王小鷗
【摘要】本文對數據挖掘技術內涵和方法進行了簡要分析,著重探討了數據挖掘技術在電子商務管理中的具體應用情況,希望為不斷推動電子商務行業可持續發展方面的研究提供一定的參考。
【關鍵詞】數據挖掘技術;電子商務;管理
近年來,隨著計算機網絡技術的發展,電子商務行業也取得了長足進步。為了進一步提升電子商務管理水平,更好地滿足客戶的個性化需求,需要廣泛應用數據挖掘技術。該技術通過對海量數據進行專業處理和分析,從而提取出有價值的信息,更好地為電子商務行業有關決策的制定和科學化管理提供重要的技術支撐。加強數據挖掘技術在電子商務管理中的應用研究,具有深遠的現實意義。
一、數據挖掘技術的基本內涵及方法分析
數據挖掘技術是指借助一定的方法或者手段對海量的信息數據等進行分析、處理,從而將有價值或者潛在價值的數據進行提取,更好地提高數據轉化利用水平,實現信息資源的最大化利用。數據挖掘技術內涵豐富,具體包括以下幾項技術:
(一)人工神經網絡數據挖掘技術
該技術是對仿生學理論進行的深度拓展和應用,通過對生物學中的一些結構、傳輸功能等進行模擬演示,從而不斷優化計算方法,探究世界發展的規律和奧秘。該技術通過模仿生物神經結構網絡,構建非線性結構模式,從而更好地進行數據預測、分析和比較。該技術具有良好的適應噪聲信息和預測未知信息的功能,但是需要進行多次數據掃描,所以增加了轉化時間。
(二)聚類分析數據挖掘技術
該技術以統計學理論為基礎,通過應用聚類分子方法和數據庫平臺,進而實現數據的深度轉化和應用。通過對一定范圍內的海量數據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,針對性地設計相應的購買模式,提高服務的針對性和有效性。
(三)粗糙集算數據挖掘技術
該技術主要應用于分類問題解決方面,通過對不準確或者噪聲數據等關系進行深入分析,從而更好地挖掘數據的規律和價值。該技術的適應范圍不寬,主要應用于離散量分析領域。對于連續量分析,需要首先進行離散轉化,才能進行處理,主要是應用于粗略樣本數據分析方面。
(四)遺傳算法數據挖掘技術
該技術是以生物進化理論為基礎,通過對現代生物發展規律進行總結,從而進行遺傳模擬,對生物遺傳中的基因選擇、交叉、變異等進行規范化操作,從而尋求最佳的總結途徑。
(五)關聯規則數據挖掘技術
該技術是指通過建立和基礎數據的關聯模式,從而有效提取海量數據中的關聯成分,進而更好地總結規律,提高信息內在聯系水平。
二、數據挖掘技術在電子商務管理中的應用分析
在電子商務管理活動中,數據挖掘技術應用非常廣泛,具體體現在以下幾個方面:
(一)在網站設計與管理方面的應用研究
將數據挖掘技術引入網站設計和日常管理活動中,是最基礎的應用。通過借助數據挖掘技術,能夠對網站內容進行分類整合、快速組織利用,實現分層次動態管理。比如,可以對網絡用戶的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;可以通過分析用戶瀏覽情況,從而為客戶推送相關的信息,建立和網站相連接的一站式服務平臺,更好地實現精準服務定位;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,從而不斷優化網絡結構;可以通過序列模式實現Web日志的信息挖掘和追蹤訪問,從而及時進行信息預測,為產品個性化定制和精準服務提供更多的信息支持。在電子郵件管理方面,可以通過數據挖掘技術的引入,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、價格、質量等內容,從而更好地提高所需商品的查找效率。
(二)在客戶關系管理方面的應用分析
一方面可以借助數據挖掘技術,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帶來的效益情況進行跟蹤分析,從而對客戶進行等級劃分,確定客戶的重要程度,為商家制定更加優惠的個性化政策等提供參考。同時還可以借助數據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聯研究,為企業建立健全更加完善的服務體系提供信息支撐。在商品交叉銷售方面,可以借助數據挖掘技術,為客戶提供多元化選擇,更好地幫助企業實現更大的經濟效益。除了在老客戶維護方面可以應用數據挖掘技術以外,還可以借助該技術對潛在客戶進行分析,對客戶信用度等進行關聯研究,從而更好地提高精準個陛化服務,降低損失。
此外,數據挖掘技術在營銷方面應用也非常廣泛,通過對數據進行分類分析,有助于更好地進行市場細分,實現交叉營銷,促進銷售達成。
總之,數據挖掘技術在電子商務管理的應用領域非常廣泛,隨著信息技術不斷升級,相信其在更多的領域將會有更加廣泛的應用,進而為推動行業發展和經濟實力提升發揮重要的支撐作用。