銷量數據挖掘技術及電子商務應用研究

(順德職業技術學院，廣東 順德 518300)

隨著計算機科學與技術的快速發展，互聯網已經滲入到生活中的各個領域。由于人們對于互聯網依賴程度越來越高，電子商務經營模式成為新型的現代商業模式，這樣的商業模式在經營交易過程中不會受到時間與空間的約束，具有較高的便利性。并且可以運用計算機和網絡技術實現低成本、高效率運營，在此經營過程中會產生大量的數據，包含用戶訪問頻率、訪問方式、消費水平等。通過整理海量數據進行銷量數據挖掘，能夠有效管理客戶信息，深層分析和提取用戶需求，進而優化電子商務經營策略，帶來更好的商品與服務，提升企業的核心競爭力。

1 數據挖掘技術在電子商務中的應用優勢

隨著電子商務模式的興起，人們越來越傾向網上購物。電子商務每天都會產生大量的購物信息，由于數據信息的快速增長，運用人力已不能夠滿足信息處理需求，需要積極運用數據挖掘技術來處理繁多復雜的信息。在電子商務模式中，通過整理收集客戶信息、產品銷量信息等，能夠合理分析消費者的消費喜好與購買能力。電子商務企業要想獲得更好的發展，需要靈活運用數據挖掘技術，能夠為企業的經營發展帶來積極促進作用。在當前階段，隨著電子商務快速發展，數據挖掘技術已經日趨完善。由于電子商務的經營規模越來越大，各類信息也急劇增加，意味著數據挖掘技術在這個領域有著很大的運用空間。電商平臺會保留用戶的各類信息，這些信息主要是瀏覽記錄、購買種類、消費偏好等，通過將銷量數據與客戶信息進行整合分析，能夠更好地了解客戶對商品屬性的重視程度，進而更好地優化產品與服務。銷量數據挖掘技術能夠為企業的經營決策提供參考數據，使電商企業的經營策略得到優化。

數據挖掘能夠運用算法和技術從海量的信息中尋找潛在客戶和長期客戶，根據消費水平與消費頻率，分析下一次購買的可能性。這樣有效的數據信息能夠幫助企業完善執行計劃，為企業帶來更加可觀的經營利潤。數據挖掘在商業的決策方面具有可行性。電子商務企業在制定活動方案的時候，需要定位實施的目標人群。這樣需要進行大量的對象信息分析，從中探尋潛在規律，并且針對這項規律構建模型。數字挖掘技術不僅在商業決策方面具有可行性，在商業的應用方面同樣具有可行性。在處理大量信息的過程中，能夠挖掘各個數據之間的關系，這通常會用在服務類信息方面的分析與處理。數據的挖掘是針對數據庫中的信息進行篩選，通過多次的篩選能夠得到精準的數據。電子商務在運用數據挖掘技術之后，能夠全面了解自身經營模式的優缺點。了解平臺用戶消費能力、瀏覽次數、商品銷量、用戶年齡等信息之間的關系，進而更好地制訂經營活動計劃。

2 電子商務數據挖掘算法介紹

2.1 聚類挖掘算法

聚類分析屬于一種統計學計算方法，能夠與數據庫技術進行結合，成為現代化數據挖掘中常用的技術手段。這種算法的主要思想是針對某項初始化數據，集中探索不同數據對象之間的關系，是否存在有價值的聯系。在經營電子商務過程中，利用這樣的算法能夠準確了解不同客戶群之間的特點，在掌握了不同的特點之后，能夠針對不同客戶群制定相應的解決措施，優化商品與服務，選擇合理的推廣時間與推廣方式，進而促進商品銷量的提升。

2.2 關聯規則分析法

關聯規則分析法是當前較為常用的數據挖掘算法，這項技術是針對大量數據進行系統性分析，挖掘里面潛在的價值信息，并且將提取到的數據與以往的數據進行分析對比，探尋數據之間的關聯性以及不同數據之間的潛在價值。這樣的算法能夠幫助電子商務企業優化經營決策，使經營決策的制定能夠更加具有說服力，令商務活動取得理想的作用與效果。

2.3 時間序列模式

時間序列模式是按照時間順序來觀察梳理數據庫信息，并且在分析數據的過程中探尋一個或者多個相似的時序事件，并且通過進行時間序列的搜索，來返現充分發生概率比較高的情況。通過運用這項模式，能夠幫助電子商務企業精準預測客戶的查找模式，了解客戶的需求與喜好，進而分析客戶對于商品的實際要求，提供具有針對性的優質服務。在時序模式當中，具有重要影響的方法便是相似時序。

2.4 預測與評價

這個方法與之前的關聯性規則分析法有著一定的相似度。這兩項算法都是針對歷史數據進行整合分析，令數據得到規范的梳理與歸納，在經過嚴格的分析處理之后，預測數據分布的時效性與規律性。根據數據的分析結果，預測和判斷事件在將來的發展趨勢和結果。合理利用這種算法能夠幫助電子商務企業了解市場的行情與趨勢，進而制定長遠的發展策略。

3 數據挖掘技術在電子商務中的具體應用

3.1 在電子商務營銷方面的應用

在電子商務經營過程中，運用數據挖掘技術能夠了解到用戶購買行為的特征，便于商家快速制定相應的商業決策。在電子商務營銷過程中，將市場營銷學的市場細分原理作為基礎內容，并且對用戶以往的消費行為進行基本假定，判斷用戶今后的消費傾向與需求。電子商務平臺需要進行相關數據信息的收集、加工和處理，經過系統性分析之后，能夠初步了解消費群體的興趣喜好、消費能力、購物傾向和需求，進而推測用戶將來的消費行為。通過分析商品的生命周期策略，可以令營銷活動的制定更加合理，選擇合適的營銷時間與營銷方式，保持活動的營銷效果，令商品得到良好的推廣，促進商品銷量的提升。通過對電子商務平臺用戶進行聚類分析計算相似的客戶需求，進而提供個性化和針對性服務。與客戶進行深入的交流，讓客戶能夠清晰地了解產品的特點與優勢，理解新的服務模式，促進客戶對商品的了解。針對客戶個人信息進行深入分析，劃分市場的各個層次，令電子商務的定位更加準確。

3.2 在電子商務網站系統和安全方面的應用

3.2.1 利用數據挖掘技術過濾客戶郵件

電子商務網站系統當中需要將用戶的電子郵件中的非結構化數據進行轉化，使其變為結構化數據，將符合垃圾特征的郵件進行過濾。合理選擇模式的匹配任務后，需要制定相應的決策方案，并且針對挖掘數據進行系統的歸納與評價，為決策者帶來可視化的數據挖掘效果。

3.2.2 優化網站搜索引擎

在電子商務平臺當中，用戶們會使用搜索引擎來查詢商品和服務，通過搜索引擎進行查找具有較高的準確率，能夠幫助用戶了解產品信息。利用數據挖掘技術來分析索引數據庫當中的信息，能夠有效提取具有價值的信息，形成文檔摘要，并且對這些數據進行聚類，能夠有效提升搜索引擎和瀏覽效率。

3.2.3 改善系統性能，優化網站安全性能

關于系統與網站性能方面，人們首先會想到反應速度。很多客戶會在服務器上進行不同文件的訪問，運用數據挖掘技術能夠快速了解擁塞記錄，判斷展現性能的缺點，為管理者提供有效的改善策略，保證了對網站的訪問速度。并且利用關聯規則技術來提升網站的安全性能，保證系統和網站的正常運轉。

3.3 在客戶關系管理中的應用

通過運用現代信息技術，優化企業的市場銷售和對客戶的服務，能夠為廣大的客戶提供個性化、高水平且便捷的服務。在這一過程中可以與客戶建立良好的關系，逐漸吸引更多的客戶，促進銷售情況和盈利情況的改善，令企業能夠得到更好的發展前景，使企業在市場中的競爭能力得到大幅提升。在當前階段，數據挖掘技術應用情況較為廣泛，能夠有效分析客戶群的各類信息，實現對客戶群體的分類分析和效益分析，了解客戶流失情況與滿意程度，逐漸優化自身的經營模式。在這樣的過程中，電子商務平臺通過進行數據挖掘，能夠更好地掌握客戶群體的實際需求，便于制定更加優質的個性化服務，提升客戶對自身的滿意度，更好地進行客戶關系管理。

3.4 在網站管理過程中的應用

電子商務對于網站具有較高的依賴性，因此需要加強對網站的管理。在進行網站建設和維護的過程中，數據挖掘技術能夠帶來積極作用。在建設網站的過程中運用數據挖掘技術，能夠準確掌握網站內容，進而高效組織信息。運用技術分析技術來掌握網站路徑的訪問情況，在預期位置與實際位置建立鏈接，進而實現網絡結構的優化。通過對郵件進行過濾與篩查，能夠快速清理垃圾郵件。這樣能夠有效排除垃圾郵件對網站管理造成的負擔，實現對網站的優化管理。

3.5 數據挖掘可以確定異常事件

在許多商業領域當中，難免會出現一些異常事件。異常事件的出現不僅會對當前的市場造成一定的沖擊，也會帶來一些發展機遇，具有顯著的商業價值。電子商務運營過程中會經常出現一些異常事件。利用數據挖掘技術來分析這些異常事件，對異常點進行快速準確的分析，了解事件發生的原因和對自身造成的影響，能夠更好地優化經營決策，使其能夠為企業發展提供服務。以國內電子商務平臺為例，在某一時間段某種產品的購買量與搜索率大幅度增加。電子商務平臺需要針對這個情況進行分析，如果發現搜索的商品在將來擁有良好的銷售前景，可以積極制定針對這部分產品的營銷方案。如果某一種商品出現銷量的大幅度下降或者商品的下架，電子商務平臺需要分析影響商品滯銷的原因，進而制定合理的解決方案，保證電子商務平臺的正常運行。

4 數據挖掘技術在電子商務中的流程

4.1 數據源選取

數據源的選取需要合適的數據分析，通過導入相同特征的數據使其成為分析人員的分析源。在選擇數據的時候，可以從以下兩方面進行。首先是來自客戶等級的資料，這些資料一般會包括客戶的背景信息和交易數據。客戶在注冊電子商務平臺的時候會填寫各類數據，并且在之后的交易過程中逐漸豐富數據，而這些數據一般具有較高的真實性。其次是利用儲存在服務器當中的來自客戶的瀏覽記錄和點擊率來觀察客戶的行為。人們在有購物需求的時候，可能不會馬上進行購買，而是不定時的在電子商務平臺中查看產品，通過分析的這種行為能夠更好地了解客戶的購物需求情況。

4.2 數據預處理

數據的預處理主要是對字段的過濾，記錄的篩選、附加、排泄或者合并等，實現對數據的深度清洗，完善數據中的缺失，解決數據值不一致的情況。這些數據是通過用戶訪問網站的時候留下來的原始日志，以便提供使用數據預處理。在電子商務中對數據進行挖掘較為復雜，因此進行數據的預處理是一項非常重要的步驟。

4.3 挖掘模型的構建與數據挖掘

數據挖掘能否成功，很大程度上取決于能否構建一個適合挖掘的分析模型。建立分析模型與之后分析結果的準確性有著密切的關系。在建立了分析模型之后，需要判定分析模型自身是否具備準確性、可理解性和實際性能。并且在此進行實際挖掘操作的過程中，還需要選擇合適的挖掘算法，進而得到精準有效以及便于理解的信息與數據。

4.4 結果分析和使用

在完成數據挖掘之后會得出相應的結果，需要對數據挖掘結果進行處理。需要對結果進行解釋和評估，使結果能夠具備一定的可靠性與說服力。依據所需解決的問題，合理判定電子商務數據挖掘結果的有效性。

5 結論

在信息化時代，很多企業都在積極搭建自己的電子商務平臺。但是電商平臺需要可靠的數據分析作為支撐，因此當前面臨的主要問題便是如何將大量的數據信息有效利用起來，分析客戶的消費傾向、消費喜好與購買欲望，為用戶提供更加優質的“一對一”服務。利用數據挖掘技術，能夠從繁雜的數據中挖掘到有價值的信息，幫助企業做出正確的經營決策。數據挖掘技術有著廣闊的發展前景，能夠促進電子商務系統走向個性化和智能化，使其能夠得到長遠的發展。