数据挖掘在电子商务中应用
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。
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随着互联网技术的不断发展，电子商务已成为当前市场的一种主要交易模式。
而数据挖掘技术的应用则为电子商务的发展提供了鲜活的动力和无限可能。
数据挖掘旨在从大量的数据中提取有效的信息和知识，以便于更好地决策和规划。
在电子商务中，数据挖掘技术帮助企业识别商品需求，维护客户关系、提升销售业绩等方面发挥了重要的作用。
一、商品推荐在电子商务中，商品推荐已经成为了很多企业赖以生存的必要手段。
数据挖掘技术可以用来对消费者的历史行为和购买记录进行分析，以推荐合适的商品。
“推荐系统”正是基于此理念发展起来的。
通过收集和分析消费者的购买行为，推荐系统能够很好地预测用户下一步的购买动向，从而向其推荐相应的产品。
环球雅图的推荐系统就是非常成功的案例。
它通过收集消费者的浏览和购买记录，建立了用户画像，并从中挖掘用户行为数据。
通过使用机器学习的分类算法和聚类算法，推荐系统可以更好的为消费者提供个性化建议，从而增强了消费者的满意度，提高了销售收益。
二、预测分析和库存管理数据挖掘技术可以帮助企业预测自身的销售趋势和使用商品的需求。
利用数据挖掘的算法，企业可以通过历史数据对未来销售的需求进行精细预测，进而进行针对性的库存管理。
通过预测，企业可以在适当的时间制定新的产品推广计划或者更好地安排销售促销活动。
同时，在库存数量不足的情况下，通过及时增加库存，避免市场需求不被满足的情况，降低了采购成本。
三、安全管理数据挖掘技术还可以帮助企业检测其他黑客和安全攻击。
通过检测历史数据，可以获得更全面的信息，进而提高系统的安全性能。
数据挖掘可以发现非常规模式和异常行为，进而加强安全预测和风险提示。
四、营销和客户关系管理（CRM）数据挖掘技术可以帮助企业更好地维护客户关系，借此提升客户满意度和销售业绩。
通过对消费者行为、商品评价、用户评论等进行分析，企业可以了解客户的需求和意见。
根据客户的购买历史，企业可以向其推荐相应的产品和服务，增强客户的细心质感。
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。
数据挖掘在电子商务中的应用
数据挖掘在电子商务中的应用随着互联网的快速发展，电子商务行业也迅猛增长。
然而，随之而来的是庞大的数据量，这些数据蕴含着巨大的商业价值。
数据挖掘作为一种有效的技术，被广泛应用于电子商务中，帮助企业更好地了解消费者需求、优化运营管理以及提升市场竞争力。
一、市场分析与预测数据挖掘技术可以帮助电子商务企业进行市场分析。
通过挖掘大量的消费者行为数据，企业可以了解消费者的购买习惯、喜好以及需求变化趋势。
同时，数据挖掘还可以识别潜在的市场机会，帮助企业做出战略决策。
例如，通过对用户购买历史和浏览记录的分析，企业可以预测用户未来可能的购买行为，从而针对性地进行推荐和促销活动，提高销售额。
二、个性化推荐与客户管理数据挖掘技术在电子商务中的一个重要应用是个性化推荐。
通过对用户历史购买记录、浏览行为以及与其他用户的相似度进行分析，企业可以向用户推荐符合其兴趣和需求的商品或服务，提高用户的购买满意度和忠诚度。
同时，数据挖掘还可以帮助企业进行客户管理。
通过对用户行为数据的挖掘，企业可以分析用户群体特征，制定不同用户群体的营销策略，提高用户转化率和客户维护效果。
三、欺诈检测与风险评估在电子商务平台上，欺诈行为是一个严重的问题，会给企业和消费者带来巨大的损失。
数据挖掘技术可以通过对用户行为数据的分析，识别潜在的欺诈行为。
例如，通过对用户登录地点、购买金额以及购买方式等数据的挖掘，企业可以快速准确地检测到异常行为，及时采取相应措施。
此外，数据挖掘还可以帮助企业进行风险评估，预测潜在的风险并制定有效的风控策略，保护企业和用户的利益。
四、供应链管理与库存优化数据挖掘技术对于电子商务企业的供应链管理和库存优化也具有重要作用。
通过对销售数据和库存数据的挖掘，企业可以实时监控产品的销售情况和库存变化，合理安排生产和供货计划，减少库存积压和产品报废的风险。
此外，数据挖掘还可以帮助企业发现供应链中的瓶颈和短板，优化供应链管理，提高效率和降低成本。
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。
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和电子商务的日益普及，大量的数据被生成并储存起来。
而这些数据中蕴含着巨大的商业价值，传统的数据处理方法已经无法满足对数据的高效利用。
数据挖掘技术的出现为电子商务的发展提供了新的解决方案。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用，并分析其带来的益处。
一、个性化推荐在电子商务中，个性化推荐是一种重要的营销策略。
传统的推荐系统往往根据用户的历史购买记录或浏览行为进行推荐，但这种方法往往对新用户效果较差。
而数据挖掘技术能够根据用户的个人特征和偏好，从大量的数据中挖掘潜在的关联规则，为用户提供个性化推荐。
通过分析用户的购买记录、浏览行为、社交网络等数据，系统能够准确地预测用户的喜好，并向其推荐相关的产品或服务，从而提高用户的购买意愿和满意度。
二、市场竞争分析电子商务行业竞争激烈，了解市场趋势和竞争对手的情况对企业的发展至关重要。
数据挖掘技术可以从大量的销售数据中分析市场细分、热门产品、竞争对手策略等信息。
通过对销售数据进行聚类分析、关联规则挖掘等，企业能够更好地了解产品的销售情况和消费者需求，为企业的战略决策提供重要参考。
三、风险识别和预测在电子商务中，风险管理是一项重要的任务。
通过数据挖掘技术，企业可以识别和预测潜在的风险，减少损失。
例如，通过对交易数据进行异常检测，可以快速发现可能存在的欺诈行为；通过对用户行为数据进行聚类分析，可以找出潜在的恶意用户。
这些分析结果能够帮助企业及时采取措施，保护企业和用户的利益，提高电子商务的安全性。
四、运营优化与精细管理对于电子商务企业而言，运营效率和成本控制是关键因素。
数据挖掘技术可以从大量的数据中挖掘运营方面的问题，并提出相应的改进方案。
例如，通过对订单数据进行挖掘和分析，企业可以优化供应链管理，减少库存成本和配送时间；通过对用户行为数据进行挖掘，可以优化网站布局和功能设计，提升用户体验。
数据挖掘技术的应用可以帮助企业实现运营的精细化管理，提高效率和竞争力。
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随着互联网的迅猛发展，电子商务成为了一个重要的商业领域。
在电子商务中，如何获取和利用大量的数据成为了一项重要的任务。
数据挖掘作为一种高效的数据处理和分析技术，被广泛应用在电子商务领域中。
本文将探讨数据挖掘在电子商务中的应用，并分析其对电子商务的益处。
一、市场分析和预测数据挖掘可以对电子商务中的市场进行分析和预测，为商家提供决策依据。
通过对历史数据的挖掘和分析，可以了解消费者的购买行为和偏好，以及市场的趋势和变化。
基于这些分析结果，商家可以针对性地调整产品定价策略、优化营销活动，提高销售额和市场占有率。
例如，通过分析用户在电子商务平台上的浏览、搜索和购买记录，可以推断用户的兴趣和需求。
商家可以根据这些数据来定制个性化的推荐系统，向用户展示他们可能感兴趣的产品和服务，从而提高购买转化率和用户满意度。
二、用户行为分析数据挖掘还可以对用户行为进行分析，帮助电子商务平台优化用户体验。
通过分析用户在网站上的点击、停留和转化等行为，可以了解用户的偏好和需求，从而优化产品布局和用户界面设计，提高用户的满意度和留存率。
举个例子，通过对用户购物车中的商品数据进行挖掘和分析，可以了解用户的购买意向和购买力。
商家可以通过给予适当的优惠或推荐相似的商品来促使用户完成购买，提高购买转化率。
三、风险控制和欺诈检测在电子商务中，风险控制和欺诈检测是非常重要的一环。
数据挖掘可以通过对用户的行为和交易数据进行分析，快速准确地识别潜在的风险和欺诈行为。
比如，通过对用户的登录、浏览和购买行为进行监控和分析，可以快速发现异常行为，如非正常登录、大额交易等，从而及时采取措施防止欺诈事件的发生。
此外，通过构建合理的模型和算法，可以对用户的信用和风险进行评估，为电子商务平台提供风险控制的依据。
四、个性化推荐数据挖掘在电子商务中的另一个重要应用是个性化推荐。
通过对用户的历史购买记录、浏览行为和评价数据进行挖掘和分析，可以为用户提供个性化的产品推荐。
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迅猛发展，电子商务已经成为现代商业领域中不可或缺的一部分。
为了更好地满足消费者需求、提高市场竞争力以及优化运营决策，企业纷纷借助数据挖掘技术来进行电子商务的分析和应用。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用。
一、消费者行为预测与个性化推荐数据挖掘技术可以分析大量的用户数据，从中挖掘出潜在的购买模式和消费行为规律，以帮助企业更好地预测消费者的购买意愿和需求。
通过对用户的历史购买记录、浏览行为以及社交媒体数据的挖掘，企业可以生成个性化的推荐列表，为用户提供更加精准的商品推荐，从而提高转化率和用户满意度。
二、市场营销策略优化通过数据挖掘技术，企业可以分析市场数据、竞争信息和用户反馈，帮助企业制定更加精准的市场营销策略。
比如，通过对用户的购买偏好和购买频次的数据分析，企业可以识别出具有潜力的用户群体，重点关注并为他们提供个性化的服务和优惠，从而提高用户留存率和用户忠诚度。
此外，数据挖掘技术还可以帮助企业分析用户流失的原因，并提出相应策略来挽回流失用户。
三、风险评估与欺诈检测在电子商务中，存在各种各样的风险和欺诈行为。
借助数据挖掘技术，企业可以通过分析用户的行为数据、交易记录以及外部数据源，建立风险评估模型，及时发现可能存在的风险以及欺诈行为，并采取相应措施进行预警或阻止。
这样可以保护企业的利益，维护用户的权益，提高电子商务的安全性和可信度。
四、库存管理与供应链优化数据挖掘技术在电子商务中的另一个重要应用是库存管理与供应链优化。
通过分析销售数据、供应链数据以及市场需求数据，企业可以更加准确地预测商品的需求量和销售趋势，从而合理安排库存和供应链。
这样可以避免库存积压和缺货的情况，降低运营成本，提高供应链的效率和响应能力。
结论数据挖掘技术在电子商务中具有广泛的应用前景。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解用户需求、制定营销策略、风险评估和库存管理，从而提高运营效率、降低成本、提升用户体验。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
告的骚扰要小得多。采用这种模式在WWW上销售的企业取得了不同程度的成功。
顾客遍布全美。年销售额达十几亿美元：
到2000家，每周接待 400多万顾客，在世界各地的大城市都有分店。 店铺和合资店铺服务。星巴克公司采用集中的供应链运作模式来同时支持三个渠道。
所有参与公司之间的物流、信息流和资金流：
对web站点的链接结构的优化可从两方 面来考虑：一方 面，通过对Web log的挖掘，发现用户 访的问页面的相关性，从 而对密切联系的网页之间增加链接， 方便用户使用；另一方面， 通过对Web log的挖掘，发现用户的期 望位置，如果在期望位 置的访问频率高于对实际位置的访问 频率，可考虑在期望位置 和实际位置之间建立导航链接，从而 实现对Web站点的优化。
数据挖掘软件spss
作为统计预测分析的先驱，spss还在 电子商务等的数据分析和解决方案方面 已有超过三十年的经验，提供从数据输 入整理、探索分析、分析报告、建立模 型、预测分析到结果发布的完整解决方 案，能够预测未来，把握时机。 现在越来越多的消费者选择网络购物 ，那么传统的实体零售如何追随消费者 的脚步，开展多渠道营销，成为普遍关 注的话题。如何选择适合的供应商和商 品、如何解决线上线下的价格平衡、怎 样吸引顾客到自己的网店、以及如何识 别浏览网店的顾客的购买特征等具体问 题，都是电子商务对经营分析提出的新 的要求。数据挖掘技术作为建模分析技 术的一种，帮助电子商务企业和部门有 效的解决了这一问题。
•
WPS Officore fun
@WPS官方微博 @kingsoftwps
惠尔浦公司是全球第二大家电企业，它的产品有冰箱、空调、冰柜、洗衣机、微波炉、洗碗机等。惠尔浦公司的定价业务流程非常复杂，没有采用计算机系统，一般情况下每年要 几次变价，而每次变价需要对18万个单元格的Excel电子报表进行计算，费时110天。这不但影响了他的利润率，而且使顾客迷惑不解。为了降低经营成本，惠尔浦公司决定 改进其销售链的业务流程。 现在公司还面临大规模定制的压力，这意味着顾客的要求更复杂了，销售人员必须从庞大的产品线中配置出顾客要求的方案，同时正确的定价。传统的销售和定价业务流程根本不能 应付这种要求。 案例问题： (1)什么是销售链管理？目的是什么？ (2)销售链管理应用整合重要性是什么？ 答： (1)销售链管理就是定单获取的整合战略，其广义的定义使用信息技术支持从客户初次联系到订货的整个销售周期。 目的：在互不相连的销售职能之间建立起实时地连接，从而形成一个从客户初次联系到完成付款的完整的销售周期。 (2)重要性：因为销售队伍的环境非常复杂，需要所有销售人员(如电话销售人员、售前人员、现场铺售人员、地区销售经理和销售总裁)协调行动并分享信息以制定并执行销售战略。 应用的整合可以让销售队伍共享诸如定价、客户联系历史等信息，也有助于管理销售活动，包括确定下次会面的时间、了解买方的决策者及其态度、了解会面对购买决策者 的影响极确定销售队伍随后的行动。 2．CyberCash公司可提供多种互联网结算方式。CyberCash公司通过他自己的CyberCoin来提供小额支付服务，消费者可把自己的CyberCoin放在CyberCash钱包里。商家可用 CyberCoin来处理25美分到10美元之间的小额支付。有偿提供信息的商家可用这种小额支付方式来收取低额付款；软件分销商可通过收取大量的CyberCoin来销售软件。 案例问题： (1)什么是电子结算？ (2)电子结算方式有哪些(至少三种)？以上CyberCash公司提供的服务属于哪种方式？ 答： (1)广义讲，电子结算就是买主和卖主之间在线资金交换。交换的内容通常是由银行或中介机构发行的并由法定货币支撑的数字金融工具。 (2)信用卡结算；电子现金结算；电子支票结算；电子钱包结算；借记卡结算；电子代币结算。CyberCash公司提供的服务属于电子现金结算。
了解
• 电子商务(Ec)，是指利用计算机技术、网络技术和远程通信技术 ，实现整个商务过程中的电子化、数字化和网络化，超越传统商务活 动在时间和空间上的限制。电子商务主要包括利用电子数据交换 (EDI)、电子邮件(E-Mail)、电子资金转帐(ZFT)及Internet的主要技 术在个人间、企业间和国家间进行无纸化的业务信息的交换。 • 商品推荐形式，是指电子商务网站运用数据挖掘技术进行商品推 荐，在表达商品推荐信息时所采用的形式。它是数据挖掘技术在推荐 系统中运用时最终客户所见到网页界面。 • 商品推荐形式有很多种分类方法，本文根据数据挖掘技术，把商 品推荐形式分成几个大类：关联规则类型的推荐、分类规则类型的推 荐、聚类分析类型的推荐、序列模式类型的推荐和综合类型的推荐。
案例：丹麦最大的 Internet 门户网站——Jubii
Jubii是丹麦最大的 Internet 门户网站，相当于中国的新浪网。从 1995年开始运营起，Jubii就成为丹麦访问量最大的门户网站，在 2001年第35周，有90万个访问者，2百万用户会话，2千5百万个访 问页面。如此大的访问量使Jubii门户网站成为丹麦最大、最重要的搜 索引擎。Jubii还在服务宣传和定期改进网站内容方面做了大量努力， Jubii的网站内容包括Jubii购物、在线收音机、关于欧盟和欧洲货币 联盟的深入信息等。还建立了一系列针对不同客户群的新闻、天气预 报等新闻服务。 • 像Jubii这样的门户网站上的广告大概可以叫即时访问：点击广告 条数，把访问者引向登广告者的网站。以后发生的事情就看登广告者 的能力了，它可以销售其信息、产品或服务。 • 如果Jubii能够对访问者的偏好和忠诚度进行鼓励，用户就会只访 问它。认识到这个问题后，JUbii在品牌建设方面投入了相当多的资源 和资金，并把它当做公司的生命。这些努力部分通过以知名人士Joachin Heidiger , Dan Rachlin 和Kiribati Eggers的名字命名的针 对目标客户的特殊活动来完成，部分通过可供7万2千人同时观看的免 费电影、媒体展示等活动来完成。 •
•
而数据挖掘技术的商品 推荐应用，正是针对这些 问题而提出的。数据挖掘 是从大量的数据中，抽取 出潜在的、有价值的知识 、模型或规则的过程，是 属于发现型的技术。因此 ，数据挖掘技术的商品推 荐应用是数据挖掘和电子 商务发展的必然趋势。
•
把数据挖掘技术应用到电子商务网站的商品推荐中，可以使网站 从大量的客户交易数据、客户注册信息和网站访问目志等数据中，提 取出隐含的有价值的知识、模型或规则，帮助和指导网站的商品推荐 。从而，更有利于将网站浏览者转变为购买者，提高交叉销售能力， 提高客户的忠诚度，以及提高网站的服务质量和经济效益。 • 近年来，数据挖掘技术在电子商务中的商品推荐应用，已经逐渐 成为数据挖掘和电子商务的一项重要研究内容，得到越来越多的设计 研究人员的关注，并取得了卓著的研究成果和显著的应用效果。 • 电子商务为个性化商品的推荐提供了可能，数据挖掘给电子商务 为个性化商品的推荐提供了可能。
数据挖掘在电子商务中的应用
WEB挖掘
网站结构优化
相关数据挖掘软件
WEB挖掘
•
Web挖掘是对Web文档的内容、Web上可利用资源的 使用情况以及资源之间的关系进行分析，从中发现有效的 、新颖的、潜在有用的、并且最终可理解的模式。可以将 Web挖掘分为四个子任务：
• 1.资源搜索：检索所需要的web文档或web资源。 • 2.信息选择和预处理：从搜索到的web资源中自动选择特定的信息， 并对其进行预处理。 • 3.模式发现：自动发现一个或多个站点的模式。 • 4.模式分析：对于发现的规则进行有效性验证或解释。
网页、商品推荐
•
•
随着互联网的普及和电子商务业 务的发展，电子商务网站积累了大 量的客户交易数据。如何充分利用 这些数据，获得客户的购物模式， 对客户进行个性化的商品推荐，从 而更好地提高网站的服务质量和经 济效益，是电子商务迫切需要解决 的问题。 当前的电子商务网站一般是采用 统计技术和多维分析等传统技术， 凭着网站设计人员的经验，设计～ 些统一格式的商品推荐界面，对客 户进行商品推荐。这种商品推荐缺 乏个性化，难以达到显著的推荐效 果。这些传统技术是验证型的技术 ，难以获得隐藏在数据背后的知识 。
网站结构优化
Intemet 在给我们带来机遇的同时 也带来了挑战，它使得www上的一些主 要工作，例如 web 站点设计、 Web 服务 设计、Web站点的导航设计、电子商务 等工作变得更为复杂和繁重。对于网 站的设计者和经营方来说，需要更好 的辅助设计工具，可以根据用户的访 问兴趣、访问频度、访问时间动态地 调整页面结构，优化商务网站的链接 结构，从而，开展有针对性的服务。 解决这种需求的一个有力的工具就是 Web数据挖掘。
3．a.多数公司在互联网上销售产品时所采取的第一个步骤就是建立网站。他们坐等访问者会发现其网站，并希望这些访问者会发现其内容如此吸引人，以至于经常自愿地重访。 b.还有些公司，不是被动的等待消费者的到来，而是主动的使公司走向消费者，使消费者认识自己的网站。再通过提供高质量的服务来留住顾客，销售自己的产品。 案例问题： (1)以上两种营销方式分别是什么？ (2)b中的营销方法有哪几种？各包括什么战略？ 答： (1)内向营销战略和外向营销战略 (2)有三种： a．利用电子邮件：提示通知；定制信息流；参与和创建讨论名录；签名文件；扩大公司在讨论组的影响； b．在网络上进行外向营销：多媒体外向战略；互联网自动回复程序；参与讨论组； c．互联网之外的外向营销：联机服务；电子媒体的有形分销：在BBS上的营销。
¥¥¥ﺽﺽﺽﻞﻞ¥¥
作为长期项目，JUbii数据挖掘的目标是通过尽可能多地了解用户 行为，对用户体验和商业机会进行优化。 • 人们必须认识到，Internet 是接触现有信息和体验的快捷方 便的方式，因为它能够根据用户的意愿，比任何其他媒体都更快地对 信息进行组织、排列和分配。一个新的现象是，像JUbii这样的一天 的门户网站上你可以对特定情况和时间进行跟踪和预测。比如，我们 的头版在一天内回根据对用户的甄别和他的偏好与需求发生变化。这 使用户、广告客户和赞助商都非常满意。 • 未来，数据挖掘还将揭示出用户意愿对那些服务付费，那些服 务希望免费。 • 目前，Internet 和门户网站都在处于起步阶段。一些观点认为 ，像电视、报纸和其他印刷介质的订阅一样，网站提供增值服务会成 为平常之事，点击付费也可能成为市场机会。要成功的引入这些服务 ，必须清楚了解什么对用户来说是值得付费的。在未来的竞争中，另 一个需要考虑的重要问题是对这些服务的通信量进行预测，以把价格 定位在竞争水平。还可以这样理解，门户网站正在由免费页面服务转 向订阅和直接交易的混合体，JUbii销售经理Kasper Larsen 说道。