探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在電子商務(wù)中的應(yīng)用

信筱桐

【摘? 要】當(dāng)今時(shí)代背景下，通過(guò)有效利用數(shù)據(jù)技術(shù)，不僅能夠利于企業(yè)的發(fā)展，也有助于推進(jìn)社會(huì)的進(jìn)步發(fā)展。這就需要企業(yè)技術(shù)人員加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)技術(shù)的了解，以能更好地利用數(shù)據(jù)技術(shù)，發(fā)揮出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的作用。論文對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行闡述，并對(duì)該技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用進(jìn)行論述，希望能夠?yàn)橛嘘P(guān)企業(yè)提供參考。

【Abstract】Under the current background， the effective use of data technology can not only benefit the development of enterprises， but also promote the progress and development of the society. This requires the enterprise technical personnel to strengthen the understanding of data technology， so as to make better use of data technology， give play to the role of data mining technology. This paper expounds the data mining technology， and discusses the application of this technology in electronic commerce， hoping to provide reference for relevant enterprises.

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

【Keywords】data mining technology; electronic commerce; enterprise

【中圖分類號(hào)】F724.6;TP311.1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號(hào)】1673-1069（2020）08-0174-02

1 引言

隨著時(shí)代的發(fā)展，各個(gè)行業(yè)的發(fā)展過(guò)程中都在不斷與數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，并取得了較大進(jìn)步。數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，通常需要大量數(shù)據(jù)信息的支持，以能夠達(dá)到有效利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的目的。而為了獲得更多的數(shù)據(jù)信息，則可以通過(guò)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)即根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中信息的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)類似信息的搜集，再做出針對(duì)性的分析。技術(shù)人員可以將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電子商務(wù)有機(jī)結(jié)合，從而推動(dòng)我國(guó)電子商務(wù)企業(yè)的發(fā)展。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概述

在電子商務(wù)中，客戶瀏覽信息被Web服務(wù)器自動(dòng)收集并保存在訪問(wèn)日志、引用日志和代理日志中，其中日志文件又可以分為service logs、errorlogs cookielogs。

在電子商務(wù)中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的思路，采用相關(guān)技術(shù)對(duì)用戶的訪問(wèn)行為等進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并利用數(shù)據(jù)挖掘思路和相關(guān)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列處理加工，來(lái)得到訪問(wèn)用戶群體的相關(guān)信息，根據(jù)這些相關(guān)信息，可以展開(kāi)針對(duì)性的營(yíng)銷措施，把具有群體相似性的客戶特征，加以利用，制定更具針對(duì)性的商務(wù)活動(dòng)，會(huì)取得更好的經(jīng)濟(jì)效益。

通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以讓相關(guān)企業(yè)能夠準(zhǔn)確地定位市場(chǎng)，并根據(jù)市場(chǎng)特征進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)，這樣不僅可以更好地定位市場(chǎng)目標(biāo)，也會(huì)有效地提升企業(yè)在行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)力。例如，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以更系統(tǒng)地分析出客戶群體對(duì)于某個(gè)網(wǎng)站或者某個(gè)產(chǎn)品的喜好程度，也可以通過(guò)客戶訪問(wèn)的頻率和訪問(wèn)來(lái)源獲知宣傳渠道的效果，這樣可以更好地優(yōu)化宣傳渠道，也可以針對(duì)用戶的交易情況，優(yōu)化宣傳的側(cè)重點(diǎn)，來(lái)強(qiáng)化營(yíng)銷策略，取得更好的經(jīng)濟(jì)效益。

3 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)

電子商務(wù)推薦系統(tǒng)，即利用電子商務(wù)網(wǎng)站向客戶提供商品信息，幫助客戶了解更多內(nèi)容，為客戶提供更多選擇參考，這種方式可以充當(dāng)模擬銷售人員的作用，幫助客戶做出是否購(gòu)買(mǎi)的決定。具體應(yīng)用過(guò)程中，客戶訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)過(guò)程中，商務(wù)推薦系統(tǒng)便會(huì)對(duì)客戶進(jìn)行識(shí)別，分析客戶的購(gòu)買(mǎi)行為習(xí)慣，再給予用戶類似商品的推廣，一般用戶對(duì)于推薦商品都會(huì)感興趣，提升購(gòu)買(mǎi)意愿?，F(xiàn)階段而言，商務(wù)推薦系統(tǒng)主要功能有，對(duì)數(shù)據(jù)給予大范圍檢索推薦、人工選擇推薦、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析推薦、屬性推薦、物品關(guān)聯(lián)性推薦等方式。

3.1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)應(yīng)用的主要技術(shù)

電子商務(wù)系統(tǒng)推薦技術(shù)，主要是指數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)算方法，系統(tǒng)運(yùn)輸?shù)臏?zhǔn)確度、效率將直接影響推薦系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量。當(dāng)前而言，為了能夠有效確保推薦系統(tǒng)的可靠應(yīng)用，保證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究人員研究了聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、協(xié)同過(guò)濾等技術(shù)?；陔娮由虅?wù)推算的方法主要可以分為2類技術(shù)，即基于模型的推薦算法與基于內(nèi)存的推薦算法?；谀Ｐ偷耐扑]算法，即根據(jù)用戶數(shù)據(jù)建立模型，具體應(yīng)用過(guò)程中，需要將建立的模型調(diào)入內(nèi)存中。模型推薦算法可以通過(guò)各種技術(shù)建立模型，如可以根據(jù)Bayesian技術(shù)、聚類技術(shù)等;給予內(nèi)存的推薦算法，即在運(yùn)行過(guò)程中，需要將整個(gè)用戶的數(shù)據(jù)調(diào)入內(nèi)存庫(kù)，然后根據(jù)用戶瀏覽商品網(wǎng)站所留下的數(shù)據(jù)，給予個(gè)性化的數(shù)據(jù)推薦。這種技術(shù)的運(yùn)算原料可以依靠為協(xié)同過(guò)濾算法、關(guān)聯(lián)推薦算法等。

3.2 改進(jìn)的k-平均聚類算法

電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過(guò)濾技術(shù)是應(yīng)用較為廣泛的技術(shù)。協(xié)同過(guò)濾算法中，聚類算法，即k-平均聚類技術(shù)，k-means算法。該方法既能夠保障應(yīng)用過(guò)程中的計(jì)算準(zhǔn)確，也能夠保障效率。但在該聚類算法中，結(jié)果與k值的選取有較大關(guān)聯(lián)，k值的不同，造成多次迭代后的結(jié)果也不同。

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

4.1 電子金融方面

當(dāng)今時(shí)代而言，電子金融是十分發(fā)達(dá)的產(chǎn)物，如人們可以通過(guò)微信、支付寶等軟件實(shí)現(xiàn)消費(fèi)、理財(cái)?shù)冉鹑趯?shí)現(xiàn)。基于人們利用電子貨幣進(jìn)行消費(fèi)的記錄，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則可以有效預(yù)測(cè)人們的消費(fèi)趨勢(shì)。有關(guān)企業(yè)通過(guò)對(duì)消費(fèi)記錄的預(yù)測(cè)，便能夠提供更為完善的服務(wù)，進(jìn)而刺激人們的消費(fèi)，推動(dòng)企業(yè)的發(fā)展。另外，作為銀行信用卡、保險(xiǎn)行業(yè)等，也可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中的消費(fèi)者的消費(fèi)情況，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，預(yù)測(cè)人們的存貸款趨勢(shì)，然后再優(yōu)化存貸款策略，以提升企業(yè)的業(yè)務(wù)量，使企業(yè)獲得更多盈利。

4.2 客戶關(guān)系管理方面

電子商務(wù)的經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，需要與客戶緊密的聯(lián)系，而只有工作人員加強(qiáng)對(duì)客戶的了解，才能夠處理好與客戶的關(guān)系，為客戶提供更好的服務(wù)，增加營(yíng)業(yè)額度。具體而言，基于電子商務(wù)模式下，工作人員可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析顧客使用電子軟件的特點(diǎn)，了解顧客的行為，這便利于企業(yè)為顧客推薦針對(duì)性的商品，使客戶關(guān)注更多感興趣的產(chǎn)品，以使顧客能夠提升消費(fèi)意愿。而正確分析顧客的生活規(guī)律，則利于企業(yè)處理好與顧客的關(guān)系，最終推動(dòng)企業(yè)的成長(zhǎng)。

4.3 電子商務(wù)營(yíng)銷方面

電子商務(wù)模式下，企業(yè)一般都會(huì)以網(wǎng)頁(yè)或軟件APP方式推銷商品，這不僅方便了人們的生活，也成為現(xiàn)階段人們普遍認(rèn)可的購(gòu)物渠道。而為了更好地營(yíng)銷，使企業(yè)獲得發(fā)展，企業(yè)在使用軟件APP渠道營(yíng)銷時(shí)，則可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)顧客的購(gòu)買(mǎi)意愿進(jìn)行分析。例如，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)顧客購(gòu)物車中的物品進(jìn)行分析、對(duì)顧客關(guān)注的產(chǎn)品進(jìn)行信息搜集，然后再向顧客推薦類似的商品，這既能夠利于顧客對(duì)比同等商品，也利于企業(yè)盈利。另外，由于電商企業(yè)不時(shí)會(huì)推出一些活動(dòng)，此時(shí)，電子商務(wù)企業(yè)的營(yíng)銷部門(mén)也可以適時(shí)向消費(fèi)者推薦一些活動(dòng)，這勢(shì)必也能夠利于電子商務(wù)過(guò)程的成交數(shù)量增多。

4.4 商務(wù)數(shù)據(jù)分析方面

電子商務(wù)營(yíng)銷過(guò)程中，作為消費(fèi)者一般會(huì)重點(diǎn)關(guān)注單個(gè)商品的營(yíng)銷量，并樂(lè)于購(gòu)買(mǎi)銷量較多企業(yè)的產(chǎn)品。例如，消費(fèi)者在購(gòu)買(mǎi)某一產(chǎn)品時(shí)，多會(huì)按照銷量訪問(wèn)銷售商家的網(wǎng)絡(luò)店鋪，再?zèng)Q定是否購(gòu)買(mǎi)。此時(shí)，則需要電子商務(wù)軟件的負(fù)責(zé)單位，使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)類似產(chǎn)品的銷售數(shù)據(jù)分析。而只有電子商務(wù)企業(yè)提供足夠好的服務(wù)，才能夠使顧客滿意，增加業(yè)務(wù)量，最終使電子商務(wù)企業(yè)更好、更快地發(fā)展。

4.5頁(yè)面結(jié)構(gòu)應(yīng)用方面

從WWW的組織結(jié)構(gòu)、Web文檔結(jié)構(gòu)及其鏈接關(guān)系中推導(dǎo)知識(shí)的方式被稱為Web結(jié)構(gòu)挖掘，其挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)Web結(jié)構(gòu)和頁(yè)面機(jī)構(gòu)及其蘊(yùn)含在這些結(jié)構(gòu)中的有用模式，對(duì)頁(yè)面及其鏈接進(jìn)行分類和聚類，找出權(quán)威頁(yè)面，為人們服務(wù)。有關(guān)這方面研究的算法有Page Rank方法和Hub/authority方法等。

5 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的本質(zhì)上來(lái)看，其實(shí)質(zhì)即一種信息處理技術(shù)。數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用過(guò)程中，即實(shí)現(xiàn)對(duì)人們的應(yīng)用數(shù)據(jù)收集、運(yùn)算、查找關(guān)聯(lián)信息的操作。將挖掘技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)中，可以提高人們的購(gòu)買(mǎi)決策效率，進(jìn)而提升電子商務(wù)過(guò)程的質(zhì)量，推動(dòng)電子商務(wù)的發(fā)展。結(jié)合當(dāng)前形式來(lái)看，電子商務(wù)正處于蓬勃發(fā)展的階段，大量商業(yè)數(shù)據(jù)在不斷形成，數(shù)據(jù)庫(kù)也在不斷建立，但如何更高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)觀察、進(jìn)行數(shù)據(jù)宏觀分析、推理，是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的輔助趨勢(shì)?，F(xiàn)階段而言，電子商務(wù)越來(lái)越迫切地需要個(gè)性化服務(wù)，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘可以促進(jìn)電子商務(wù)網(wǎng)站的開(kāi)發(fā)以及運(yùn)行效率。相信在不久的將來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域中的應(yīng)用將越來(lái)越廣泛。

6 結(jié)語(yǔ)

當(dāng)今時(shí)代是信息技術(shù)十分發(fā)達(dá)的時(shí)代，企業(yè)發(fā)展中，信息技術(shù)的應(yīng)用具有重要意義。管理者應(yīng)當(dāng)掌握足夠的數(shù)據(jù)信息，再利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)加以分析，從而幫助管理者制定科學(xué)的決策，使企業(yè)健康地發(fā)展。為獲得大量數(shù)據(jù)信息，則需要企業(yè)管理者認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要作用，尤其是在電子商務(wù)模式越來(lái)越流行的背景下，企業(yè)若能夠有效利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)市場(chǎng)信息進(jìn)行挖掘、分析，勢(shì)必利于企業(yè)制定更好的營(yíng)銷計(jì)劃，最終使電子商務(wù)企業(yè)的發(fā)展與時(shí)代發(fā)展相契合。

【參考文獻(xiàn)】

【1】吳桂賢，高祥民.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究[J].成都航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2018，34（01）：35-36+44.

【2】楊金勞.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018（2）：188.

【3】王小鷗.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)管理中的應(yīng)用探討[J].活力，2018（24）：74.

【4】琚慧婷.在電子商務(wù)中應(yīng)用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析[J].傳播力研究，2018，2（31）：242-243.