数据挖掘、数据仓库、商业智能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
数据挖掘技术在电子商务领域的应用一、电子商务与数据挖掘技术的简介电子商务（Electronic Commerce, 简称e-commerce）是指在网络基础上，实现商品与服务的交易过程，包括信息的传递、订单的处理、支付方式的选择等流程。
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术被广泛应用于电子商务领域，主要用于挖掘用户数据、分析用户行为、预测销售趋势等方面。
二、数据挖掘技术在电子商务领域的应用1.用户行为分析数据挖掘技术通过对用户的行为进行分析，挖掘用户对电商网站的评价、商品评分等信息。
在这些信息的基础上，可以使用机器学习算法为用户推荐商品，提高用户的满意度。
2.销售预测利用数据挖掘技术分析历史数据，可以发现销售趋势和规律，进而预测未来的销售情况。
例如，通过对季节因素、促销活动等因素的分析，可以预测商品销售的高峰期，并制定相应的市场策略。
3.数据可视化为了更好地理解数据，数据挖掘技术可以生成丰富的图表和可视化数据。
在电子商务领域，数据可视化可以帮助企业更好地理解用户需求、行为模式和销售趋势，以便更好地制定战略。
4.市场细分电商网站所获得的用户数据越来越庞大，如何对这些数据进行分类、分组，为用户制定相应的营销策略是电商企业最大的挑战之一。
数据挖掘技术可以通过分析用户数据，将用户分成不同的群体，根据不同群体的需求，企业可以制定相应的营销策略。
5.客户关系管理电商企业通过客户关系管理系统（CRM）来获取客户的基本信息及购买历史记录。
数据挖掘技术可以将这些信息进行深度挖掘，包括客户群体、客户购买偏好等，通过这些信息更好地为客户提供服务，提高客户满意度和忠诚度。
三、数据挖掘技术在电子商务领域面临的挑战1.数据的质量问题数据挖掘技术需要大量、高质量的数据支撑，但在电子商务领域，由于数据来源的多样性和数据质量的差异性，数据可能存在很多噪音和缺失值；如何从海量数据中获取可靠的信息和规律，是当前电商企业需要解决的主要问题。
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的发展，电子商务已经成为了现代商业领域中不可或缺的一部分。
而数据挖掘技术的应用，则可以使电子商务更加高效、智能，从而提高企业的竞争力和盈利能力。
数据挖掘技术可以帮助电子商务企业分析用户行为。
通过对电子商务平台中的海量用户数据进行挖掘，可以发现用户的偏好、购买习惯、搜索行为等，从而更好地了解用户需求，精准推送商品，提高购买转化率。
通过分析用户的浏览历史和购买记录，电子商务平台可以根据用户的兴趣推荐相关商品，提高用户的购买满意度和复购率。
数据挖掘技术可以帮助电子商务企业进行市场分析。
通过对市场数据的挖掘，可以了解竞争对手的销售策略、价格战略以及市场趋势等，从而制定更有针对性的营销策略。
通过分析竞争对手的价格变化，电子商务企业可以及时调整自身的价格，以更具竞争力的价格吸引用户。
数据挖掘技术还可以帮助电子商务企业进行风险评估和欺诈检测。
通过对用户的行为数据进行分析，可以识别出异常行为和潜在的欺诈行为，及时采取相应的防范措施。
通过对用户的购买行为进行分析，可以发现异常的购买模式，比如大量购买同一商品，从而及时阻止潜在的欺诈行为。
数据挖掘技术还可以帮助电子商务企业进行销售预测和库存管理。
通过对历史销售数据的挖掘，可以发现销售的季节性、周期性等规律，从而准确预测未来的销售量，合理管理库存。
通过对历史销售数据的分析，可以预测不同季节、不同地区的销售情况，从而制定合理的补货计划，避免库存过剩或缺货的情况发生。
数据挖掘技术在电子商务中具有广泛的应用前景。
通过对用户行为、市场数据和销售数据的挖掘，可以帮助电子商务企业更好地了解用户需求，制定精准的营销策略，提高用户满意度和盈利能力。
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不断发展，越来越多的企业开始关注数据挖掘技术在其业务中的应用。
数据挖掘技术是一种从大量数据中提取有用信息的方法，通过对数据进行分析和处理，帮助企业更好地了解客户需求、提高销售额等。
1. 数据挖掘在电商中的应用首先，数据挖掘技术可以帮助电商企业了解客户需求和购买习惯。
通过对客户的浏览和购买历史进行分析，可以了解客户感兴趣的产品类型和品牌，从而精准地进行商品推荐。
其次，数据挖掘可以帮助企业预测市场需求和客户行为趋势。
通过对大量数据的分析，可以预测客户在不同时间段对不同产品的需求量，从而及时调整产品的生产和销售策略。
另外，数据挖掘还可以帮助企业进行客户细分和精细化营销。
通过对客户购买行为和属性进行分析，可以将客户分为不同的群体，在针对不同的客户群体实施个性化的促销活动，提高销售额和客户满意度。
2. 电商企业如何应用数据挖掘技术为了在电商业务中应用数据挖掘技术，企业需要采集、整理和管理大量的数据。
因此，建立完善的数据采集和处理系统是必不可少的。
其次，企业需要选择合适的数据挖掘模型，根据实际业务情况进行模型的调整和优化，以达到更好的效果。
另外，电商企业还需要将数据挖掘技术与自己的业务流程紧密结合，通过数据挖掘，对流程进行改进，以提高效率和客户满意度。
3. 数据挖掘技术的发展和未来随着大数据和人工智能技术的飞速发展，数据挖掘技术的应用前景也越来越广泛。
未来，数据挖掘技术将不仅仅应用在电商领域，还将涉及到医疗、金融、交通等众多领域。
同时，数据挖掘技术还面临着一些挑战。
例如，数据安全和隐私问题、数据质量问题、算法复杂度等等。
这些问题需要不断的研究和解决，以推动数据挖掘技术的发展。
综上所述，数据挖掘技术在电子商务中的应用已经成为了越来越多企业的选择。
通过数据挖掘，企业可以更好地了解客户需求、预测市场趋势和优化业务流程，从而提高销售额和客户满意度。
同时，数据挖掘技术也面临着一些挑战和机遇，我们期待着更多的人才和资本投入到这个领域，推动数据挖掘技术的发展和应用。
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
随着互联网的快速发展，电子商务在全球范围内得到了广泛的应用和推广。
随着电子商务的快速增长，电子商务公司也面临着一个巨大的挑战，那就是如何从大量的数据中获取有价值的信息。
这就是数据挖掘技术的应用。
数据挖掘技术是一种使用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
在电子商务中，数据挖掘技术可以帮助电子商务公司了解消费者的需求和偏好，提高营销策略，优化产品推荐和个性化推送等。
数据挖掘技术可以帮助电子商务公司识别消费者的需求和偏好。
通过分析消费者的购买历史、浏览记录和搜索行为等数据，可以了解消费者的兴趣爱好和购买意向。
基于这些信息，电子商务公司可以制定更精准的营销策略，提供更符合消费者需求的产品和服务，从而提高销售额和客户满意度。
数据挖掘技术还可以帮助电子商务公司优化产品推荐和个性化推送。
通过分析消费者的购买和浏览行为，可以了解消费者的兴趣，进而向他们推荐符合其需求的产品。
通过推荐系统，电子商务公司可以提高用户体验，增加用户粘性，促进用户购买率和转化率的提升。
数据挖掘技术还可以帮助电子商务公司进行市场竞争分析。
通过收集和分析竞争对手的销售数据和市场趋势，可以了解竞争对手的营销策略和产品优势。
基于这些信息，电子商务公司可以制定相应的策略，提高自身的市场竞争力。
数据挖掘技术还可以帮助电子商务公司进行风险管理和欺诈检测。
通过分析消费者的支付和交易行为，可以及时发现和识别潜在的风险和欺诈行为。
这有助于电子商务公司及时采取措施，保护消费者的权益，维护电子商务的良好运营环境。
数据挖掘技术在电子商务中的应用及效果评估
数据挖掘技术在电子商务中的应用及效果评估随着互联网的快速发展，电子商务成为了现代商业的重要组成部分。
在电子商务中，大量的数据被产生，这些数据蕴含着宝贵的信息。
传统的统计分析方法已经无法满足对这些数据的挖掘需求，因此数据挖掘技术成为了电子商务中不可或缺的工具。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用，并对其效果进行评估。
一、数据挖掘技术在电子商务中的应用1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是电子商务中最为常见的应用之一。
这类系统利用数据挖掘技术，通过分析用户的历史购买记录、点击行为、浏览记录等多种信息，为用户提供个性化的商品推荐。
通过对用户行为的分析，个性化推荐系统能够准确预测用户的购买偏好，并向其推荐符合其兴趣的商品，从而提高用户的购物体验和购买转化率。
2. 欺诈检测在电子商务中，欺诈行为的存在对消费者和平台都造成了巨大的损失。
数据挖掘技术可以分析大量的交易数据，通过建立欺诈检测模型，快速检测出潜在的欺诈行为。
模型可以通过分析交易的时间、金额、用户的行为模式等多个因素来判断是否存在欺诈风险，及时采取相应的风险防范措施，保障交易的安全性。
3. 价格优化电子商务中价格的定价和优化对于商家的盈利能力至关重要。
数据挖掘技术可以分析市场的趋势、竞争对手的定价策略、历史销售数据等信息，为商家提供合理的价格建议。
商家可以根据这些数据来制定灵活的定价策略，以在竞争激烈的市场中获取更多的利润。
二、数据挖掘技术在电子商务中的效果评估1. 提升销售额通过个性化推荐系统，电子商务网站可以向用户推荐符合其兴趣的商品，从而提升用户的购买转化率。
研究表明，个性化推荐系统可以显著提高销售额，增加用户粘性。
用户在面对海量商品时，往往会觉得选择困难，个性化推荐系统可以为用户解决这个问题，提供更好的购物体验，从而促进消费行为。
2. 降低风险电子商务平台上存在各种各样的欺诈行为，不仅损害了消费者的利益，也损害了平台的声誉。
利用数据挖掘技术进行欺诈检测，可以快速发现潜在的欺诈行为，并及时采取相应的措施。
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在当今数字化的时代，电子商务已经成为商业领域中不可或缺的一部分。
随着电子商务平台上积累的大量数据不断增加，如何有效地利用这些数据来获取有价值的信息和洞察，成为了企业在激烈竞争中脱颖而出的关键。
数据挖掘技术作为一种强大的数据分析工具，正逐渐在电子商务中发挥着重要作用。
数据挖掘技术是从大量的数据中，通过算法和模型发现隐藏的模式、关系和趋势的过程。
它能够帮助电子商务企业更好地理解消费者的行为、偏好和需求，从而优化业务流程、提高营销效果、改善客户体验以及增强竞争力。
在电子商务中，客户关系管理是一个重要的方面。
数据挖掘可以用于客户细分，将客户根据其购买行为、消费习惯、地理位置等因素划分为不同的群体。
例如，通过分析客户的购买历史和浏览记录，可以将客户分为频繁购买者、偶尔购买者、潜在购买者等类别。
针对不同的客户群体，企业可以制定个性化的营销策略和服务方案。
对于频繁购买者，可以提供会员专属优惠和个性化推荐，以增强其忠诚度；对于潜在购买者，可以通过精准的营销活动吸引他们进行购买。
另外，数据挖掘在产品推荐方面也具有显著的应用价值。
当消费者在电子商务平台上浏览商品时，系统会根据其历史购买记录、浏览行为以及其他相似用户的偏好，为其推荐相关的产品。
这不仅能够提高消费者的购物体验，帮助他们快速找到感兴趣的商品，还能够增加销售额。
例如，亚马逊就是一个成功运用产品推荐系统的典范，其推荐的准确性和相关性很大程度上提高了客户的购买转化率。
除了客户关系管理和产品推荐，数据挖掘还可以用于市场预测和趋势分析。
通过对历史销售数据、市场动态以及宏观经济因素的分析，企业可以预测产品的需求趋势，提前做好库存管理和供应链规划。
这有助于避免库存积压或缺货的情况发生，降低运营成本。
例如，一家服装电商企业可以通过分析历年的销售数据和季节变化，预测下一季的流行款式和颜色，提前安排生产和采购。
在价格优化方面，数据挖掘也能发挥作用。
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发展，交易数据越来越丰富，数据挖掘技术越来越成为电子商务的核心竞争力之一。
数据挖掘技术通过对大量数据进行分析、挖掘和建模，能够挖掘出一些潜在的商业价值，为企业提供决策依据，从而提升营收和效率。
1. 推荐系统推荐系统是电子商务中最为常见的一种数据挖掘技术。
其目的是基于用户的历史数据和行为数据，预测用户的兴趣和需求，给用户推荐符合其个性化需求的产品或服务。
例如，淘宝的推荐系统可以根据用户的购买历史、搜索历史和浏览历史，推荐相关的商品或店铺，提高用户购物体验，并提升企业的销售额。
2. 价格优化价格优化是指根据历史销售数据和市场需求，对产品价格进行优化调整，以达到更好的销售效果。
数据挖掘技术可以对历史销售数据进行分析，发现价格与销售量之间的关系，预测价格对销售量的影响，并据此制定价格策略。
3. 营销策略制定营销策略制定是企业利用数据挖掘技术来制定营销计划和渠道布局的过程。
数据挖掘技术可以通过挖掘用户数据和市场数据，分析消费者行为和需求，发掘潜在用户和市场机会，制定更为精准的推广计划和营销策略，提升企业的品牌知名度和销售业绩。
4. 库存管理库存管理是一项关键的业务活动。
通过数据挖掘技术，可以对库存数据进行分析，预测未来销售趋势和需求变化，从而制定合理的库存策略，避免过多或过少的库存，减少库存成本。
5. 反欺诈数据挖掘技术可以应用于反欺诈领域，通过监控用户行为数据和账户数据，发现不正常的行为模式，及时发现欺诈行为并采取相应措施。
总之，数据挖掘技术可以帮助企业更好地理解和分析市场、管理业务、优化策略，为企业提供更精确的决策支持，提高销售额和效率，增强竞争优势。
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河南机电高等专科学校学报，2008( 6) .
数据挖掘与数据仓库技术在电子商务中的应用综述
吴金炎
(福建教育学院信息技术研修部，福州350025)
收稿日期：2010-06-12
作者简介：吴金炎（1976-），男，福建诏安人，福建教育学院信息技术研修部讲师，硕士研究生。
第4期
2010年8月
福建教育学院学报
FU JIAN JIAO YU XUE YUAN XUE BAO
长，电子商务网站也层出不穷，如图1所示。
三、数据仓库、数据挖掘在电子商务中的应用
1.控制商品库存
对于零售业，库存销量比是一个重要的效率指
标。通过使用数据仓库，企业可以随时跟踪库存，及时
通过网上供货商补充，实现了库存商品的有效控制。
比如美国沃玛特连锁店，数据仓库规模从最初的6万
亿字节增加到现在的100万亿字节，实现了存货少效
电子商务始于北美，目前已经遍及世界各地，作为一种新的经营模式影响着各行各业，在企业的经营模式、政府的管理模式、商业的营运模式、人们的生活方式等各方面进行看类似工业革命的一次信息革命。电子商务中的“电子”指电子商务技术，我们认为不是单纯的将电子商务技术与商务活动结合，电子商务不是电子和商务的简单相加，而是电子和商务的有效融合，电子和商务的结合并不必然地得到具有更高效率和效益的电子商务。
争中处于优势地位。
一、数据仓库与数据挖掘
1.数据仓库
数据仓库是面向主题的（subject-oriented）、集成
的（integrated）、非违约的（non-volatile）且时变的
（time-variant）用于管理和决策制定的数据集。由此可
见，数据仓库是一种分析型数据库，基于标准企业模
型集成的、带有时间属性的、面向主题的数据集合，与
踪客户；96%的在线交易不能提供符合客户的个性化
服务；75%的在线交易无法辨别重复客户；导致电子
商务企业不能抓住已有的客户，更不用谈潜在客户的
发展，丧失了该部分重要的资源。随着客户个性化需
求的逐步增加，电子商务企业更是无从招架。当启用
数据仓库后，网站能够对客户的信息以及浏览页面进
行整理并存储，当客户再次访问后，数据仓库就会为
益高的良性循环，始终保持着行业领先。
2.减少跳线率
对于航空、银行等服务性行业，由于行业竞争激
烈，存在“跳线”的现象，即客户从A公司跳到B公
司，几个月后又重新回到A公司，导致企业资金浪
费。采用数据仓库后，进行数据挖掘，预测客户跳线机
率，在客户跳线之前尽可能挽留，减少跳线率。
3.客户跟踪
目前在电子商务网站中，84%的在线交易没有跟
前数据，提取出隐藏的关系和模式，对未来发生的行
为进行预测。
数据挖掘和数据仓库的协同工作，不仅提高了数
据挖掘的效率和能力，确保了数据挖掘中数据来源的
广泛性和完整性；而且数据挖掘技术已经成为数据仓
库应用中极为重要的方面和相对独立的工具。
二、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活
128
浅析商业智能在电子商务中的应用
来源：比特网 2010-05-27 09:38:49 【打印】
电子商务作为一种全球化的具有战略意义的贸易手段，不仅为企业提供了无限商机，而且引起了传统贸易手段的变革，导致了对传统商业环境的冲击。本文主要对面向电子商务的商业智能管理系统的概念、功能和特征进行分析，并提出了其实现的关键技术。
在电子商务活动中，网站的内容、标题、奖励方
案、服务等方面都可能吸引客户。由于电子商务网站
的众多，客户可以很方便的在网站间切换，因此电子
商务网站应该能够对客户访问信息进行挖掘，通过客
户的浏览行为，从而了解客户的忠诚度、喜好及需求，
快速调整WEB页面满足客户的需求。比如京东网，
通过分析客户浏览的页面，运用数据挖掘中的序列模
订单管理订单预测
现场服务
操作层次的CRM
移动销售商业智能/竞争情报
呼叫中心电话交流网上交流E来自ail传真/信件与客户直接
联系
联系中心
营销活动管理
分析层次的CRM
客户互动数据
集市
客户数据
集市
产品数据
集市
ERP/ERM供应商历史信息系统数据仓库
后
台
前台
移动通讯
客
户互动
127
2010年第4期福建教育学院学报
Survey of the Application of Data Mining and Data Warehouse
Technology in the Electronic Commerce
WU Jin-yan
(Department of Information Technology Research and Training, Fujian Institute of Education, Fuzhou 350025, China)
客户提出相应的扩展服务，使顾客能够更加信任该网
站，进而提升了该企业的效益。
4.聚类客户
在电子商务中，通过客户相似浏览行为和客户的
共同特征进行分析，深层次挖掘和分析企业的客户、
市场、销售、服务与支持信息，可以帮助电子商务的组
织者及时了解客户，尽可能满足客户需求，向客户提
供更适合的服务。
5.提供优质个性化服务，提高客户忠诚度
来了巨大的变革。文章在简要介绍了数据仓库、数据挖掘技术和电子商务概念的基础上，详细分析
了数据仓库、数据挖掘技术在电子商务中的应用，帮助企业把数据转化为有用的信息并帮助决策，
从而在市场竞争中获得优势地位。
关键词：数据仓库；数据挖掘；电子商务
中图分类号：TP309文献标识码：A文章编号：1673-9884(2010)04-0126-03
make decisions by transforming the data into useful information, thus gaining advantage in the market competition.
Key words：data warehouse; data mining; e-commerce
2010年第4期福建教育学院学报
随着网络技术的迅速发展和数据库技术的成熟，
电子商务显示出巨大的市场价值和发展潜力。当企业
采用电子商务时，迫切需要把企业信息系统产生的大
量数据转换为有用的数据，为企业创造更大的财富。
数据仓库和数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为
有用的信息并帮助决策，从而是企业在激烈的市场竞
to data warehouse, data mining technology and the concept of e-commerce, this paper makes a detailed analysis of
the application of data mining and data warehouse technology in the e-commerce in order to help the enterprise
抽取、清理、加工，形成一致的命名、变量度量、编码结
构、物理属性等。
（3）非违约性
由于数据仓库中的数据是历史数据，当数据集成
到数据仓库后，不需要更改。仅限于装数据和访问数据；
并不存在数据恢复，数据同步，修复死锁等复杂问题。
（4）时变性
出于决策的需要，数据仓库中的数据需要标明时
间参数，并随时间不断变化，即随着时间变化，不断有
Abstract：The appearance of e-commerce has changed the enterprise's management outlook, managing modes
and means of payment and thus has brought great changes to various sectors of the society. After a brief introduction
传统支持查询为主的事务性操作数据库有着本质区
别，具备以下四个特征：
（1）面向主题
主题是一个抽象的概念。基于主题组织的数据，
根据领域的逻辑内涵，分为独立的领域，互不交叉，并
形成相应的数据视图，汇总表等，因此适于联机分析
处理（OLAP）。
（2）集成化
当数据从面向应用提取到数据仓库时，由于命名
冲突、数据结构转换等的冲突，需要对原有数据进行
数据仓库用于实现对决策主体数据的存储和综
合，通过从源数据库中抽取、清理、集成和转换，提供
标准的报表和图表；通过从多种角度构建多维数据模
型，采用联机分析处理实现多维数据分析；进而挖掘
出隐藏在数据背后的模式和信息，可以针对整个企业
的状况和未来发展做出比较完整、合理、准确的分析
和预测，从而为企业提供了多方位的决策支持。
四、结论
由于电子商务领域拥有丰富的信息资源，为企业
实施数据仓库和数据挖掘技术提供了良好的基础；同
时，数据仓库和数据挖掘技术又为电子商务提供了有
力的技术支持，加快了电子商务的发展和普及。
在电子商务活动中，数据仓库、数据挖掘技术已
成为数据管理、信息处理领域最热门的技术之一。通