數據挖掘與電子商務

[摘 要] 企業的競爭優勢并不取決于信息的擁有量，而是取決于信息的處理利用能力。如何化信息優勢為競爭優勢，是企業制勝于市場的一個法寶。本文論述了一種信息處理利用的有效工具——數據挖掘方法及其在電子商務中的應用。

[關鍵詞] 數據挖掘 方法 電子商務 應用

隨著網絡技術和數據庫技術的成熟，傳統商務正經歷一次重大變革，向電子商務全速挺進。這種商業電子化的趨勢不僅為客戶提供了便利的交易方式和廣泛的選擇，同時也為商家提供了更加深入了解客戶需求信息和購物行為特征的可能性。數據挖掘技術作為電子商務的重要應用技術之一，將為正確的商業決策提供強有力的支持和可靠的保證，是電子商務不可缺少的重要工具。

一、何謂數據挖掘及方法

確切地說，數據挖掘(Data Mining)，又稱數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database，KDD)，是指從大型數據庫或數據倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應用價值的信息或模式。它融合了數據庫、人工智能、機器學習、統計學等多個領域的理論和技術。比較典型的數據挖掘方法有關聯分析、序列模式分析、分類分析、聚類分析等。它們可以應用到以客戶為中心的企業決策分析和管理的各個不同領域和階段。

1.關聯分析。關聯分析，即利用關聯規則進行數據挖掘。關聯分析的目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系，它能發現數據庫中形如”90%的顧客在一次購買活動中購買商品A的同時購買商品B”之類的知識。

2.序列模式分析。序列模式分析和關聯分析相似，但側重點在于分析數據間的前后序列關系。它能發現數據庫中形如”在某一段時間內，顧客購買商品A，接著購買商品B，而后購買商品C，即序列A→B→C出現的頻度較高”之類的知識，序列模式分析描述的問題是:在給定交易序列數據庫中，每個序列是按照交易時間排列的一組交易集，挖掘序列函數作用在這個交易序列數據庫上，返回該數據庫中出現的高頻序列。在進行序列模式分析時，同樣也需要由用戶輸入最小置信度C和最小支持度S。

3.分類分析。設有一個數據庫和一組具有不同特征的類別(標記)，該數據庫中的每一個記錄都賦予一個類別的標記，這樣的數據庫稱為示例數據庫或訓練集。分類分析就是通過分析示例數據庫中的數據，為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規則，然后用這個分類規則對其他數據庫中的記錄進行分類。

4.聚類分析。聚類分析輸入的是一組未分類記錄，并且這些記錄應分成幾類事先也不知道，通過分析數據庫中的記錄數據，根據一定的分類規則，合理地劃分記錄集合，確定每個記錄所在類別。它所采用的分類規則是由聚類分析工具決定的。采用不同的聚類方法，對于相同的記錄集合可能有不同的劃分結果。

應用數據挖掘技術，較為理想的起點就是從一個數據倉庫開始，數據挖掘可以直接跟蹤數據并輔助用戶快速做出商業決策，用戶還可以在更新數據的時候不斷發現更好的行為模式，并將其運用于未來的決策當中。

二、據據挖掘在電子商務中的應用

數據挖掘能發現電子商務客戶的的共性和個性的知識、必然和偶然的知識、獨立和關聯的知識、現實和預測的知識等，所有這些知識經過分析，能對客戶的消費行為如心理、能力、動機、需求、潛能等做出統計和正確地分析，為管理者提供決策依據。具體應用如下：

1.分類與預測方法在電子商務中的應用。在電子商務活動中，分類是一項非常重要的任務，也是應用最多的技術。分類的目的是構造一個分類函數或分類模型，通常稱作分類器。分類器的構造方法通常由統計方法、機器學習方法、神經網絡方法等。這些方法能把數據庫中的數據映射到給定類別中某一個，以便用于預測，也就是利用歷史數據記錄，自動推導出給定數據的推廣描述，從而對未來數據進行預測。

2.聚類方法在電子商務中的應用。聚類是把一組個體按照相似性原則歸成若干類別。對電子商務來說，客戶聚類可以對市場細分理論提供有力的支持。市場細分的目的是使得屬于同一類別的個體之間的距離盡可能小，而不同類別的個體之間的距離盡可能大，通過對聚類的客戶特征的提取，電子商務網站可以為客戶提供個性化的服務。

3.數據抽取方法在電子商務中的應用。數據抽取的目的是對數據進行濃縮，給出它的緊湊描述，如求和值、平均值、方差值、等統計值、或者用直方圖、餅狀圖等圖形方式表示，更主要的是他從數據泛化的角度來討論數據總結。數據泛化是一種把最原始、最基本的信息數據從低層次抽象到高層次上的過程。可采用多維數據分析方法和面向屬性的歸納方法。在電子商務活動中，采用維數據分析方法進行數據抽取，他針對的是電子商務活動中的客戶數據倉庫。在數據分析中經常要用到諸如求和、總計、平均、最大、最小等匯集操作，這類操作的計算量特別大，可把匯集操作結果預先計算并存儲起來，以便用于決策支持系統使用。

4.關聯規則在電子商務中的應用。管理部門可以收集存儲大量的售貨數據和客戶資料，對這些歷史數據進行分析并發現關聯規則。如分析網上顧客的購買行為，幫助管理者規劃市場，確定商品的種類、價格、質量等。通常關聯規則有兩種：有意義的關聯規則和泛化關聯規則，有意義的關聯規則，即滿足最小支持度和最小可信度的規則。最小支持度，它表示一組對象在統計意義上的需滿足的最低程度，如電子商務活動中的客戶數量、客戶消費能力、消費方式等。后者即用戶規定的關聯規則的最低可靠度。第二是泛化規則，這種規則更實用，因為研究對象存在一種層次關系，如面包、蛋糕屬西點類，而西點又屬于食品類，有了層次關系后，可以幫助發現更多的有意義的規則。

三、結束語

電子商務是現代信息技術發展的必然結果，也是未來商業運作模式的必然選擇。利用數據挖掘技術，充分發揮企業的獨特優勢，促進管理創新和技術創新，使企業在在電子商務的潮流中立于不敗之地。隨著數據挖掘算法的不斷發展和成熟，數據挖掘一定會有更加廣闊的應用前景。

參考文獻：

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[2]馮艷王堅強:數據挖掘在電子商務上的應用，2002（3）

[3]呂延杰徐華飛:中國電子商務發展研究報告.北京郵電大學出版社