2021鲜花电商行业研究分析报告
2021年鲜花电商行业研
究分析报告
目录
1.鲜花电商行业前景趋势 (4)
1.1鲜花电商市场规模将进一步扩大 (4)
1.2配送趋势层现统一化、专业化 (5)
1.3冷链物流也被应用到了鲜花 (5)
1.4行业出现多方割据状态 (6)
1.5垂直平台付费市场教育 (6)
1.6革新物流配送技术 (6)
1.7鲜花电商需要精耕细跟 (7)
1.8延伸产业链 (7)
1.9行业协同整合成为趋势 (7)
1.10服务模式多元化 (8)
1.11呈现集群化分布 (8)
1.12需求开拓 (9)
2.鲜花电商行业现状 (9)
2.1鲜花电商行业定义及产业链分析 (9)
2.2鲜花电商市场规模分析 (11)
2.3鲜花电商市场运营情况分析 (12)
3.鲜花电商行业存在的问题 (15)
3.1上下游存在弊端 (15)
3.2行业服务无序化 (15)
3.3供应链整合度低 (15)
3.4基础工作薄弱 (16)
3.5产业结构调整进展缓慢 (16)
3.6供给不足，产业化程度较低 (16)
4.鲜花电商行业政策环境分析 (18)
4.1鲜花电商行业政策环境分析 (18)
4.2鲜花电商行业经济环境分析 (18)
4.3鲜花电商行业社会环境分析 (18)
4.4鲜花电商行业技术环境分析 (19)
5.鲜花电商行业竞争分析 (20)
5.1鲜花电商行业竞争分析 (20)
5.1.1对上游议价能力分析 (20)
5.1.2对下游议价能力分析 (20)
5.1.3潜在进入者分析 (21)
5.1.4替代品或替代服务分析 (21)
5.2中国鲜花电商行业品牌竞争格局分析 (22)
5.3中国鲜花电商行业竞争强度分析 (22)
6.鲜花电商产业投资分析 (23)
6.1中国鲜花电商技术投资趋势分析 (23)
6.2中国鲜花电商行业投资风险 (23)
6.3中国鲜花电商行业投资收益 (24)
1.鲜花电商行业前景趋势
1.1鲜花电商市场规模将进一步扩大
传统鲜花交易的流通渠道集中在线下，一般来说，鲜花从花农手中，要经过交易市场、一级、二级批发商等扩散到全国各中小城市，并最终送至消费者手中，流转时间长，鲜花耗损严重，且中间每层批发商平均加价15%-20%。花店到消费者的零售环节，在刨除人工、场地、损耗等费用后，维持运营盈亏平衡情况下，至少加价60%，最终的成本均由消费者端来承担。而电商渠道的兴起，利用互联网的天然优势，大幅缩短了中间的交易环节，减少鲜花耗损的同时，让利上下游。且从技术端出发，为花农创收，节约花店运营成本。
1.2配送趋势层现统一化、专业化
电商时代，随着规模增加、物流发展，冷链物流也被应用到了鲜花上。加快恒温保鲜技术的发展，提升协同作业能力，能够有效降低鲜花运输途中的耗损。而直面消费者的最后几公里，企业也应该开始自建配送团队，一方面可以降低对第三方物流公司的价格依赖，减少运输成本；另一方面可以更直接地保障鲜花品质、提升用户体验。鲜花其实是国内最早看展O2O的行业之一，预测未来3年内线上鲜花的销售占比会超过线下，这一点可以参考其他零售领域的变革趋势。而在这样的趋势下，鲜花供应链也会迎来变革，主要体现在国内鲜花冷链网络的形成。目前从昆明到全国大中城市，都已开通专业的鲜花冷链运输班车，例如上海，每天都有数十吨鲜花通过冷链车送达。为了赶速度，还有更多的鲜花通过各个航班陆续空运抵达。
1.3冷链物流也被应用到了鲜花
从配送方面来看，随着规模增加、物流发展，冷链物流也被应用到了鲜花上。加快恒温保鲜技术的发展，提升协同作业能力，能够有效降低鲜花运输途中的耗损。而直面消费者的最后几公里，企业也应该开始自建配送团队，一方面可以降低对第三方物流公司的价格依赖，减少运输成本；另一方面可以更直接地保障鲜花品质、提升用户体验。
1.4行业出现多方割据状态
由于鲜花保质期较短，对运输条件要求较高，要做到地域全方位覆盖难度太大，在行业并未出现具有明显优势平台的前提下，行业巨头的出现并不容易。未来行业或将出现以地域为划分多方割据的状态。
1.5垂直平台付费市场教育
随着近几年互联网+的普及以及人们生活质量要求的提高，消费鲜花的理念逐渐在广泛大众中渗透，大多平台目前处于投入资金进行市场教育，发掘潜在用户的阶段。
1.6革新物流配送技术
对于鲜花来说，从采摘下来的那一刻起，品质就在逐级递减，耗损严重，出于成本控制、保障鲜花质量等目的，降耗损成为企业的重要把控点之一。而降损的重点在物流配送环节。传统的鲜花运输以空运、火车等为主，物流技术落后，保鲜设备不够先进，造成的鲜花损耗超过30%。电商时代，随着规模增加、物流发展，冷链物流也被应用到了鲜花上。加快恒温保鲜技术的发展，提升协同作业能力，能够有效降低鲜花运输途中的耗损。而直面消费者的最后几公里，企业也应该开始自建配送团队，一方面可以降
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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，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
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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，
2020年【鲜花电商】行业调研分析报告
2020年【鲜花电商】行业调研分析报告 2020年2月
目录 1. 鲜花电商行业概况及市场分析 (6) 1.1 鲜花电商行业市场规模分析 (6) 1.2 鲜花电商行业结构分析 (6) 1.3 鲜花电商行业PEST分析 (7) 1.4 鲜花电商行业发展现状分析 (9) 1.5 鲜花电商行业市场运行状况分析 (10) 1.6 鲜花电商行业特征分析 (11) 2. 鲜花电商行业驱动政策环境 (12) 2.1 市场驱动分析 (12) 2.2 政策将会持续利好行业发展 (14) 2.3 行业政策体系趋于完善 (14) 2.4 一级市场火热，国内专利不断攀升 (15) 2.5 宏观环境下鲜花电商行业的定位 (15) 2.6 “十三五”期间鲜花电商建设取得显著业绩 (16) 3. 鲜花电商产业发展前景 (17) 3.1 中国鲜花电商行业市场规模前景预测 (17) 3.2 鲜花电商进入大面积推广应用阶段 (18) 3.3 中国鲜花电商行业市场增长点 (19) 3.4 细分化产品将会最具优势 (19) 3.5 鲜花电商产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 3.6 鲜花电商人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21)
3.7 巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (22) 3.8 建设上升空间较大，需不断注入活力 (22) 3.9 行业发展需突破创新瓶颈 (23) 4. 鲜花电商行业竞争分析 (24) 4.1 鲜花电商行业国内外对比分析 (24) 4.2 中国鲜花电商行业品牌竞争格局分析 (26) 4.3 中国鲜花电商行业竞争强度分析 (26) 4.4 初创公司大独角兽领衔 (27) 4.5 上市公司双雄深耕多年 (28) 4.6 互联网巨头综合优势明显 (29) 5. 鲜花电商行业存在的问题分析 (30) 5.1 政策体系不健全 (30) 5.2 基础工作薄弱 (30) 5.3 地方认识不足，激励作用有限 (30) 5.4 产业结构调整进展缓慢 (30) 5.5 技术相对落后 (31) 5.6 隐私安全问题 (31) 5.7 与用户的互动需不断增强 (32) 5.8 管理效率低 (33) 5.9 盈利点单一 (33) 5.10 过于依赖政府，缺乏主观能动性 (34) 5.11 法律风险 (34)
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、
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目录 1.鲜花电商行业前景趋势 (4) 1.1鲜花电商市场规模将进一步扩大 (4) 1.2配送趋势层现统一化、专业化 (5) 1.3冷链物流也被应用到了鲜花 (5) 1.4行业出现多方割据状态 (6) 1.5垂直平台付费市场教育 (6) 1.6革新物流配送技术 (6) 1.7鲜花电商需要精耕细跟 (7) 1.8延伸产业链 (7) 1.9行业协同整合成为趋势 (7) 1.10服务模式多元化 (8) 1.11呈现集群化分布 (8) 1.12需求开拓 (9) 2.鲜花电商行业现状 (9) 2.1鲜花电商行业定义及产业链分析 (9) 2.2鲜花电商市场规模分析 (11) 2.3鲜花电商市场运营情况分析 (12) 3.鲜花电商行业存在的问题 (15) 3.1上下游存在弊端 (15) 3.2行业服务无序化 (15)
3.3供应链整合度低 (15) 3.4基础工作薄弱 (16) 3.5产业结构调整进展缓慢 (16) 3.6供给不足，产业化程度较低 (16) 4.鲜花电商行业政策环境分析 (18) 4.1鲜花电商行业政策环境分析 (18) 4.2鲜花电商行业经济环境分析 (18) 4.3鲜花电商行业社会环境分析 (18) 4.4鲜花电商行业技术环境分析 (19) 5.鲜花电商行业竞争分析 (20) 5.1鲜花电商行业竞争分析 (20) 5.1.1对上游议价能力分析 (20) 5.1.2对下游议价能力分析 (20) 5.1.3潜在进入者分析 (21) 5.1.4替代品或替代服务分析 (21) 5.2中国鲜花电商行业品牌竞争格局分析 (22) 5.3中国鲜花电商行业竞争强度分析 (22) 6.鲜花电商产业投资分析 (23) 6.1中国鲜花电商技术投资趋势分析 (23) 6.2中国鲜花电商行业投资风险 (23) 6.3中国鲜花电商行业投资收益 (24)
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
2018年鲜花电商行业市场调研分析报告
2018年鲜花电商行业市场调研分析报告
目录 第一节消费升级+资本助力，日常鲜花电商迎来结构性发展机遇 (5) 一、鲜花市场定义及分类 (5) 二、我国鲜花市场规模超过400亿元，下游批发和零售份额3：7 (6) 三、我国人均鲜花消费及日常鲜花占比均较低，未来成长空间巨大 (7) 四、日常鲜花消费提升驱动力：消费升级加速+企业持续市场培育 (9) 五、电商渗透驱动力：资本助力+电商服务便利性 (12) 第二节传统产业链存在诸多痛点，鲜花电商有望加速整合 (13) 一、上游种植：国内种植分散、技术低且改造投入大，国外进口成本高昂 13 二、中游流通：环节众多，依靠层级批发，效率低，损耗大 (15) 三、下游零售：传统零售高度分散，增长乏力，鲜花电商逐步崛起 (18) 第三节看好B2C鲜花电商，高低端品牌定位适合不同发展战略 (19) 一、从业务模式及品牌定位角度，识别市场未来机遇 (19) 二、日常鲜花：整合供应链提升服务质量，品牌营销抓牢客户 (21) 第四节鲜花电商相关公司分析 (25)
图表目录 图表1：我国花卉市场分类 (5) 图表2：鲜切花的含义及特点 (5) 图表3：鲜花市场需求细分结构 (6) 图表4：我国鲜切花市场流通情况 (6) 图表5：国内外鲜花人均消费情况对比（欧元） (7) 图表6：国内外鲜切花市场容量及人均消费情况 (7) 图表7：国内外鲜花消费结构对比 (8) 图表8：2015年国内可比行业电商渗透率对比 (8) 图表9：我国农产品电商销售额增长情况 (9) 图表10：我国城镇居民人均可支配收入（元）. (9) 图表11：鲜花电商服务种类及价格概览 (11) 图表12：鲜花电商微信公众平台功能 (11) 图表13：鲜花电商微信公众平台截图 (11) 图表14：我国鲜花电商融资情况 (12) 图表15：鲜花电商产业链环节分工 (13) 图表16：世界主要鲜花产地分布 (13) 图表17：国内鲜花种植面临问题 (14) 图表18：现代温控大棚与传统农户基地对比 (15) 图表19：鲜花产业中游痛点梳理 (15) 图表20：传统鲜花流通渠道 (16) 图表21：鲜花降级腐坏过程 (16) 图表22：我国冷链物流成本高昂、问题诸多 (17) 图表23：我国生鲜电商盈利水平较差 (17) 图表24：全国一、二线城市花店数量 (18) 图表25：小型花店规模小、个体经营 (19) 图表26：鲜花电商业务模式分类 (20) 图表27：电商品牌分类 (20)
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。
2020年中国鲜花电商行业市场现状及发展前景分析 未来B2C业务将成为行业盈利增长点
2020年中国鲜花电商行业市场现状及发展前景分析未来 B2C业务将成为行业盈利增长点 1、中国鲜花电商行业：2015年爆发，2019年进入下半场 我国鲜花电商主要分为B2B、C2C和O2O三种模式。O2O业务虽然是鲜花行业最主要的盈利模式，但随着众多鲜花电商的兴起，O2O转单模式的流量红利逐渐消失，传统转单业务的竞争会越来越激烈;B2B模式依赖于对上下游商家的匹配，需要整合产业链的上游和中游流通环节，信息服务成本较高;B2C业务面向消费者，增值空间大，未来将成为鲜花电商行业较大的盈利增长点。 2007-2012年是鲜花电商行业的探索期，以2B模式为主;2013-2015年是行业爆发期，Flowerplus花加、野兽派、花点时间、鲜花说等平台相继上线，通过多种营销方式培养用户鲜花消费习惯; 2016年至今是行业成长期，各平台先后获得资本融资，鲜花日常订阅模式日趋普遍。不过，由于鲜花行业的运输难、保鲜期短的特点也让其电商之路充满挑战。 分析认为，如今鲜花电商竞争进入下半场，供应链及配送环节尤为关键。同时，平台还应寻求更大的发展空间，联动其他商品销售，扩大消费者对于平台商品的需求量。
2、近几年中国鲜花电商行业投融资不断下降 据IT桔子统计显示，2013-2019年，鲜花电商融资数量和金额均呈波动变化趋势，2015年为鲜花电商投资顶峰，共获得投资9.58亿元，投资数量22起。2019年，鲜花电商投资数量为2起，投资金额共0.38亿元。 2013-2017年，爱尚鲜花、花点时间、FlowerPlus花加等主流鲜花电商平台均获得了多笔融资。2017年以后，成功获得融资的鲜花电商平台寥寥无几：Flowerplus花加获得三轮融资，花点时间获得一轮融资。再细看整个鲜花电商赛道。在2019年，仅Flowerplus花加成功完成了金额为3500万人民币的新一轮融资，以及植治获得数百万融资。
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。