數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究

李軍茹　張倩

摘? 要：伴隨社會科技不斷發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也在持續(xù)進(jìn)步，現(xiàn)如今數(shù)據(jù)挖掘牽涉領(lǐng)域甚廣，其在電子商務(wù)中運用非常廣。數(shù)據(jù)技術(shù)的支持無法脫離數(shù)據(jù)信息，怎樣才可以得到真實有效的數(shù)據(jù)信息，需要合理運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。該文從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基本概念、過程以及分析方式出發(fā)，分析了電子商務(wù)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢，然后探討了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用于電子商務(wù)的策略，以供相關(guān)人員參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)? ?電子商務(wù)? ?應(yīng)用? ? 大數(shù)據(jù)技術(shù)

中圖分類號：TP311.12? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1672-3791（2021）09（b）-0012-03

Research on the Application of Data Mining Technology in E-commerce

LI Junru1? ?ZHANG Qian 2

（1. School of Engineering， Shijiazhuang Vocational College of Industry and Commerce; 2.Department of Information Engineering， Shijiazhuang Engineering Vocational College， Shijiazhuang， Hebei Province， 050000 China）

Abstract： With the continuous development and advancement of social science and technology， data mining technology is also continuously improving. Nowadays， data mining involves a wide range of fields has been widely used in e-commerce. The support of data technology cannot be separated from data information. How can we get real and effective data information requires reasonable use of data mining technology. It starts from the basic concepts， processes and analysis methods of data mining technology， analyzes the advantages of applying data mining technology in e-commerce， and then discusses the strategy of applying data mining technology to e-commerce for reference by relevant personnel.

Key Words： Data mining technology; E-commerce; Application; Big data technology

現(xiàn)階段，各行業(yè)與領(lǐng)域在嘗試大數(shù)據(jù)技術(shù)，同時對其進(jìn)行應(yīng)用。數(shù)據(jù)技術(shù)的支持必然無法脫離數(shù)據(jù)信息，怎樣才可以得到真實有效的數(shù)據(jù)信息，這就需要合理運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以迅速實現(xiàn)對信息的采集與分析，技術(shù)工作者把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)中，可以提高企業(yè)工作效率和工作質(zhì)量，并且還可以根據(jù)市場走向，為市場提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

1? 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介

1.1 概念

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實際上就是對大量數(shù)據(jù)加以挖掘與分析的技術(shù)，該種技術(shù)是經(jīng)過合理運用提取重要數(shù)據(jù)、將抽取的數(shù)據(jù)展開再次轉(zhuǎn)化，按照需求建立數(shù)據(jù)模型等手段，從模糊數(shù)據(jù)里面挖掘有效且有價值的數(shù)據(jù)的分析技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是綜合水平很高的數(shù)據(jù)分析方式，有著自動化以及智能化的特點，能夠結(jié)合現(xiàn)代各行業(yè)需求展開針對性數(shù)據(jù)挖掘，從而有效提高工作質(zhì)量與效率[1]。

1.2 過程

在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘前，需要先了解需求為何，也就是需要先定義問題，然后展開數(shù)據(jù)采集與抽取、分析與處理數(shù)據(jù)等過程。通常而言，數(shù)據(jù)挖掘涵蓋了如下幾個步驟：（1）界定問題;（2）采集、抽取數(shù)據(jù);（3）處理數(shù)據(jù);（4）建立數(shù)據(jù)模型和評估;（5）進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘;（6）分析結(jié)構(gòu)以及進(jìn)行測試;（7）進(jìn)行模型管理。

1.3 分析方法

伴隨技術(shù)持續(xù)發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用的分析方式十分豐富且多元化?？墒?，根據(jù)現(xiàn)階段情況看來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之中比較常用的分析法就是等級層次、回歸分析、偏差分析等。

1.3.1 等級層次分析

眾所周知，數(shù)據(jù)并非是靜態(tài)的，而是動態(tài)的，隨時在改變，怎么掌握動態(tài)數(shù)據(jù)特點與規(guī)律，必須要運用等級層次分析方式。這一方式就是基于數(shù)據(jù)采集構(gòu)建綜合且全面的數(shù)據(jù)庫，接著分析數(shù)據(jù)有效性，同時分類數(shù)據(jù)。該方法通過信息映射結(jié)構(gòu)作為重要依據(jù)，把信息技術(shù)軟件當(dāng)作重要工具，自動分類數(shù)據(jù)，把不一樣的數(shù)據(jù)分成差異性的類別，同時設(shè)置對應(yīng)的層次。隨后，建立差異化的數(shù)學(xué)模型，對各種類別的數(shù)據(jù)展開分類分析，總結(jié)各種類別與層次數(shù)據(jù)發(fā)展規(guī)律[2]。

1.3.2 回歸分析方式

回歸分析法經(jīng)過數(shù)學(xué)表達(dá)式，對各種數(shù)據(jù)加以準(zhǔn)確篩選和整理，在大量看起來毫無聯(lián)系的數(shù)據(jù)中找到關(guān)聯(lián)性，同時構(gòu)建函數(shù)關(guān)系?；貧w分析方式可以在看起來無顯著關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)里面發(fā)掘隱性關(guān)系，同時展開深入求證出變量間的內(nèi)在邏輯。借此探究各種數(shù)據(jù)，從而找到數(shù)據(jù)基本規(guī)律。于電子商務(wù)中進(jìn)行回歸分析方式的有效運用，進(jìn)一步探索銷售和產(chǎn)品數(shù)據(jù)等，可以給企業(yè)提供良好的數(shù)據(jù)支持，尋找到銷售需求動向，合理優(yōu)化發(fā)展戰(zhàn)略。

1.3.3 偏差分析方式

通常來說，數(shù)據(jù)并非無序的，在大部分狀況之下會根據(jù)基本規(guī)律運行。在數(shù)據(jù)挖掘中，異常數(shù)據(jù)和一般數(shù)據(jù)間的偏差問題需要嚴(yán)格注意到，需要仔細(xì)分析兩者間的差別，合理運用偏差分析方式，分析數(shù)據(jù)發(fā)展中的偏差。在電子商務(wù)中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)假設(shè)發(fā)生偏差，就表示產(chǎn)品營銷出現(xiàn)了全新的增長點。假設(shè)異常數(shù)據(jù)比一般數(shù)據(jù)多，那么就表示某一行業(yè)或產(chǎn)品有很大的潛在性需求，這個時候企業(yè)需要合理調(diào)節(jié)戰(zhàn)略，在這一行業(yè)或產(chǎn)品傾斜資源，掌握市場機(jī)會，得到一定的經(jīng)濟(jì)利益。假設(shè)比正常值小，那么就表示某一產(chǎn)品消費疲軟，市場需求下滑，在該種條件下，需要降低產(chǎn)品生產(chǎn)量以及銷售量，從而防止市場風(fēng)險問題發(fā)生[3]。

2? 電子商務(wù)中運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)點

2.1 以過濾技術(shù)緊抓客戶需求

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運用可以經(jīng)過合理應(yīng)用過濾技術(shù)助力企業(yè)準(zhǔn)確掌握客戶真實需求。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之中，其關(guān)鍵協(xié)同過濾技術(shù)可以基于統(tǒng)計學(xué)，對客戶瀏覽行為展開全方位分析與統(tǒng)計，同時對客戶瀏覽行為背后的需求加以全面整理和分析，然后綜合數(shù)據(jù)庫里面的數(shù)據(jù)內(nèi)容分析，計算出類似客戶對相同產(chǎn)品或相同產(chǎn)品服務(wù)的加權(quán)平均值，借此確保企業(yè)可以精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶，進(jìn)而生產(chǎn)針對性的產(chǎn)品，充分滿足客戶所需[4]。另外，過濾技術(shù)可以助力企業(yè)在統(tǒng)計過程中過濾那些沒有價值的數(shù)據(jù)信息，提升企業(yè)計算機(jī)儲存空間，增強(qiáng)工作效率。

2.2 合理進(jìn)行數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分類

運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以助力企業(yè)合理分類數(shù)據(jù)庫里面的數(shù)據(jù)。企業(yè)雖具備很強(qiáng)的儲存客戶數(shù)據(jù)信息的能力，可是這部分復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息變成了企業(yè)工作效率提升的困擾，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效運用可以經(jīng)過其過濾系統(tǒng)與關(guān)聯(lián)系統(tǒng)在一開始就過濾那些毫無用處的信息，確保企業(yè)不會由于這部分?jǐn)?shù)據(jù)信息降低工作效率，導(dǎo)致不能順利尋找到客戶的實際需求。

2.3 以關(guān)聯(lián)規(guī)則針對性開展?fàn)I銷策劃

企業(yè)營銷策劃就是企業(yè)產(chǎn)品推廣且搶占市場份額的主要方法之一，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運用可以助力企業(yè)對客戶在網(wǎng)頁中的有關(guān)關(guān)聯(lián)性加以挖掘，挖掘出客戶無意識行為后的邏輯性，同時經(jīng)過有關(guān)運算系統(tǒng)對這部分邏輯性想表達(dá)的客戶實際需求加以展示，助力企業(yè)擬定合適的營銷策劃[5]。

3? 電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運用策略

3.1 網(wǎng)站設(shè)計中的運用

網(wǎng)站所面對的對象往往是消費人員，倘若外形方面有缺陷和不足，則會影響到消費人員購買的欲望[6]。需要合理采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將客戶的喜好與風(fēng)格展開數(shù)據(jù)收集，設(shè)計出大眾喜歡的網(wǎng)站。對網(wǎng)站的完善需要從如下方面出發(fā)：第一，健全快捷性。對用戶實施一對一跟蹤，將用戶日常訪問頻率較高的網(wǎng)頁加以整理和歸納，并分析處理這部分網(wǎng)頁，找到有何相同點，接著進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。第二，健全連接性。因為每一個人喜好各不相同，因此其搜索的方式也不同，對這部分偏好需要加以收集處理，數(shù)據(jù)量應(yīng)盡量多一些，比如很多用戶常用瀏覽器等，針對運用較多的瀏覽器投入相關(guān)連接，如此被那些潛在客戶看到的概率就會增加，可以提升電子商務(wù)經(jīng)濟(jì)利潤。第三，健全站點。選取站點的位置尤為關(guān)鍵，需要經(jīng)過分析處理尋找到便捷的位置充分將其顯現(xiàn)出來，同時和地址互聯(lián)。

3.2 用戶關(guān)系中的運用

電子商務(wù)平臺設(shè)置旨在便于網(wǎng)站管理與運行。用戶關(guān)系的完善需要從這些方面進(jìn)行：首先，需要合理運用聚類分析技術(shù)，該技術(shù)可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)加以整理和分類，例如性別相同、居住城市相同的。按照這些類似的特點合理制訂相應(yīng)的推送方案。另外，有利于企業(yè)選擇出目標(biāo)客戶，給有大額度的客戶提供定制服務(wù)，以此保留客戶。其次，運用自定義分析技術(shù)，企業(yè)嚴(yán)格按照自身實際情況，自己界定出適用的測量方案。商品銷售出去以后通常會獲得相應(yīng)的回饋信息，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以全方位分析整理回饋信息。在處理數(shù)據(jù)信息的過程中，可以借助技術(shù)將數(shù)據(jù)根據(jù)時間等加以篩選，從而讓數(shù)據(jù)分析結(jié)果更真實有效。

3.3 產(chǎn)品營銷中的運用

采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)能夠?qū)蛻粼诨ヂ?lián)網(wǎng)中的有關(guān)關(guān)聯(lián)行為加以進(jìn)一步挖掘，發(fā)覺客戶潛在行為背后蘊(yùn)藏的邏輯，同時利用有關(guān)運算系統(tǒng)，挖掘邏輯展現(xiàn)的客戶內(nèi)心的實際需要，進(jìn)而助力企業(yè)擬定符合客戶需求的營銷計劃。譬如，淘寶通過合理使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析客戶瀏覽產(chǎn)品過程中的需求，擬定分析報告提供給營銷工作人員，給擬定營銷計劃提供數(shù)據(jù)支撐。除此以外，淘寶在進(jìn)一步挖掘客戶瀏覽行為與掌握客戶需求的基礎(chǔ)上，還有針對性地給客戶推送了相應(yīng)的商品，進(jìn)而開展精準(zhǔn)營銷。

4? 結(jié)語

此次內(nèi)容關(guān)鍵是對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的運用進(jìn)行了適當(dāng)?shù)年U述?，F(xiàn)代社會是信息化社會，多種信息迅速增加，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從大量數(shù)據(jù)中提煉出益于電子商務(wù)發(fā)展的數(shù)據(jù)，這一分析技術(shù)利用自身的優(yōu)勢，將會愈發(fā)受到工作人員的歡迎，而且這種分析技術(shù)也會逐漸普及。

參考文獻(xiàn)

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作者簡介：李軍茹（1977—），女，本科，講師，研究方向為計算機(jī)技術(shù)。

張倩（1982—），女，碩士，講師，研究方向為電子信息、計算機(jī)技術(shù)。