數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用

石 杰

(山東青年政治學(xué)院，濟(jì)南 250103)

1 引言

隨著Internet的普及和電子商務(wù)的發(fā)展， 電子商務(wù)已經(jīng)成為一種信息時(shí)代國(guó)際通行的商務(wù)模式。當(dāng)電子商務(wù)在企業(yè)中得到應(yīng)用時(shí)，企業(yè)信息系統(tǒng)將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從海量的數(shù)據(jù)中搜索對(duì)企業(yè)有用的信息，從而為企業(yè)的發(fā)展提供幫助。

2 基本概念

2.1 數(shù)據(jù)挖掘概念

數(shù)據(jù)挖掘是計(jì)算機(jī)研究領(lǐng)域中的熱點(diǎn)問(wèn)題，是從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有效的、新穎的、有潛在應(yīng)用價(jià)值的并且最終可被人所理解的知識(shí)[1]。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能

1)分類：對(duì)對(duì)象或事件歸類，可以用于提取數(shù)據(jù)模型。構(gòu)造分類函數(shù)，需要有一個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集作為輸入。訓(xùn)練集由一組數(shù)據(jù)庫(kù)記錄或元組構(gòu)成，每個(gè)元組是一個(gè)由有關(guān)字段（又稱屬性或特征）值組成的特征向量，此外，訓(xùn)練樣本還有一個(gè)類別標(biāo)記。

2)聚類：是把整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)分成不同的群組。它的目的是使群與群之間差別很明顯，而同一個(gè)群之間的數(shù)據(jù)盡量相似。這種方法通常用于客戶細(xì)分。在此基礎(chǔ)上可以制定一些針對(duì)不同客戶群體的營(yíng)銷方案。

3)關(guān)聯(lián)分析：是尋找數(shù)據(jù)庫(kù)中值的相關(guān)性。兩種常用的技術(shù)是關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則是尋找在同一個(gè)事件中出現(xiàn)的不同項(xiàng)的相關(guān)性；序列模式與此類似，尋找的是事件之間時(shí)間上的相關(guān)性。

4)預(yù)測(cè)：把握分析對(duì)象發(fā)展的規(guī)律，對(duì)未來(lái)的趨勢(shì)做出預(yù)見(jiàn)。

5)偏差的檢測(cè)：對(duì)分析對(duì)象的少數(shù)的、極端的特例的描述，揭示內(nèi)在的原因。

2.3 電子商務(wù)概念

電子商務(wù)是指?jìng)€(gè)人或企業(yè)在網(wǎng)上采用數(shù)電化的方式開(kāi)展商貿(mào)活動(dòng)。在開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上購(gòu)物、網(wǎng)上交易、在線支付以及各種商務(wù)活動(dòng)、金融活動(dòng)和相關(guān)的綜合服務(wù)活動(dòng)的一種新型商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式[2]。其主要功能包括網(wǎng)上廣告、訂貨、付款、客戶服務(wù)和貨物遞交等銷售、售前和售后服務(wù)，以及市場(chǎng)調(diào)查分析、財(cái)務(wù)核計(jì)等利用In ternet開(kāi)發(fā)的商業(yè)活動(dòng)[3]。

2.4 電子商務(wù)的分類

電子商務(wù)按照主體可分：企業(yè)與消費(fèi)者之間的電子商務(wù)B2C（Business to Consum er）、企業(yè)與企業(yè)之間的電子商務(wù)B2B（Business to Business）、消費(fèi)者與消費(fèi)者之間的電子商務(wù)C2C（Consum er to Consum er）、企業(yè)與政府，即B2G（Business to Governm en t）、消費(fèi)者個(gè)人對(duì)政府機(jī)構(gòu)的電子商務(wù)C2G（Consum er to Governm ent）、政府機(jī)構(gòu)對(duì)消費(fèi)者個(gè)人的電子商務(wù)G2C（Governm ent to Consum er）等商務(wù)模式[4] [5]。

2.5 電子商務(wù)的優(yōu)勢(shì)

（1）把傳統(tǒng)營(yíng)銷模式中的人力解放出來(lái)，只要有In ternet環(huán)境，客戶可以隨時(shí)訪問(wèn)企業(yè)網(wǎng)站，搜索企業(yè)的產(chǎn)品、服務(wù)以及下訂單；（2）降低運(yùn)輸成本。在線購(gòu)買(mǎi)商品，可以降低操作成本，獲得更好的服務(wù)質(zhì)量，減少不必要的成本開(kāi)支；（3）方便業(yè)務(wù)開(kāi)展。客戶通過(guò)在線訪問(wèn)，既不需要去專門(mén)去實(shí)體店，也不會(huì)遭遇太多的購(gòu)買(mǎi)人群；（4）客戶可以方便的在各網(wǎng)站比較商品的價(jià)格，而且網(wǎng)絡(luò)商店的商品折扣要比實(shí)體店的多一些。

3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)的應(yīng)用

3.1 在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以應(yīng)用在客戶群體分類分析、客戶效益分類分析和預(yù)測(cè)、客戶背景分析、客戶滿意度分析、交叉銷售、客戶信用分析、客戶流失分析、客戶的獲得與保持等方面[6]。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的應(yīng)用

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷是指利用In ternet技術(shù)，最大限度地滿足客戶需求，已達(dá)到開(kāi)拓市場(chǎng)、增加盈利目標(biāo)的經(jīng)營(yíng)過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘在提高營(yíng)銷的有效性、交叉營(yíng)銷等方面有著廣泛的用途。

3.3 客戶的獲取及保留

通過(guò)對(duì)Web數(shù)據(jù)挖掘可以對(duì)潛在的客戶信息進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)新客戶，從而幫助發(fā)現(xiàn)正確的營(yíng)銷對(duì)象。通過(guò)Web數(shù)據(jù)挖掘還能發(fā)現(xiàn)客戶的行為習(xí)慣，發(fā)現(xiàn)不同情況下具有相似行為的客戶，幫助企業(yè)識(shí)別潛在的客戶群體，從而提高市場(chǎng)占有率。通過(guò)Web數(shù)據(jù)挖掘，可發(fā)現(xiàn)那些客戶正在流失，哪些客戶是忠誠(chéng)客戶，哪些是盈利客戶，從而制定不同的營(yíng)銷策略。

3.4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)站設(shè)計(jì)、管理中的應(yīng)用

在網(wǎng)站建設(shè)中，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，不僅可有效的組織網(wǎng)站信息，還可以根據(jù)實(shí)際用戶的瀏覽歷史，挖掘用戶感興趣的信息，以便及時(shí)調(diào)整站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)和信息。

3.5 數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過(guò)分析客戶網(wǎng)站瀏覽記錄，挖掘客戶的行為動(dòng)機(jī)，分析客戶所處階段，提供不同營(yíng)銷策略，還可對(duì)市場(chǎng)、客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地分類挖掘，為企業(yè)定位市場(chǎng)目標(biāo)提供依據(jù)。

4 電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的現(xiàn)狀和解決方法

4.1 數(shù)據(jù)不易管理

數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，因此很容易遇到數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題。由于數(shù)據(jù)庫(kù)的動(dòng)態(tài)性、有錯(cuò)誤且不完整，冗余和稀疏并，數(shù)據(jù)量巨大。在使用時(shí)，必須全面仔細(xì)分析異常情況，不能將異常情況結(jié)果作為普遍的模式應(yīng)用。

4.2 數(shù)據(jù)可視化差

數(shù)據(jù)挖掘處理的是海量數(shù)據(jù)，需要將其可視化，必須要有復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化工具支持。它可以提高分析人員數(shù)據(jù)、獲取知識(shí)的能力，在數(shù)據(jù)維數(shù)較低時(shí)，效果更明顯。

4.3 使用成本高

為滿足大量數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的計(jì)算要求，需在軟、硬件上采用并行技術(shù)。這些性能要求將大大增加數(shù)據(jù)挖掘的成本。需要提供可靠的物力和財(cái)力支持。

4.4 專業(yè)商業(yè)分析員的技能水平低

專業(yè)商業(yè)分析員需要有豐富的業(yè)務(wù)知識(shí)，以及具有很強(qiáng)的調(diào)查能力，創(chuàng)新能力。能夠使用各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)、分析、了解大量潛在的模式和關(guān)系，從而預(yù)測(cè)模型并按用戶容易理解的方式發(fā)布。企業(yè)需對(duì)相關(guān)人員進(jìn)行綜合培訓(xùn)，提高分析問(wèn)題的能力。

4.5 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的不確定性

由于數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的不確定性，挖掘的結(jié)果自然也會(huì)千差萬(wàn)別，因此要做出合理判斷，得出企業(yè)所需要的信息，便于企業(yè)的決策選擇。

5 結(jié)束語(yǔ)

電子商務(wù)是現(xiàn)代信息技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果，也是未來(lái)商業(yè)運(yùn)作模式的必然選擇。數(shù)據(jù)挖掘工具可以幫助電子商務(wù)企業(yè)在海量的數(shù)據(jù)中挖掘發(fā)現(xiàn)有用的模式，從而幫助企業(yè)制定合理的決策，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)日益完善，其在電子商務(wù)中的應(yīng)用會(huì)更加廣泛。

[1] FAYYAD U, PIATETSKY-SHAPIRO G, SMYTH P. Knowledge Discovery and Data Mining: Towards a Uni fying Framework[C] //Proc. 2nd Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining,1996, Por t land: OR, 1996: 82-88.

[2] ht tp://baike.baidu.com/view/757.htm.

[3] 夏小云.C2C電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的研究及應(yīng)用[J] .江西：江西理工大學(xué).2007.4

[4] 祁明等.電子商務(wù)實(shí)用教程[M] .高等教育出版社.2004.4

[5] 司志剛.電子商務(wù)導(dǎo)論[M] .北京：中國(guó)水利水電出版社.2005.3

[6] 張文宇，賈嶸.數(shù)據(jù)挖掘與粗糙集方法[M] .西安:西安電子科技大學(xué)出版社，2006（1）