论电子商务中数据挖掘技术的应用
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研究
数据挖掘技术在电子商务中的应用研究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数据量的爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了企业和研究者们关注的焦点。
数据挖掘技术的出现，为解决这一问题提供了有力的手段。
本文将探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用，包括客户关系管理、市场预测、个性化推荐等方面，并分析其带来的优势和面临的挑战。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是指从大量的数据中，通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。
它综合了统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识，能够发现数据中的潜在模式、关联和趋势。
常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测等。
二、数据挖掘技术在电子商务中的应用1、客户关系管理客户是电子商务企业的核心资产，了解客户的需求和行为对于提高客户满意度和忠诚度至关重要。
通过数据挖掘，可以对客户的购买历史、浏览记录、评价等数据进行分析，从而实现客户细分。
将客户分为不同的群体，如高价值客户、潜在客户、流失客户等，并针对不同群体制定个性化的营销策略。
此外，还可以预测客户的购买意向，及时进行客户关怀和推荐，提高客户的复购率。
2、市场预测准确的市场预测对于电子商务企业的库存管理、生产计划和营销决策具有重要意义。
利用数据挖掘技术，可以对销售数据、市场趋势、竞争对手信息等进行分析，预测未来的市场需求。
例如，通过时间序列分析预测某一产品在未来一段时间内的销售量，从而合理安排库存和生产；通过关联规则挖掘发现不同产品之间的关联关系，为捆绑销售和促销活动提供依据。
3、个性化推荐个性化推荐是电子商务中提高用户体验和促进销售的重要手段。
通过分析用户的兴趣爱好、购买历史和浏览行为等数据，数据挖掘技术可以为用户提供个性化的产品推荐。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和基于知识的推荐等。
个性化推荐不仅能够帮助用户快速找到自己感兴趣的产品，还能够提高电子商务平台的转化率和销售额。
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随着互联网的发展，电子商务正越来越受到人们的青睐。
现在，越来越多的企业开始重视电子商务这一领域的发展，也越来越多的人开始在网上购物，但是电子商务的高速发展也给企业带来了新的挑战，如何提高效率，优化服务质量，降低成本，保证交易的可靠性等等。
这些问题需要企业通过数据挖掘技术来解决，这也是数据挖掘技术在电子商务领域广泛应用的原因。
一、电子商务的数据电子商务的数据主要包括用户交易数据、用户浏览记录、用户评价、物品信息等等。
这些数据中蕴含着大量的信息，但是如何从这些数据中提取有用的信息呢？这就需要数据挖掘技术的帮助。
数据挖掘技术可以通过各种算法和方法来发现和提取数据的隐含规律和模式，帮助企业更好地了解用户需求和行为，优化商品和服务。
二、电子商务中的数据挖掘技术1. 基于关联规则的推荐算法基于关联规则的推荐算法是目前电子商务领域最常用的推荐算法之一。
这种算法通过分析用户的购买历史和行为，来推荐用户感兴趣的商品。
例如，当用户购买了一件衣服后，系统可以基于关联规则推荐用户相似类型的衣服，这种算法还可以帮助企业识别用户的购买习惯，从而加深对用户的了解，提高服务质量。
2. 基于聚类的用户分类算法基于聚类的用户分类算法可以将用户按照特定的属性进行分类，例如购买力、兴趣爱好等等，从而更好地了解用户需求，为用户提供更贴近他们的商品和服务。
例如，当一个购买力较弱的用户在浏览手机时，系统可以推荐价格更加经济实惠的手机，而当购买力较强的用户在浏览手机时，系统可以推荐更加高端的手机。
3. 基于隐式反馈的推荐算法在电子商务领域中，用户对商品的喜爱和不喜爱会在很多时候以间接的方式体现出来。
例如，用户停留在商品页面的时间、在商品页面中浏览的内容等等。
基于这些间接的反馈信息，可以使用隐式反馈的推荐算法来进行推荐。
这种算法可以更好地了解用户的喜好，提高推荐的准确性。
三、 1. 商品推荐旗舰店、购物中心等等都变成了推销员和助手，他们通过收集、整理和分析数据，为消费者推荐商品。
电子商务中的数据挖掘技术及应用
电子商务中的数据挖掘技术及应用数据挖掘是一门利用计算机技术从大量数据中发现隐藏的模式、关联和信息的过程。
在电子商务领域，数据挖掘技术被广泛应用于市场营销、客户关系管理、用户行为分析等方面。
本文将探讨电子商务中的数据挖掘技术及其应用。
首先，电子商务中的数据挖掘技术之一是市场篮子分析。
市场篮子分析是一种通过分析客户的购买历史和购买习惯来发现产品关联性的方法。
通过分析大量的交易数据，市场篮子分析可以揭示不同产品之间的关联性，帮助电商企业做出更有针对性的营销策略。
例如，当一个用户购买了手机时，可以给他推荐手机配件或者相关的产品。
通过市场篮子分析，电子商务企业可以提高销售额和顾客满意度。
其次，用户行为分析也是电子商务中常用的数据挖掘技术之一。
用户行为分析可以通过对用户在电商平台上的点击、浏览、购买等行为数据的分析，了解用户的喜好、购买倾向以及购买动机。
通过对这些信息的挖掘，电子商务企业可以更好地理解用户的需求，个性化地推送产品和服务，提高用户的满意度和忠诚度。
例如，当一个用户经常浏览旅游产品，电商企业可以向他推送旅游相关的促销信息，增加购买的可能性。
此外，情感分析也是电子商务中的重要应用之一。
情感分析是通过对用户在社交媒体、评论、评分等文本数据中的情感色彩进行挖掘，来了解用户对产品或服务的态度和意见。
对于电商企业而言，通过情感分析可以及时发现和解决用户对产品或服务的不满意之处，提高产品和服务的质量。
例如，如果大量用户在评论中提到对某产品的不满意，电商企业可以针对这些问题进行改进，提升用户体验。
最后，个性化推荐系统也是电子商务中常用的数据挖掘技术之一。
个性化推荐系统通过分析用户的历史行为和兴趣，给用户推荐个性化的产品和服务。
通过数据挖掘技术，个性化推荐系统可以基于用户的购买历史、浏览记录、评分等信息，对用户的需求进行精准的预测。
例如，当一个用户经常购买运动鞋和运动服装，个性化推荐系统可以向他推荐相关的运动器材和健身服务。
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
数据挖掘技术是指从大量的数据中挖掘出有价值的信息和知识的一种技术手段。
在电子商务领域，数据挖掘技术可以帮助企业分析用户行为、预测市场趋势、个性化推荐商品等，从而提升企业的竞争力和盈利能力。
下面将从这几个方面详细介绍数据挖掘技术在电子商务中的应用。
数据挖掘技术可以帮助企业分析用户行为。
随着电子商务的发展，用户在购买商品过程中产生了大量的行为数据，如浏览商品、下单购买、评价商品等。
通过数据挖掘技术，企业可以对用户的行为数据进行分析，了解用户的购买偏好、行为习惯等，从而更好地满足用户需求。
通过分析用户购买历史数据，可以发现用户的购买周期和购买频率，从而进行个性化的推荐和营销活动，提高用户购买的转化率和复购率。
数据挖掘技术可以帮助企业预测市场趋势。
电子商务市场变化非常快，市场趋势的预测对企业的经营决策非常重要。
通过数据挖掘技术，企业可以抽取大量的历史销售数据、市场数据等，建立预测模型，预测未来的市场趋势。
利用时间序列分析方法，可以根据过去几年的销售数据预测未来几个月的销售量，从而合理安排生产和采购计划，避免库存积压或缺货现象的发生。
数据挖掘技术还可以帮助企业进行市场细分和目标定位。
通过挖掘用户的购买记录、行为数据等，企业可以将用户划分为不同的市场细分群体，了解不同群体的特征和需求，从而进行精准的目标市场定位和营销策略制定。
通过分析用户购买的品类和价格偏好，可以将用户划分为高端消费群体和低端消费群体，然后针对不同群体制定不同的销售策略和广告宣传。
电子商务中的数据挖掘技术应用
电子商务中的数据挖掘技术应用随着网络技术的不断发展和商业模式的重新定义，电子商务成为了现代商业中不可或缺的一部分。
然而，随之而来的海量数据让电商企业在不断寻求并利用数据挖掘技术的同时，也在面临数据分析和处理的挑战。
正因为如此，数据挖掘技术应用的重要性愈加突显。
本文将从数据挖掘技术的基本概念出发，以及具体的应用案例，探讨数据挖掘技术在电子商务中的应用。
一、数据挖掘技术的基本概念数据挖掘技术是指从数据中自动地（或半自动地）寻找潜在的、有用的模式、规则、趋势和关联的技术。
常用的统计分析和机器学习算法可以帮助企业更好地从数据中获取关键的信息和业务价值。
数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则、回归、异常检测等多种算法。
这些算法可以处理许多类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
在电商领域，数据挖掘技术可以应用于诸如用户推荐、商品分类、销售预测、舆情分析和防欺诈等业务场景。
二、数据挖掘技术在电商中的应用案例1. 用户推荐用户推荐是电商企业经常面临的一个重要问题，也是数据挖掘技术的一个重要应用领域。
通过分析用户的历史行为和交易数据，可以使用协同过滤、内容相似性和基于标签的推荐等算法来实现更好的推荐效果。
例如，Amazon可以通过该算法帮助用户找到更好的购物选择。
2. 商品分类商品分类是电商企业的另一个重要任务。
数据挖掘技术可以帮助企业对商品进行分类。
创新的分类方法如Word2Vec可以在没有爬虫和规则定义的情况下，将商品按相似性分成不同的类别，更具偏好地推荐给不同的客户。
3. 销售预测销售预测是电商企业的重要任务之一。
通过数据挖掘技术，可以对销售趋势进行分析、发现销售策略、解决库存问题，从而提高盈利能力和经销商效率。
Walmart使用具有时间序列属性的SARIMA模型对销售预测进行了建模，发现可以显着降低误差。
4. 舆情分析舆情分析是电商企业经常需要面对的一个任务。
有很多工具可以帮助企业对舆情进行监测。
电子商务中的数据挖掘技术及其应用
电子商务中的数据挖掘技术及其应用电子商务一直是人们生活中无法缺少的一部分。
由于物流网络的不断发展和数字技术的普及，电子商务正在成为全球商业生态系统的重要部分。
随着市场竞争的加剧，各家企业也不断寻找新的方法来提高自己的竞争力。
数据挖掘技术的出现为电子商务企业提供了一个易于理解和利用的解决方案。
数据挖掘是从数据中自动发现隐藏的知识和信息的过程。
它使用各种统计和机器学习技术，可以帮助企业挖掘出有意义的信息，这些信息对于提升企业运营效率、提高用户服务质量和增加收入都是非常有帮助的。
在电子商务中，数据挖掘技术的应用可以从多个方面帮助企业实现目标。
1.个性化推荐个性化推荐是指通过挖掘用户历史行为和兴趣，向用户推荐符合其需求的产品或服务。
数据挖掘技术可以帮助企业收集并分析顾客的购买历史、搜索记录、浏览历史、点击行为等数据，从而实现更加准确的个性化推荐。
个性化推荐还可以通过跨界合作，将非电商行业的数据与个人兴趣爱好相结合，更准确地提供推荐服务。
2.预测性分析预测性分析是对未来事件或市场趋势进行预测的一种技术。
这种技术可以预测销售额、市场需求、产品趋势等一系列变量的未来动向。
通过使用数据挖掘技术，电子商务企业可以预测用户未来消费的商品和服务，从而调整库存管理，满足客户需求，有效减少存储和运输成本，实现更高的利润。
3.网站流量分析网站流量分析是对网站流量数据进行分析和利用，从而确定如何改进网站的流量和转化率。
通过使用数据挖掘技术，可以深入了解客户的行为和看法，从而更好地改进用户体验和服务质量。
例如，企业可以通过分析用户在何时、何地访问网站以及购买意向，进一步优化营销方案，降低一次性购物的用户流失率。
4.舆情分析随着社交媒体和互联网的发展，人们可以更快地获取和分享各种信息，包括在电子商务上的评论、反馈和意见。
舆情分析使用数据挖掘技术，从这些数据中提取有价值的信息，以了解企业的声誉和形象，帮助企业为顾客提供更好的服务，最大限度地利用企业和客户之间的互动。
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。
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摘要电子商务作为蓬勃发展的新经济里的典型代表，冲击着人们千百年来形成的商务观念与模式。
但随着Internet的普及，信息过量问题使得我们必须及时发现有用知识，提高信息利用率。
数据挖掘被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富，数据贫乏”的一种有效方法。
本文首先探讨了在电子商务环境下，信息服务以及企业对信息服务需求的新特点。
其次阐述了能够应用于电子商务活动中的数据挖掘技术。
再者分析了电子商务中数据挖掘技术的应用方案和企业案例。
全文旨在说明数据挖掘技术（尤其是聚类分析和关联分析）将在未来的市场竞争中发挥越来越重要的作用，为企业赢得更多的商业价值。
【关键词】电子商务信息过量数据挖掘聚类分析AbstractE-commerce has become the typical representation in the flourish, new economy that is impacting the Business concepts and models of people formed for thousands of years. But with the popularity of the Internet, information overload has enabled us to discover useful knowledge timely, increase the rate of utilization of information. Data mining is considered to be one of effective methods to resolve "data explosion" and "data rich, information poor".This paper firstly discusses information services and new features of demand of that to enterprises. Secondly it expounds data mining technology and that can be used for e-commerce activities. Then it analyzes of application programme and business cases with data mining technology in e-commerce. The full text seeks to clarify data mining technology ( clustering analysis and association analysis especially ) will play an increasingly major role in the rather stiff market competition in the future, which enable enterprises to gain more commercial value.【Key Words】E-commerce; Information overload; Data mining; Clustering analysis目录1 前言 (4)1.1背景 (4)1.2研究现状 (4)2 电子商务中信息服务的特点 (5)2.1企业信息需求的新特点 (5)2.2信息服务的新特点 (6)3 电子商务中的数据挖掘技术 (6)3.1关联分析（association analysis） (7)3.2数据分类（data classification） (8)3.3聚类分析（clustering analysis） (8)3.4序列模式挖掘（sequence pattern mining） (9)4 电子商务中数据挖掘技术的应用 4.1企业电子商务中对信息服务挖掘利用的基本方案 (10)4.2 Our Mall方便购的关联规则分析网络营销策略 (12)5 总结 (17)5.1基于Web数据挖掘技术的电子商务模式兴起 (17)5.2总结 (18)论电子商务中数据挖掘技术的应用1 前言1.1背景正在蓬勃发展的新经济对全球的影响将是全方位的，电子商务就是这场经济浪潮的典型代表。
电子商务正以前所未有的力量冲击着人们千百年来形成的商务观念与模式，它直接作用于商务活动，间接作用于社会经济的各个方面，正在推动人类社会继农业革命、工业革命之后的第三次革命。
随着Internet的普及，电子商务的兴起，正在改变着人们的商务理念，经销商和客户之间通过互联网进行交易，节省了大量的费用和时间。
如何更快、更好的利用这一现代交易手段，缩短经销商和客户之间的距离，这是目前电子商务亟待解决的问题。
信息过量几乎成为人人需要面对的问题。
“如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率，变得十分重要”。
1因此，数据挖掘技术应运而生，并且显示出越来越强大的生命力。
如果能跟踪客户在Web上的浏览行为并进行模式分析，就能很好的解决这一问题。
这正是目前Web数据挖掘研究的领域。
在在线市场访问的每一个客户，都会在他的服务器上留下记录，通过对这些记录进行挖掘，如客户的访问行为、频度、内容、时间等，提取客户相关的知识，展开有针对性的电子商务行为。
利用数据挖掘技术可以帮助商家了解客户以往的需求趋势，并预测未来，从而给商家带来巨大的利润。
1.2研究现状在国内,数据挖掘技术被列为对工业产生深远影响的五大关键技术之首，投资焦点的十大新兴技术之一，与国外相比该技术的研究较晚，没有形成整体力量，大部分企业仍然处在报表阶段。
非结构化数据的知识发现、聚类分析及Web数据挖掘的应用等都是国内未来发展的主流,但在国外企业整体力量雄厚，数据挖掘技术在电子商务领域应用广泛，对电子商务中该技术的各个功能研究年份较长，开展的研究项目也远远多于国内，国外大部分企业处在中端数据分析阶段，但有快速发展趋势，越来越多的企业开始利用高端的1尹科强，2004：《数据挖掘技术在电子商务环境下的应用》，新华出版社，第七期，第8版数据挖掘技术在电子商务中获得巨大的商业利益.2 电子商务中信息服务的特点2.1企业信息需求的新特点2.1.1 准确的客户分析与其他的商务模式相比，电子商务可以说是真正以顾客为导向的商务模式。
Internet为企业和客户提供了便捷的通信途径，更重要的是，为客户提供了一种廉价而又快速的信息获取手段。
在电子商务环境下，过去矗立在顾客面前的许多信息壁垒消失于无形，顾客信息的劣势地位得到了逆转，企业不再对顾客拥有绝对的信息优势。
同时，由于高科技的支撑，顾客的需求得以完全呈现在企业面前，使企业为顾客提供大规模个性化服务第一次成为可能。
这些，都意味着顾客已经真正成为整个电子商务的中心，每个企业都希望能够详细的了解自己的顾客。
2.1.2 数据库分析在电子商务环境下，企业信息流的地位变得前所未有的重要，物流、资金流的变化都反映在信息流中，而信息流的广度、深度、数量也远大于以往。
可以说，企业电子商务的正常运转在很大程度上反映了企业电子商务的状况。
庞大的信息流数据一般是存储在各种数据库中的。
这样，要对信息流进行分析，把握企业电子商务的状况，就离不开对数据库的分析。
2.1.3 企业电子商务系统的建设与完善电子商务在企业中的实施是一项系统工程，它要求对企业的业务流程进行全面的改造。
业务流程的改变同样会引起企业组织结构、管理决策等多方面的改变。
在这种全面的改造中，企业必然会产生大量的信息需求。
同时，电子商务系统不是一次就能建成的，需要不断地进行完善，从而能够真正做到面向顾客（包括组织内外的顾客）。
2.1.4 更加需要结论而不是原始信息在传统环境下，企业由于获取信息的渠道较少，信息搜集有困难，因此往往要求信息服务商提供大量的原始信息。
但在电子商务环境下，企业获取信息的能力得到极大的提高，企业的问题不是缺乏信息而是信息过剩，缺乏有效的手段来对信息进行分析。
因此，在这种情况下，企业一般希望从信息服务商那里直接得到结论。
面对电子商务的新特点以及企业新的信息需求，电子商务环境下的信息服务也不可避免的出现了一些新特点。
2.2信息服务的新特点2.2.1 信息服务商与企业的关系更为密切电子商务的成功不能缺少有效的信息支持，企业对信息的依赖程度增强。
为了保证企业能得到持续高效的决策信息支持，企业采取多种方式（例如战略同盟、业务外包）与信息服务商建立起紧密的联系，让信息服务商直接参与到企业的管理决策中来。
可以说，信息服务商在某种程度上已经融入到了企业之中。
2.2.2 信息服务的速度更快电子商务环境下市场瞬息万变，信息流动的速度极快。
企业必须在极短的时间内对市场的变化做出反应。
因此，对信息服务的速度要求甚至超过了准确性要求。
信息服务商也必须提高自己的反应速度，避免服务结果过时。
2.2.3 传统的分析技术已经不能满足需要面对电子商务活动产生的海量数据，以往的人脑分析和普通的计算机辅助技术（如数据库技术、计算机统计分析技术）显得力不从心。
而且，过去的信息服务商更加擅长收集和整理信息而不是分析信息。
面对新的情况，信息服务商也意识到必须采用新的技术才能够有效的处理电子商务活动中的海量数据，并从中得出有用的结论。
对于信息服务商来说，可以采用的新技术中，知识发现技术（数据仓库、数据挖掘、文本挖掘等）是一个重要的组成部分，而目前数据挖掘技术在电子商务活动中更是得到了广泛应用。
3 电子商务中的数据挖掘技术数据挖掘是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索、揭示隐藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
该术语实际上有点用词不当。
注意，从矿石或砂子挖掘黄金称作黄金挖掘，而不是砂石挖掘。
这样，数据挖掘应当更正确地命为“从数据中挖掘知识”，不幸的是这有点长。
数据挖掘（Data Mining）和数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）是近年来随着数据库和人工智能技术的发展而出现的全新信息技术，同时也是计算机科学与技术，尤其是计算机网络的发展和普遍使用所提出的、迫切需要解决的重要课题。
很多人将数据挖掘和KDD作为互换的术语来使用，其实它们是有区别的，KDD是一个综合的过程，包括实验记录、迭代求解、用户交互以及许多定制要求和决策设计等。
而数据挖掘是指从数据中提取模式的过程，所以数据挖掘只是KDD中的一个具体但又关键的步骤。
数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策，比如，经过对公司整个数据库系统的分析，数据挖掘工具可以回答诸如“哪个客户对我们公司的邮件推销活动最有可能做出反应，为什么”等类似的问题。