数据挖掘应用20个案例分析之电子商务网站中的商品推荐
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
数据挖掘技术在电子商务用户行为分析中的应用案例
数据挖掘技术在电子商务用户行为分析中的应用案例随着互联网的迅猛发展和电子商务的不断兴起，数据量的急剧增长使得电子商务用户行为分析变得愈发重要。
数据挖掘技术作为一种有效的手段，广泛应用于电子商务用户行为分析中，为企业提供了重要的决策支持。
本文将介绍几个具体的案例，以展示数据挖掘技术在电子商务用户行为分析中的应用。
首先，数据挖掘技术在电子商务用户行为分析中常常被用于推荐系统的优化。
推荐系统通过分析用户的历史行为数据，为用户推荐可能感兴趣的商品或服务，提高用户的购物体验和购买转化率。
例如，某电商平台通过使用数据挖掘技术，对用户的购买历史和浏览记录进行分析，发现某位用户在一段时间内购买了多款高端化妆品，结合其他用户的购买行为，可以推测该用户可能对高端护肤品感兴趣，进而将相关产品推荐给该用户，从而提高用户购买的概率。
其次，数据挖掘技术还可以帮助企业进行用户细分和画像分析，以更好地了解用户群体的特征和需求。
通过对用户的行为数据进行聚类分析和关联规则挖掘，可以将用户划分为不同的细分市场，并识别出用户之间的相似性和差异性。
例如，一家在线旅游平台通过数据挖掘技术，发现某一类用户常常在周末预订旅游产品，而另一类用户则更倾向于在工作日预订，基于这一发现，平台可以提前针对不同用户群体制定不同的促销活动和优惠策略，以吸引更多的用户。
此外，数据挖掘技术还可以用于预测用户行为和需求，为企业的生产和供应链管理提供指导。
通过对用户的历史购买数据和浏览行为进行时间序列分析和预测建模，可以预测用户未来的购买行为和需求趋势，从而帮助企业调整生产和供应计划，减少库存积压和供应链风险。
例如，一家零售企业利用数据挖掘技术分析用户的购买记录和评价反馈，发现某一款商品的销量有增长趋势，可以提前增加该商品的进货量，以满足未来的需求，同时减少因库存过多造成的损失。
最后，数据挖掘技术在电子商务用户行为分析中还可以帮助企业发现潜在的欺诈行为和安全风险。
双十一电商促销利用数据挖掘优化商品推荐
双十一电商促销利用数据挖掘优化商品推荐双十一（11月11日）是中国电商平台举办促销活动的重要日子，各大电商企业为了吸引消费者，会利用各种手段提供优惠促销、推荐商品等。
近年来，随着大数据与数据挖掘技术的快速发展，电商企业开始重视利用数据挖掘来优化商品推荐，以更准确地满足用户需求，提升购物体验。
一、数据挖掘在电商促销中的应用数据挖掘指的是从大量数据中自动发现隐藏的模式、关系和知识。
在电商行业，数据挖掘技术可以应用于用户行为分析、商品推荐、营销策略制定等方面，从而提高销售额和用户满意度。
1. 用户行为分析通过对用户的购买历史、浏览记录、点击行为等数据进行分析，电商企业可以了解用户的偏好、兴趣和消费习惯。
这些分析结果可以帮助企业更好地理解用户需求，为用户提供个性化的商品推荐，增加购买转化率。
2. 商品推荐基于用户行为分析的结果，电商企业可以利用数据挖掘技术提供个性化的商品推荐。
例如，根据用户的购买历史和浏览记录，可以将用户感兴趣的商品推荐给他们，提高购买意愿。
同时，通过挖掘用户之间的关联规则，可以实现协同过滤，将购买过相似商品的用户推荐给目标用户，扩大销售范围。
3. 营销策略制定数据挖掘可以帮助电商企业识别用户的潜在需求和偏好，进而制定相应的营销策略。
例如，根据对用户行为的分析，发现用户普遍喜欢购买某一类商品，企业可以针对这一类商品进行促销活动，吸引更多用户购买，提高销售额。
二、数据挖掘在双十一促销中的实践案例许多大型电商企业在双十一促销活动中已开始应用数据挖掘技术，以提供更精准的商品推荐和优惠信息，提升用户购物体验。
以下是一些实践案例：1. 推荐系统电商平台通过挖掘用户历史购买、浏览行为等数据，构建个性化的推荐系统。
该系统可以根据用户的兴趣和喜好，为其推荐可能感兴趣的商品，提高购买转化率。
2. 优惠券推荐根据用户的购买历史和浏览行为，电商企业可以挖掘用户的潜在需求，为其推送相应的优惠券。
这种个性化的优惠券推送可以增加用户的购买欲望，并提高用户在双十一期间的消费额。
电子商务中的推荐系统应用案例分析
电子商务中的推荐系统应用案例分析推荐系统在电子商务领域扮演着重要的角色，为用户提供个性化的商品推荐信息，提高用户购物体验，促进销售增长。
本文将通过分析几个电子商务领域中成功应用推荐系统的案例，探讨推荐系统在电子商务中的应用及其价值。
1. 亚马逊的个性化推荐系统亚马逊是全球最大的电商公司之一，其个性化推荐系统是其成功之一。
亚马逊根据用户的购物历史、搜索记录、点击行为等大数据，利用协同过滤算法和机器学习技术，为用户推荐个性化的商品。
通过分析用户购物数据，亚马逊能够理解用户的购物喜好和需求，并向用户展示可能感兴趣的商品。
这种个性化的推荐系统不仅提高了用户购物体验，也促进了亚马逊的销售额增长。
2. 爱奇艺的视频推荐系统爱奇艺是中国领先的在线视频平台，其推荐系统基于用户的观看历史、评分、点赞等数据，利用深度学习和数据挖掘技术，为用户推荐个性化的视频内容。
通过分析用户行为数据，爱奇艺能够准确预测用户的观看喜好，并向用户推荐他们可能感兴趣的视频。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的视频观看体验，也帮助爱奇艺提高了用户留存率和广告收入。
3. 美团外卖的餐饮推荐系统美团外卖是中国领先的在线外卖平台，其推荐系统基于用户的历史订单、搜索记录、位置等数据，结合用户的餐饮偏好和需求，为用户推荐个性化的餐厅和菜品。
通过分析用户数据，美团外卖能够准确了解用户的餐饮口味和喜好，并向用户推荐符合其口味偏好的餐厅和菜品。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的订餐体验，也帮助美团外卖增加了订单量和用户黏性。
4. 豆瓣的图书推荐系统豆瓣是中国领先的图书评分和推荐平台，其推荐系统基于用户的阅读历史、评分、评论等数据，利用协同过滤算法和自然语言处理技术，为用户推荐个性化的图书。
通过分析用户行为和社交数据，豆瓣能够理解用户的阅读喜好和兴趣，并向用户推荐他们可能感兴趣的图书。
这种个性化推荐系统不仅提高了用户的图书推荐准确性，也增强了用户的社交互动和用户粘性。
数据挖掘技术在电商领域中的应用案例
数据挖掘技术在电商领域中的应用案例数据挖掘技术是指从大规模数据中自动地发现隐藏在其中的有用信息的过程。
电商领域中的数据量巨大，涉及的数据类型也非常多样，因此数据挖掘技术的应用十分广泛。
本文将通过介绍几个数据挖掘在电商领域中的典型应用案例，来说明数据挖掘技术在电商领域中的实际应用效果。
一、用户行为分析电商平台有着大量的用户行为数据，如点击次数、搜索记录、购买历史等。
利用这些数据进行数据挖掘，可以分析出用户的兴趣点、购买行为、购买决策路径等信息。
通过对用户行为进行分析，电商平台可以更好地为用户提供个性化的商品推荐、搜索结果排序等服务。
以淘宝为例，淘宝平台利用大数据分析技术，形成了一个庞大的用户画像数据库，记录用户的性别、年龄、职业、收入、兴趣等各种维度的信息，并将这些维度的数据进行计算加权后，形成了用户的“标签”。
在商品推荐场景中，淘宝根据用户的标签信息，精准地为用户推荐与其兴趣相关的商品，以提高用户购买热情和体验。
二、商品质量监控电商平台上的商品数量庞大，其中不可避免地会存在低质量商品。
通过对商品数据进行挖掘分析，可以发现一些低质量或虚假商品，保护消费者的权益。
以京东为例，京东利用数据分析技术，对平台上的所有商品进行大数据分析，实时监测商品的销售速度、评价等情况，对于销售速度异常、评价不良的商品，会在第一时间进行过滤，保证消费者购买到的都是高质量的商品。
三、提高供应链效率电商平台的供应链较为复杂，需涉及到商品的采购、仓储、配送等环节，各环节之间的协调和配合对于供应链效率的提高非常重要。
通过数据挖掘技术，可以对供应链进行优化和改进。
以亚马逊为例，亚马逊的“预测式发货”技术利用数据挖掘技术，将销售数据和库存数据进行分析，提前预测用户的购买需求，使得库存管理更加精准，预计准确度提高了50%以上。
亚马逊利用这个技术，不仅提高了库存利用率，还缩短了订单处理时间，提高了客户满意度。
四、营销决策支持电商平台上有着大量的用户数据和商品数据，如何将这些数据转化为具体的营销决策，是电商企业面临的一大难题。
数据挖掘技术应用案例解析
数据挖掘技术应用案例解析在数字化时代，数据挖掘技术已成为企业决策、市场分析、风险管理等领域的重要工具。
通过对大量数据的收集、处理和分析，数据挖掘技术能够揭示出隐藏在数据背后的规律，为企业的战略规划和运营管理提供有力支持。
本文将通过几个典型的数据挖掘技术应用案例，来解析数据挖掘技术在实践中的具体运用和效果。
一、电商推荐系统电商推荐系统是数据挖掘技术在电子商务领域的重要应用之一。
通过分析用户的购物历史、浏览记录、搜索行为等数据，推荐系统能够预测用户的兴趣和需求，从而为用户推荐合适的商品。
例如，亚马逊的推荐系统就是基于用户的购物行为和评价数据，通过数据挖掘技术构建了一个庞大的商品推荐网络，有效提高了用户的购物体验和满意度。
二、银行信用卡欺诈检测银行信用卡欺诈是银行风险管理的重要问题之一。
数据挖掘技术可以通过对信用卡交易数据的分析，发现异常交易模式，从而及时识别并预防欺诈行为。
例如，某些银行采用了基于数据挖掘技术的欺诈检测模型，通过对交易金额、交易时间、交易地点等多个维度的分析，有效识别出了大量欺诈交易，为银行挽回了巨大的经济损失。
三、医疗诊断与预测数据挖掘技术在医疗领域也有广泛的应用。
通过对患者的病历数据、医疗影像数据等进行分析，数据挖掘技术能够帮助医生进行更准确的诊断和治疗。
同时，数据挖掘技术还可以用于预测疾病的发展趋势和患者的预后情况，为医生制定个性化的治疗方案提供参考。
四、社交网络舆情分析社交网络已成为人们获取信息、表达意见的重要平台。
数据挖掘技术可以对社交网络上的大量文本数据进行情感分析、主题提取等操作，从而揭示出公众对某些事件或话题的态度和看法。
这种舆情分析技术对于政府和企业了解公众需求、预测市场趋势具有重要意义。
五、交通拥堵预测与调度城市交通拥堵问题一直是困扰城市管理者和市民的难题。
数据挖掘技术可以通过对交通流量、道路状况、天气条件等数据的分析，预测交通拥堵的发生时间和地点，从而为交通管理部门提供决策支持。
数据挖掘技术在电子商务中的商品推荐应用
数据挖掘技术在电子商务中的商品推荐应用第四章系统的设计与实现４．基于关联规则的推荐系统实现举例５．基于关联规则的推荐系统的实际应用举例关联规则在商品推荐中的应用，一个经典的例子是购物篮分析。
为了扩大销售量，需要更加了解客户的购物习惯。
例如，“什么商品组或集合客户多半会在一次购物时同时购买？”为回答这个问题，而要在客户事务零售数据上运行购物篮分析。
分析结果可以用于市场规划、广告策划和分类设计。
例如，购物篮分析可以帮助经理设计不同的商店布局。
一种策略是：经常～块购买的商品可以放近～些，以便进一步刺激这些商品一起销售。
例如，如果客户购买《数据挖掘概念与技术》也倾向于同时购买《数据库系统概念》，那么将它们陈列得近一点，可能有助于增加二者的销售。
如下图所示。
第３０页共６０页数据挖掘技术在电子商务中的商品推荐应用第四章系统的设计与实现５．基于分类规则的推荐系统实现举例（１）ＩＤ３算法训练集举例ｌｎＣＯｍｅｓｔＵｄｅｎｔｃｒｅｄｉｔｒａｔＪｎ．ｑｂｕｙｓｃｏｍｐｕｔｅｒｈｉａｈｎＯｆａｉｒ什０ｈｉｆｌｈｎＯｅｘｃｅｌｌｅｎｔｎａｈｉｇｈｎＯ馅ｉｒｙ髂ｍ每ｄｉｕｍｎＯｆａｉｒｙｅｓ．１０ｗｙｅｓ怡ｉｒｙｅｓＩｏｗｙｅｓｅ×宅ｅｌｌｅｔｌｔＨｎＩＤ、ⅣＶｅＳｅｘｅｅｌｌｅｒｔｔ窜营ｇｍｅｄｉｕｍｎ口ｔａＩｒｎｎｌ：ｅｗｙｅｓ惋－ｒｙｅｓｍｅｄｉｕｍｙｅｓ怡驴ｙｅｓｍｅｄｉｕｍｙｅｓｅｘｃｅｌ［ｅｎｔｙｅｓｒｎｅｄｉｕｒｎｎ由ｅｌ×ｅｅ｜ｌｅｌｌｔ掣鬯ＳｈｉｇｈｙｅｇｆａＩｒＶｅ韪ｍ量ｄｉｕｍｎｏｅｘｃｅｌｌｅｎｔｎＯ（２）决策树输出的结果６．基于分类规则的推荐系统的实际应用举例运用分类规则网站挖掘出了客户商品兴趣，或者客户在上网时将自己的商品兴趣范围直接填写给网站。
然后网站根据客户的商品兴趣，给客户提供推荐信息，进行感兴趣新商品上市通知，以及商品促销时通知。
如下图例如：第３３页共６０页数据挖掘技术社电子商务中的商品推荐应甩第四章系统的设计与实现（１）客户的商品兴趣范围（２）客户感兴趣的新商品上市通知。
数据挖掘技术在电商中的应用案例
数据挖掘技术在电商中的应用案例随着互联网的普及和电商行业的飞速发展，越来越多的企业开始借助数据挖掘技术深度挖掘用户数据，了解用户需求，优化产品策略，提升商业价值。
下面将从APP数据分析、用户画像、商品推荐、营销活动四个方面，来展示数据挖掘技术在电商中的应用案例。
一、APP数据分析APP是电商企业与消费者之间沟通的重要桥梁，实时获取APP 使用数据有助于企业根据用户行为偏好和用户体验，进行优化产品策略，提供更优质的服务。
针对一家名为“永辉超市”的电商企业，他们通过对APP用户数据的深度挖掘，发现消费者更多的是选择生活常用品，而非食品。
结合此结果，企业便开设了专门的家居日用品专区，一举提高了消费者的满意度和忠诚度。
二、用户画像用户画像就是通过对用户数据的深度分析，制定出用户详细的人物形象，包括用户的兴趣、喜好、消费习惯等。
如京东商城就采用了用户画像技术，将用户分为五种类型：星探、潮人、实干家、量子、主流。
据调查显示，星探用户更为注重品牌和个性化产品，而潮人用户更注重时尚与潮流，因此只要根据用户画像的分类，即可为不同类型的用户量身打造专属的产品及服务。
三、商品推荐推荐系统是电商企业最常用的数据挖掘技术之一，即通过对用户的历史购买记录和查询记录进行分析，给用户推荐符合其需求的商品或服务。
阿里巴巴旗下的“淘宝”便是一款运用推荐系统的电商APP，通过对用户浏览商品的历史记录、点赞、收藏等数据进行分析，来为用户推荐与该商品相关联的其他商品，进一步拓展用户的购买需求。
四、营销活动数据挖掘技术还可用于营销活动的策划和实施，深度挖掘用户数据，制定出精准有效的营销方案。
比如，美团外卖便采用了营销活动数据挖掘，根据用户历史订单和评分、特价折扣商品等数据特征，制定了“新用户免费外卖第一单”、“平时活动多多”、“会员日加倍优惠”等一系列的营销活动，提高了平台的转化率和留存率。
综上所述，数据挖掘技术在电商中的应用案例不仅局限于上述几个方面，而是已经深入到了电商企业的方方面面。
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成数据项空缺。对于空缺的数据项，要视情况排除或填入缺省值，例如对于数值型数据来说
可以取平均值作为缺省值。抽取得到的表中数据的类型和挖掘算法需要的类型不一定一致。
此时还需要做一些转换工作。例如 ID3 分类算法需要离散的源数据；C4.5 等算法虽可由程
序自动寻找离散化方法，但是有时数据自动分段的边界显得不够自然，不符合人们的一般习
买统计信息，共有 3 个字段，分别为类编号，商品编号和购买量。
商品推荐是电子商务网站用来向访问网站的顾客提供商品信息和建议，并模拟销售人员
帮助顾客完成购买过程。它是利用数据挖掘技术在电子商务网站中来帮助顾客访问有兴趣的
产品信息。推荐可以是根据其他客户的信息或是此客户的信息，参照该顾客以往的购买行为
预测未来的购买行为，帮助用户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品。推荐技
惯。这里由分析人员按照一般的统计划分经验来对属性值进行分段，实现离散化。下表为离
散化变换后的结果如表 2_57。 表 2_57 经离散变换后的客户信息表 Loyalty
教育 客户编号 性别 年龄
程度
距最近一次 月均购买
…
购买时间
频率
已消费 金额
忠诚度 级别
20120001 男 30-40 大专 …
0-10
而客户乙经常光顾网站购买 CD ，可见甲和乙对音像制品都很感兴趣，都是音乐爱好者。那
么通过客户群细分，可以认为甲和乙是同一类客户。当甲再次进入网站购物时，我们可以向
他推荐购买 CO ，从而为客户提供个性化服务。客户群细分可以使用分类或聚类来实现。区
别如前所述，分类需要已经由营销人员分好类的样本，聚类则自主的对客户群体进行分类。
比较常用的与推荐相关的数据挖掘技术有关联规则、贝叶斯网络技术、聚类技术和最邻 近技术等。本系统采用的是关联规则中效率较高的 FP-Growth 算法来得到满足最小支持度 和置信度要求的关联规则。由 Han Jiawei 等人提出的 FP-Growth 算法，没有采用 Apriori 算 法的框架，而是采取了分而治之的策略：在经过了第一次扫描之后，把数据库中的频繁集压 缩进一棵频繁模式树( FP-tree ) ，同时依然保留其中的关联信息。随后再将 FP-tree 分化 成一些条件库，每个库和一个长度为 1 的频繁集相关。然后再对这些条件库分别进行挖掘。 当原始数据库很大的时候，也可以结合划分的方法，使得一个 FP-tree 可以放入主存中。
决策树等分类算法易于理解，但受样本划分准确度的影响；聚类算法有时也可以发现营销人
员没有发现的一些事实。所以，在本案例中我们使用聚类算法进行客户群的细分。系统客户
群细分所需要的客户信息和交易信息与客户忠诚度分析大致相仿，分别存放在客户表、商品
类别表、订单表以及订单明细表等多个表内。数据预处理过程主要将这些表内反映客户身份
术在帮助了客户的同时也提高了顾客对网站的满意度，换来对商务网站的进一步支持。
商品推荐的主要任务是回答这样一个问题：当前访问网站的这位客户最可能想要的是哪
些商品？对于推荐任务的实现，首先要求结果的准确性，总是向客户推荐其不想要的商品只
会导致客户不满而转向其他网站；其次推荐的商品应尽可能多地覆盖用户实际喜欢的范围，
K-Means 算法。
客户群细分主要是为下面将介绍的商品推荐做准备的，它的结果将被写入数据仓库的
user cluster 和 cluster info 表中。user cluster 表记录客户属于哪个类，共有 2 个字
段，分别为客户编号和类编号。cluster info 表记录每一个客户类别中所有顾客的商品购
小群体。虽然，还不可能细化到表现每个人的全部个性的程度；而且由于客户群体的宠大，
每个细分群包括的客户数目事实上也相当可观，离一对一营销还很远。但是这样的细分，能
够表现某些群体的消费行为共性，对企业制定营销策略己经具有很大的指导意义。
客户群细分变量可以采用一般人口统计学变量（如年龄、性别、收入、教育背景和职业
以最大限度地提高推荐效果。另外，与客户的实时交互也对算法的效率提出了较高的要求。
有许多方法可以实现推荐任务。最简单的就是以编辑推荐或专家推荐的形式，比如定期推出 的专题，汇集一系列围绕某主题的商品目录，这些目录都是由编辑手工编写的。一些简单的 统计数据也可以作为推荐的手段，如销售排行榜，放在网页的醒目位置，对于新的来访者相 当有效。另一些推荐方式则较为复杂，大部分工作需要计算机来完成。通常前者被称为“人 工式推荐系统”, 而后者称为“自动式推荐系统”。要真正地实现针对每一个客户的个性化 服各必须借助于自动式推荐系统，它可以充分考虑每位客户的特点，在与用户的实时交互过 程中动态地产生推荐结果。但两者并不相互排斥，实际的系统经常会综合多种推荐方法，互 补长短。
客户群细分是根据公共属性将客户划分成为同类群体的过程，细分的目的是按照客户之
间的密切关系或相似程度将客户划分到事先已经定义好的各个客户群中，为营销人员与客户
之间的交流提供了一个有效的平台，从而使得公司可以更好地识别不同的客户群体，区别对
待不同客户，采取不同的客户战略，达到最优化配置客户资源的目的。
在客户群细分的基础止，通过建立客户行为模型，可以作为营销人员进行一对一营销的
数据挖掘技术及工程实践系列丛书之
数据挖掘应用 20 个案例分析
(V01.00.000)
广州太普信息技术有限公司
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表 2_56 经抽取而成的客户信息表 Loyalty 客户编号 性别 年龄 教育 … 距最近一次 月均购 已消费 忠诚度
20120001 男
程度 40 大专 …
购买时间 (天)
5
买频率 3.4
金额 级别
801.6
0
20120002 女 28 本科 …
11
1.9
246.3
1
…
…………
…
…
…
…
所得到的用户数据很难做到完整全面，用户在注册时可能选择不填注册信息的几项，造
我们为“易购 365 ”设计了结合多种方法的商品推荐方案：首先，利用统计方法在网 站的首页醒目位置列出销售量处于前 10 名的热销商品，为访问者和新注册的用户提供最普 通的推荐服务；其次，对于已注册并有购买纪录的顾客，当他登录网站的时候，将享受到级 别更高的推荐服务。该推荐分为两部分：利用客户群细分的结果，将同一个类中其他用户购 买最多的 N 个商品或与这些商品同类的新商品推荐给顾客；利用数据挖掘中的关联规则技 术，列出目标客户最感兴趣的 N 个商品的推荐列表。相比以往的商品推荐，这样的方案既 弥补了系统无法为新客户提供有效推荐服务的缺点，同时也弥补了未获得足够销售量的新商 品不易被推荐出去的缺陷，有效地提高了对客户的推荐精度。
2-4
800-1000
0
20120002 女 20-30 本科 …
10-20
0-2
0-500
1
…
…………
…
…
…
…
本案例采用基于信息论的 ID3 决策树分类算法进行客户忠诚度分析。该算法根据离散
属性集的集合来做出一系列判断将数据分类。它的输入数据是己分好类的样本数据，输出一
棵代表分类规则的二叉树或多叉树。
表 2_59 ID3 决策树建模参数
教育
类别 1
Байду номын сангаас
类别 2
类别 49
客户编号 性别 年龄
…
程度
购买量
购买量
购买量
20120001 男 30-40 大专
0
17
…
61
20120002 女 20-30 本科
23
1
…
0
…
…
…
…
…
…
…
…
然后对表使用聚类算法进行挖掘。聚类算法分为基于划分的方法、基于层次的方法、基
于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等几大类，本案例中选择基于划分 的
依据。一对一的营销思想，要求企业能够了解每个客户的爱好、需求，针对客户的个人特点
进行营销，和客户建立起长久稳定的关系。长久以来，这一策略只能依靠营销人员与用户个
人保持联系而完成。辅助统计分析工具只能了解客户群体宏观层次上表现出来的一些特性。
现在，基于数据挖掘工具，可以把客户划分成更加细小的、其消费行为存在较大相似性的微
案例八 电子商务网站中的商品推荐
温馨提示： • 需支持，找广州太普技术： • 要建模，上数据挖掘在线平台：； • 有问题，找太普问库： • 想兼职，找数据挖掘创业联盟： • 寻合作（科技申报、高校教学、企业咨询），请联系：40068-40020
挖掘目标的提出 当今的商业竞争日趋激烈，获得一个新客户的成本越来越高，保持原有顾客也就显得越 来越重要。营销实践表明：争取一个新客户的花费常常可以达到留住一个老客户花费的 5 到 10 倍。客户忠诚是客户在较长的一段时间内，对于企业产品或服务保持的选择偏好与重复 性购买。忠诚的客户不仅会增加购买量，而且往往会为企业介绍新客户。与传统的商务相比 较，电子商务的客户忠诚度更重要。 影响客户忠诚度的因素非常多，有客户自身方面的原因，企业方面的原因，还有客户和 企业以外的其他因素如社会文化、国家政策等。但除了企业自身外，其他都属于不可控因素。 从这点出发，企业可以从自身寻找一下影响客户忠诚度的原因。比如某个客户的忠诚度下降 是因为他常买的某类商品的质量出现问题或价格过高，导致该客户转向了企业的竞争对手。 对于这种情况，企业需要一种方法来对客户信息和营销数据的分析，找出哪些原因导致了客 户的忠诚度下降，并且针对这些原因采取措施，挽回那些即将变为不忠诚的客户．数据挖掘 技术可以建立客户忠诚度分析模型，了解哪些因素对客户的忠诚度有较大影响，从而采取相 应措施。因此基于数据挖掘技术的客户忠诚度分析具有重要的应用价值。 电子商务网站实现了一个网上超市，用户可以通过网站进行在线购物，实现电子商务方 便快捷的优势。网站的整个操作流程如图所示。