大數據挖掘技術在電子商務企業營銷中的應用研究

欒雯清　王晴　許汝汝

摘 要：本文對大數據挖掘技術在電子商務企業營銷中的應用進行了探討，文章從闡述大數據挖掘的概念以及步驟入手，進一步對大數據挖掘技術在電子商務中的具體運用策略展開了研究。

關鍵詞：大數據挖掘技術;電子商務;企業營銷;概念;步驟;運用策略

前言

隨著現代市場經濟的不斷繁榮發展，電子商務作為一種依托信息技術與互聯網平臺而興起的全新的商業運營模式，得到了社會的廣泛關注。在電子商務企業營銷工作領域，大數據挖掘技術憑借其獨特的信息采集、分析與提取功能，對企業準確分析顧客信息、制定特色化營銷方案具有重要幫助。

一、大數據挖掘的概念

大數據挖掘技術是大數據時代人們經常會用到的一種具體技術類型，其含義是指幫助人們從海量的、不能保證準確度的、具有干擾性的數據資料中，通過篩選、分析查找出符合人們工作與生活需要、對其行為具有重要參考意義的有效信息，進而幫助其更好地開展各項生活、工作中的活動。目前，大數據挖掘技術憑借其高度智能化優勢在商業領域得到了極為普遍的應用，且成效可喜。且在大數據時代不斷進步的背景下，傳統的集中式數據挖掘技術也得到了更進一步的創新，使得先進的云計算技術得以誕生，后者具有可彈性變化的計算功能、海量存儲優勢，因此在電子商務等新的經濟模式中具有重要實用價值。

二、大數據挖掘的步驟

一般來說，數據的挖掘需要經歷三個主要的環節——也就是數據的前期準備、相關挖掘模式的選擇與利用、挖掘結果的最終呈現。具體來說，首先，數據的準備作為具有前提下意義的一環，它能夠為后續的具體挖掘工作的展開提供全面的信息選擇范圍，使得數據挖掘能夠在一個容納更多可挖掘資源的環境中進行。其次，數據的挖掘作為一個較長的過程，其操作流程更為細化，其中數據的凈化、集成、變換以及歸約是主要流程。再者，挖掘模式的分析與選擇，它可以說是數據挖掘技術的核心內容，技術人員必須對數據挖掘過程中可能涉及的核心算法等有準確的認識;為了確保其設計的挖掘模式更具有操作性，還應該對此前工作中形成的豐富的數據挖掘結果及工作中積累的經驗加以借鑒，從而對當前的數據挖掘模式做不斷的優化與完善。最后，挖掘結果的呈現應該秉承直觀、準確、立體化的原則，可以采取圖像、視頻、音頻等不同的媒介形式，豐富信息呈現效果，對挖掘結果進行可視化轉換處理，幫助工作人員更直接地了解目標信息內容。

三、大數據挖掘技術在電子商務中的具體運用

（一）數據的采集

數據的采集作為大數據平臺的基本功能，也是數據挖掘工具發揮重要的前提條件。事實上，通過全面的數據采集形成豐富的信息資料庫，能夠獲知到與顧客到電子商務平臺進行消費、產品購買等相關的資料，進而形成包括顧客性別、文化程度、家庭狀況等在內的個人檔案，技術人員只要對檔案做出恰當的分析，就能畫出決策樹模型，以此為依據針對不同顧客制定不同的個性化營銷策略。

（二）數據的分析與挖掘

追根究底，開展數據挖掘工作，其最終目的表現在兩個方面。其一，要挖掘出具有一定購買力的群體，并對此類顧客信息加以分析;其二，通過對客戶性別、住址、收入、職業、消費偏好等的研究，摸索出這類消費者的共同特征，進而形成具有普遍消費特征的群體特征圖。因此，在正式的數據挖掘過程中，單純依靠分類特征圖往往難以得到精確體現特定消費群體特征的結論，因此要得到相關的準確群體特征概率，還需要用到分類對比圖，從中得到對應分類及非對應分類的結論;把這些不同的圖形資料聯系起來，通過全面的對比，可以得到更科學的結論，為后期的電子商務營銷奠定扎實的信息基礎。

（三）決策樹的建立

決策樹法利用信息論中的互信息來進一步尋找數據庫當中包含有大量有價值信息的屬性字段，從而逐步建立起決策樹的各個結點，之后再依據屬性字段的不同取值來逐步完善決策樹的分支。利用決策樹法，可以實現數據信息的可視化，不僅輸出精度高，而且易于理解。通過決策樹對某種產品的關聯閾值進行分析，從而最終判斷出客戶在進行網購的時候通常會具有什么樣的購買習慣，然后便可以依據客戶的購買習慣制定出個性化的銷售計劃。

四、結語

綜上所述，加強對大數據挖掘技術在電子商務企業營銷中的應用的探討，意義重大。相關工作人員需要明確大數據挖掘的概念及其步驟，在此基礎上對大數據挖掘技術在電子商務中的具體運用策略展開研究，落實數據的采集、數據的分析與挖掘、決策樹的建立等工作。

參考文獻

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