市场分析与数据挖掘
数据挖掘与分析总结工作总结
数据挖掘与分析总结工作总结数据挖掘与分析工作总结近年来，随着大数据时代的到来，数据挖掘与分析已成为信息技术领域的热点话题。
作为一名数据挖掘与分析工程师，我在过去的一年里积极参与了多个项目，并在这些项目中不断提升自己的能力。
在本次工作总结中，我将对我过去一年的工作进行总结和反思，以期在未来的工作中更加出色地发挥自己的优势。
一、项目一：市场调研与用户行为分析这个项目是我参与的第一个数据挖掘与分析项目，主要目的是通过对大量市场数据的收集和分析，为公司的市场决策提供支持。
在这个项目中，我主要负责数据的收集、清洗和建模工作。
通过对市场调研数据的分析，我成功地揭示了用户的偏好和行为模式，为公司的决策提供了有力的依据。
二、项目二：电商数据分析与预测随着电商的快速发展，我所在的公司也开始关注电商数据的分析与预测。
在这个项目中，我成功地运用了数据挖掘与机器学习的技术，对大量的电商数据进行了分析，并基于历史数据构建了预测模型。
通过对用户的购买行为和产品特征的研究，我准确地预测出了用户的购买意愿和产品的热销趋势，为公司的运营策略提供了重要的参考。
三、项目三：智能推荐系统的研发与优化在这个项目中，我与团队成员一起合作，成功地研发了一款智能推荐系统。
作为核心成员，我负责设计和实现推荐算法，并不断优化和迭代系统。
通过对用户的历史行为和兴趣爱好的分析，我成功地构建了个性化推荐的算法模型，提高了系统的推荐准确度和用户体验度。
该系统上线后，得到了广大用户的一致好评，为公司带来了可观的经济效益。
四、项目四：社交媒体舆情分析在这个项目中，我主要负责社交媒体舆情的分析和预测。
通过对社交媒体上用户的言论和情绪的挖掘，我成功地分析了用户对不同事件和产品的态度和偏好，并用机器学习的方法对舆情进行预测。
这项工作为公司提供了有力的舆情监控和管理手段，并对公司的品牌形象和产品推广起到了积极的促进作用。
总结与展望通过一年的工作，我对数据挖掘与分析领域有了更深入的理解，并不断学习和掌握了新的技术与方法。
行业市场调研方法与数据分析技巧
行业市场调研方法与数据分析技巧一、行业市场调研方法概述：在当今竞争激烈的商业环境中，进行行业市场调研是了解市场需求、把握市场趋势和决策制定的关键步骤之一。
通过科学合理的调研方法，可以获取到有价值的数据信息，为企业提供准确可靠的基础数据支持。
本文将介绍几种常用的行业市场调研方法。
1.问卷调查：问卷调查是一种较为经济高效的行业市场调研方法之一。
通过设计和发放问卷，收集用户对于产品或服务的态度、偏好以及购买意愿等信息。
首先，确定需要了解的目标群体，并设计针对性问题；然后，在适当时间和地点进行问卷调查；最后，分析和整理收集到的数据，并得出结论。
2.访谈法：访谈法常用于涉及深入了解个别受访者观点和经验的情况下。
例如，在新产品开发过程中，访谈法可帮助团队了解用户需求并提供改进建议。
面对面访谈、电话采访或在线视频会议都是常见的访谈方式。
在实施访谈之前，需制定访谈指南和提前联系被访者，保证访谈流程的顺利进行。
通过深入交流，调研者可以更全面地了解市场真实情况。
3.观察法：观察法是通过在实际环境中观察行为来收集信息的方法。
对于无法通过问卷或访谈获取到的细节、特征和互动过程，可采用观察法进行调研。
比如，在零售行业，透过密切观察消费者购买行为以及店内陈设安排等方面的细节，有助于了解消费者偏好和市场动态。
尽管观察法伴随着信息获取困难和主观因素干扰的问题，但仍然是一种重要的补充方法。
二、数据分析技巧概述：数据分析技巧是将大量原始数据转化为有用信息和洞见的过程。
正确地应用数据分析技巧不仅可以帮助企业及时捕捉市场机会，还能发掘出隐藏在数据背后的商机。
以下介绍几种常用的数据分析技巧。
1.统计分析：统计分析是利用数理统计学的原理和方法对数据进行整理、描述、分析和推断的过程。
通过构建概率模型，统计分析可以帮助企业预测市场趋势和评估风险。
常用的统计分析方法包括描述性统计、假设检验、回归分析等。
2.数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中寻找潜在关系和模式的技术。
行业的市场调研与数据分析方法
行业的市场调研与数据分析方法市场调研和数据分析是企业在制定营销策略和业务发展方向时不可或缺的工具。
通过对市场和行业的深入调研，以及对所收集到的大量数据进行分析，企业可以更准确地了解市场需求、了解竞争对手的情况，帮助企业在激烈的市场竞争中保持竞争优势。
本文将介绍行业的市场调研与数据分析方法，并探讨其在实践中的应用。
一、市场调研方法1. 问卷调查问卷调查是最常用也是最简便的市场调研方法之一。
通过设计问卷，收集受访者对产品、品牌、市场趋势等方面的意见和看法，从而了解市场需求和消费者的偏好。
在进行问卷调查时，需要确定受访者的目标群体，制定问卷的设计和调查样本，并通过合适的渠道进行发布和回收，最后进行数据整理和分析。
2. 访谈调研访谈调研是一种深入了解消费者需求和市场变化的方法。
通过与受访者进行面对面的交流，可以更准确地把握他们的需求、偏好和购买行为背后的动机。
访谈调研一般分为个别访谈和焦点小组讨论两种形式。
个别访谈适用于深入了解个人的需求和看法，而焦点小组讨论则适用于发现不同受访者之间的共性特点和市场趋势。
3. 观察法观察法是通过观察目标群体在特定环境中的行为、态度和意见来了解市场情况。
这种方法适用于研究消费者在面临购买决策时的行为、产品使用情况、购买渠道等方面的信息。
观察法的优点是可以真实反映受访者的行为和态度，但也存在着观察者主观偏见的可能。
二、数据分析方法1. 统计分析统计分析是最常见也是最重要的数据分析方法之一。
通过对收集到的数据进行整理、分类、归纳、计算和绘图，将数据转化为有意义的信息，以帮助企业做出决策。
统计分析可以使用多种工具和技术，如Excel、SPSS等，根据研究目的选择合适的分析方法，如描述性统计分析、相关性分析、回归分析等。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种通过发现隐藏在大量数据中的规律和模式来获取有用信息的方法。
使用数据挖掘技术可以从大规模的数据集中提取出对企业业务有帮助的信息，发现市场趋势和潜在机会。
数据挖掘技术在市场分析中的应用
数据挖掘技术在市场分析中的应用随着互联网的普及和数据量的快速增长，市场分析变得越来越依赖于数据挖掘技术。
数据挖掘技术是一种通过分析大量数据来发现潜在模式、关系或其他信息的过程。
在市场分析中，数据挖掘技术能够帮助企业发现新的市场机遇、优化营销策略、了解竞争对手和顾客需求、优化供应链，提高企业竞争力。
一、数据挖掘技术在市场细分中的应用市场细分是企业最基本的市场分析工具之一，其核心思想是将市场分成细小的部分，以更好地了解不同群体的需求和喜好。
数据挖掘技术能够帮助企业识别哪些因素是与市场细分有关的，并分析不同市场细分的行为模式和偏好。
通过数据挖掘技术，企业能够更好地了解市场的特点和变化趋势，并根据不同市场细分的需求和偏好来制定相应的营销策略。
二、数据挖掘技术在产品定位中的应用产品定位是企业成功的关键之一，其核心思想是将产品在产品分类中占据有利的品类，并与竞争对手的产品相区分。
数据挖掘技术可以利用历史销售数据、竞争对手的产品定位、消费者行为模式等信息，为企业确定最适合的产品定位和销售策略。
通过数据挖掘技术，企业能够更好地了解市场的特点和变化趋势，以及消费者需求和行为，能够更好地掌握市场动态，并在竞争激烈的市场中占据优势。
三、数据挖掘技术在竞争分析中的应用竞争分析是企业了解竞争对手并制定相应营销策略的重要工具。
数据挖掘技术可以帮助企业分析竞争对手的营销策略、产品和价格，以及市场份额、利润和定价等信息。
通过分析竞争对手的行为模式和趋势，企业可以更好地了解市场的特点和变化趋势，并更好地制定营销策略，为企业获得市场的竞争优势。
四、数据挖掘技术在消费者行为分析中的应用消费者是市场的重要组成部分，消费者行为分析是企业了解消费者需求和行为的重要工具。
数据挖掘技术可以利用历史购物记录、消费者浏览行为、社交媒体数据等信息，来分析消费者的需求、行为特点和偏好。
通过分析消费者的行为模式，企业能够更好地了解市场的特点和趋势，并制定相应的营销策略，以满足消费者的需求。
管理学中的市场调研方法和数据分析
管理学中的市场调研方法和数据分析市场调研方法和数据分析是管理学中非常重要的领域。
它们为企业提供了关于产品或服务的市场需求、竞争对手以及潜在消费者的信息，帮助企业制定战略决策和改进营销策略。
本文将介绍市场调研方法和数据分析的一般步骤和具体内容。
一、市场调研方法1. 定性和定量方法：市场调研可以采用定性和定量方法。
定性方法主要是通过访谈、焦点小组讨论和观察等手段收集主观性的数据，帮助研究者了解消费者行为、态度和观点等。
定量方法则是通过问卷调查、实验和统计分析等手段收集客观性的数据，帮助研究者量化消费者行为和市场趋势等。
2. 可用性研究：这种方法主要通过收集和分析与消费者目标和行为相关的现有数据，如销售数据、市场报告和行业趋势分析等，以了解消费者的需求和购买行为等。
3. 实地调研：这种方法主要是通过直接观察和体验消费者的购买行为和环境，例如走访商场、观察购物行为和竞争对手的市场活动等。
它可以提供消费者需求和市场环境等实际情况。
二、数据分析步骤1. 数据收集：在进行数据分析之前，需要先收集相关的市场调研数据。
这可以通过问卷调查、实地调研、网络调查等方式进行。
确保数据的准确性和完整性对于后续的分析至关重要。
2. 数据清洗：在收集到大量的原始数据后，需要对其进行清洗和整理。
这包括去除错误数据、填充缺失数据以及处理异常值等。
数据清洗的目的是为了提高后续分析的准确性和可靠性。
3. 数据分析：数据分析是整个过程的核心环节。
主要包括描述性分析、推断性分析和预测性分析等。
在描述性分析中，可以通过统计指标和图表来总结数据的主要特征。
推断性分析则是通过样本数据来推断总体的特征。
预测性分析则是基于历史数据和趋势来预测未来的市场发展趋势。
4. 数据可视化：数据可视化是将分析结果以图表、图像等形式展示出来，使人们更直观地理解数据和发现潜在的关联性。
通过数据可视化，可以将复杂的数据变成易于理解和传播的信息。
5. 结果解释和报告：在数据分析完成后，需要对结果进行解释和整理，以便向决策者和其他相关人员做出解释和报告。
数据挖掘与分析
数据挖掘与分析数据挖掘与分析是一种通过使用各种统计和机器学习技术来发现和提取大量数据中隐藏模式和关联的过程。
它可以帮助企业和组织从海量数据中获取有价值的信息，为决策制定提供支持。
本文将详细介绍数据挖掘与分析的定义、应用领域、常用技术和流程。
一、数据挖掘与分析的定义数据挖掘与分析是指通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，对大量的数据进行处理和分析，从中发现潜在的、有价值的信息和模式。
它可以帮助企业和组织发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为业务决策提供科学依据。
二、数据挖掘与分析的应用领域1. 市场营销：通过对客户数据进行挖掘和分析，可以了解客户的需求和偏好，制定个性化的营销策略，提高市场竞争力。
2. 金融领域：利用数据挖掘技术，可以对金融市场进行预测和分析，帮助投资者做出科学的投资决策，降低风险。
3. 医疗健康：通过对大量的医疗数据进行挖掘和分析，可以发现疾病的潜在原因和治疗方案，提高医疗效率和治疗效果。
4. 电商行业：通过对用户行为数据的挖掘和分析，可以实现个性化推荐、精准营销和库存管理，提高用户购物体验和销售额。
5. 社交网络：通过对用户社交网络数据的挖掘和分析，可以发现用户之间的关联和影响，实现社交关系推荐和舆情分析。
三、数据挖掘与分析的常用技术1. 关联规则挖掘：通过发现数据集中的频繁项集和关联规则，揭示数据中的关联关系，如购物篮分析中的商品关联。
2. 分类与预测：通过建立分类模型和预测模型，对未知数据进行分类和预测，如垃圾邮件过滤和股票价格预测。
3. 聚类分析：通过将数据集中的对象划分为不同的群组，揭示数据中的内在结构和相似性，如客户细分和图像分析。
4. 时间序列分析：通过对时间序列数据进行建模和分析，揭示数据中的趋势和周期性，如销售预测和股票市场分析。
5. 文本挖掘：通过对大量文本数据进行处理和分析，提取其中的主题、情感和关键词，如舆情分析和情感分析。
四、数据挖掘与分析的流程1. 问题定义：明确分析的目标和问题，确定需要挖掘和分析的数据集。
经济学中的数据挖掘和大数据分析
经济学中的数据挖掘和大数据分析在当今数据大爆炸的时代，数据分析、数据挖掘、大数据等相关领域逐渐风靡，这也正是经济学中的数据挖掘和大数据分析的兴起原因之一。
经济学中的数据挖掘主要是指利用计量经济学等技术对数据进行挖掘和分析，以探索经济现象的规律性和趋势，以及预测未来的经济发展趋势。
而大数据分析则是利用计算机技术和统计方法等手段对海量的数据进行分析、处理和归纳，为今后的经济发展和政策制定提供参考依据。
一、数据挖掘在经济学中的应用经济学中的数据挖掘主要有以下几个方面的应用：1.经济研究中的数据挖掘随着数据资源的不断增加，经济学家们可以利用大量的经济数据进行经济研究，而数据挖掘技术则可以帮助经济学家在数据中挖掘出经济现象的规律性和趋势。
比如，在经济增长方面，可以通过挖掘GDP数据，找出影响经济增长的因素，确定未来经济增长的趋势和规律。
2.市场分析的数据挖掘数据挖掘技术还可以应用于市场分析中，利用数据挖掘技术找出市场的趋势和规律性，以及对不同市场的细节进行深入的分析和研究。
利用数据挖掘技术进行市场分析，可以更好地帮助企业做出市场决策，制定市场策略，以提高自身的市场竞争力。
3.金融风险控制的数据挖掘在金融领域，数据挖掘技术也应用得非常广泛。
金融机构可以利用数据挖掘技术识别潜在的风险，制定相应的风险管理策略，以降低风险。
数据挖掘技术还可以在金融市场分析上应用，预测金融市场的走势，以帮助投资者做出正确的投资决策。
二、大数据分析在经济学中的应用在经济学中，大数据分析也是非常重要的。
随着现代信息和通信技术的迅猛发展，大数据的产生量不断增加。
大数据分析可以将这些大数据经过深度挖掘、归纳和分析，获得有价值的信息，帮助经济学家更加准确地掌握经济运行的趋势和规律。
1.经济现象研究的大数据分析经济发展是一项复杂的系统工程，涉及到多个领域。
在大数据分析中，可以综合分析各种领域的数据，找出不同领域之间的联系和相互作用，为经济研究提供更加准确的参考。
大数据分析与挖掘技术
大数据分析与挖掘技术随着科技的发展，数据成为现代社会中一项重要和庞大的资源。
大数据分析与挖掘技术应运而生，成为了企业和组织在决策和发展过程中不可或缺的工具。
本文将介绍大数据分析与挖掘技术的定义、应用领域以及对商业和社会的影响。
一、定义大数据分析与挖掘技术是指对大规模的、异构的和动态的数据集进行整体的或者增量的数据处理、数据挖掘和分析的技术。
这项技术可以帮助人们从海量的数据中提取出有用的信息和智慧，实现商业价值的最大化。
二、应用领域大数据分析与挖掘技术在多个领域中得到广泛应用，其中包括但不限于以下几个方面：1. 商业智能和市场分析：借助大数据分析与挖掘技术，企业可以分析市场趋势、了解消费者的需求和行为，并做出相应的决策和策略。
例如，通过对大数据的分析，企业可以预测不同产品的需求量和销售趋势，从而进行合理的生产和供应链管理。
2. 健康医疗领域：医疗数据的规模庞大且类型多样，通过大数据分析与挖掘技术，医生和研究人员可以提取出有关疾病的模式和风险因素，从而提前预防和治疗。
例如，通过对大数据的分析，可以发现某些疾病的潜在原因，进而改善诊断和治疗的准确性。
3. 金融风险管理：金融行业需要分析大量的交易数据和市场数据来评估风险、制定投资决策和优化交易策略。
大数据分析与挖掘技术可以帮助银行和金融机构识别异常交易和欺诈行为，提高交易的安全性和效率。
4. 城市规划和管理：城市中产生的数据量非常庞大，例如交通流量、人口迁移、环境监测等。
通过大数据分析与挖掘技术，城市管理者可以更好地了解城市发展的趋势和问题，制定相应的规划和政策，提升城市的智慧化水平。
三、影响大数据分析与挖掘技术给商业和社会带来了深远的影响。
以下是其中的几个方面：1. 商业竞争力提升：通过对大数据的深度分析，企业可以更好地了解市场和消费者，从而制定创新的商业模式和产品策略，提高市场竞争力和盈利能力。
2. 市场决策的精确性：借助大数据分析与挖掘技术，企业可以更准确地预测市场需求和趋势，及时调整产品和服务的供应，降低市场风险和浪费。
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市场分析与数据挖掘周旭怡（美术与设计学院13级服设专业）内容提要：在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当动。
数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。
在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
关键词：市场市场分析数据数据分析数据挖掘一、市场分析（1）、市场分析概念市场分析是根据已获得的市场调查资料，运用统计原理，分析市场及其销售变化。
市场分析已经成为现代企业管理人员不可缺少的分析技术。
狭义的市场分析就是市场调查研究。
它是以科学方法收集消费者的购买和使用商品的事实、意见、动机等有关材料，并予以研究分析的手段。
而广义的市场分析就是对从生产者到消费者或用户这一过程中全部商业活动的资料、情报和数据，作系统地收集、记录、整理和分析，以了解商品的现实市场和潜在市场。
因此，广义的市场分析不仅是单纯研究购买者或用户的心理和行为，而且还对各种类型的市场营销活动的所有阶段加以研究。
市场分析的研究对象是整个市场，这个对象可以从纵横两个角度去考察。
从纵向角度看，市场分析要研究从生产者到消费者的所有商业活动，揭示生产者和消费者各自在从事市场活动中的行为和遵循的规律。
无论是生产者还是消费者，在其从事市场活动中都必须既要了解自己，又要认识对方。
生产与消费是一对矛盾，他们在整个市场活动中达到对立的统一。
生产者和消费者只有按照其固有的规律行事，才能成为把生产和消费有机统一起来的桥梁。
从横向角度看，在现代市场经济体制中，市场活动是一个全方位的活动。
一方面不同的国家和地区由于受其政治、文化等方面的影响，他们的市场活动是有差异的，因此，市场分析必须揭示这些市场活动的特点和规律。
另一方面，即便是同一市场活动的主体，由于各种不同市场的交互作用，他们活动的内容是极为广泛的，也就是说，市场的类型有多种多样，各种不同类型的市场的特点和运行规律，就成了市场分析的又一重点的研究对象。
总之，市场分析的研究对象是极为广泛和复杂的，广泛性和复杂性是市场分析研究对象的重要特点。
［1］（2）、市场分析的目的市场分析通过研究商品的潜在销售量，开拓潜在的市场，根据不同区域的特点，产品可以得到合理分配。
及企业经营商品的地区的占有率。
通过进一步的市场分析，可以更好的预测市场的商品供应与需求的比例关系，采取正确的经营方式，提高企业经营活动的经营效益。
（3）、市场分析的方法市场分析的方法，一般可按统计分析法进行趋势和相关分析。
分析又分系统分析法、比较分析法、结构分析法、演绎分析法、案例分析法、定性与定量分析结合法、宏观与微观分析结合法、物与人分析结合法、直接资料法、必然结果法、复合因素法。
而上述各种分析法都需要数据的挖掘，以及上述三种方法的应用都可以直接采用电子计算机直接进行处理。
二、市场分析与数据分析（1）、何为数据分析数据分析是指适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息何形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
这一过程也是质量管理体系的支持过程。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。
数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
（2）、市场中运用的数据分析市场研究中数据分析的特点是微观层面上的分析，解决客户的实际问题，强调统计方法的应用，注重结论对营销策略的指导意义，在很多情况下，完整的数据分析是定性数据分析和定量数据分析的结合。
基本数据分析方法分为五部分：确定分析框架、准备出表格式、数据查错和清理、关于数据加权、关于追加样本。
而高级数据分析方法则有大概三步骤：专项市场研究涉及的业务范畴、不同业务范畴内的数据分析方法，数据分析举例。
常用的高级数据分析方法又有：因子分析、聚类分析、判别分析、潜在重要性分析、价格敏感度测试（PSM）、GG价格测试、品牌价格抵补测试（BPTO）、联合分析（DCM/ACA）、TURF分析、对应分析、多维尺度分析、品牌形象知觉图、拼图法（定性）、通用需求、相关分析、象限分析（满意度指标的重要性和产品表现）、满意度模型／结构方程式模型。
以上都为常用数据分析方法，而数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。
数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。
数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。
数据分析的目的与意义数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。
在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
（3）、数据分析与数据挖掘数据挖掘通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，从更广泛的数据中寻找未知的价值。
数据分析是指从收集来的、已有的数据中发现规律，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
而数据挖掘和统计的区别是统计着重于验证和测试假设，也就是说在你开始分析前你知道模式或模型，数据挖掘则着眼于生成假设以及在没有指导的情况下发现新模式。
这也就是目前国内很多公司都有自己的统计分析平台，比如关于erp、crm、和业务的统计分析平台，这些统计分析平台都和各自的固有业务紧密联系，园子里的绝大多数人都开发过统计分析系统，但是不能说这些统计分析是数据挖掘一样。
三、数据挖掘（1）、数据挖掘概念数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
（2）、数据挖掘的发展数据挖掘的发展历史为四个阶段：一阶段为电子邮件阶段，二阶段为信息发布阶段，三阶段为EC（Electronic Commerce）即电子商务阶段，四阶段为全程电子商务阶段。
一阶段可以认为从70年代开始，平均通讯量以每年几倍的速度增长。
二阶段从1995年起，以Web技术为代表的信息发布系统，爆炸式地成长起来，成为目前Internet地主要应用。
中小企业如何把握好从“粗放型”到“精准性”营销时代地电子商务。
三阶段是1997年底在加拿大温哥华举行地第五次亚太经合组织非正式首脑会议（APEC）上美国总统克林顿提出敦促各国共同促进电子商务发展地议案，其引起了全球首脑地关注，IBM、HP和Sun等国际著名的信息技术厂商已经宣布1998年为电子商务年。
四阶段随着SaaS（Software as a service）软件服务模式的出现，软件纷纷登陆互联网，延长了电子商务链条，形成了当下最新的“全程电子商务”概念模式。
（3）、数据挖掘的应用数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用，它是以市场营销学的市场细分原理为基础，其基本假定是“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。
通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息，确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销，这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果，从而为企业带来更多的利润。
商业消费信息来自市场中的各种渠道。
例如，每当我们用信用卡消费时，商业企业就可以在信用卡结算过程收集商业消费信息，记录下我们进行消费的时间、地点、感兴趣的商品或服务、愿意接收的价格水平和支付能力等数据；当我们在申办信用卡、办理汽车驾驶执照、填写商品保修单等其他需要填写表格的场合时，我们的个人信息就存入了相应的业务数据库；企业除了自行收集相关业务信息之外，甚至可以从其他公司或机构购买此类信息为自己所用。
这些来自各种渠道的数据信息被组合，应用超级计算机、并行处理、神经元网络、模型化算法和其他信息处理技术手段进行处理，从中得到商家用于向特定消费群体或个体进行定向营销的决策信息。
这种数据信息是如何应用的呢？举一个简单的例子，当银行通过对业务数据进行挖掘后，发现一个银行帐户持有者突然要求申请双人联合帐户时，并且确认该消费者是第一次申请联合帐户，银行会推断该用户可能要结婚了，它就会向该用户定向推销用于购买房屋、支付子女学费等长期投资业务，银行甚至可能将该信息卖给专营婚庆商品和服务的公司。
数据挖掘构筑竞争优势。
在市场经济比较发达的国家和地区，许多公司都开始在原有信息系统的基础上通过数据挖掘对业务信息进行深加工，以构筑自己的竞争优势，扩大自己的营业额。
美国运通公司（American Express）有一个用于记录信用卡业务的数据库，数据量达到54亿字符，并仍在随着业务进展不断更新。
运通公司通过对这些数据进行挖掘，制定了“关联结算（Relation ship Billing）优惠”的促销策略，即如果一个顾客在一个商店用运通卡购买一套时装，那么在同一个商店再买一双鞋，就可以得到比较大的折扣，这样既可以增加商店的销售量，也可以增加运通卡在该商店的使用率。
再如，居住在伦敦的持卡消费者如果最近刚刚乘英国航空公司的航班去过巴黎，那么他可能会得到一个周末前往纽约的机票打折优惠卡。
基于数据挖掘的营销，常常可以向消费者发出与其以前的消费行为相关的推销材料。
卡夫（Kraft）食品公司建立了一个拥有3000万客户资料的数据库，数据库是通过收集对公司发出的优惠券等其他促销手段作出积极反应的客户和销售记录而建立起来的，卡夫公司通过数据挖掘了解特定客户的兴趣和口味，并以此为基础向他们发送特定产品的优惠券，并为他们推荐符合客户口味和健康状况的卡夫产品食谱。
美国的读者文摘（Reader's Digest）出版公司运行着一个积累了40年的业务数据库，其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资料，数据库每天24小时连续运行，保证数据不断得到实时的更新，正是基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、书刊和声像制品的出版和发行业务，极大地扩展了自己的业务。