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    DM技術(shù)在電子商務中的應用研究

    2008-04-29 00:00:00劉天元
    商場現(xiàn)代化 2008年35期

    [摘 要] 電子商務的廣泛應用使企業(yè)產(chǎn)生了大量的業(yè)務數(shù)據(jù),按商業(yè)既定業(yè)務目標,對這些數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘,可幫助企業(yè)分析出完成任務所需的關(guān)鍵因索。文章結(jié)合DM技術(shù)的主要功能,分析了DM技術(shù)在電子商務中的應用。

    [關(guān)鍵詞] DM技術(shù) 零售業(yè) 電子商務

    電子商務的迅速發(fā)展讓企業(yè)面臨很多問題,其中所有企業(yè)面臨的一個共同問題是:企業(yè)數(shù)據(jù)量非常大,而其中真正有價值的信息非常少。怎樣才能從大量的數(shù)據(jù)中經(jīng)過分析,獲得有利于商業(yè)運作,提高競爭力的信息,成為亟待解決的問題。對于這些問題,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具無法滿足人們的需求。因此,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(DM技術(shù))應運而生。

    一、DM技術(shù)與電子商務

    DM是Data Mining的縮寫,又叫數(shù)據(jù)挖掘,是從海量數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又可能有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)有多種來源,包括數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)庫或其他數(shù)據(jù)源。所有的數(shù)據(jù)都需要再次進行選擇,具體的選擇方式與任務相關(guān)。挖掘的結(jié)果需要進行評價,才能最終成為有用的信息。

    電子商務是現(xiàn)代信息技術(shù)和現(xiàn)代商業(yè)技術(shù)的結(jié)合體。聯(lián)合國經(jīng)濟合作和發(fā)展組織認為電子商務是發(fā)生在開放網(wǎng)絡(luò)上的包含企業(yè)之間、企業(yè)和消費者之間的商業(yè)交易。廣義上講,電子商務就是指利用計算機網(wǎng)絡(luò)進行的商務活動,其實質(zhì)是一套完整的網(wǎng)絡(luò)商務經(jīng)營思想及管理信息系統(tǒng)。狹義的電子商務,是指利用國際互聯(lián)網(wǎng)進行交易的一種方式,主要指信息服務、交易和支付。

    在選擇一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時應根據(jù)電子商務的特點來決定采用哪種數(shù)據(jù)挖掘形式比較合適,只有正確選擇數(shù)據(jù)挖掘工具,才能真正發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的功能,使企業(yè)在激烈的市場競爭中做出正確的決策,使企業(yè)保持競爭優(yōu)勢。

    二、DM功能

    數(shù)據(jù)挖掘通過預測未來趨勢及行為,做出基于知識的決策。數(shù)據(jù)挖掘的目標是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的知識,主要有以下幾個基本功能:

    1.自動預測趨勢和行為。數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預測性信息,以往需要進行大量手工分析的問題,如今可以迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。一個典型的例子是市場預測問題,數(shù)據(jù)挖掘使用過去有關(guān)促銷的數(shù)據(jù)來尋找未來投資中回報最大的用戶,其它可預測的問題包括預報破產(chǎn)以及認定對指定事件最可能作出反應的群體。

    2.關(guān)聯(lián)分析。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律性,就稱為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可分為簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。有時并不知道數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)函數(shù),即使知道也是不確定的,因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。

    3.聚類分析。聚類,就是將數(shù)據(jù)劃分為若干個“簇”,使“簇”之間的距離盡可能的大,“簇”之內(nèi)的距離盡可能的小。在市場研究領(lǐng)域,聚類分析是市場細分、尋找不同目標市場及其人員特征非常簡單而又非常有效的方法。聚類分析可以對變量進行聚類,也可以對樣本進行聚類。聚類時,可以把變量按距離遠近分成若干類,通過變量與變量的連接狀況,揭示在同一類別中不同變量或樣本的遠近程度。

    通過以上幾種數(shù)據(jù)分析的方法可以有效地對電子商務中的信息進行分析,從而更有效地開展電子商務。

    三、DM技術(shù)在電子商務零售業(yè)中的應用

    電子商務零售業(yè)是DM技術(shù)的主要應用領(lǐng)域,這是因為零售業(yè)積累了大量的銷售數(shù)據(jù),顧客購買歷史記錄,貨物進出等數(shù)據(jù)。其數(shù)據(jù)量在不斷地迅速膨脹。零售數(shù)據(jù)挖掘有助于識別顧客購買行為,發(fā)現(xiàn)顧客購買模式和趨勢,改進服務質(zhì)量,取得更好的顧客保持力和滿意程度。DM技術(shù)在電子商務零售業(yè)中的應用主要體現(xiàn)在以下幾個方面:

    1.基于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計與構(gòu)造:由于零售數(shù)據(jù)覆蓋面廣(包括銷售、顧客、職員等),所以有許多設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫的方式。所包含的細節(jié)級別可以變化很大。由于數(shù)據(jù)倉庫的主要用途是支持數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘,預先的一些數(shù)據(jù)挖掘例子的結(jié)果可作為設(shè)計和開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)的參考依據(jù)。

    2.銷售、顧客、產(chǎn)品、時間和地區(qū)的多維分析:考慮到顧客的需求,產(chǎn)品的銷售,趨勢和時尚,以及日用品的質(zhì)量、價格等,零售業(yè)需要的是適時的信息。因此提供強有力的多維分析和可視化工具是十分重要的一件事情,這包括提供根據(jù)數(shù)據(jù)分析的需要構(gòu)造復雜的數(shù)據(jù)立方體。

    3.促銷活動的有效性分析:零售業(yè)經(jīng)常通過廣告、優(yōu)惠券等方式搞促銷活動,以促銷產(chǎn)品并吸引新老顧客。認真分析促銷活動的有效性,有助于提高企業(yè)利潤。多維分析可滿足這方面分析的要求,方法是通過比較促銷期間的銷售量和交易數(shù)量與促銷活動前后的有關(guān)情況。此外,關(guān)聯(lián)分析可以找出哪些商品可能隨降價商品被購買,特別是促銷活動前后的銷售相比。

    4.顧客忠誠度分析:通過顧客榮譽卡信息,可以記錄下一個顧客的購買序列。顧客的忠誠和購買趨勢可以按系統(tǒng)的方式加以分析。由同一顧客在不同時期購買的商品可以分組為序列。序列模式挖掘可用于分析顧客的消費或忠誠的變化,據(jù)此對價格和商品的花樣加以調(diào)整,以便留住老客戶,吸引新顧客。

    目前,DM技術(shù)正以前所未有的速度發(fā)展,在未來越來越激烈的市場競爭中,擁有DM技術(shù)必將比別人獲得更快速的反應,贏得更多的商業(yè)機會?,F(xiàn)在世界上的主要數(shù)據(jù)庫廠商紛紛開始把數(shù)據(jù)挖掘功能集成到自己的產(chǎn)品中,加快DM技術(shù)的發(fā)展。我國在這一領(lǐng)域正處在研究開發(fā)階段,加快研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),并將其應用于電子商務中,應用到更多行業(yè)中,勢必會有更好的商業(yè)機會和更廣闊的應用前景。

    參考文獻:

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    [2]張云濤 龔 玲:數(shù)據(jù)挖掘原理與技術(shù)[M].北京電子工業(yè)出版社,2004

    [3]劉天元:商務智能技術(shù)在超市零售行業(yè)中的應用研究[D].碩士學位論文,吉林大學,2007

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