电子商务是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术，实现整个商务(买卖)过程中的电子化、数字化和网络化。在全球X围内，基于Internet的电子商务迅猛发展，促使各企业经营者必须及时搜集大量的数据，并且将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润。利用Web数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。同时Internet是一个巨大、分布广
泛、全球性的信息资源储备库。随着上网人数的急剧增加，电子商务的蓬勃发展，各种基于互联网的商业Web站点也面临越来越激烈的竞争。Web包含了丰富和动态的超信息，以及Web页面的访问和使用信息，这也为数据挖掘提供了大量丰富的资源。[1][2]
Web数据挖掘(Web Data Mining)是利用数据挖掘从Web文档及Web服务中自动发现并提取用户感兴趣的、潜在的、有用的模式和隐藏信息。Web数据挖掘的主要目标就是从Web的访问记录中抽取用户感兴趣的模式，服务器中的访问日志，记录了关于用户访问和交互的信息，通过Web数据挖掘，就可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态地调整页面结构，改进服务，开展有针对性的电子商务活动，以更好地满足客户的需求。
3 Web挖掘的过程和方法
3.1 Web挖掘的过程
电子商务中的Web挖掘过程一般由3个主要阶段组成：数据准备、挖掘操作、结果表达和解释。
(1)数据准备：这个阶段又可分成3个子步骤：数据集成、数据选择、数据预处理。数据集成将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理，解决语义模糊准备，这个阶段又可分成为处理数据中的遗漏等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理X围，提高数据挖掘的质量。预处理是为了克服数据挖掘工具的局限性。
(2)数据挖掘：这个阶段进行实际的挖掘操作，包括的要点有：决定如何产生假设；选择合适的工具；发掘知识的操作；证实发现的知识。
（3）结果表述和解释：根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分开来，并且通过决策支持工具提交给决策者。因此，这一步骤的任务不仅是把结果表达出来，还要对信息进行过滤处理，如果不能令决策者满意，需要重复上述过程。
3.2 Web数据挖掘的方法
(1)协同过滤：协同过滤技术采用最近邻技术，利用客户的历史、喜好信息计算用户之间的距离，目标客户对特点商品的喜好程度由最近邻居对商品的评价的加权平均值来计算。
(2)关联规则：关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，用数学模型来描述关联规则发现的问题：x=>y的蕴含式，其中x,y为属性——值对集(或称为项目集)，且X∩Y空集。在数据库中若S%的包含属性——值对集X的事务也包含属性——值集Y，则关联规则X=>Y的置信度为C%。
(3)Web日志的聚类算法：聚类分析是把具有相似特征的用户或数据项归类,在管理中通过聚类具有相似浏览行为的用户。基于模糊理论的Web页面聚类算法与客户群体聚类算法的模糊聚类定义相同，客户访问情况可用URL(Uj)表示。
有Suj={(Ci，fSuj(Ci))|Ci∈C}，其中fSuj(Ci)→[0，1]是客户Ci和URL(Uj)间的关联度：式中m为客户的数量，hits(Ci)表示客户Ci访问URL(Uj)的次数。利用Suj和模糊理论中的相似度度量Sfij定义建立模糊相似矩阵，再根据相似类[Xi]R的定义构造相似类，合并相似类中的公共元素得到的等价类即为相关Web页面。
(4)序列分析：序列模式分析和关联分析类似，其目的也是为了挖掘数据之间的联系，但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后序关系。它能发现数据库中如“在某一段时间内，客户购买商品A，接着会购买商品B，尔后又购买商品C，即序列A→B→C出现的频率高”之类的信息。序列模式描述的问题是：在给定的交易序列数据库中，每个序列按照交易的时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用是返回该数据库中高频率出现有序列。
(2)关联规则：关联规则主要关注事物内的关系。在Web使用挖掘中，关联规则挖掘就是挖掘出用户在一个访问期间从服务器上访问的页面／文件之间的关系，找出在某一次服务器会话中最经常一起出现的相关画面。例如，40%的客户再购买了CD之后又购买了CD清洁剂。利用挖掘出来的这些相关性，我们可以更好的组织站点，实施有效的市场策略。
(3)序列模式：序列模式挖掘就是挖掘出交易集之间有时间序列关系的模式，在Web日志中发现所有满足用户规定的最小支持度的大序列模式。序列模式的发现就是在时间戳有序的事务集中，找到那些“一些项跟随另一个项”的内部事务模式。例如：在/class/book1上进行过在线定购的顾客，有60%的人在过往15天内也在/class/bag1处下过订单。发现序列模式能够便于进行电子商务的组织猜测客户的访问模式，对客户开展有针对性的广告服务。通过系列模式的发现，能够在服务器方选取有针对性的页面，以满足访问者的特定要求。
（4）分类规则：分类技术主要是根据用户群的特征挖掘用户群的访问特征。在Web数据挖掘中，分类规则的发现就是给出识别一个特殊群体的公共属性的描述，这个描述可以用来分类新的项，例如：在/class/book2 进行过在线定购的顾客中有55％是20-30岁生活在南方的年轻人。得到这一分类后，就可以进行适合这一类客户的商务活动。
（5）聚类：聚类技术是对符合某一访问规律特征的用户进行用户特征挖掘。聚类分析可以从Web 访问信息数据中聚集出具有相似特性的那些客户。在Web 事务日志中，聚类顾客信息或数据项能够便于开发和执行未来的市场战略。这种市场战略包括：自动给一个特定的顾客聚类发送销售，为一个顾客聚类动态地改变一个特殊的站点等。[3]
用OLAP方法发现数据中的特定模式结果。
(4)可视化。主要是采用可视化的技术以图形界面的方式表示挖掘的成果。[ 6 电子商务中的应用
尽管Web挖掘的形式和研究方向层出不穷，但随着电子商务的兴起和迅猛发展，未来Web挖掘的一个重要应用方向将是电子商务系统。而与电子商务关系最为密切的是Web访问信息挖掘。下面是Web访问信息挖掘在电子商务中的几点具体的应用。
（1）发现潜伏客户：在对Web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在Internet上找到未来的潜伏客户。通常的策略是先对己经存在的访问者进行分类，对于一个新的访问者，通过在Web上的分类发现，识别出这个客户与己经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的分类。然后从它的分类判定这个新客户是属于有利可图的客户群，还是属于无利可图的客户群，决定是否要把这个新客户作为潜伏的客户来对待。客户的类型确定后，就可以对客户动态地展示Web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。
（2）提供优质个性化服务：对客户来说，传统客户与销售商之问的空间间隔在电子商务中己经不存在了。在网上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对销售商来说将是一个挑战。为了达到这一目的，就应该了解客户的浏览行为，知道客户的爱好及需求所在，动态地调整Web页面，以满足客户的需要。通过对客户访问信息的挖掘，就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的爱好及需求。
（3）改进站点设计：对Web站点的结构的优化可从三方面来考虑:(1)通
过对Web Log的挖掘，发现用户访问页面的相关性，从而对密切联系的网页之间增加，方便用户使用。(2)利用路径分析技术判定在一个Web站点中最频繁的访问路径，可以考虑把重要的商品信息放在这些页面中，改进页面和结构的设计，增强对客户的吸引力，进步销售量。(3)通过对Web Log的挖掘，发现用户的期看位置。假如在期看位置的访问频率高于对实际位置的访问频率，可考虑在期看位置和实际位置之间建立导航，从而实现对Web站点结构的优化。
（4）聚类客户：通过把具有相似浏览行为的客户分为一组，并分析组中客户的共同特征，可以帮助电子商务的组织者更好地了解自己的客户，向客户提供更适合、更面向客户的服务。如有一些客户都花了一段时间浏览“房屋装修”，“家具”页面，经过分析这些客户被聚类成为一组。销售商根据分析出来的聚类信息，就可以知道这是一组“新购房族”客户，对他们所进行的业务活动当然也就不可能等同于其他被聚类了的客户如“大学生”，“购车族”，应及时调整页面及页面内容使商务活动能够在一定程度上满足客户的要求，使商务活动对客户和销售商来说更具意义。
（5）搜索引擎的应用：通过对网页内容的挖掘，可以实现对网页的聚类和分类，实现网络信息的分类浏览与检索；通过用户使用的提问式历史记录分析，可以有效地进行提问扩展，进步用户的检索效果（查全率、查准率）；通过运用Web 挖掘技术改进关键词加权算法，可以进步网络信息的标引正确度，改善检索效果。
(6）网络安全：分析网上银行、网上商店交易用户日志，可以防X黑客攻击、恶意诈骗。[5]
数据挖掘技术在电子商务中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2013年6月20日
数据挖掘技术在电子商务中的应用 摘要：电子商务在现代商务活动中的作用正变得日趋重要，电子商务的广泛应用使企 业产生了大量的业务数据，按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业 分析出完成任务所需的关键因素。由此凸显出数据挖掘的重要。本文讨论了数据挖掘的 主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。 关键词：数据挖掘；电子商务；路径分析；关联分析 1. 引言 随着Internet 的普及，电子商务的兴起，人们的商务理念正在改变，在人们访问、浏览、交易,电子商务企业更新产品信息的同时, Web网上产生了大量的数据，这些数据充斥着网络，充斥着电子商务企业，充斥着客户。企业只有从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为顾客提供更好的服务，才能吸引顾客和挽留顾客，提高自己的效益。如何更快、更好地利用各种有效的数据更好地开展电子商务，这是目前电子商务急需解决的问题。 2.电子商务和数据挖掘简介 2.1 电子商务 电子商务是指个人或企业通过Internet网络，采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。目前国内已有网上商情广告、电子票据交换、网上订购，网上、网上支付结算等多种类型的电子商务形式。电子商务正以其低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受时间和空间的限制等突出优点而逐步在全球流行。电子商务是指以Internet网络为载体、利用数字化电子方式开展的商务活动。随着网络技术和数据库技术的飞速发展，电子商务正显示越来越强大的生命力。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润。利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，发现隐藏在其后的规律性，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。 2.2 数据挖掘技术 数据挖掘(Data Mining)，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的知识。数据挖掘技术从一开始就是面向应用领域，它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且，要对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指定实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术在金融、保险、电信、大型超市等积累有大量数据的电子商务行业有着广泛的应用，如信用分析、风险分析、欺诈检验、用户聚类分析、消费者习惯分析等。[1] 而电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源（即Web 文档）和行为（即We服务）中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是
传统与新兴的融合——平安保险电子商务之路摘要： 本案例分析分三部分展开对中国平安保险有限公司电子商务的研究，第一部分介绍平安保险的概况和开展电子商务的背景，第二部分具体介绍平安保险的电子商务模式，第三部分从三个角度对平安保险的案例进行评析，包括开展电子商务的益处，存在的问题及启示。关键词：保险电子商务，流程模式，KPI管理，BCC,CRM 一、平安保险概况和开展电子商务的背景 1.1概况 ?中国平安保险(集团)股份有限公司是中国第一家以保险为核心的，融证券、信托、银行、资产管理、企业年金等多元金融业务为一体的紧密、高效、多元的综合金融服务集团。是中国第一家股份制保险公司，也是中国第一家有外资参股的全国性保险公司。公司成立于1988年，总部位于深圳。2003年2月，经国务院批准，公司完成分业重组，更名为现名。经营理念“差异、专业、领先、长远”。 1.2公司历程 ?1988年3月21日成为我国第一家股份制、地方性的保险企业 ?1992年9月29日平安保险公司更名为中国平安保险公司 ?1995年实行了产险、寿险、证券、投资四大业务的统一管理、分业经营。总公司成立电脑工作委员会
?1996年平安信托投资公司和中国平安保险海外公司成立 ?1998年麦肯锡改革方案全面推出 ?1998年10月中旬，中国第一家全国性电话咨询中心—平安Call Center 项目将全面提升平安服务、销售和信息管理的手段和水平。同时电子商务项目也开始起步?2000年平安3A客户服务体系初步建成。7月18日，平安全国电话中心95511在苏州开通，并力争三年内建成亚洲最大的企业电话中心；8月18日，一站式综合理财网站PA18正式启用，平安大步进入电子商务 ?2002年6月27日引进礼贤业务员甄选系统（LASS系统） ?2003年更名为中国平安保险股份有限公司。国内首次实现特服号码海外直拨 ?2004年11月10日平安人寿行销支援管理系统正式投入使用 ?2006年8月成功收购深圳商业银行89.24％股权，取得一张全国性的中资银行牌照。 ?2007年，在上海证券交易所挂牌上市，证券简称为“中国平安” ?2008年，发布公告，公开发行不超过12亿股的A股和412亿元分离交易可转债，其融资总额将近1600亿元。 1.3开展电子商务的背景 ?开展电子商务的必然性： 1.我国加入WTO，由“保险+电子商务”组成的服务则是国内保险公司与国外保险公司竞争的有力武器。 2.随着网络的普及，通过网络对保险业的需求业迅速增长
数据挖掘与电子商务 随着网络技术和数据库技术的成熟，传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。如何对网络上大量的信息进行有效组织利用，帮助海量数据的拥有者们找出真正有价值的信息和知识，以指导他们的商业决策行为，成为电子商务经营者关注的问题。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。 一、数据挖掘概述及方法 确切地说，数据挖掘( Data Mining )，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式。它融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。比较典型的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析等。它们可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。 1、关联分析 关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘。关联分析的目的 是挖掘隐藏在数据间的相互关系，它能发现数据库中形如哪种产品最受欢迎、原因是什么、有多少回头客、哪些客户是最赚钱的客户、售后服务有哪些问题等知识。 2、序列模式分析
序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如“在某一段时间内，顾客购买商品A,接着购买商品B,而后购买商品C,即序列24C 出现的频度较高”之类的知识，序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。 3、分类分析设有一个数据库和一组具有不同特征的类别（标记），该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记，这样的数据库称为示例数据库或训练集。分类分析就是通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。 4、聚类分析 聚类分析输入的是一组未分类记录，并且这些记录应分成几类事先也不知道，通过分析数据库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。 二、据据挖掘在电子商务中的应用数据挖掘能发现电子商务客 户的的共性和个性的知识、必然和偶然的知识、独立和关联的知识、现实和预测的知识等，所有这些知识经过分析，能对客户的消费行为如心理、能力、动机、需求、潜能等做出统计和
结课论文 课程名称：数据仓库与数据挖掘 授课教师：徐维祥 论文题目：Web数据挖掘在电子商务中的应用学生姓名：王琛 学号：13120975 北京交通大学 2014年9月
Web 数据挖掘在电子商务中的应用 摘要：大数据时代已然来临，在各种信息数据都呈现出爆炸式增长的今天，不同规模的电商都在奋力追赶“大数据”发展的速率和步伐。一个全新的以信息为中心，以洞察力为导向的电商生存环境已经出现，而智慧的分析能力成为在该环境下成功的关键，以大数据为导向的效率提升，客户需求快速响应，风险把控和商业模式优化，都将成为提高商业流转速率的利器，数据挖掘和分析领域技术型、产品型的创业公司将有可能成为全新的创业机会和投资热点。数据挖掘在电子商务的发展中占有越来越重要的作用，本文重点论述Web 数据挖掘在电子商务的相关应用。 关键字：Web 数据挖掘，电子商务，内容挖掘 随着Internet 的快速发展，互联网上的各种信息飞速增长，电子商务已经成为当代经济不可或缺的重要组成部分。面对电子商务网站产生的海量信息和数据，通过Web 数据挖掘技术可以从这个庞大的信息数据集合中提取有用的信息，找到提供数据管理和使用的平台；可以合理的组织网站建设，更加人性化的给用户提供服务；可以从无限量的网络信息中迅速找到用户最为需求的信息，从而更好的有针对性的销售自己的产品。电子商务中的Web 数据挖掘，主要是从其中挖掘出有效的、新颖的、有价值的，潜在的有用的市场信息，从而进行正确的商业决策。 1 概述 1.1Web 数据挖掘技术 Web 数据挖掘技术是随着电子商务的发展应运而生的技术，是指从海量的Web 信息仓库中进行浏览的相关数据中发现潜在有用的、隐含的模式或关联信息。Web 数据挖掘技术在电子商务中有广泛的应用，能对客户的访问方式、订单详情等进行挖掘，获取其购买行为特点，跟踪发现用户的访问习惯，以此来改进网页设计机构，实现智能化、个性化的用户界面。1 1.2Web 数据挖掘的分类 Web 挖掘通常基于Web 数据类型的分类进行划分。Web 数据类型主要包含三种：一类 1
传统与新兴的融合——平安保险电子商务之路 摘要： 本案例分析分三部分展开对中国平安保险有限公司电子商务的研究，第一部分介绍平安保险的概况和开展电子商务的背景，第二部分具体介绍平安保险的电子商务模式，第三部分从三个角度对平安保险的案例进行评析，包括开展电子商务的益处，存在的问题及启示。 关键词：保险电子商务，流程模式，KPI管理，BCC,CRM 一、平安保险概况和开展电子商务的背景 1.1概况 中国平安保险(集团)股份有限公司是中国第一家以保险为核心的，融证券、信托、银行、资产管理、企业年金等多元金融业务为一体的紧密、高效、多元的综合金融 服务集团。是中国第一家股份制保险公司，也是中国第一家有外资参股的全国性保 险公司。公司成立于1988年，总部位于深圳。2003年2月，经国务院批准，公司 完成分业重组，更名为现名。经营理念“差异、专业、领先、长远”。 1.2公司历程 1988年3月21日成为我国第一家股份制、地方性的保险企业 1992年9月29日平安保险公司更名为中国平安保险公司 1995年实行了产险、寿险、证券、投资四大业务的统一管理、分业经营。总公司成立电脑工作委员会 1996年平安信托投资公司和中国平安保险海外公司成立 1998年麦肯锡改革方案全面推出 1998年10月中旬，中国第一家全国性电话咨询中心—平安Call Center 项目将全面提升平安服务、销售和信息管理的手段和水平。同时电子商务项目也开始起步 2000年平安3A客户服务体系初步建成。7月18日，平安全国电话中心95511在苏州开通，并力争三年内建成亚洲最大的企业电话中心；8月18日，一站式综合理财网站PA18正式启用，平安大步进入电子商务 2002年6月27日引进礼贤业务员甄选系统（LASS系统） 2003年更名为中国平安保险股份有限公司。国内首次实现特服号码海外直拨 2004年11月10日平安人寿行销支援管理系统正式投入使用 2006年8月成功收购深圳商业银行89.24％股权，取得一张全国性的中资银行牌照。 2007年，在上海证券交易所挂牌上市，证券简称为“中国平安” 2008年，发布公告，公开发行不超过12亿股的A股和412亿元分离交易可转债，
数据挖掘在电子商务中的应用 学号： 姓名： 班级： 摘要：随着数据挖掘技术的发展和电子商务的普及，将数据挖掘技术应用到电子商务中可 以解决电子商务中数据量庞大的问题，从而获得真正有价值的信息。通过分析电子商务应用数据挖掘的必要性和可行性, 概述数据挖掘的一些挖掘技术, 重点介绍了数据挖掘在电子商务中的实际应用, 包括营销、电子商务系统规划和系统安全、客户关系管理以及网络广告方面的应用。 关键词：数据挖掘技术；电子商务；客户关系管理 引言：电子商务是网络时代的一种全新的商务模式，其由于Internet的迅速普及和发展而 引起了越来越多的学者关注，研究人员希望充分发挥电子商务优势，从而获取更大的经济效益。在电子商务中采用数据挖掘的方法和思想，帮助电子商务网站把真正有价值的知识从海量的信息提取出来，从而更好地为电子商务网站的客户提供更方便的服务以及指导企业决策已经成为了当前研究的热点。数据挖掘是一种全新的信息技术，其是伴随着数据库技术的发展而出现的，其融合了统计学、人工智能以及数据库等众多学科内容，借助从大量的数据中挖掘出未知、有用和有效的信息，从而更好地为电子商务网站服务。随着计算机技术、因特网技术、通讯技术的发展推动着电子商务的迅速发展，电子商务过程产生大量的电子数据，通过运用数据挖掘技术可以发现和提取这些信息中隐含的未知的有价值的信息，形成知识。如何对这些数据进行分析和挖掘，以充分了解客户的喜好、购买模式，甚至是客户一时的冲动，进而设计出满足于不同客户群体需要的个性化网站，增加自己的竞争力，似乎已变得势在必行。若想在竞争中生存和获胜，你就得比你的竞争对手更了解客户。数据挖掘是从大量的数据中自动地抽取潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。在网络时代，数据挖掘技术当然也自然而然地被应用到对电子商务网站的海量数据进行分析和处理中来。在对电子商务网站进行数据挖掘时，所需要的数据主要来自两个方面: 一是客户的背景信息。这部分信息主要来自客户的登记表; 二是浏览者的点击流。这部分数据主要用于考察客户的行为表现。但是，有时客户对自己的背景信息十分珍重，不肯把这部分信息填写在登记表上，这就会给数据分析和挖掘带来不便。在这种情况之下，就不得不从浏览者的表现数据中来推测客户的背景信息，进而再加以利用。 一、数据挖掘在电子商务中应用的必要性和可行性 电子商务就是采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。电子商务由于应用了计算机网络技术，特别是因特网之后，以其本身的优势对传统的商务活动产生巨大的冲击。具体的优势主要有： ( 1) 服务不受时间的限制，一般可以实现的商务活动。( 2) 能实现全球的资源共享，特别B2B 的电子商务模式的发展，使得在全球采购原材料和全球销售变得更加简单和方便。( 3) 大大降低了成本。首先可以免去高昂的房租，可减去旅行费用，
电子商务专业人才需求调研报告 中国电子商务专业教育可以追溯到1998年，从西安交通大学的“2+2”和汕头大学在第4年级培养电子商务方向本科生“3+1”的模式开始。在过去的10多年里，其发展历程经历了尝试期、规范期和蓬勃发展期三个阶段。随着2015年3月5日上午十二届全国人大三次会议上，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划。“互联网+”已经提升为国家战略，而这个行动计划中电子商务则扮演了及其重要的角色，在新形势和新需求下对电商专业人才的培养提出了新的要求。南华电子商务专业立足于电商行业发展的最新前沿城市广州，这里有适合电商发展的最好土壤，培养适合于广东省本土需求的电子商务专业人才成为南华电商专业最为重要的责任。通过对本专业对应的职业岗位的人才需求状况调查，使我院电子商务专业人才培养的目标和规格凸显职业教育的针对性、实践性和先进性，实现与用人单位需求的对接。通过对本专业对应的职业岗位的人才需求状况调查，找出电子商务专业人才培养模式构建中应注意的关键问题和教学体系设计的思路，确立专业建设和发展的方向，把我电子商务专业建设成为广东省重点专业。通过对本专业对应的职业岗位的人才需求状况调查，研究分析高职电子商务专业人才的培养规格、能力与素质结构，确定专业培养目标，优化课程体系和教学内容。 一、电子商务行业现状及其发展趋势 电子商务作为现代服务业中的重要产业，有“朝阳产业、绿色产业”之称，具有“三高”、“三新”的特点。“三高”即高人力资本含量、高技术含量和高附加价值；“三新”是指新技术、新业态、新方式。人流、物流、资金流、信息流“四流合一”是对电子商务核心价值链的概括。近年来，电子商务快速发展，已经成为中国重要的社会经济形式和现代流通方式，广泛深入地渗透到生产、流通、
电子商务是利用计算机技术、网络技术和远程通信技术，实现整个商务(买卖)过程中的电子化、数字化和网络化。在全球X围内，基于Internet的电子商务迅猛发展，促使各企业经营者必须及时搜集大量的数据，并且将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润。利用Web数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据，提取出有效信息，进而指导企业调整营销策略，给客户提供动态的个性化的高效率服务。同时Internet是一个巨大、分布广
泛、全球性的信息资源储备库。随着上网人数的急剧增加，电子商务的蓬勃发展，各种基于互联网的商业Web站点也面临越来越激烈的竞争。Web包含了丰富和动态的超信息，以及Web页面的访问和使用信息，这也为数据挖掘提供了大量丰富的资源。[1][2] Web数据挖掘(Web Data Mining)是利用数据挖掘从Web文档及Web服务中自动发现并提取用户感兴趣的、潜在的、有用的模式和隐藏信息。Web数据挖掘的主要目标就是从Web的访问记录中抽取用户感兴趣的模式，服务器中的访问日志，记录了关于用户访问和交互的信息，通过Web数据挖掘，就可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态地调整页面结构，改进服务，开展有针对性的电子商务活动，以更好地满足客户的需求。 3 Web挖掘的过程和方法 3.1 Web挖掘的过程 电子商务中的Web挖掘过程一般由3个主要阶段组成：数据准备、挖掘操作、结果表达和解释。
(1)数据准备：这个阶段又可分成3个子步骤：数据集成、数据选择、数据预处理。数据集成将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理，解决语义模糊准备，这个阶段又可分成为处理数据中的遗漏等。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合，缩小处理X围，提高数据挖掘的质量。预处理是为了克服数据挖掘工具的局限性。 (2)数据挖掘：这个阶段进行实际的挖掘操作，包括的要点有：决定如何产生假设；选择合适的工具；发掘知识的操作；证实发现的知识。 （3）结果表述和解释：根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分开来，并且通过决策支持工具提交给决策者。因此，这一步骤的任务不仅是把结果表达出来，还要对信息进行过滤处理，如果不能令决策者满意，需要重复上述过程。 3.2 Web数据挖掘的方法 (1)协同过滤：协同过滤技术采用最近邻技术，利用客户的历史、喜好信息计算用户之间的距离，目标客户对特点商品的喜好程度由最近邻居对商品的评价的加权平均值来计算。 (2)关联规则：关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，用数学模型来描述关联规则发现的问题：x=>y的蕴含式，其中x,y为属性——值对集(或称为项目集)，且X∩Y空集。在数据库中若S%的包含属性——值对集X的事务也包含属性——值集Y，则关联规则X=>Y的置信度为C%。 (3)Web日志的聚类算法：聚类分析是把具有相似特征的用户或数据项归类,在管理中通过聚类具有相似浏览行为的用户。基于模糊理论的Web页面聚类算法与客户群体聚类算法的模糊聚类定义相同，客户访问情况可用URL(Uj)表示。
1电子商务介绍 随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。 电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其核心技术历经了数十年的发展，其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段，并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析，指出各种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。 2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用 2.1数据挖掘的概念 数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。 2.2数据挖掘在电子商务中的应用 由于数据挖掘能带来显著的经济效益，它在电子商务中（特别是金融业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。 在金融领域，管理者可以通过对客户偿还能力以及信用的分析，进行分类，评出等级。从而可减少放贷的麻木性，提高资金的使用效率。同时还可发现在偿还中起决定作用的主导因素，从而制定相应的金融政策。更值得一提的是通过对数据的分析还可发现洗黑钱以及其它的犯罪活动。 在零售业，数据挖掘可有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。 电信业已经迅速地从单纯的提供市话和长话服务演变为综合电信服务，如语音、传真、寻呼、移动电话、图像、电子邮件、计算机和WEB数据传输以及其它的数据通信服务。电信、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信和计算的融合是目前的大势所趋。而且随着许多国家对电信业的开放和新型计算与通信技术的发展，电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈。因此，利用数据挖掘技术来帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量是非常有必要的。分析人员可以对呼叫源、呼叫目标、呼叫量和每天使用模式等信息进行分析，还可以通过挖掘进行盗用模式分析和异常模式识别，从而可尽早发现盗用，为公司减少损失。 3选择数据挖掘技术的两个重要依据 数据挖掘使用的技术很多，其中主要包括统计方法、机器学习方法、和神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法可细分为归纳学习方法（决策树、规则归纳）、基于范例学习、遗传算法等。神经网络方法可细分为钱箱神经网络（BP算法）、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。由于每一种数据挖掘技术都有其自身的特点和实现的步骤，对数据的形式有具体的要求，并且与具体的应用问题密切相关，因此成功的应用数据挖掘技术以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情，本文主要从挖掘任务和可获得的数据两个角度来讨论对数据挖掘技术的选择。 3.1不同的挖掘任务使用不同的挖掘技术 数据挖掘的任务是从数据中发现模式。根据挖掘任务，数据挖掘可分为概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现、回归发现和序列模式发现等。在选择使用某种数据挖掘技术之前，首先要将待解决的商业问题转化成正确的数据挖掘的任务，然后根据挖掘的任务来选择具体使用某一种或几种挖掘技术。下面具体的分析每一种挖掘任务应使用哪些挖掘技术。 概念描述 概念描述是描述式数据挖掘的最基本形式。它以简洁汇总的形式描述给定的任务相关数据集，提供数据的有趣的一般特性。概念描述由特征化和比较组成。数据特征化是目标类数据的一般特征或特性的汇总。通常，用户指定类的数据通过数据库查询收集。例如，为研究上一年销售增加10%的软件产品的特征，可以通过执行一个SQL查询收集关于这些产品的数据。概念的特征化有两种一般方法：基于数据立方体OLAP的方法和面向属性归纳的方法。二者都是基于属性或维的概化方法．数据特征的输出可以用多种形式提供。包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。数据区分是将目标类对象的一般特征与一个或多个对比类对象的一般特征比较。例如，将上一年销售增加10%的软
2017互联网金融行业分析报告数据能力：互联网巨头发展金融最大优势 数据金融：金融的本质是数据，以及基于数据的建模和风险定价。互联网公司及科技公司拥有海量用户数据，有机会借由数据挖掘和建模，成为传统金融公司之外的数据金融新贵。全球互联网上市公司总市值约2万亿美金，而金融市场规模则在300万亿量级。 中国传统银行的征信记录仅覆盖总人口的35%，远低于互联网52%的覆盖率。互联网巨头拥有了极大的数据先发优势。虽然中国的央行征信及传统金融业务数据不对互联网公司开放，但丰富的社交、线上消费及转账行为数据能够在风控和征信中发挥巨大作用。 据CNNIC统计，截止2016年底，我国网民规模达7.31亿，手机网民占比达95.1%，其中手机支付用户达到4.7亿。随着中国移动互联和移动支付渗透率的不断提高，网民在互联网上留下的数据踪迹成指数级增长，这些数据不仅包括了基本的实名制用户信息，更重要的是体现了用户的消费历史、社交行为、生活开支甚至是理财偏好。 蚂蚁金服和腾讯金融拥有自己的征信数据来源和技术，使其能够绕开传统金融，独立解决陌生人交易场景中的身份及违约风险评估问题。在数据金融的竞争格局下，互联网巨头将首先受益数据优势带来的用户价值增长。
随着移动支付成为大众习惯，互联网金融规模保持着高速上涨，截至2016年，中国互联网金融总交易规模超过12万亿，接近GDP总量的20%，互联网金融用户人数超过5亿，位列世界第一。 相对的是，银行卡和传统金融网点的重要性被不断削弱。银行卡是我国传统金融机构触及客户的主要产品，然而随着电子支付的爆发，银行卡的吸引力不断减弱，手机号实名制和生物身份验证为互联网金融提供了与传统银行卡相同等级的安全保障，网络资管规模将在一段时间内保持高速增长。 目前全球27家估值不低于10亿美元的金融科技独角兽了中，中国企业占据了8家，融资额达94亿美元。中国互联网金融服务市场规模巨大，增速较高，有望成为互联网公司的下一金矿，在数十亿市场空间里，数字金融巨头已经出现雏形。
关于数据挖掘与电子商务[摘要] 电子商务正处在蓬勃发展的大好时期，它所产生的丰富的信息资源，为数据挖掘的应用开辟了广阔的应用舞台。本文通过优化企业资源、管理客户数据、评估商业信用、确定异常事件四个方面来阐述数据挖掘在电子商务中的应用，揭示了数据挖掘在电子商务中的广阔的应用前景。 [关键词] 数据挖掘电子商务 目录 1.数据挖掘的简介 2.电子商务的简介 3.数据挖掘在电子商务的应用 4.在电子商务中数据挖掘的过程 5.电子商务中数据挖掘的技术与方法 6.数据挖掘在电子商务的应用方面遇到的问题 7.电子商务中挖掘信息的目标 8.结语 1. 数据挖掘的简介 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。或者说是从数据库中发现有用的知识(KDD)，并进行数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行等方面的学者和工程技术人员。数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。数据挖掘与传统的数据分析的不同是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和可实用3个特征 2. 电子商务的简介 电子商务是指个人或企业通过Internet网络，采用数字化电子方式进行商务数据交换和
一个电商数据分析师的经验总结 king发表于2013-07-27 20:54 来源：贾鹏 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。 后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说一下当时使用的一些主要的模型及算法：1、RFM模型
模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。在RFM模式中， R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM 着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。利用RFM分析，我们可以做以下几件事情： ⑴建立会员金字塔，区分各个级别的会员，如高级会员、中级会员、低级会员，然后针对不同级别的会员施行不同的营销策略，制定不同的营销活动。 ⑵发现流失及休眠会员，通过对流失及休眠会员的及时发现，采取营销活动，激活这些会员。 ⑶在短信、EDM促销中，可以利用模型，选取最优会员。 ⑷维系老客户，提高会员的忠诚度。 使用方法：可以给三个变量不同的权重或按一定的规则进行分组，然后组合使用，即可分出很多不同级别的会员。 2、关联分析 关联分析最原始的案例来自于沃尔玛的“啤酒与尿布”。通俗意义上讲，就是只买了A商品的人，又有很多人买了B商品，那么我们就可以认为A、B两个商品的关联性比较高。很多数据挖掘工具都有关联挖掘，主要使用的算法是Apriori算法，在计算的过程中会主要考察项集、置信度、相关性这三个结果数据，以最终确定商品之间的相关性。除了Apriori算法外，还有许多其他的关联分析的算法，基本上也都是从Apriori发展而来，比如FPgrowth。本人从几年的数据分析经验感觉，关联分析在零售业中并不太实用，挖掘出来的关联度比较高的
电子商务中的数据挖掘技术 1引言 随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。 电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，其核心技术历经了数十年的发展，其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段，并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域，在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择，本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析，指出各种数据挖掘技术适用的场合，以便开发出切实可用的数据挖掘系统。 2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用 2.1数据挖掘的概念 数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。 2.2数据挖掘在电子商务中的应用 由于数据挖掘能带来显著的经济效益，它在电子商务中（特别是金融业、零售业和电信业）应用也越来越广泛。
数据挖掘在电子商务中的应用 摘要：电子商务是现代商业模式，数据挖掘是先进的信息处理技术。如何将数据挖掘技术运用到电子商务中，为电子商务活动提供支持是本文研究的重点。本文着重从优化企业资源、管理客户数据、评估商业信用、确定异常事件四个方面来阐述数据挖掘技术在电子商务上的应用。 关键词：数据挖掘；电子商务；应用
目录 引言: (4) 1.概述 (5) 1.1数据挖掘的历史及研究现状 (5) 1.2数据挖掘的概念 (6) 1.3数据挖掘的体系结构 (7) 1.4电子商务与数据挖掘的关系 (8) 1.5数据挖掘在电子商务中应用的现状 (8) 2.电子商务中几种常用的数据挖掘方法 (8) 2.1关联规则 (8) 2.2聚类分析方法 (9) 2.3分类分析 (9) 2.4序列模式 (10) 3.电子商务下数据挖掘的趋势 (10) 3.1电子商务下进行数据挖掘的优势 (10) 3.1.1驻留客户 (10) 3.1.2制定产品营销策略，优化促销活动 (10) 3.1.3降低运营成本，提高企业竞争力 (11) 3.1.4进行个性化推荐 (11) 结束语 (12) 参考文献: (13)
引言: 在信息和知识经济时代，随着网络技术的迅猛发展和社会信息化水平的提高，传统的贸易正经历一次重大的变革，电子商务显示出巨大的市场价值和发展潜力。电子商务是商业领域的一种新兴商务模式，它是以网络为平台、现代信息技术为手段、以经济效益为中心的现代化商业运转模式，其最终目标是实现商务活动的网络化、自动化与智能化。电子商务的产生改变了企业的经营理念、管理方式和支付手段，给社会的各个领域带来了巨大的变革。当电子商务在企业中得到应用时,企业信息系统将产生大量数据,这些激增的电子化数据意味着人们面临“数据丰富而知识贫乏”的问题。出现了“数据爆炸但知识贫乏”的现象，如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的信息和知识因此，需要有新一代的技术和工具来对海量数据进行合理及更高层次的分析，做出归纳性推理，从中挖掘出潜在的模式，提取有用的知识，帮助电子商务企业决策者调整市场策略，进行商业预测，做出正确的决策，从而提高信息利用率，降低风险，给企业带来巨大的利润。数据挖掘就是为顺应这些需要应运而生发展起来的数据处理技术。八十年代末兴起的数据挖掘（Data Mining）技术，就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘技术可以为新的商业处理信息，把历史积累的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化的挖掘和处理，从中发现隐藏的规律或模式，提取辅助商业决策的关键性数据，为决策提供支持。利用数据挖掘技术，能对数据进行充分挖掘，发现数据所蕴涵的有用知识，帮助企业业务决策和战略发展，从而使企业在市场竞争中获得优势地位。因此数据挖掘在电子商务系统中的应用成为当前研究的重要课题。电子商务是现代信息技术迅速发展的必然产物,也是未来企业模式的必然选择。数据挖掘技术引入电子商务，给企业的商务活动提供全面支持，为客户提供个性化服务，增强企业的商务智能。数据挖掘是电子商务取得更多成就的必然方向，它将数据转化为知识，是数据管理、信息处理领域研究、开发和应用的最活跃的分支之一。它帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的因素，是解决数据爆炸而信息贫乏问题的一种有效方法。数据挖掘的一个重要分
技术市场 一、引言 随着网络技术的迅速发展，经济生活中再没有哪个领域可以忽略电子商务在未来发展中的地位和作用。各式各样的新理念、经营模式随雨后春笋般冒出来的网络公司而兴起。 基于网络技术发展而兴起的电子商务，正在改变着各个行业的经营模式，迫使各个企业重新定位并考虑自身的组织架构、业务流程和服务模式。在传统的销售服务模式中，客户渴望得到进一步的咨询和服务通常要经过曲折复杂的自行联络过程，使客户的真实需求难以直接反映给企业，企业也难以直接获得客户的需求数据，造成生产及需求信息的不匹配。渠道成员越多供应链越长，供应链下游的需求信息传导至企业失真的情况就越明显。对于企业来说，营销的最终目的就是将商品或服务销售在适当的时间以适当的价格卖出适当的商品给适当的客户。由于信息传导失真的问题，传统企业经常面对的营销难题是生产周期长，客户信息收集的难度大且需时长。为了产品更好地迎合消费者的需求，传统企业只能根据自己有限种类商品的历史销售数据，凭经验来解决这个问题，如果是新开发的产品，更加难以解决这个问题，仅凭借经验行事在现今讯息日变的经营环境中将面临很大的经营风险。 现在得益于电子商务的迅速发展，企业可以获得庞大的客户消费数据，如客户所在地、性别、访问频次、浏览时间、主要产品页面停留时间等等传统销售中所无法获得的详细数据。凭借先进的数据挖掘工具，企业不仅可获得已消费客户信息，还可以从海量的电子商务数据中找出潜在客户需求用以指导经营，极大地降低了经营风险，提高了企业的经营业绩。这也就是为什么近年来客户关系管理（CRM）会成为热点的重要原因。 有效的客户关系管理（CRM）能够帮助企业与顾客或供货商产生一种自动化的关系，传统上的渠道成员都因为网络技术的发展逐渐被取代或被迫革新。此时，我们必须要用一种新的系统或新的环境，让企业与其关系人都能达到互动的效果，其中关键点在于“电子关系”的建立。客户关系管理（CRM)都是一个非常好的战略。传统企业的客户关系管理（CRM）普遍推行的是设立电话中心或邮寄目录的方式，然而建设一个电话中心或邮寄目录的成本相当昂贵，因此中国不一定要遵循旧的模式演化程序，可以直接跳脱传统客户关系管理（CRM）的执行渠道，直接通过互联网的数据挖掘分析技术达到eCRM 的境界。在目前的市场中，基于CRM的产品种类很多，但真正能够实现与客户互动的产品却非常少。美商艾克在中国市场推出的eCRM产品就是其中的一种。在前端，eCRM能够提供统一联络中心的功能，它结合了网页、电话、电子邮件、传真等与客户互动的能力，并提供个人化网页自动组合功能；在后端提供客户消费行为追踪，以及专用于客户服务及客户行销的资料分析等功能，让企业能够做到一对一行销的目标。 实际上电子化客户关系管理（eCRM）不仅对于企业来说，对于客户来说也同样是有其存在意义的。随着技术的发展，信息铺天盖地，不仅企业被淹没在大量的信息中，就连顾客也不得不花大量的时间来寻找、浏览自己感兴趣的信息。根据菲利普·科特勒的顾客让渡价值理论，顾客让渡价值=总顾客价值-总顾客成本。总顾客价值是顾客从某一特定产品或服务中获得的一系列价值，包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值。总顾客成本是顾客在为购买该产品或服务所耗费的费用，不仅包括货币成本，还包括时间成本、精神成本、体 浅谈数据挖掘技术在电子商务领域的应用 罗亮苹 （中山大学管理学院广东广州510275） 摘要：数据仓库和数据挖掘技术的快速发展，促进着企业决策支持系统的不断更新，也促使企业与客户之间的经济关系发生着重大变革。客户关系管理（CRM）作为近年来数据挖掘技术在企业决策支持系统中又一新的应用，使企业在经营模式、销售战略以及市场服务等多元领域都突破了传统框架。传统的以产品为核心的生产经营战略也变革成“以客户为中心”的新型商业模式。客户关系管理中需要理解客户特性和客户行为，由于在与客户的经济交往的过程中存在一定的风险，利用基于数据挖掘的客户分类器，实现对客户群的认识、分类和评估，对客户风险进行管理，然后通过优化产品组合来实现客户获取、客户保留、客户忠诚和客户盈利的目的以及客户风险最小化。 针对客户关系管理中数据挖掘处理工具这一重要环节，笔者试分析了数据挖掘技术让企业有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。对于电子商务企业，丰富的数据源，自动收集的可靠数据使它很容易满足数据挖掘所必需要因素。论文从数据挖掘模式类型等内容出发，研究了电子商务企业如何利用数据挖掘技术，分析销售数据库中的数据，为个性化网络营销的实现服务。 关键词：数据挖掘决策支持系统数据仓库客户分类器优化产品组合 259 现代营销
电子商务中的数据挖掘 学 院 专 业 年 级 姓 名 指导教师 2017年 月 日
第一章引言 在信息和知识经济时代，随着网络技术的迅猛发展和社会信息化水平的提高，传统的贸易正经历一次重大的变革，电子商务显示出巨大的市场价值和发展潜力。电子商务是商业领域的一种新兴商务模式，它是以网络为平台、现代信息技术为手段、以经济效益为中心的现代化商业运转模式，其最终目标是实现商务活动的网络化、自动化与智能化。 八十年代末兴起的数据挖掘（Data Mining）技术，就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘技术可以为新的商业处理信息，把历史积累的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化的挖掘和处理，从中发现隐藏的规律或模式，提取辅助商业决策的关键性数据，为决策提供支持。利用数据挖掘技术，能对数据进行充分挖掘，发现数据所蕴涵的有用知识，帮助企业业务决策和战略发展，从而使企业在市场竞争中获得优势地位。因此数据挖掘在电子商务系统中的应用成为当前研究的重要课题。
第二章数据挖掘技术 2.1 数据挖掘定义 数据挖掘是一种综合了数据库、人工智能以及统计学等多个学科技术的信息处理方法。通过对历史积累的大量数据的有效挖掘，试图从这些数据中提取出先前未知但有效有用的知识。 2.2 数据挖掘过程 2.2.1 确定业务对象 清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。 2.2.2 数据准备 数据的选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。 数据的预处理：研究数据的质量，为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。 数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个分析模型是针对挖掘算法建立的，建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。 2.2.3 数据挖掘 对所得到的经过转换的数据进行挖掘.除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。 2.2.4 分析和同化 结论分析：解释并评估结果，其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。