中主要包括统计方法、机器学习方法、和神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳）、基于范例学习、遗传算法等。神经网络方法可细分为钱箱神经网络（BP算法）、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。由于每一种数据挖掘技术都有其自身的特点和实现的步骤，对数据的形式有具体的要求，并且与具体的应用问题密切相关，因此成功的应用数据挖掘技术以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情，本文主要从挖掘任务和可获得的数据两个角度来讨论对数据挖掘技术的选择。 3.1不同的挖掘任务使用不同的挖掘技术数据挖掘的任务是从数据中发现模式。根据挖掘任务，数据挖掘可分为概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现、回归发现和序列模式发现等。在选择使用某种数据挖掘技术之前，首先要将待解决的商业问题转化成正确的数据挖掘的任务，然后根据挖掘的任务来选择具体使用某一种或几种挖掘技术。下面具体的分析每一种挖掘任务应使用哪些挖掘技术。概念描述概念描述是描述式数据挖掘的最基本形式。它以简洁汇总的形式描述给定的任务相关数据集，提供数据的有趣的一般特性。概念描述由特征化和比较组成。数据特征化是目标类数据的一般特征或特性的汇总。通常，用户指定类的数据通过数据库查询收集。例如，为研究上一年销售增加10%的软件产品的特征，可以通过执行一个SQL查询收集关于这些产品的数据。概念的特征化有两种一般方法：基于数据立方体OLAP的方法和面向属性归纳的方法。二者都是基于属性或维的概化方法．数据特征的输出可以用多种形式提供。包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。数据区分是将目标类对象的一般特征与一个或多个对比类对象的一般特征比较。例如，将上一年销售增加10%的软

互联网金融行业分析报告.doc

2017互联网金融行业分析报告数据能力：互联网巨头发展金融最大优势数据金融：金融的本质是数据，以及基于数据的建模和风险定价。互联网公司及科技公司拥有海量用户数据，有机会借由数据挖掘和建模，成为传统金融公司之外的数据金融新贵。全球互联网上市公司总市值约2万亿美金，而金融市场规模则在300万亿量级。中国传统银行的征信记录仅覆盖总人口的35%，远低于互联网52%的覆盖率。互联网巨头拥有了极大的数据先发优势。虽然中国的央行征信及传统金融业务数据不对互联网公司开放，但丰富的社交、线上消费及转账行为数据能够在风控和征信中发挥巨大作用。据CNNIC统计，截止2016年底，我国网民规模达7.31亿，手机网民占比达95.1%，其中手机支付用户达到4.7亿。随着中国移动互联和移动支付渗透率的不断提高，网民在互联网上留下的数据踪迹成指数级增长，这些数据不仅包括了基本的实名制用户信息，更重要的是体现了用户的消费历史、社交行为、生活开支甚至是理财偏好。蚂蚁金服和腾讯金融拥有自己的征信数据来源和技术，使其能够绕开传统金融，独立解决陌生人交易场景中的身份及违约风险评估问题。在数据金融的竞争格局下，互联网巨头将首先受益数据优势带来的用户价值增长。

随着移动支付成为大众习惯，互联网金融规模保持着高速上涨，截至2016年，中国互联网金融总交易规模超过12万亿，接近GDP总量的20%，互联网金融用户人数超过5亿，位列世界第一。相对的是，银行卡和传统金融网点的重要性被不断削弱。银行卡是我国传统金融机构触及客户的主要产品，然而随着电子支付的爆发，银行卡的吸引力不断减弱，手机号实名制和生物身份验证为互联网金融提供了与传统银行卡相同等级的安全保障，网络资管规模将在一段时间内保持高速增长。目前全球27家估值不低于10亿美元的金融科技独角兽了中，中国企业占据了8家，融资额达94亿美元。中国互联网金融服务市场规模巨大，增速较高，有望成为互联网公司的下一金矿，在数十亿市场空间里，数字金融巨头已经出现雏形。

电子商务中的数据挖掘

关于数据挖掘与电子商务[摘要] 电子商务正处在蓬勃发展的大好时期，它所产生的丰富的信息资源，为数据挖掘的应用开辟了广阔的应用舞台。本文通过优化企业资源、管理客户数据、评估商业信用、确定异常事件四个方面来阐述数据挖掘在电子商务中的应用，揭示了数据挖掘在电子商务中的广阔的应用前景。 [关键词] 数据挖掘电子商务目录 1.数据挖掘的简介 2.电子商务的简介 3.数据挖掘在电子商务的应用 4.在电子商务中数据挖掘的过程 5.电子商务中数据挖掘的技术与方法 6.数据挖掘在电子商务的应用方面遇到的问题 7.电子商务中挖掘信息的目标 8.结语 1. 数据挖掘的简介数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中，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。或者说是从数据库中发现有用的知识(KDD)，并进行数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行等方面的学者和工程技术人员。数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。数据挖掘与传统的数据分析的不同是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和可实用3个特征 2. 电子商务的简介电子商务是指个人或企业通过Internet网络，采用数字化电子方式进行商务数据交换和

一个电商数据分析师的经验总结

一个电商数据分析师的经验总结 king发表于2013-07-27 20:54 来源：贾鹏 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法：1、RFM模型

模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中， R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM 着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情： ⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。 ⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。 ⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。 ⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。 2、关联分析关联分析最原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲，就是只买了A商品的人，又有很多人买了B商品，那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据，以最终确定商品之间的相关性。除了Apriori算法外，还有许多其他的关联分析的算法，基本上也都是从Apriori发展而来，比如FPgrowth。本人从几年的数据分析经验感觉，关联分析在零售业中并不太实用，挖掘出来的关联度比较高的

电子商务中的数据挖掘技术

电子商务中的数据挖掘技术 1引言随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种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地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其核心技术历经了数十年的发展，其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段，并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析，指出各种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。 2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用 2.1数据挖掘的概念数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。 2.2数据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（特别是金融业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。

数据挖掘技术在电子商务领域的应用

技术市场一、引言随着网络技术的迅速发展，经济生活中再没有哪个领域可以忽略电子商务在未来发展中的地位和作用。各式各样的新理念、经营模式随雨后春笋般冒出来的网络公司而兴起。基于网络技术发展而兴起的电子商务，正在改变着各个行业的经营模式，迫使各个企业重新定位并考虑自身的组织架构、业务流程和服务模式。在传统的销售服务模式中，客户渴望得到进一步的咨询和服务通常要经过曲折复杂的自行联络过程，使客户的真实需求难以直接反映给企业，企业也难以直接获得客户的需求数据，造成生产及需求信息的不匹配。渠道成员越多供应链越长，供应链下游的需求信息传导至企业失真的情况就越明显。对于企业来说，营销的最终目的就是将商品或服务销售在适当的时间以适当的价格卖出适当的商品给适当的客户。由于信息传导失真的问题，传统企业经常面对的营销难题是生产周期长，客户信息收集的难度大且需时长。为了产品更好地迎合消费者的需求，传统企业只能根据自己有限种类商品的历史销售数据，凭经验来解决这个问题，如果是新开发的产品，更加难以解决这个问题，仅凭借经验行事在现今讯息日变的经营环境中将面临很大的经营风险。现在得益于电子商务的迅速发展，企业可以获得庞大的客户消费数据，如客户所在地、性别、访问频次、浏览时间、主要产品页面停留时间等等传统销售中所无法获得的详细数据。凭借先进的数据挖掘工具，企业不仅可获得已消费客户信息，还可以从海量的电子商务数据中找出潜在客户需求用以指导经营，极大地降低了经营风险，提高了企业的经营业绩。这也就是为什么近年来客户关系管理（CRM）会成为热点的重要原因。有效的客户关系管理（CRM）能够帮助企业与顾客或供货商产生一种自动化的关系，传统上的渠道成员都因为网络技术的发展逐渐被取代或被迫革新。此时，我们必须要用一种新的系统或新的环境，让企业与其关系人都能达到互动的效果，其中关键点在于“电子关系”的建立。客户关系管理（CRM)都是一个非常好的战略。传统企业的客户关系管理（CRM）普遍推行的是设立电话中心或邮寄目录的方式，然而建设一个电话中心或邮寄目录的成本相当昂贵，因此中国不一定要遵循旧的模式演化程序，可以直接跳脱传统客户关系管理（CRM）的执行渠道，直接通过互联网的数据挖掘分析技术达到eCRM 的境界。在目前的市场中，基于CRM的产品种类很多，但真正能够实现与客户互动的产品却非常少。美商艾克在中国市场推出的eCRM产品就是其中的一种。在前端，eCRM能够提供统一联络中心的功能，它结合了网页、电话、电子邮件、传真等与客户互动的能力，并提供个人化网页自动组合功能；在后端提供客户消费行为追踪，以及专用于客户服务及客户行销的资料分析等功能，让企业能够做到一对一行销的目标。实际上电子化客户关系管理（eCRM）不仅对于企业来说，对于客户来说也同样是有其存在意义的。随着技术的发展，信息铺天盖地，不仅企业被淹没在大量的信息中，就连顾客也不得不花大量的时间来寻找、浏览自己感兴趣的信息。根据菲利普·科特勒的顾客让渡价值理论，顾客让渡价值=总顾客价值-总顾客成本。总顾客价值是顾客从某一特定产品或服务中获得的一系列价值，包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值。总顾客成本是顾客在为购买该产品或服务所耗费的费用，不仅包括货币成本，还包括时间成本、精神成本、体浅谈数据挖掘技术在电子商务领域的应用罗亮苹（中山大学管理学院广东广州510275）摘要：数据仓库和数据挖掘技术的快速发展，促进着企业决策支持系统的不断更新，也促使企业与客户之间的经济关系发生着重大变革。客户关系管理（CRM）作为近年来数据挖掘技术在企业决策支持系统中又一新的应用，使企业在经营模式、销售战略以及市场服务等多元领域都突破了传统框架。传统的以产品为核心的生产经营战略也变革成“以客户为中心”的新型商业模式。客户关系管理中需要理解客户特性和客户行为，由于在与客户的经济交往的过程中存在一定的风险，利用基于数据挖掘的客户分类器，实现对客户群的认识、分类和评估，对客户风险进行管理，然后通过优化产品组合来实现客户获取、客户保留、客户忠诚和客户盈利的目的以及客户风险最小化。针对客户关系管理中数据挖掘处理工具这一重要环节，笔者试分析了数据挖掘技术让企业有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。对于电子商务企业，丰富的数据源，自动收集的可靠数据使它很容易满足数据挖掘所必需要因素。论文从数据挖掘模式类型等内容出发，研究了电子商务企业如何利用数据挖掘技术，分析销售数据库中的数据，为个性化网络营销的实现服务。关键词：数据挖掘决策支持系统数据仓库客户分类器优化产品组合 259 现代营销

电子商务中的数据挖掘

电子商务中的数据挖掘学院专业年级姓名指导教师 2017年月日

第一章引言在信息和知识经济时代，随着网络技术的迅猛发展和社会信息化水平的提高，传统的贸易正经历一次重大的变革，电子商务显示出巨大的市场价值和发展潜力。电子商务是商业领域的一种新兴商务模式，它是以网络为平台、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。八十年代末兴起的数据挖掘（Data Mining）技术，就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘技术可以为新的商业处理信息，把历史积累的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化的挖掘和处理，从中发现隐藏的规律或模式，提取辅助商业决策的关键性数据，为决策提供支持。利用数据挖掘技术，能对数据进行充分挖掘，发现数据所蕴涵的有用知识，帮助企业业务决策和战略发展，从而使企业在市场竞争中获得优势地位。因此数据挖掘在电子商务系统中的应用成为当前研究的重要课题。

第二章数据挖掘技术 2.1 数据挖掘定义数据挖掘是一种综合了数据库、人工智能以及统计学等多个学科技术的信息处理方法。通过对历史积累的大量数据的有效挖掘，试图从这些数据中提取出先前未知但有效有用的知识。 2.2 数据挖掘过程 2.2.1 确定业务对象清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。 2.2.2 数据准备数据的选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。数据的预处理：研究数据的质量，为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个分析模型是针对挖掘算法建立的，建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。 2.2.3 数据挖掘对所得到的经过转换的数据进行挖掘.除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。 2.2.4 分析和同化结论分析：解释并评估结果，其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。

电商数据挖掘之关联算法(一)：“啤酒+尿布”的关联规则是怎么来的

电商数据挖掘之关联算法（一）：“啤酒＋尿布”的关联规则是怎么来的 Posted on 2013年09月16日 by admin in 消费者研究, 用户研究, 电子商务with 0 Comments 所谓关联，反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找英文文献的时候，可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance，第二个是关联性association，两者都可以用来描述事件之间的关联程度。其中前者主要用在互联网的内容和文档上，比如搜索引擎算法中文档之间的关联性，我们采用的词是relevance；而后者往往用在实际的事物之上，比如电子商务网站上的商品之间的关联度我们是用association来表示的，而关联规则是用association rules来表示的。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。简单地来说，关联规则可以用这样的方式来表示：A→B，其中A被称为前提或者左部（LHS），而B被称为结果或者右部（RHS）。如果我们要描述关于尿布和啤酒的关联规则（买尿布的人也会买啤酒），那么我们可以这样表示：买尿布→买啤酒。关联算法的两个概念

在关联算法中很重要的一个概念是支持度（Support），也就是数据集中包含某几个特定项的概率。比如在1000次的商品交易中同时出现了啤酒和尿布的次数是50次，那么此关联的支持度为5%。和关联算法很相关的另一个概念是置信度（Confidence），也就是在数据集中已经出现A时，B发生的概率，置信度的计算公式是：A与B同时出现的概率/A出现的概率。数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，或者即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有置信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。它在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系，找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。关联规则的发现过程可分为如下两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集（Frequent Itemsets），要求频繁项目集的支持度不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造置信度不低于用户设定的最低值的规则，产生关联规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。

制造业企业电子商务分析报告

制造业企业电子商务分析报告制造业是指对制造资源（物料、能源、设备、工具、资金、技术、信息和人力等），按照市场要求，通过制造过程，转化为可供人们使用和利用的工业品与生活消费品的行业，包括扣除采掘业、公用业后的所有30个行业。传统的中国制造模式，暴露出产品同质化、恶性价格战和低附加值等问题，而价格优势其实只是电子商务的小优势，电子商务更大的独特的价值，在于低成本实现差异化，进一步在提价竞争中为消费者带来更高需求的满足。在中国制造向中国创造模式演变中，需要通过信息革命推动制造业服务化，从而在网络和信息技术支持下，低成本实现服务差异化、产品差异化及商品的个性化定制，利用互联网实现个性化制造和大规模协同。而未来，电子商务的使命就是推动产品差异化、消费者个性化新价值的实现，带动产业升级，成为现代服务业的引领力量。一、中国制造业的现状中国制造业在改革开放中得到了快速的增长，它的动力来自两个方面，一是强大的国内需求，就是国内的基本建设、基础设施建设的需求，人民生活提高的需求，还有就是国际产业的转移。中国制造业在GDP里面所占的比重一直都是比较高的，因为我们现在正处于工业化的中期。制造业特别是装备制造业始终是高于GDP的速度在增长，它已经成为我国最大的产业和国民经济重要的组成部分。我们国家制造业的构成分为三块，一共是17个行业，有5个行业是轻工业、纺织工业和日用品的制造，这大概占制造业的30.24%；第二块也是5个行业，主要是资源加工，包括石油化工、橡胶、非金属、金属冶炼，大概占33%，就是我们整个制造业产值增加值的三分之一；第三是机械、电子类制造业，这稍微多一点，比三分之一多一点大概是35%，所以三块组成大概是这样。轻工业比三分之一略少，资源加工业三分之一，还有机电加工产品比三分之一多。我们可以大致说一下资源加工业生产的产品全部是用在国内，包括像钢铁、有色金属、石油加工的产品，都是用于国内的。轻工业和机械、机电工业的产品大约是一半或者是少于一半是出口的，主要还是满足内需。制造业直接体现了一个国家的生产力水平，是区别发展中国家和发达国家的重要因素。

电子商务现状调研报告

电子商务现状调研报告具体而言，具有以下几个特点。其一，我国电子商务仍然保持快速增长态势，潜力巨大。我国近年来的电子商务交易额增长率一直保持快速增长势头。特别是网络零售市场更是发展迅速，2012年达到13110亿元。而2013年天猫“11·11购物狂欢节支付宝成交额达350.19亿元，更是让人们看到我国网络零售市场发展的巨大潜力。毫无疑问，电子商务正在成为拉动国民经济保持快速可持续增长的重要动力和引擎。其二，企业、行业信息化快速发展，为加快电子商务应用提供坚实基础。近年来，在国家大力推进信息化和工业化融合的环境下，我国服务行业、企业加快信息化建设步伐，电子商务应用需求变得日益强劲。不少传统行业领域在开展电子商务应用方面取得了较好成绩。农村信息化取得了可喜的成绩，创新电子商务应用模式，涌现出一批淘宝店，一些村庄围绕自身的资源、市场优势，开展特色电子商务应用。传统零售企业纷纷进军电子商务。其他行业如邮政、旅游、保险等也都在已有的信息化建设基础之上，着力发展电子商务业务。其三，电子商务服务业迅猛发展，初步形成功能完善的业态体系。

从电子商务交易情况来看，近年来出现了一些新的发展趋势。一是发展模式不断演变。近年来B2B与B2C加速整合，并由信息平台向交易平台转变。二是零售电子商务平台化趋势日益明显。具体包括3种情况：追求全品类覆盖的综合性平台，专注细分市场的垂直型平台，大型企业自营网站逐渐向第三方平台转变。三是平台之间竞争激烈，市场日益集中。以阿里巴巴、京东商城为第一梯队拉开了与其他中小型电子商务企业的差距。从支撑性电子商务服务业来看，近年来出现了不少重大的变化。比如，各方面的功能日益独立显现，呈现高度分工的局面;新一代信息技术在电子商务服务中得到快速应用，除了物联网技术外，大数据正逐渐让数据挖掘发挥其精准营销功能;电子商务平台的功能日益全能化。从辅助性电子商务服务来看，围绕网络交易派生出一些新的服务行业，如网络议价、网络模特、网(站)店运营服务与外包等。其四，跨境电子交易获得快速发展。在国际经济形势持续不振的环境下，我国中小外贸企业跨境电子商务仍逆势而为，近年来保持了30%的年均增速。有关部门正加紧完善促进跨境网上交易对平台、物流、支付结算等方面的配套政策措施，促进跨境电子商务模式不断创新，出现了一

基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究

第32卷第2期一一一一一一一一一一一一一一一一一中南民族大学学报(自然科学版)一一一一一一一一一一一一一一一一一Vol.32No.22013年6月一一一一一一一一一一一Journal of South-Central University for Nationalities(Nat.Sci.Edition)一一一一一一一一一一Jun.2013 一一收稿日期一2013-04-18 一一作者简介一徐国虎(1977-),男,副教授,硕士生导师,管理学博士,研究方向:本体工程二语义知识处理,E-mail:aka0005@https://www.360docs.net/doc/fe7424303.html, 一一基金项目一教育部人文社科基金资助项目(10YJC630308);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(31541010805) 基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究徐国虎1,孙一凌1,许一芳2 (1中南财经政法大学工商管理学院,武汉430073;2中南民族大学管理学院,武汉430074) 摘一要一分析了大数据环境下的O2O 电商用户数据特征,提出O2O 电商用户数据挖掘框架,并探讨数据挖掘流程和主要的数据挖掘方法,分别从O2O 电商平台二O2O 用户和O2O 商家三者角度探讨了O2O 电商用户数据挖掘的应用问题.研究认为:O2O 用户数据挖掘框架包括数据来源层二数据收集层二数据组织层二数据分析层与数据应用层等层级;数据挖掘流程主要包括数据收集二数据预处理二数据挖掘及数据应用4个过程;O2O 电商用户数据的挖掘应用包括精准营销二平台网站优化二欺诈分析与防范二个性化推荐二增值服务开发与产品创新等方面.关键词一数据挖掘;O2O 电商;用户数据;大数据中图分类号一TP274;F724.6一文献标识码一A一文章编号一1672-4321(2013)02-0100-06 Study on Big Data-Based Mining of O 2O EC Users?Data Xu Guohu 1,Sun Ling 1,Xu Fang 2 (1School of Business Administration,Zhongnan University of Economic and Law,Wuhan 430073,China; 2College of Management,South-Central University for Nationalities,Wuhan 430074,China) Abstract 一In this paper,not only the characters of O2O EC user data but also their data mining framework,procedure and the main methods are analyzed.And the application issue of O2O EC user data mining is highlighted from the perspective of O2O EC platform enterprises,O2O users,and O2O merchants.By theoretical analysis,the paper gets the following conclusions.Mining framework of O2O user data consists of data sources layer,data collection layer,data organization layer,data analysis layer and data application layer.Data mining process includes data collection,data preparation,data mining and data application.The O2O user data mining can put forward precision marketing,platform website optimization, fraud analysis and precaution,personalized recommendation,the development of value-added services and product innovation based on mining result. Keywords 一data mining;O2O EC;user data;big data 一一Online-to-Offline(简称O2O)电子商务模式,是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式.O2O 商业模式将实体经济与线上资源融合在一起,使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道;线下商业可以到线上挖掘和吸引客源,而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付,再到实体店完成余下消费.它最先由TrialPay 创始人AlexRampell 提出,在2006年沃尔玛公司的B2C 战略中予以应用,随后以网络团购形式为大家所熟知.目前O2O 电子商务与社交网络和移动终端紧密结合,除网络团购之外,还出现了移动优惠二签到二个性推荐等基于位置的增值服务等商业形态;从事O2O 电商的企业更是数以万计,除了Foursquare二大众点评网二拉手网等后起之秀外,还不乏FaceBook二Twitter二腾讯和百度等业界巨鳄也在迅猛跟进;O2O 电商交易额也迅速放大,2011年大众点评网营业额已破10亿元;与交易猛增随之而来的是爆发式增长的O2O 电商数据,大众点评网目前每天的活跃数据量已经超