数据挖掘技术在电子商务中的应用
大数据分析与数据挖掘在电子商务中的应用
大数据分析与数据挖掘在电子商务中的应用随着互联网技术的发展和普及，电子商务已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
在这个越来越竞争激烈的市场中，企业需要更加高效地利用大量的数据来做出更明智的决策和更有效的营销策略。
因此，大数据分析和数据挖掘成为了电子商务领域中非常重要的工具。
一、大数据分析在电子商务中的应用大数据分析是指从大规模数据集中提取和分析数据，以发现有用的信息和模式。
大数据分析可以帮助企业更好地了解自己的客户、市场和业务运营情况，从而更好地做出决策和制定策略。
下面是大数据分析在电子商务中的一些应用：1. 客户行为分析客户行为分析是指对客户的购买行为、访问记录、搜索记录、点击量等数据进行分析，以确定客户的兴趣、偏好和需求。
企业可以通过分析客户行为数据，了解客户需求的主要特点和趋势，并基于这些信息来开展销售和营销活动。
例如，一些电商平台利用大数据分析技术，分析用户搜索和购买记录，为用户提供更加个性化的推荐商品和服务，从而提高用户体验和忠诚度。
2. 业务运营分析电子商务平台经营业务需要不断地优化和提升。
通过大数据分析技术，企业可以深入了解自身的业务运营情况，找到提高经营效率和优化成本的方法和策略。
例如，基于大数据分析的精细化管理模型可以帮助企业监控库存、订单和用户信息，优化供应链管理过程，减少库存积压和缺货现象，并提高运营效率和利润率。
二、数据挖掘在电子商务中的应用数据挖掘是指从大量数据中自动探索有价值的模式或规律。
与大数据分析不同，数据挖掘强调的是对大数据中的隐藏特征进行发现和利用。
下面是数据挖掘在电子商务中的一些应用：1. 市场营销数据挖掘可以帮助企业分析市场趋势和客户需求，找到最有效的营销策略。
例如，对商品销售数据进行分析，可以找到最受欢迎的商品类别、销售季节和促销策略，从而制定更加精准的促销活动。
2. 客户分类数据挖掘可以帮助企业对客户进行分类，根据不同的需求和兴趣，制定不同的营销策略。
例如，基于大数据分析和数据挖掘技术，企业可以将客户分为不同的群体，并根据群体的消费习惯、收入水平和地理位置等信息，提供相应的优惠、服务和建议。
数据挖掘技术在电子商务中的应用
数据挖掘技术在电子商务中的应用随着电子商务的迅速发展，数据的积累和处理成为了电商企业发展的重要环节，而数据挖掘技术的应用，为电商企业提供了更为精准的市场分析和人群定位，有力地推动了电商发展的步伐。
本文将从电子商务的发展背景、数据挖掘技术的基础知识、数据挖掘在电商中的具体应用等方面，探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用。
一、电子商务的发展背景电子商务的兴起，改变了传统的销售模式，带来了信息技术革命的新时代，也带动了各行各业的发展。
尤其在互联网普及的大环境下，电子商务的市场规模和商业模式不断壮大。
到2020年，中国电子商务市场规模达到全球第一，出现了很多新型电商模式，如直播带货、社交电商等。
这样的电子商务业态，产生了海量的用户数据，需要快速、准确的提取和分析。
二、数据挖掘技术的基础知识数据挖掘是指从大量数据中自动地发现潜在的、有价值的、未知的内容和关系的一种技术。
它主要包括数据预处理、特征选取、建模、评估等步骤。
常用的算法有分类、聚类、关联规则、协同过滤等。
数据挖掘的主要任务是挖掘数据内部的关联关系，预测未来趋势，为业务决策提供支持。
三、数据挖掘在电商中的具体应用1.客户分析客户分析是数据挖掘在电商中的重要应用之一。
通过挖掘客户的消费行为、偏好、购买历史等信息，可以更好地了解客户需求和消费心理，为企业提供更好的产品和服务。
例如通过聚类算法，将客户分成不同的群体，然后根据不同群体的特征，提供差异化的服务和方案。
而基于关联规则的购物篮分析，则可以提供更为个性化的购物建议和推荐。
2.商品推荐商品推荐是电商平台不可或缺的功能之一。
通过挖掘用户的购物历史信息、点击行为、收藏信息等，可以为用户推荐相关和喜欢的商品。
此外，通过协同过滤算法，可以将用户分成不同的群体，更好地了解他们的需求和兴趣爱好，从而提供更为精准的商品推荐。
3.价格预测价格预测是电商平台的重要应用之一。
通过挖掘历史的销售数据和市场趋势，可以建立模型预测未来商品的价格变化。
数据挖掘技术在电商领域中的应用
数据挖掘技术在电商领域中的应用随着互联网技术的不断发展，电商行业迅速崛起并得到广泛发展，这也推动了数据挖掘技术在电商领域中的应用。
电商平台大量积累了用户的订单、浏览记录等各种数据，这些数据随着电商平台的发展也不断增加，如何对这些数据进行有效的挖掘和处理，成为了电商企业进行竞争的重要手段。
一、数据挖掘技术在电商领域中的应用1. 个性化推荐系统电商企业通常会按照用户的浏览、搜索、购买行为等数据对用户进行分类，并将用户划分到相应的群组中，然后针对不同的用户群体，通过个性化推荐系统向用户推荐最适合他们的商品，并为他们提供更好的购物体验。
这其中，数据挖掘技术起到了关键的作用。
在个性化推荐系统中，通常会采用协同过滤算法、基于内容的过滤算法、基于规则的过滤算法等多种算法结合的方式实现数据挖掘。
其中，协同过滤算法是目前电商企业中使用最广泛、效果最好的推荐算法之一，它可以根据用户的历史行为数据，通过计算不同用户之间的相似度，找到与当前用户行为行为最相似的其他用户，从而向当前用户推荐相同或相似的商品。
同时，为了提升个性化推荐的准确性，电商企业还可以结合深度学习技术对数据进行处理、分析和学习，以实现更加精准、细致的推荐。
2. 营销分析在电商企业的营销和决策过程中，数据挖掘技术也发挥着极其重要的作用。
电商企业通常会利用大数据分析、数据挖掘、机器学习等技术对顾客的浏览行为、购买行为、评论等数据进行分析和挖掘，实现对营销策略的优化和调整。
通过对顾客行为数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解消费者的需求和行为模式，从而开展精准、个性化的营销活动。
比如，通过对不同用户的年龄、性别、地域、购买偏好、购物时间等数据进行分析，企业可以采取不同的营销策略，制定不同的方案以吸引不同类型的用户。
3. 风控管理在电商交易过程中，安全问题一直是企业关注的一个重要问题。
为了防止欺诈、虚假交易等风险，电商企业需要建立完善的风控系统，使用数据挖掘和机器学习技术对交易风险进行分析和识别。
数据挖掘在电子商务的应用
数据挖掘在电子商务的应用摘要：随着电子商务的快速发展，越来越多的企业开始重视数据挖掘在电子商务中的应用。
本文首先介绍了数据挖掘的基本概念和流程，然后详细探讨了数据挖掘在电子商务中的应用，包括用户行为分析、个性化推荐、市场营销、供应链管理等方面。
本文总结了数据挖掘在电子商务中的应用优势和存在的问题，并提出了相关解决方案，为企业在电子商务中应用数据挖掘提供了参考。
关键词：数据挖掘；电子商务；用户行为分析；个性化推荐；市场营销；供应链管理正文：一、引言随着电子商务的普及，企业开始更加重视数据挖掘在电子商务中的应用。
数据挖掘是从数据中自动提取隐藏在其中的信息的技术，是解决电子商务中海量数据处理难题的有效手段。
本文将阐述数据挖掘在电子商务中的应用，并分析其优势和存在的问题，为企业的电子商务提供方法和思路。
二、数据挖掘概述数据挖掘是从大量的数据中自动发现模式、关联和规律的过程。
数据挖掘的基本流程包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
通过数据挖掘，可以从数据中提取出有价值的信息，作为决策支持的依据。
三、数据挖掘在电子商务中的应用1.用户行为分析用户行为分析是通过对用户的行为轨迹进行分析，来发现用户需求、喜好和购买行为的过程。
通过对用户浏览产品、下单、付款等信息的分析，可以更好地了解用户的购物行为，为个性化推荐和营销提供依据。
2.个性化推荐个性化推荐通过对用户的兴趣和需求进行分析，为用户提供符合其喜好的产品信息。
通过数据挖掘技术，可以根据用户的浏览历史、购物车、购买记录等信息，为用户推荐个性化的产品或服务，提高用户的满意度和忠诚度。
3.市场营销市场营销是为了满足用户需求，提高企业收益的手段之一。
通过数据挖掘技术对用户群体的需求、偏好、购买能力等信息进行分析，可以更精准地制定市场策略，推出符合用户需求的产品、促销活动、广告等手段，提升企业的收益和竞争力。
4.供应链管理供应链管理是管理和优化供应链中各个环节和关系的过程，通过数据挖掘技术可以对供应链中的信息进行分析，从而优化供应链管理，提升供应链的效率和灵活性。
数据挖掘技术在电子商务领域的应用
数据挖掘技术在电子商务领域的应用随着互联网的发展，电子商务正越来越受到人们的青睐。
现在，越来越多的企业开始重视电子商务这一领域的发展，也越来越多的人开始在网上购物，但是电子商务的高速发展也给企业带来了新的挑战，如何提高效率，优化服务质量，降低成本，保证交易的可靠性等等。
这些问题需要企业通过数据挖掘技术来解决，这也是数据挖掘技术在电子商务领域广泛应用的原因。
一、电子商务的数据电子商务的数据主要包括用户交易数据、用户浏览记录、用户评价、物品信息等等。
这些数据中蕴含着大量的信息，但是如何从这些数据中提取有用的信息呢？这就需要数据挖掘技术的帮助。
数据挖掘技术可以通过各种算法和方法来发现和提取数据的隐含规律和模式，帮助企业更好地了解用户需求和行为，优化商品和服务。
二、电子商务中的数据挖掘技术1. 基于关联规则的推荐算法基于关联规则的推荐算法是目前电子商务领域最常用的推荐算法之一。
这种算法通过分析用户的购买历史和行为，来推荐用户感兴趣的商品。
例如，当用户购买了一件衣服后，系统可以基于关联规则推荐用户相似类型的衣服，这种算法还可以帮助企业识别用户的购买习惯，从而加深对用户的了解，提高服务质量。
2. 基于聚类的用户分类算法基于聚类的用户分类算法可以将用户按照特定的属性进行分类，例如购买力、兴趣爱好等等，从而更好地了解用户需求，为用户提供更贴近他们的商品和服务。
例如，当一个购买力较弱的用户在浏览手机时，系统可以推荐价格更加经济实惠的手机，而当购买力较强的用户在浏览手机时，系统可以推荐更加高端的手机。
3. 基于隐式反馈的推荐算法在电子商务领域中，用户对商品的喜爱和不喜爱会在很多时候以间接的方式体现出来。
例如，用户停留在商品页面的时间、在商品页面中浏览的内容等等。
基于这些间接的反馈信息，可以使用隐式反馈的推荐算法来进行推荐。
这种算法可以更好地了解用户的喜好，提高推荐的准确性。
三、 1. 商品推荐旗舰店、购物中心等等都变成了推销员和助手，他们通过收集、整理和分析数据，为消费者推荐商品。
数据挖掘技术在电子商务中的应用
数据挖掘技术在电子商务中的应用
数据挖掘技术是指从大量的数据中挖掘出有价值的信息和知识的一种技术手段。
在电子商务领域，数据挖掘技术可以帮助企业分析用户行为、预测市场趋势、个性化推荐商品等，从而提升企业的竞争力和盈利能力。
下面将从这几个方面详细介绍数据挖掘技术在电子商务中的应用。
数据挖掘技术可以帮助企业分析用户行为。
随着电子商务的发展，用户在购买商品过程中产生了大量的行为数据，如浏览商品、下单购买、评价商品等。
通过数据挖掘技术，企业可以对用户的行为数据进行分析，了解用户的购买偏好、行为习惯等，从而更好地满足用户需求。
通过分析用户购买历史数据，可以发现用户的购买周期和购买频率，从而进行个性化的推荐和营销活动，提高用户购买的转化率和复购率。
数据挖掘技术可以帮助企业预测市场趋势。
电子商务市场变化非常快，市场趋势的预测对企业的经营决策非常重要。
通过数据挖掘技术，企业可以抽取大量的历史销售数据、市场数据等，建立预测模型，预测未来的市场趋势。
利用时间序列分析方法，可以根据过去几年的销售数据预测未来几个月的销售量，从而合理安排生产和采购计划，避免库存积压或缺货现象的发生。
数据挖掘技术还可以帮助企业进行市场细分和目标定位。
通过挖掘用户的购买记录、行为数据等，企业可以将用户划分为不同的市场细分群体，了解不同群体的特征和需求，从而进行精准的目标市场定位和营销策略制定。
通过分析用户购买的品类和价格偏好，可以将用户划分为高端消费群体和低端消费群体，然后针对不同群体制定不同的销售策略和广告宣传。
数据挖掘技术在电子商务中的应用
数据挖掘技术在电子商务中的应用随着互联网普及，电子商务行业迅速发展。
在这个快速变化的时代，数据挖掘技术在电子商务中发挥着越来越重要的作用。
本文将着重探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用。
一、数据挖掘技术在电子商务中的概念电子商务，简称“e-commerce”，是指通过互联网等电子通信网络进行交易的商业活动。
在电子商务发展的过程中，由于互联网的特性，产生了大量的数据，这些数据中蕴含着诸如用户行为、市场趋势、商品销售等方面的信息。
数据挖掘技术，简称“DM”，是指通过使用统计学、机器学习等技术的手段，从庞大的数据中寻找隐藏的模式和规律的过程。
因此，数据挖掘技术能够有效地对电子商务数据进行探索性和预测性分析，帮助企业进行决策。
二、数据挖掘技术在电子商务中的应用1、个性化推荐在电子商务应用领域中，数据挖掘技术最为广泛应用的领域就是个性化推荐。
个性化推荐是一种基于用户历史行为和偏好进行商品推荐的应用。
通过分析用户的购买记录、搜索记录以及评价等信息，挖掘出用户的偏好和需求，然后为用户推荐相关的商品。
例如，当用户在淘宝上购买了一件衣服，系统会根据这件衣服的品牌、风格、价格等特征，推荐与其相似的其他衣服。
此外，还可以根据用户搜索历史来进行推荐，如果用户搜索了一些跟名牌包相关的关键词，系统就会将品牌包等相关产品推荐给用户。
2、市场营销数据挖掘技术可以通过分析购买历史、搜索行为以及用户信息等，来了解市场需求和用户群体特征。
根据这些信息，电子商务企业可以制定个性化的营销策略，提高营销效果。
例如，分析用户关注的品牌、喜好和购买行为等信息，可以为用户提供个性化的优惠券和促销活动，吸引用户进行购买。
此外，数据挖掘技术还可以为企业提供用户流失分析，帮助企业制定提高用户留存的营销策略。
3、库存管理在电子商务当中，库存管理一直是一项关键的工作。
由于商品种类繁多、库存数量巨大，因此对商品的准确库存管理显得尤为重要。
而数据挖掘技术可以帮助企业进行商品库存管理，从而更好地控制成本。
数据挖掘在电子商务中的应用
数据挖掘在电子商务中的应用数据挖掘（Data Mining）是从庞大、复杂、非结构化和非规范化数据中自动提取未知、隐含且有价值的信息的一种技术手段。
近年来，随着电子商务的发展，数据挖掘在其中的应用受到了广泛关注。
本文将从电子商务的角度出发，探讨数据挖掘在电子商务中的应用。
一、市场营销1. 用户画像通过对用户的行为数据进行分析和挖掘，可以得出用户的画像，包括用户的个人信息、兴趣爱好、消费习惯等。
针对不同群体的用户，电商企业可以制定不同的营销策略，提高用户的忠诚度。
2. 个性化推荐在用户购买商品的过程中，电商平台可以通过对用户行为数据的分析来推荐用户可能感兴趣的商品。
通过个性化推荐能够提高用户购买的转化率，为电商企业带来更多的收益。
二、供应链管理1. 需求预测通过对历史数据的挖掘和分析，可以预测未来的需求量，从而合理调配库存、优化物流等，降低企业的成本。
2. 供应商评价通过对供应商的数据进行挖掘和分析，可以评价供应商的绩效，以便更好地选择、管理和合作供应商。
同时，也能够帮助企业降低供应链风险和成本。
三、风控管理1. 诈骗检测通过对用户的行为数据进行分析和挖掘，可以发现潜在的欺诈行为，及时采取措施防范和遏制此类行为。
2. 欺诈预测通过对欺诈行为的数据进行挖掘和分析，可以预测未来欺诈事件的概率，并即时采取相应措施，减少欺诈发生的风险。
四、智能客服1. 用户情感分析通过对用户的语音或文字的情感分析，可以了解用户的情感状态，及时解决问题，并提高用户对电商企业的满意度和忠诚度。
2. 智能问答通过对电商企业的历史数据进行挖掘和分析，可以智能地回答用户的问题，从而提高用户的体验和满意度。
综上所述，数据挖掘在电子商务中有着广泛的应用，包括市场营销、供应链管理、风控管理和智能客服。
随着数据挖掘技术的不断发展和电子商务的不断演进，数据挖掘在电子商务中的应用前景将越来越广阔。
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数据挖掘技术在电子商务中的应用学院专业研究方向学生姓名学号任课教师姓名任课教师职称2013年6月20日数据挖掘技术在电子商务中的应用摘要：电子商务在现代商务活动中的作用正变得日趋重要，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。
由此凸显出数据挖掘的重要。
本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。
关键词：数据挖掘；电子商务；路径分析；关联分析1. 引言随着Internet 的普及，电子商务的兴起，人们的商务理念正在改变，在人们访问、浏览、交易,电子商务企业更新产品信息的同时, Web网上产生了大量的数据，这些数据充斥着网络，充斥着电子商务企业，充斥着客户。
企业只有从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为顾客提供更好的服务，才能吸引顾客和挽留顾客，提高自己的效益。
如何更快、更好地利用各种有效的数据更好地开展电子商务，这是目前电子商务急需解决的问题。
2.电子商务和数据挖掘简介2.1 电子商务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开展商务业务活动。
目前国内已有网上商情广告、电子票据交换、网上订购，网上、网上支付结算等多种类型的电子商务形式。
电子商务正以其低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受时间和空间的限制等突出优点而逐步在全球流行。
电子商务是指以Internet网络为载体、利用数字化电子方式开展的商务活动。
随着网络技术和数据库技术的飞速发展，电子商务正显示越来越强大的生命力。
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。
利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，发现隐藏在其后的规律性，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。
2.2 数据挖掘技术数据挖掘(Data Mining)，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，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。
数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的知识。
数据挖掘技术从一开始就是面向应用领域，它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且，要对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指定实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。
数据挖掘技术在金融、保险、电信、大型超市等积累有大量数据的电子商务行业有着广泛的应用，如信用分析、风险分析、欺诈检验、用户聚类分析、消费者习惯分析等。
[1]而电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源（即Web 文档）和行为（即We服务）中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术涉及到Internet技术学、人工智能、、信息学、学等多个领域。
2.3 数据挖掘过程挖掘数据过程可以分为3个步骤：数据预处理、模式发现、模式分析。
2.3.1 数据预处理实际系统中的数据一般都具有不完全性、冗余性和模糊性。
因此，数据挖掘一般不对原始数据进行挖掘，要通过预处理提供准确、简洁的数据。
预处理主要完成以下工作：包括合并数据，将多个文件或多个数据库中的数据进行合并处理；选择数据，提取出适合分析的数据集合；数据清洗、过滤，剔除一些无关记录，将文件、图形、图像及多媒体等文件转换成可便于数据挖掘的格式等。
2.3.2 模式发现模式发现阶段就是利用挖掘算法挖掘出有效的、新颖的、潜在的、有用的以及最终可以理解的信息和知识。
可用于Web的挖掘技术有路径选择、关联分析、分类规则、聚类分析、序列分析、依赖性建模等等。
2.3.3 模式分析模式分析是从模式发现阶段获得的模式、规则中过滤掉不感兴趣的规则和模式。
通过技术手段，对得到的模式进行数据分析，得出有意义的结论。
常用的技术手段有：关联规则、分类、聚类、序列模式等。
[2]电子商务是现代信息技术发展的必然结果，也是未来商业运作模式的必然选择。
利用数据挖掘技术来分析大量的数据，可以挖掘出商品的消费规律与客户的访问模式，帮助企业制定有效的营销策略，充分发挥企业的独特优势，促进管理创新和技术创新，提高企业竞争力。
随着电子商务发展的势头越来越强劲, 面向电子商务的数据挖掘将是一个非常有前景的领域。
它能自动预测客户的消费趋势、市场走向，指导企业建设个性化智能网站，带来巨大的商业利润，可以为企业创建新的商业增长点。
但是在面向电子商务的数据挖掘中也存在很多问题急需解决，比如怎样将服务器的日志数据转化成适合某种数据挖掘技术的数据格式，怎样解决分布性、异构性数据源的挖掘，如何控制整个Web上知识发现过程等。
随着硬件环境、挖掘算法的深入研究及应用经验的积累，数据挖掘技术及在电子商务中的应用必将取得长足的进展。
3.Web数据挖掘对象的分类Web数据有3种类型：HTML标记的Web文档数据，Web文档内连接的结构数据和用户访问数据。
按照对应的数据类型，Web挖掘可以分为3类：3.1 Web内容挖掘就是从Web文档或其描述中筛选知识的过程。
3.2 Web结构挖掘就是从Web的组织结构和链接关系中推导知识。
它的目的是通过聚类和分析网页的链接，发现网页的结构和有用的模式，找出权威网页。
3.3 Web使用记录挖掘就是指通过挖掘存储在Web上的访问日志，来发现用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息的过程。
4.电子商务中数据挖掘的方法针对电子商务中不同的挖掘目标可以采用不同的数据挖掘方法，数据挖掘的方法有很多，主要包括下面3大类：统计分析或数据分析，知识发现，基于预测模型的挖掘方法等。
4.1 统计分析统计分析主要用于检查数据中的规律，然后利用统计模型和数学模型来解释这些规律。
通常使用的方法有线性分析和非线性分析、连续回归分析和回归分析、单变量和多变量分析，以及时间序列分析等。
统计分析方法有助于查找大量数据间的关系，例如，识别时间序列数据中的模式、异常数据等，帮助选择适用于数据的恰当的统计模型，包括多维表、剖分、排序，同时应生成恰当的图表提供给分析人员，统计功能是通过相应的统计工具来完成回归分析、多变量分析等，数据用于查找详细数据，浏览子集，删除冗余等。
4.2 知识发现知识发现源于人工智能和机器学习，它利用一种数据搜寻过程，去数据中抽取信息，这些信息表示了数据元素的关系和模式，能够从中发现商业规则和商业事实。
利用数据可视化工具和浏览工具有助于开发分析以前挖掘的数据，以进一步增强数据发掘能力。
其他数据挖掘方法，如可视化系统可给出带有多变量的图形化分析数据，帮助商业分析人员进行知识发现。
4.3 预测模型的挖掘方法预测模型的挖掘方法是将机器学习和人工智能应用于数据挖掘系统。
预测模型基于这样一个假设：消费者的消费行为具有一定的重复性和规律性，这使得商家可以通过分析收集存储在数据库中的交易信息，预测消费者的消费行为。
按消费者所具有的特定的消费行为将其分类，商家就能将销售工作集中于一部分消费者，即实现针对性销售。
5.数据挖掘技术在电子商务中的应用5.1 数据挖掘在客户关系管理中的应用5.1.1 潜在客户的获取在大多数的商业领域中，业务发展的主要指标包括新客户的获取能力。
企业的市场部门人员可以采用传统的方法来发展新客户，如开展广告活动；也可以根据所了解的目标客户群，将他们分类，然后进行直销活动。
但是，随客户数量不断增长和每位客户的细节因素增多，要得出选择出相关的人口调查属性的筛选条件也会变得很困难。
而数据挖掘技术可以帮助完成潜在客户的筛选工作。
在对 Web 的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在Internet 上找到未来的潜在客户。
使用者可以先对已经存在的访问者根据其行为进行分类，并依此分析老客户的一些公共属性，决定他们分类的关键属性及相互间关系。
对于一个新的访问者，通过在Web 上的分类发现，识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的分类。
然后从它的分类判断这个新客户是有利可图的客户群还是无利可图的客户群,决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。
客户的类型确定后，可以对客户动态地展示 Web 页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。
若为潜在客户，就可以向这个客户展示一些特殊的、个性化的页面内容。
5.1.2 客户的保持随着行业中的竞争愈来愈激烈和获得一个新客户的开支愈来愈大，保持原有客户的工作也愈来愈有价值。
在客户关系管理的实施中，企业通过预测，找出可能会流失的客户，并分析出主要有哪些因素导致他们想要离开，在此基础上，有针对性地挽留那些有离开倾向的客户。
客户常会迷失在复杂的网站和众多的商品信息中。
这就要求电子商务网站应当“以客户为中心”。
在电子商务中, 传统客户与销售商之间的空间距离已经不存在, 在Internet 上, 每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间, 对销售商来说则是一个挑战。
为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该全面掌握客户的浏览行为，知道客户的兴趣及需求所在，并根据需求动态地向客户做页面推荐, 调整Web 页面, 提供特有的一些商品信息和广告，以使客户满意, 从而延长客户在自己的网站上的驻留的时间。
实施客户关系管理战略，为客户提供与众不同的个性化服务。
基于数据挖掘的电子商务推荐系统通过对客户的访间行为、访问频度、访问内容等信息进行挖掘，提取客户的特征。
获取客户访问模式。
据此创建个性化的电子商店，主动向客户提供商品推荐，帮助客户便捷地找到感兴趣的商品。
这是一种全新的个性化购物体验。
不仅容易使访问者转变成购买者，而且可根据客户当前购物车中的物品，向客户推荐一些相关的物品，提高站点企业的交叉销售量，甚至还可以根据需求动态地向客户做页面推荐，提供个性化的商品信息和广告，提高客户对访问站点的兴趣和忠诚度，防止客户流失。
[4]5.1.3 管理客户数据随着“以客户为中心”的经营理念的不断深入人心，分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题。
基于数据挖掘技术，企业将最大限度地利用客户资源，开展客户行为的分析与预测，对客户进行分类。
有助于客户盈利能力分析，寻找潜在的有价值的客户，开展个性化服务，提高客户的满意度和忠诚度。
通过Web资源的挖掘，了解客户的购买习惯和兴趣，从而改善网站结构设计，推出满足不同客户的个性化网页。