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淺談數字挖掘技術在電子商務中的應用研究

2019-04-25 08:51:18單亞軍樂勇周磊中國電子科技集團公司第二十八研究所
數碼世界 2019年3期
關鍵詞:數據挖掘分類數據庫

單亞軍 樂勇 周磊 中國電子科技集團公司第二十八研究所

1 引言

電子商務在近十年內中實現了良好的發展,數據挖掘技術的應用也更加普遍,只有實現有效的數據挖掘,電子商務才可以滿足更多客戶的需求,提高企業競爭優勢。如何實現數據挖掘技術的提升,成為很多企業關注的話題,針對電子商務平臺中的數據挖掘技術展開探究,其意義深遠。

2 數據挖掘概述

數據挖掘基礎理論為數據庫中的知識發現,指的是在各種數據庫中搜集那些內在的、隱形的以及未知的能夠給企業帶來利益的信息和模式,從中發現內在的規律和模式,為企業的生產經營方案編制和執行上提供有效參考。因此需要精通技術的專業人員通過技術進行搜集和識別,整理成有效的信息,從而為企業內部各個部門的決策上帶去參考。

電子商務指的是一種現代化商業運轉模式,在這種模式中,參與者包括個人、企業和國家,通過電子數據交換和電子資金轉賬等信息的交換,這些信息主要包括商品信息、訂購信息、支付信息、資金信息和安全認證信息等,來實現商品從生產者到消費者的轉移,借助于各種先進的信息技術實現更高的經濟效益。電子商務應用系統中隨著參與者的數量增多,尤其是大量消費者的涌入,企業所面臨的數據信息更加龐雜,這就需要通過數據挖掘技術,從中搜集有效的信息,讓商家更好的了解消費者的消費傾向和需求。

3 數據挖掘的主要方法

數據挖掘所設計的理論知識與技術比較廣泛,主要包括人工智能、數據庫、機器學習、統計學等。站在商業的立場上進行分析,數據挖掘屬于全新的商業信息處理模式,重點是針對海量的商業信息進行識別、搜集、整理、轉換與分析等,為企業決策提供科學的信息數據。常見的數據挖掘方式包括關聯分析、分類分析、概括分析和聚類分析,現在我們對這四種方法及進行逐步闡述:

①分類分析:進行分類規則的設置,將每個事務或者實體根據其特征和本質進行類別劃分,將每種類型的數據歸集到一起,然后進行分類模型的構建。所謂分類,指的是相同性質的事務或者實體歸集到一起,分類是對于某種數據的整體內涵概述,常用于規則以及決策樹模式。②關聯分析:對于看似沒有關聯性的數據進行分析,找出內部的聯系,闡述各種事物內在的相關性和依賴性,重點是對簡單關聯和因果關聯的數據信息進行分析。就電子商務而言,關聯分析主要是通過數據挖掘技術搜集那些內在的關聯規則,在客戶進行某種產品瀏覽的時候,可以在當時頁面中記性相關產品的推薦。③聚類分析:對兩個或者更多實體的不同點和相同點進行分析,將那些特征相似的實體匯集在一起,成為一個聚類,同時用某種規則對這種聚類的屬性進行描述,設置成聚類規則。④孤立點分析。數據庫中有些數據和普通數據不一樣,這些數據我們將其稱之為孤立點,但是這些數據并不是無效的,一般會含有各種特殊的信息,常見于分類中的反常實例、觀測記過和模型預測值的偏差、不符合規律的特例等。

4 數據挖掘技術在電子商務中的應用

當下我國銀行、電信、零售和交通以及保險業等均實現了數據挖掘技術的采用,數據挖掘可以解決很多商業性質的問題,比如可以為數據庫營銷提供大量可供參考的信息、進行背景分析、解決交叉銷售問題以及進行客戶群體的分類,明確客戶群體流失的原因,對客戶信用進行評價,及時發現欺詐行為等。

零售業通過數據挖掘能夠對消費者的購買傾向和需求進行分析,根據消費者的消費習慣和需求,對所提供的產品與服務進行完善,保證所銷售的產品適銷對路,不斷提高服務質量,贏得更多消費者的認可和信賴,減少營銷成本,提高營銷量和銷售業績。

數據挖掘所涉及到的知識、技術和因素等非常多,不同的挖掘技術對應不同的流程,有著不同的特點,在具體的方法上,結構、輸入和輸出的數據形式、參數設置、測試以及模型評價等都有著各自的標準,算法應用領域和具體的水平也各有差異。按照理論和慣用模式,我們將數據挖掘分成定義問題、準備數據、實施挖掘、評價與表示等若干流程,這些流程都需要工作人員的參與和規劃。

4.1 面向電子商務的數據挖掘系統設計。商務平臺數據挖掘系統建設上,系統的結構為三層體系,服務端選擇的是最先進的J2EE平臺構架,系統框架比較完善,擴展性、維護性和互聯性都非常理想。電子商務的數據挖掘系統構成中,主要包括三部分,分別是客戶端、應用服務器和數據庫服務器,體系結構中,J2EE 企業級的構建技術是基礎部分。在數據挖掘中形成的新數據保存上,系統設置了單獨的數據挖掘庫表,這樣不會給之前的數據庫運行產生影響。應用服務器結合客戶端設置模式,對一切數據展開搜集、轉換和挖掘。通過EJB模式對數據挖掘系統中所有功能模塊進行封裝,達到分布式核算和負載式平衡等標準,將大量的核算工作模塊與用戶交互模塊進行分割??蛻舳酥饕o出數據挖掘模塊,給出一切功能模塊參數,將可視化處理后的數據進行展示等。用戶結合自身需求可以創建挖掘模式,執行挖掘模式,獲取到經過系統處理的可視化搜索結果,具體內容可以參考圖1:

圖1 面向電子商務的數據挖掘系統體系結構圖

5 結束語

電子商務平臺中數據挖掘技術的升級和更好的采用,還需要相關人員繼續努力,促使這門技術在經濟發展上發揮出更高的價值,為企業和社會帶來更多的效益。企業通過數據挖掘可以將那些內部的、隱藏的、對企業發展有所幫助的數據挖掘出來,或者對現有的規律進行檢驗,還可以進行規模的優化完善等,因此對于企業的長遠穩健發展意義深遠。相信在不久的將來,我國電子商務企業會通過數據挖掘技術獲取到更多科學的數據,來提高經營業績,形成更強的競爭力,通過自身成熟的發展模式贏得更廣闊的發展空間。

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