數據挖掘技術在電子商務中的應用

楊錦鳳

網絡技術越來越成熟的背景下，傳統商務模式也將經歷重大革新，都在向電子商務靠攏，電子化商業的趨勢將為客戶提供便利的交易和選擇。數據挖掘技術可以幫助企業在商務合作，競爭中提供有效的信息數據，從而使企業通過數據挖掘技術，數據路徑分析，來達到市場預期結果。

隨著社會以及互聯網時代的快速發展，也有越來越多的人需要運用電子商務網站來滿足自己平常生活和工作的需求，這也促使了電子商務網站數據積累越來越多，公司內部收集了大量數據，并且需要將這些數據轉化成有用信息，為公司創造商業價值，這樣從商業角度數據挖掘技術應運而生，其在電子商務運用中起到了關鍵性的作用。

一、電子商務簡介

什么是電子商務，可以說電子商務無處不在，比如人們出行，網上訂票，需要匯款，網上銀行，商場購物，網絡支付，刷卡結算等多類型的電子商務形式。企業或個人通過網絡，瀏覽器等方式開展商貿活動，電子商務是前實現網上購物，電子票據交換，多類型的網上交易等的多種電子商務形式，是一種運用網絡技術來進行生產經營的手段，在企業中，運用電子商務技術，不僅可以提高生產效率，優化資源配置，還可以降低經營成本，從而為公司以及社會創造實現財富的最大化，電子商務之所以運用廣泛是因為操作方便，迅速快捷，使用成本低，賬戶資金，企業信息資料安全可靠，以及全球各地使用不受空間和時間的限制等很多的突出性優點，從而電子商務逐步在全國以及全球流行。

二、數據挖掘技術

數據挖掘技術就是將在巨大的數據信息倉庫中，整組，挖掘出具有價值的信息數據，通過尋找數據倉庫中的數據，從中發掘新的模式和關聯性，將數據轉化為有用信息幫助決策。

數據挖掘挖掘技術在電子商務企業中有三種特點，第一可以在數據中體現出客戶的喜好，經常購買的產品和訂購產品的周期時間。第二可以通過數據挖掘技術，得知在企業中的產品銷量，庫存和走量情況以及產品的盈利或虧損狀態。第三可以通過以上兩點的數據挖掘，做出相應的營銷策略，將客戶進行分類，針對不同的客戶，不同的需求，來提供相應的策略及方案。

例如：對企業公司的客戶年齡，性別，會購買公司的哪類產品，哪些活動的效益高，進行網絡數據來分析，顯而易見的就可以得到公司企業想得到的商業數據，如果運用之前的傳統人工統計，在巨大的數據信息中得到答案，可能會需要更多的時間以及人力，物力，財力的支撐。

三、路徑分析

路徑分析，其實就是在大量的，復雜的訪問記錄中挖掘訪問者頻繁的訪問路徑。

例如在一個網站訪問了哪些頁面，哪些產品。哪些網站或產品信息瀏覽量高。采用路徑分析就可以得知，為此可改進自身網絡的不足，為客戶和訪問者更好的服務。

四、數據挖掘在電子商務中的關聯性

在電子商務中，商業信息來自各種渠道，當我們在申辦會員卡，銀行卡，執照證件，填寫聯系方式等場合時，我們的信息數據就存入了相應的數據庫中，企業可以自行收集相關業務信息，甚至也可以從外部購買此類信息，從中發掘，并為己所用。

這些來自各種渠道的數據信息被組合，運用大數據分析、數據挖掘算法和其他信息處理技術手段進行處理，從中得到商家用于向消費群體或個體進行定向營銷的決策信息。

如果一個企業網站的平臺數據分析員想調查出貨方面問題，比如：25-32歲之間的男性對哪些產品感興趣，什么時間會購買，在購買過程中還會購買什么其他產品，但是如果通過傳統的人工技術篩選，想得到答案幾乎是不可能的，這就必然要用到數字挖掘技術，來減輕自己的工作勞累，減少時間，加速工作完成量。

五、數據挖掘在電子商務中應用

（一）數據挖掘在電子商務中的可行性

在商業角度來看，數據挖掘在企業決策中具有可行性，在企業進行商業決策活動時，確定好銷售對象，對銷售目標進行數據收集，分析及解剖，尋找當中的規律，并進行可行性分析。在技術角度，數據挖掘大多可直接用于服務目標所掌握的信息，并對信息進行分析，為進行高級商務活動，可以通過分析數據來發掘數據間的規律以及各方面的聯系。企業也可通過搜索引擎技術的數據匯總，發掘潛在客戶，買家也可全方位了解賣家及產品信息，提升交易便利性，所以電子商務中運用數據挖掘技術，對于交易雙方來講都是一件有意義的事。

（二）數據挖掘在電子商務應用中的策略

通過數據挖掘來尋找瀏覽網站人的潛在信息，引導其感興趣關注，規劃分類網站適合用戶的層次結構，根據挖掘每個客戶喜愛的點和興趣愛好，調整頁面結構，收集大部分客戶的愛好制作出大多數人喜歡的頁面信息，定時定期的針對用戶信息重新挖掘整理，做出隨時及時的網站調整，針對網絡營銷設計合理有效的營銷模式，提供可信賴的依據，分析用戶點擊量，購買量，確定用戶階段，為客戶量身打造吸引其目光的方式，同時分類挖掘市場的信息導向，對市場各個層次合理劃分，挖掘出市場有用信息，隨時做出統籌安排，讓企業靈活掌握市場方向，提升客戶滿意度，管理者在復雜多變的市場環境中運用數字挖掘精確的獲得消息，快速定位以及改良方法，進行營銷調整，以此為公司獲得較高盈利。

（三）電子商務中數據挖掘的過程

數據挖掘通過所挖掘信息的提煉，精簡，篩選，精益求精，讓客戶滿意度增加，他的過程是一個不斷循環的。經由數據準備，經過初步的處理以及區域選擇，分析人員經過發現數據消除無關數據及重復數據，改變類型，留下有用數據來完成，在挖掘階段利用挖掘算法在數據庫中調取所需要的數據，通過對目標數據的挖掘，判定數據類型，適當選擇挖掘算法，評測所挖掘數據的重要性，去掉關聯性小的數據，或者重新細致挖掘，直到達到客戶需求，滿足公司要求，最后用簡單易懂的方式對用戶做出解釋，提供良好服務。

六、結語

在當下，信息時代的來臨，在21世紀的今天，未來商業的發展趨勢主要是電子商務，而數據挖掘將會是幫助企業挖掘商業信息，市場導向，預測已有客戶和潛在客戶消費，喜好，購買能力的有效技術手段，但是面向電子商務，數據挖掘技術還處于發展中的階段，有些方面還不夠完善，也給信息管理者和研究人員面臨嚴峻挑戰，但隨著數據挖掘技術的不斷更新與發展，電子商務數據挖掘定會有更多地市場應用前景，也會給更多的企業及用戶提供更好的服務和技術手段。（作者單位：湘西民族職業技術學院）