劉思皖

（寧夏財(cái)經(jīng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 寧夏 銀川 750001）

1 引言

時(shí)代的發(fā)展推動(dòng)了數(shù)字化時(shí)代的到來(lái)，現(xiàn)如今各大行業(yè)均嘗試與大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，并已廣泛應(yīng)用。數(shù)據(jù)技術(shù)的支持離不開(kāi)數(shù)據(jù)信息才能完成最終目的，而如何才能獲取數(shù)據(jù)信息，需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的使用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能快速地實(shí)現(xiàn)對(duì)信息以及相關(guān)類(lèi)似信息的收集并作出分析，技術(shù)人員將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電子商務(wù)有機(jī)結(jié)合，能大大提高企業(yè)自身得到工作效率，同時(shí)也能按照市場(chǎng)走向，更好地服務(wù)市場(chǎng)。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

在電子商務(wù)過(guò)程中，客戶(hù)瀏覽商品的過(guò)程會(huì)被軟件記錄下來(lái)，同時(shí)也會(huì)被Web服務(wù)器自動(dòng)收集保存到日志當(dāng)中，而日志可以將其分為logs, service等幾項(xiàng)文件。電子商務(wù)當(dāng)中使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，運(yùn)用該技術(shù)對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分析，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，得到自身想要的信息，按照這些信息，對(duì)其進(jìn)行針對(duì)性措施，將相似性較高的客戶(hù)特征進(jìn)行利用，可以達(dá)到提高經(jīng)濟(jì)效益的目的。

但是依照目前來(lái)看，雖然Web當(dāng)中的記錄能夠分析出客戶(hù)訪問(wèn)的時(shí)間以及內(nèi)容，但是其所檢索出來(lái)的數(shù)據(jù)是需要十分龐大的存儲(chǔ)空間，而這些信息當(dāng)中存在了諸多無(wú)用數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的存在也會(huì)造成企業(yè)工作效率降低的問(wèn)題。數(shù)據(jù)過(guò)多而工作人員需要從其中找到有價(jià)值的信息對(duì)其進(jìn)行分析，在漫長(zhǎng)的搜索過(guò)程中，無(wú)法找出電子商務(wù)中客戶(hù)的具體需要，沒(méi)有辦法做到精準(zhǔn)分析，所以最終也可能導(dǎo)致出現(xiàn)產(chǎn)品投放出現(xiàn)問(wèn)題，造成營(yíng)銷(xiāo)策略受到影響。想要進(jìn)一步推動(dòng)企業(yè)發(fā)展就需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在其中發(fā)揮效益，從復(fù)雜的數(shù)據(jù)當(dāng)中找出相應(yīng)數(shù)據(jù)，盡快找出對(duì)企業(yè)有價(jià)值的信息，按照客戶(hù)瀏覽下來(lái)的線(xiàn)索去分析客戶(hù)需求，保證根據(jù)客戶(hù)需求進(jìn)行商務(wù)活動(dòng)，充分增加自身企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

3 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)主要是根據(jù)客戶(hù)瀏覽需要所提供出的一些可供客戶(hù)選擇的商品，以便客戶(hù)能了解更多商品內(nèi)容，有更多的選擇性，這種方式類(lèi)似于實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的導(dǎo)購(gòu)銷(xiāo)售人員，為客戶(hù)的選擇提供更多可能性[1]。在應(yīng)用的過(guò)程中根據(jù)客戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)當(dāng)中訪問(wèn)量以及訪問(wèn)時(shí)間來(lái)自動(dòng)推薦客戶(hù)應(yīng)用商品，大部分的客戶(hù)對(duì)于這類(lèi)商品都會(huì)較為感興趣，促進(jìn)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)力，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但是目前來(lái)看，商務(wù)推薦系統(tǒng)主要有人工選擇，大范圍檢索以及物品關(guān)聯(lián)性等諸多方式。

3.1 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)

電子商務(wù)推薦系統(tǒng)主要是運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，而其中的準(zhǔn)確能力以及效率會(huì)對(duì)推薦系統(tǒng)產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。就目前來(lái)看，想要保證推薦系統(tǒng)的可靠性以及實(shí)時(shí)性，該技術(shù)的出現(xiàn)讓相關(guān)人員需要掌握協(xié)同過(guò)濾，關(guān)聯(lián)規(guī)則等諸多技術(shù)?；陔娮由虅?wù)推算來(lái)看，可以將其分為兩類(lèi)技術(shù)，模型推薦算法與基于內(nèi)存的推薦算法?；谀Ｐ偷耐扑]算法是按照用戶(hù)數(shù)據(jù)來(lái)建立模型，在整個(gè)過(guò)程中需要有具體應(yīng)用，同時(shí)需要將模型調(diào)入到內(nèi)存當(dāng)中。相對(duì)來(lái)講，模型推薦算法可以通過(guò)技術(shù)來(lái)建立模型，根據(jù)相應(yīng)的Bayesian技術(shù)以及聚類(lèi)技術(shù)等讓內(nèi)存的推薦算法更為合理，在運(yùn)行的過(guò)程中需要讓用戶(hù)的數(shù)據(jù)跳入到內(nèi)存庫(kù)當(dāng)中按照用戶(hù)瀏覽商品網(wǎng)站所遺留下來(lái)的數(shù)據(jù)來(lái)基于個(gè)性化的數(shù)據(jù)推薦[2]。這種技術(shù)是需要依靠關(guān)聯(lián)推薦算法以及協(xié)同過(guò)濾算法來(lái)完成。

3.2 K-平均聚類(lèi)算法

協(xié)同過(guò)濾技術(shù)是當(dāng)下在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中較為常見(jiàn)的技術(shù)之一。協(xié)同過(guò)濾算法，聚類(lèi)算法的出現(xiàn)讓電子商務(wù)系統(tǒng)更為便捷。運(yùn)用這兩種技術(shù)算法不僅能保證計(jì)算的準(zhǔn)確性，同時(shí)還能保障好效率，但是聚類(lèi)算法當(dāng)中，最終的結(jié)果與K值的選取擁有較大關(guān)聯(lián)，如果K值產(chǎn)生變化，那么其結(jié)果也會(huì)產(chǎn)生變化。

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

4.1 電子金融

現(xiàn)如今的時(shí)代信息化趨勢(shì)讓電子金融越來(lái)越發(fā)達(dá)，并且出現(xiàn)了越來(lái)越多的APP以及多種多樣的支付方式，馬云的淘寶開(kāi)啟了網(wǎng)商時(shí)代，逐漸讓微信、支付寶以及手機(jī)銀行等方式取代了實(shí)體貨幣，而這種趨勢(shì)的出現(xiàn)也讓消費(fèi)和理財(cái)逐漸形成了網(wǎng)絡(luò)化，有了具體的電子貨幣消費(fèi)記錄，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在其中可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)人們消費(fèi)趨勢(shì)，人們現(xiàn)如今購(gòu)物很少使用現(xiàn)金，相關(guān)企業(yè)通過(guò)對(duì)消費(fèi)記錄的預(yù)測(cè)來(lái)更好地把握人們消費(fèi)水平，從而做到更完善的服務(wù)，并且也能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，刺激消費(fèi)者消費(fèi)，有力地推動(dòng)了企業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

4.2 客戶(hù)關(guān)系處理

電子商務(wù)也無(wú)可避免地需要接觸客戶(hù)，需要與客戶(hù)之間有緊密的聯(lián)系，同時(shí)也需要工作人員維護(hù)客戶(hù)關(guān)系，了解客戶(hù)需要，如此才能處理好與客戶(hù)之間的交流，為客戶(hù)提供良好的服務(wù)來(lái)提升企業(yè)自身營(yíng)業(yè)能力?？偟膩?lái)講，在電子商務(wù)模式之下，工作人員可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)對(duì)電子軟件的特點(diǎn)進(jìn)行分析，來(lái)了解顧客的行為從而便于顧客有針對(duì)性地去推薦產(chǎn)品，讓用戶(hù)有更多選擇性，逐漸推動(dòng)顧客消費(fèi)，同時(shí)還能正確地分析顧客的生活規(guī)律，讓企業(yè)能穩(wěn)步發(fā)展[3]。

4.3 電子商務(wù)營(yíng)銷(xiāo)

在營(yíng)銷(xiāo)方式上，電子商務(wù)的模式之下我國(guó)大部分企業(yè)都會(huì)根據(jù)軟件APP以及網(wǎng)頁(yè)來(lái)進(jìn)行推銷(xiāo)，這不僅讓人們的生活方式多了更多可能性和選擇性，同時(shí)也是目前人們選擇更多物品的主要渠道。為了能讓營(yíng)銷(xiāo)渠道更為寬廣，更好地推動(dòng)企業(yè)的銷(xiāo)售業(yè)績(jī)，在APP軟件營(yíng)銷(xiāo)方面，需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)讓顧客的購(gòu)買(mǎi)意愿，對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行利用可以準(zhǔn)確搜索顧客需求，之后推薦類(lèi)似商品，這不僅能讓顧客與其他商品進(jìn)行對(duì)比，同時(shí)也推動(dòng)了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。因?yàn)殡娚虝?huì)時(shí)不時(shí)地推出一些活動(dòng)，而電子商務(wù)企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)部分也需要適當(dāng)?shù)南蛳M(fèi)者推薦活動(dòng)，這才能讓電子商務(wù)成交數(shù)量再次提高。

4.4 商務(wù)數(shù)據(jù)分析

在電子營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中對(duì)于商品的營(yíng)銷(xiāo)量是很多企業(yè)所看重的，而消費(fèi)者的意愿受到多重影響，多數(shù)消費(fèi)者十分樂(lè)于購(gòu)買(mǎi)知名企業(yè)的商品[4]。比方說(shuō)消費(fèi)者在購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品時(shí)會(huì)貨比三家，之后根據(jù)銷(xiāo)量以及發(fā)貨速度等等一系列綜合問(wèn)題，經(jīng)過(guò)考慮之后再進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)。此時(shí)的電子商務(wù)軟件負(fù)責(zé)人需要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)類(lèi)似產(chǎn)品進(jìn)行銷(xiāo)售分析和預(yù)測(cè)。只有電子商務(wù)企業(yè)提供足夠的優(yōu)質(zhì)服務(wù)，才能保證消費(fèi)者滿(mǎn)意，才能保證業(yè)務(wù)量，同時(shí)推動(dòng)企業(yè)良好的發(fā)展。

5 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的優(yōu)勢(shì)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的過(guò)濾技術(shù)能精準(zhǔn)地抓住客戶(hù)自身需求，以過(guò)濾技術(shù)為主體，統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)，統(tǒng)計(jì)分析客戶(hù)瀏覽記錄，并且對(duì)客戶(hù)需求進(jìn)行整理，之后在數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中對(duì)其進(jìn)行對(duì)比分析，之后計(jì)算出商品或是類(lèi)似商品的加權(quán)平均值，從而保證企業(yè)能更好地定位目標(biāo)更好地推動(dòng)客戶(hù)生產(chǎn)項(xiàng)目對(duì)應(yīng)產(chǎn)品，不斷滿(mǎn)足客戶(hù)需要，另外，針對(duì)于過(guò)濾技術(shù)，還能充分地刪選信息，保證企業(yè)的工作效率，擴(kuò)大企業(yè)的計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)空間。

我國(guó)目前較為知名的天貓、京東以及淘寶、拼多多等軟件APP的后臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)相對(duì)成熟，不僅能針對(duì)客戶(hù)提出需求，在相應(yīng)的產(chǎn)品上也能進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，之后提高給銷(xiāo)售人員以及營(yíng)銷(xiāo)人員，為企業(yè)提供足夠的數(shù)據(jù)制定合理的戰(zhàn)略措施，保證企業(yè)的盈利收益更加穩(wěn)健。

6 結(jié)語(yǔ)

當(dāng)下時(shí)代是數(shù)字化、云端大數(shù)據(jù)的5G時(shí)代，發(fā)達(dá)的信息技術(shù)推動(dòng)了社會(huì)的發(fā)展，對(duì)于企業(yè)來(lái)講，信息技術(shù)的存在有著十分重要的作用。企業(yè)管理者應(yīng)當(dāng)有足夠的數(shù)據(jù)信息，之后在大數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)之下對(duì)其進(jìn)行分析，幫助管理人員制定合格的企業(yè)戰(zhàn)略，推動(dòng)企業(yè)健康發(fā)展。