數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)管理中的應(yīng)用探討

王小鷗

【摘要】本文對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)內(nèi)涵和方法進行了簡要分析，著重探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)管理中的具體應(yīng)用情況，希望為不斷推動電子商務(wù)行業(yè)可持續(xù)發(fā)展方面的研究提供一定的參考。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);電子商務(wù);管理

近年來，隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，電子商務(wù)行業(yè)也取得了長足進步。為了進一步提升電子商務(wù)管理水平，更好地滿足客戶的個性化需求，需要廣泛應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。該技術(shù)通過對海量數(shù)據(jù)進行專業(yè)處理和分析，從而提取出有價值的信息，更好地為電子商務(wù)行業(yè)有關(guān)決策的制定和科學化管理提供重要的技術(shù)支撐。加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)管理中的應(yīng)用研究，具有深遠的現(xiàn)實意義。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本內(nèi)涵及方法分析

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是指借助一定的方法或者手段對海量的信息數(shù)據(jù)等進行分析、處理，從而將有價值或者潛在價值的數(shù)據(jù)進行提取，更好地提高數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化利用水平，實現(xiàn)信息資源的最大化利用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)內(nèi)涵豐富，具體包括以下幾項技術(shù)：

（一）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

該技術(shù)是對仿生學理論進行的深度拓展和應(yīng)用，通過對生物學中的一些結(jié)構(gòu)、傳輸功能等進行模擬演示，從而不斷優(yōu)化計算方法，探究世界發(fā)展的規(guī)律和奧秘。該技術(shù)通過模仿生物神經(jīng)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建非線性結(jié)構(gòu)模式，從而更好地進行數(shù)據(jù)預(yù)測、分析和比較。該技術(shù)具有良好的適應(yīng)噪聲信息和預(yù)測未知信息的功能，但是需要進行多次數(shù)據(jù)掃描，所以增加了轉(zhuǎn)化時間。

（二）聚類分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

該技術(shù)以統(tǒng)計學理論為基礎(chǔ)，通過應(yīng)用聚類分子方法和數(shù)據(jù)庫平臺，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的深度轉(zhuǎn)化和應(yīng)用。通過對一定范圍內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進行歸類整合和集中搜索，從而更好地查找不同群體的具體特點，針對性地設(shè)計相應(yīng)的購買模式，提高服務(wù)的針對性和有效性。

（三）粗糙集算數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

該技術(shù)主要應(yīng)用于分類問題解決方面，通過對不準確或者噪聲數(shù)據(jù)等關(guān)系進行深入分析，從而更好地挖掘數(shù)據(jù)的規(guī)律和價值。該技術(shù)的適應(yīng)范圍不寬，主要應(yīng)用于離散量分析領(lǐng)域。對于連續(xù)量分析，需要首先進行離散轉(zhuǎn)化，才能進行處理，主要是應(yīng)用于粗略樣本數(shù)據(jù)分析方面。

（四）遺傳算法數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

該技術(shù)是以生物進化理論為基礎(chǔ)，通過對現(xiàn)代生物發(fā)展規(guī)律進行總結(jié)，從而進行遺傳模擬，對生物遺傳中的基因選擇、交叉、變異等進行規(guī)范化操作，從而尋求最佳的總結(jié)途徑。

（五）關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

該技術(shù)是指通過建立和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模式，從而有效提取海量數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)成分，進而更好地總結(jié)規(guī)律，提高信息內(nèi)在聯(lián)系水平。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)管理中的應(yīng)用分析

在電子商務(wù)管理活動中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用非常廣泛，具體體現(xiàn)在以下幾個方面：

（一）在網(wǎng)站設(shè)計與管理方面的應(yīng)用研究

將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入網(wǎng)站設(shè)計和日常管理活動中，是最基礎(chǔ)的應(yīng)用。通過借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠?qū)W(wǎng)站內(nèi)容進行分類整合、快速組織利用，實現(xiàn)分層次動態(tài)管理。比如，可以對網(wǎng)絡(luò)用戶的Web訪問行為信息進行跟蹤，掌握用戶的行為習慣和潛在需求，從而提供更加個體化的服務(wù);可以通過分析用戶瀏覽情況，從而為客戶推送相關(guān)的信息，建立和網(wǎng)站相連接的一站式服務(wù)平臺，更好地實現(xiàn)精準服務(wù)定位;可以通過對用戶訪問鏈接跟蹤，分析Web站點的路徑、挖掘WebLog信息等，從而不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);可以通過序列模式實現(xiàn)Web日志的信息挖掘和追蹤訪問，從而及時進行信息預(yù)測，為產(chǎn)品個性化定制和精準服務(wù)提供更多的信息支持。在電子郵件管理方面，可以通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的引入，對郵件進行分類、過濾、篩選和分組處理，有效識別有用的郵件，提高郵件處理的水平。在搜索引擎方面可以引導用戶對自己期望的商品進行搜索，通過比對服務(wù)、價格、質(zhì)量等內(nèi)容，從而更好地提高所需商品的查找效率。

（二）在客戶關(guān)系管理方面的應(yīng)用分析

一方面可以借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對所有的瀏覽客戶信息進行分類匯總，篩選出具有相似愛好的客戶，從而實現(xiàn)對客戶群體的大體分類，進而為不同興趣愛好的客戶群體推送更多針對性的信息，更好地滿足客戶需求。另一方面也可以對客戶為商家?guī)淼男б媲闆r進行跟蹤分析，從而對客戶進行等級劃分，確定客戶的重要程度，為商家制定更加優(yōu)惠的個性化政策等提供參考。同時還可以借助數(shù)據(jù)挖掘及時對客戶滿意度等指標進行分析，進而對客戶滿意程度、不滿意原因等進行關(guān)聯(lián)研究，為企業(yè)建立健全更加完善的服務(wù)體系提供信息支撐。在商品交叉銷售方面，可以借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，為客戶提供多元化選擇，更好地幫助企業(yè)實現(xiàn)更大的經(jīng)濟效益。除了在老客戶維護方面可以應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以外，還可以借助該技術(shù)對潛在客戶進行分析，對客戶信用度等進行關(guān)聯(lián)研究，從而更好地提高精準個陛化服務(wù)，降低損失。

此外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在營銷方面應(yīng)用也非常廣泛，通過對數(shù)據(jù)進行分類分析，有助于更好地進行市場細分，實現(xiàn)交叉營銷，促進銷售達成。

總之，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)管理的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，隨著信息技術(shù)不斷升級，相信其在更多的領(lǐng)域?qū)懈訌V泛的應(yīng)用，進而為推動行業(yè)發(fā)展和經(jīng)濟實力提升發(fā)揮重要的支撐作用。