電子商務中的數據挖掘及其應用

摘要：進入21世紀以后，信息技術得到了迅速發展，人們的生活觀念也發生了改變，網上購物開始流行起來，電子商務行業進入發展高峰期。隨著互聯網技術的發展，網絡上產生了大量的數據，數據挖掘技術可以從中快速地過濾信息，找到信息之間的聯系，方便人們在海量的數據里找到所需的信息，提高人們的檢索效率。隨著社會的發展，數據挖掘技術開始廣泛地應用到電子商務領域中，促進了電商行業的發展。

關鍵詞：電商平臺；數據挖掘；數據模型

引言

在20世紀中期，信息技術得到了迅速發展，人們開始進入信息時代，信息的流通速度開始加快，信息開始遍布人們的生產與生活中，改變了人們的生活方式。進入大數據時代以后，信息向生產力方向轉變，信息的價值越來越高，開始成為重要的戰略資源，成了財富的代名詞。進入21世紀以后，和平與發展成為當今世界的主旋律，合作與共贏的概念開始深入人心，各國之間的經濟聯系越來越緊密，電子商務行業得到了迅速的發展[1]。

對于電子商務行業來說，信息就是核心競爭力，數據就是金錢，電商公司對數據的關注度越來越高。數據挖掘技術是目前世界上最先進的數據處理技術，可以迅速過濾海量的數據，尋找數據之間的聯系，分析數據背后隱藏的信息，自動推送合適的信息。在電子商務行業，數據挖掘技術可以根據用戶的搜索記錄來分析用戶的喜好，提高用戶的購買率，滿足用戶的生活需求，促進電商公司的發展。

1. 數據挖掘技術與電子商務的關系

1.1 數據挖掘技術的含義

隨著互聯網技術的發展，網絡成為人們日常生活的一部分，互聯網的數據增多，人們開始進入大數據時代。在大數據時代，數據的類型得到了迅速的發展，數據的內容包羅萬象，數據中蘊含的信息開始雜亂起來，信息的辨別難度呈指數級增長，進入信息爆炸時代。在信息爆炸時代，人們開始煩惱如何有效地搜索信息，獲取信息，數據挖掘技術應運而生。數據挖掘技術可以迅速過濾海量的數據，發現數據之間的關系，推測數據的發展方向，提高數據的處理效率。目前，數據處理技術在電子商務行業、電信行業得到了廣泛的應用[2]。

數據挖掘技術主要包括五個部分，這五個部分互相聯系、不可分割。在使用數據挖掘技術時，第一步是確定分析對象，明確分析目的；第二步是建立相關的數據庫，并進行數據的整合；第三步是分析數據，找到核心的數據，減少無關數據的干擾，這是整個技術的關鍵步驟，需要大型計算機的輔助；第四步是選擇變量，創建核心的數據庫；第五步是建立并完善模型，得到分析的結果。在建立模型時，需要仔細研究不同類型的模型，選擇最合適的模型。

1.2 數據挖掘技術與電子商務之間的聯系

進入21世紀以來，互聯網技術得到了迅速的發展，世界進入互聯網時代。人們在網絡上分享自己的見聞，輸出自己的觀點，網絡世界開始成為人們的第二家園。當人們使用支付軟件時，支付平臺會獲取人們的基礎信息，如姓名、年齡、性別、身份賬號等；當人們使用音樂軟件時，音樂軟件可以知道人們喜歡什么類型的音樂，并在首頁上進行推送；當人們使用視頻軟件時，視頻軟件可以知道人們喜歡什么類型的電視劇，喜歡什么類型的電影；當人們使用美食軟件時，美食軟件可以知道人們喜歡什么類型的食物，喜歡什么價位的餐廳。

在數據挖掘技術出現之前，人們的信息是局部化的，信息處于扁平模式，無法轉化為立體模型，在數據挖掘技術出現以后，人們的信息開始關聯起來，信息的局限性開始消失。例如，在數據挖掘技術出現以前，美食軟件只能憑借人們的搜索記錄來確定人們的喜好，無法進行提前推測，也無法得知人們其他方面的喜好，其他類似的軟件也是如此。在這一過程中，每個軟件獲取的信息都是有限的，都只是人們生活中的一部分，無法相互聯系，信息是扁平的。但在數據挖掘技術出現以后，網絡平臺對信息的分析能力增強，平臺可以通過人們的年齡、性別、消費記錄等信息來推測人們的生活習慣，推測人們的喜好，實現軟件的精準化推薦，信息開始轉向立體模型[3]。

進入互聯網時代，電子商務行業得到了迅速的發展。在電子商務行業的發展過程中，數據扮演了重要的角色。在電商交易平臺，人們不斷地產生交易數據，公司不斷地接收交易數據，電商公司得到了大量的數據資料，這些數據資料中蘊含著無數的信息，這些信息可以轉變為財富，提高公司的競爭能力。數據挖掘技術則可以處理電子商務行業的數據，促進電子商務行業的發展。

1.3 數據挖掘技術在電子商務行業中應用的現狀

在互聯網時代，網絡購物開始成為人們的主要購物方式，電子商務行業得到了迅速的發展。我國大力發展互聯網經濟，電子商務行業的從業人員迅速增多，企業之間的競爭加劇。為了適應行業的發展趨勢，電商平臺必須提高自身的核心競爭力。

電商平臺是一個直接連接商家與顧客的平臺，商家與顧客的質量直接決定了電商平臺的質量，目前，行業內的商家處于飽和狀態，短時間內無法取得突破，但顧客處于不飽和狀態，存在快速突破的可能，因此，要想提高電商平臺的核心競爭力，就必須提高電商平臺吸引顧客的能力。

對于電商平臺來說，利用數據挖掘技術可以通過平臺的瀏覽數據，分析數據之間的聯系挖掘出數據背后隱藏的信息，得到不同商品的顧客畫像，進行精細化推薦。舉例來說，一位女性顧客在電商平臺上購買了一支口紅，那么電商平臺就會留下相應的數據，數據挖掘技術在分析數據的過程中，就會得到女性、口紅這樣的關鍵詞，認為顧客在最近的一段時間內對化妝品產生了興趣，電商平臺就會在該顧客的頁面上推薦相關的化妝品，提高顧客的購買率。對于顧客來說，數據挖掘技術可以通過過往的購買記錄，分析出適合自己的商品類型，提高購物效率，提升購物體驗。

數據挖掘技術可以提高電商平臺的數據利用率，加快信息的流通速度，促進電子商務行業的發展。目前，數據挖掘技術是電子商務行業最主要的數據處理技術，在行業內得到了廣泛的應用[4]。

2. 數據挖掘技術在電子商務中的應用

電子商務行業經歷了數次變革。在初期，中國的互聯網技術剛剛開始發展，智能手機還沒有興起，人們的生活觀念還比較傳統，電子商務行業沒有發展的基礎。在中期，電子商務行業剛剛開始發展，行業的規模很小，發展前景不夠明確，與此同時，經濟危機席卷了全球，互聯網的熱度迅速降低，互聯網經濟開始下滑，電子商務行業進入艱難的發展階段。在后期，互聯網技術取得了重大的突破，互聯網經濟開始深入人心，電子商務行業迎來了發展的高峰期。進入新時代以后，互聯網的發展速度減緩，電子商務行業的內卷加劇，行業進入變革時期。在改革的過程中，電商平臺采用了數據挖掘技術，營造了舒適的用戶氛圍，調整了發展方向，促進了電子商務行業的發展，加快了行業的轉型。

2.1 為電商平臺的資源配置提供理論依據

在市場經濟的競爭過程中，電商平臺最重要的任務就是降低工作成本，提高工作利潤，將平臺做大做強。電商平臺是商家與顧客的溝通橋梁，同時擁有賣方資源和買方資源，是資源的集合體。在發展的過程中，電商平臺必須提高市場敏感度，把握市場方向，合理配置買方資源與賣方資源。

要想降低公司的工作成本，就必須合理地配置公司的資源，減少資源的浪費，提高資源的利用率，實現資源的最大化利用。在使用數據挖掘技術的過程中，公司可以明確市場的形式，了解并預測市場的發展狀態，減少市場對公司的影響，提高公司對市場的敏感度。在使用數據挖掘技術的過程中，公司可以及時進行資源的調配，改變發展方向，提高資源利用率，提高利潤。進入21世紀以后，科學技術水平得到了大幅度的提升，在使用數據挖掘技術的過程中，公司可以了解創新的重要性，提高創新意識，提高科學技術水平，獲得更多的市場份額，提高利潤。數據挖掘技術是電商平臺的重要組成部分，是電商平臺發展的基石，為電商公司的發展提供了理論依據，為電商平臺的資源配置提供了模型[5]。

2.2 定位客戶模型

進入新時代以來，人們的物質需求基本得到了滿足，人們開始注重購物的體驗，享受購物的快樂。公司必須適應時代的發展，營造舒適的購物氛圍，給顧客提供更好的服務。在使用數據挖掘技術的過程中，公司可以獲取顧客的基本信息，了解顧客的購物需求、購物心理，為公司的發展奠定基礎。公司還可以了解顧客的消費記錄，明確顧客的喜好，了解顧客的消費水平，對顧客進行精準的畫像，提高觸達率。此外，公司可以進行個性化服務，針對不同的顧客提供不同的商品，提高顧客的購物興趣，提高轉化率，促進消費。電商平臺還可以提高顧客的黏性，對顧客進行綁定，減少顧客流失，增加顧客數量，提高公司的知名度，促進公司的發展。

電商平臺是商家與顧客之間的橋梁，不具有產品屬性，是一個服務平臺，對于服務平臺來說，顧客流量就是最重要的指標。對于顧客來說，希望用最短的時間、最少的資金獲得最好的商品與服務。數據挖掘技術可以在海量的數據中尋找數據之間的聯系，找到數據中的有效信息，提高數據的利用率。電商平臺在使用數據挖掘技術后，可以快速定位客戶群體，了解并滿足客戶需求，提高顧客滿意度，促進消費。

2.3 降低電商平臺的風險

我國與世界各國的聯系越來越緊密，我國的經濟發展與世界的經濟發展息息相關。進入新時代以來，局部戰爭加劇，世界經濟出現了萎靡，我國的經濟發展速度減緩，人們開始盡力規避風險，數據挖掘技術可以幫助企業規避風險，提高公司對風險的抵抗能力[6]。

在當前的社會環境中，對于企業來說，合作才能更好地發揮公司的優勢，提高核心競爭力，促進公司的發展。在使用數據挖掘技術的過程中，公司可以了解合作公司的過往記錄、行業口碑、資產現狀、資金流向、商業信譽等，盡可能地規避合作的風險，提高商業合作的成功率。

結語

進入21世紀以后，在我國的經濟發展過程中，電子商務貢獻了巨大力量。進入新時代以來，人們對電子商務行業的發展提出了新的要求，電商平臺開始使用數據挖掘技術，提高公司對數據的處理能力、對顧客的定位能力、對資源的配置能力、核心競爭力，促進行業的發展。

參考文獻：

[1]王彥霞.基于大數據技術的電商用戶數據挖掘探討[J].商場現代化，2022 （23）：58-60.

[2]張昊.Web數據挖掘及在電子商務中的運用[J].電子元器件與信息技術，2022， 6（7）：205-208..

[3]馬小紅.銷量數據挖掘技術及電子商務應用研究[J].中國市場，2022，（17）：188-190.

[4]苗雷.Web數據挖掘技術在信息管理中的應用[J].黑龍江科學，2021，12 （18）：108-109.

[5]李軍茹，張倩.數據挖掘技術在電子商務中的應用研究[J].科技資訊，2021，19 （26）：12-13，16.

[6]管藝博.簡析計算機數據挖掘技術的開發及其應用[J].數字通信世界，2021，（8）：161-162.

作者簡介：蔡正焱，碩士，講師，研究方向：電子商務。

基金項目：江蘇高校哲學社會科學研究項目——“1+X”證書制度下直播電商職業技能人才培養路徑研究（編號：2022SJYB1091）。