1、數據挖掘技術在CRM系統中的應用有哪些方面
目前，關於CRM中應用的數據挖掘技術和方法的研究有很多，不同行業、不同環境下企業的CRM應用差異很大，應用到的具體數據挖掘技術和方法也會不同。數據挖掘技術和方法層出不窮，在這里也難以涵蓋全部的技術和方法。雖然，不同的CRM應用到的數據挖掘技術很多，也很復雜、但是CRM應用數據挖掘的目的主要在於以下四個方面:客戶細分、獲取新客戶、提升客戶價值和保持客戶以防止流失等方面。數據挖掘在零售業CRM中主要應用在以下幾方面。 一、CRM實施的前提--客戶細分 客戶細分就是把客戶根據其性別、收入、交易行為特徵等屬性細分為具有不同需求和交易習慣的群體，同一群體中的客戶對產品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群體間差異較大。客戶群體細分可以使企業在市場營銷中制定正確的營銷策略，通過對不同類別客戶提供有針對性的產品和服務，提高客戶對企業和產品的滿意度，以獲取更大的利潤。 客戶細分可以採用分類的方法，也可以採用聚類的方法。比如，可以將客戶分為高價值和低價值的客戶，然後確定對分類有影響的因素，再將擁有相關屬性的客戶數據提取出來，選擇合適的演算法對數據進行處理得到分類規則。使用聚類的方法，則在之前並不知道客戶可以分為幾類，在將數據聚類後，再對結果數據進行分析，歸納出相似性和共性。 每一類別的客戶具有相似性的屬性，而不同類別客戶的屬性也不同，從而確定特定消費群體或個體的興趣、消費習慣、消費傾向和消費需求，進而推斷出相應消費群體或個體下一步的消費行為。細分可以讓用戶從比較高的層次上來察看整個資料庫中的數據，也使得企業可以針對不同的客戶群採取不同的營銷策略，有效地利用有限的資源。合理的客戶細分是實施客戶關系管理的基礎。 二、獲取新客戶--客戶響應分析 在大多數商業領域中，業務發展的主要指標里都包括新客戶的獲取能力。新客戶的獲取包括發現那些對你的產品不了解的顧客，他們可能是你的產品的潛在消費者，也可能是以前接受你的競爭對手服務的顧客。在尋找新客戶之前，企業應該確定哪些客戶是可能的潛在客戶、哪些客戶容易獲得、哪些客戶較難獲得，從而使企業有限的營銷資源得到最合理的利用。因此，預測潛在客戶對企業銷售推廣活動的反應情況是客戶獲得的前提，由於潛在客戶的數量日益龐大，如何提高市場促銷活動的針對性和效果成為獲取新客戶的關鍵問題。數據挖掘可以幫助企業識別出潛在的客戶群，提高客戶對市場營銷活動的相應率，使企業做到心中有數、有的放矢。根據企業給定的一系列客戶資料及其他輸入，數據挖掘工具可以建立一個「客戶反應」預測模型，利用這個模型可以計算出客戶對某個營銷活動的反應指標，企業根據這些指標就可以找出那些對企業所提供的服務感興趣的客戶，進而達到獲取客戶的目的。數據挖掘技術中的關聯分析、聚類和分類功能可以很好地完成這種分析。 三、提升客戶價值--交叉銷售 交叉銷售是指企業向原有客戶銷售新的產品或服務的營銷過程，它不僅是通過對現有客戶擴大銷售來增加利潤的一個有效手段，而且還是提升企業形象、培養客戶忠誠度、保障企業可持續發展的重要戰略。 公司與其客戶之間的商業關系是一種持續的、不斷發展的關系。在客戶與公司建立起這種雙向的商業關系之後，可以有很多種方法來優化這種關系，延長這種關系的時間。在維持這種關系期間，增加互相的接觸，努力在每一次互相接觸中獲得更多的利潤。而交叉銷售就是這種工具，即向現有的客戶提供新的產品和服務的過程。 在交叉銷售活動中，數據挖掘可以幫助企業分析出最優的銷售匹配方式。在企業所掌握的客戶信息，尤其是以前購買行為的信息中，可能正包含著這個客戶決定他下一個購買行為的關鍵，甚至決定因素。通過相關分析，數據挖掘可以幫助分析出最優的、最合理的銷售匹配。一般過程是這樣，首先分析現有客戶的購買行為和消費習慣數據，然後用數據挖掘的一些演算法對不同銷售方式下的個體行為進行建模;其次是用建立的預測模型對客戶將來的消費行為進行預測分析，對每一種銷售方式進行評價;最後用建立的分析模型對新的客戶數據進行分析，以決定向客戶提供哪一種交叉銷售方式最合適。有幾種數據挖掘方法可以應用於交叉銷售。關聯規則分析，能夠發現顧客傾向於關聯購買哪些商品;聚類分析，能夠發現對特定產品感興趣的用戶群;神經網路、回歸等方法，能夠預測顧客購買該新產品的可能性。 相關分析的結果可以用在交叉銷售的兩個方面:一方面是對於購買頻率較高的商品組合，找出那些購買了組合中大部分商品的顧客，向他們推銷「遺漏的」商品;另一方面是對每個顧客找出比較適用的相關規律，向他們推銷對應的商品系列。 四、保持客戶--客戶流失分析 隨著企業競爭越來越激烈，企業獲取新客戶的成本不斷上升。對大多數企業而言，獲取一個新客戶的花費大大超過保持一個已有客戶的費用，保持原有客戶的工作越來越有價值，這已經成為大多數企業的共識。你保留一個客戶的時間越長，收取你在這個客戶身上所花的初期投資和獲取費用的時間也越長，你從客戶身上獲得的利潤就越多。但由於各種因素的不確定性和市場的不斷增長，以及一些競爭對手的存在，很多客戶為了尋求更低的費用和其他服務商為新客戶提供比你更多的額外優惠條件，不斷地從你這里轉向另一個服務商。我們把客戶從一個服務商轉向到另一個服務商的行為稱之為客戶轉移。為了分析出是哪些主要因素導致客戶轉移，並可以有針對性地挽留那些有離開傾向的客戶，我們可以通過使用數據挖掘工具為已經流失的客戶建模，識別導致他們轉移的模式，然後用這些找出當前客戶中可能流失的客戶，以便企業針對客戶的需要，採取相應的措施防止客戶的流失，進而達到保持原有客戶的目的。 解決客戶流失問題，首先需要明確流失的客戶是什麼樣的客戶。如果流失的是劣質客戶，企業求之不得;如果流失的是優質客戶，企業則損失巨大。如果企業優質客戶的穩定期越長，企業與其維持關系的成本越低，獲得的收益越大。因此，為保持優質客戶，需要先辨識優質客戶。這通過前面的客戶細分就可以完成這項工作，分析出客戶盈利能力，辨識和預測客戶的優劣。當能夠辨識出客戶的優劣時，首先，根據已流失客戶數據，可以利用決策樹，神經網路等進行分析挖掘，發現流失客戶特徵;然後，對現有客戶消費行為進行分析，以確定每類客戶流失的可能性，其中著重於發現那些具有高風險轉移可能性並具有較高商業價值的客戶，在這些客戶轉移到同行業其他服務商那裡之前，採取相應的商業活動措施來保持住這些有價值的客戶。我們把這個過程叫做客戶保留或客戶保持。 在選擇數據挖掘工具時，若希望能夠對客戶進行細分，並且能夠對客戶流失的原因有比較清晰的了解，那麼決策樹工具是比較好的選擇。盡管其他的一些數據挖掘技術，如神經元網路也可以產生很好的預測模型，但是這些模型很難理解。當用這些模型做預測分析時，很難對客戶的流失原因有深入的了解，更得不到對付客戶流失的任何線索。在這種情況下，也可使用細分技術和聚類技術來得到深入的了解，但用這些技術生成預測模型就相對復雜得多。一般來說，在客戶保持中，大多使用分類回歸決策樹來生成預測模型。 綜上所述，數據挖掘在CRM中有著廣泛的應用，從某個角度可以說它是CRM的靈魂。通過運用數據挖掘的相關技術，發現數據中存在的關系與規則，為管理者提供重要的決策參考，用來制定準確地市場策略。並且，通過銷售和服務等部門與客戶交流，爭取最優化的滿足客戶的需求，提高客戶忠誠度和滿意度、提升客戶價值、提高企業收益，達到企業與客戶的「雙贏」局面。正是這一點，使得CRM得到了很大成功。 目前，關於CRM中應用的數據挖掘技術和方法的研究有很多，不同行業、不同環境下企業的CRM應用差異很大，應用到的具體數據挖掘技術和方法也會不同。數據挖掘技術和方法層出不窮，在這里也難以涵蓋全部的技術和方法。
2、淺談電子商務環境下的數據挖掘的作用
關於淺談電子商務環境下的數據挖掘的作用回答如下：
在日常商業運營過程中,操作系統會產生大量的數據,將這些數據有效運用在決策系斗陸統中,可以有很鍵銷空大的增值效益。隨著網路技術和資料庫技術的成熟,全球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地了解客戶需求信息和購物行為特徵的可能性。
隨著以客戶為中心經營理念的不斷深入人心,分析客戶、了解客戶並引導客戶的需求已成為企業經營的重要課題。
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·通過對電子商務系統收集的交易數據進行分析,
可以按各種客戶指標對客戶分類,然後確定不同類型客戶的行為模式,以便梁取相應的營銷措施,促使企業利潤的最大化·
首先，利用數據挖掘可以有效地獲得客戶·比如通過數據挖 可以發現購買某種西品的消費者是男性還是女性,學歷、收入如何，有什麼愛好,是什麼職業等等。
並且可以發現具有哪些特徵的客戶稿瞎 有可能流失,這樣挽留客戶的措施將具有針對性,挽留客戶的費用將 下降，可以針對不同類的客戶提供完全不同的服務來提高客戶的滿意度。
3、數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用
數據挖掘技術在客戶關系管理中的應用
隨著計算機技術、網路技術、通訊技術和Internet技術的發展，電子商務中 企業內部會產生了大量業務數據，如何從豐富的客戶數據中挖掘有價值的信息，為企業管理者提供有效的輔助決策，是企業真正關心的問題。其中，客戶分類是分析 型客戶關跡嫌系管理的重要功能之一。通過客戶分類，區分客戶的霞要程度，並針對不同霞要級別的客戶制定專門的營銷方案和客戶關系管理策略，可以幫助企業降低營 銷成本，提高利潤和企業競爭力。客戶也可從食業制定的專門的營銷方案和客戶關系管理策略中獲得適合的交易體驗。數據挖掘是分析型CRM實現其「分析」功能 的必要手段，也是實現客戶分類的有效工具。
1 客戶關系管理(CRM)
CRM(Customer Relation Managemen)是一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理機制，它實施於企業的市場營銷、銷售、服務與技術支持等領域，它的目標是提供更優質、更快捷的服務吸引並保持客戶，通過業務流程的全面管理降低倉業成本。
在電子商務環 境下，CRM使網站企業在所有的業務環節下更好地滿足客戶需求以及提供更優質的服務，從而使站點企業在這種不存在時空差異的新型商務環境中保留現有客戶和 發掘潛在客戶。以提高市場競爭力。同時CRM又可以提供客戶需求、市場分布、回饋信息等重要信息，為企業和經營活動提供智能化分析的依據，因此，CRM為 企業帶來了成功實現電子商務的基礎。
個性化服務是增強競爭力的有力武器，CRM就是以客戶為中心並為客戶提供最合適的服務。互聯網成為 實施客戶關系管理應用的理想渠道，記住顧客的名字及他們的偏好，根據顧客的不同而提供不同內容，顧客再次光顧的可能性會大大增加。CRM可以增加客戶忠誠 度，提高購買比率，使每個顧客產生更多的購買需求，及更長時間的需求，並提高顧客滿意度。
2 數據挖掘技術
如何對這些海量的數據進行分析發現，為商業決策提供有價值的信息，使企業獲得利潤，強有力的工具就是數據挖掘。
在分析型CRM系統中，數據挖掘是其中的核心技術，數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識、模型或規則的過程。對於企業而言，數據挖掘 可以有助於發現業務發展的趨勢，揭示已知的事實，預測未知的結果，並幫助企業分析出完成任務所需的關鍵因素，以達到增加收入、降低成本，使企業處於更有利 的競爭位置的目的。
2.1 數據挖掘常用的演算法
(1)決策樹(decision tree)決策演算法。決策樹是一個類似於流程圖的樹結構。其中每個內部節點表示在一個屬性上的測試，每個分枝代表一個測試輸出，而每個樹葉節點代表類或類 分布。決策樹演算法包括樹的構造和樹的剪枝，有兩種常用的剪枝方法：先剪枝和後剪枝。
(2)神經網路(Neural Network)。神經網路是一組連接的輸入，輸出單元，其中每個連接都與一個權相連，鬧消在學習階段，通過調整神經網路的權，使得能夠預測輸入樣本的正確類標號來學習。
(3)遺傳演算法(Genetic Algorithms)。遺傳演算法根據適者生存的原則，形成由當前群體巾最適合的規則組成新的群體，以及這些規則的後代。遺傳演算法用於分類和其他優化問題。
(4)粗糙集方法。粗糙集方法基於給定訓練數據內部的等價類的建立。它將知識理解為對數據的劃分，每一被劃分的集合稱為概念，利用已知的知識庫來處理或刻臧不精確或不確定的知識。粗糙集用於特徵歸約和相關分析。
(5)模糊集方法。基於規則的分類系統有一個缺點：對於連續屬性，他們有陡峭的截斷。將模糊邏輯引入，允許定義「模姿彎手糊」邊界，提供了在高抽象層處理的便利。
其它還有貝葉斯網路、可視化技術、臨近搜索方法和公式發現等方法。
2.2 數據挖掘常用的分析方法
(1)分類和預測。主要用於客戶細分(分群)處理，如價值客戶群的分級，分類和預測是兩種數據分析形式，可以用於提取描述重要數據類的模型或預測未來的 數姑趨勢。數據分類(data elassfication)是一個兩步過程，第一步，建立一個模型，描述預定的數據類集或概念集，通過分析有屬性描述的資料庫元組來構造模型。第二步， 使用模型進行分類。首先評估模犁的預測准確率，如果認為模型的准確率可以接受，就可以用來對類標號未知的數據遠祖或對象進行分類。
預測 技術，主要用於對客戶未來行為的發現，如客戶流失分析中，用神經元網路方法學習各種客戶流失前的行為變化，進而預測(預警)可能出現的存價值客戶的流失。 預測足構造和使用模型評估無標號樣本類，或評估給定樣本可能具有的屬性值或值區間。分類和預測具有廣泛的應用，如信譽證實、醫療診斷、性能預測和選擇購 物。分類和預測常用的演算法包括決策樹歸納、貝葉斯分類、貝葉斯網路、神經網路、K-最臨近分類、遺傳演算法、粗糙集和模糊集技術。
(2) 聚類分析。聚類是將數據對象分組成為多個類或簇(cluster)，在同一個簇中的對象之同具有較高的相似度，而不周簇中的對象差別較大。作為統計學的一 個分支，聚類分析已被廣泛的研究了許多年，現在主要集中在基於距離的聚類分析，基於k-means(k-平均值)、k-medoids(k-中心點)和其 他的一些聚類分析工具也有不少的應用。
(3)關聯規則。關聯規則挖掘給定數據集中項之間的有趣聯系。設I＝{i1，i2，…im}是項 的集合，任務相關的數據D是資料庫事務的集合，其中每個事務T是項的集合，使得T包含於I。關聯規則是形如A=>B的蘊涵式，其中A∈I，B∈I， 並且A∩B為空。關聯規則的挖掘分成兩步：①找出所有頻繁項集，這些項集出現的頻繁性至少和預定義的最小支持計數一樣。②由頻繁項集產生強關聯規則。這些 規則必須滿足最小支持度和最小置信度。
(4)序列模式。序列模式分析和關聯規則分析類似，也是為了挖掘數據項之間的聯系，不過序列模式分析的是數據項在時間維上的先後序列關系，如一個顧客在購買了計算機半年後可能再購買財務分析軟體。
(5)孤立點分析。孤立點是度量錯誤或固有的數據變異性的結果。許多數據挖掘演算法都試圖使孤立點的影響最小，或排除它們。一個人的雜訊可能是另一個人的 信號，在有些時候。孤立點是非常有用的。孤立點挖掘可以描述如下：給定一個n個數據點或對象的集合，以及預期的孤立點的數目k，發現與剩餘的數據相比是顯 著相異的或不一致的頭k個對象。孤立點探測方法可分為三類：統計學方法，基於距離的方法和基於偏移的方法。
3 應用方法
3.1 了解業務
最初的階段，著眼於了解業務特點，並把它還原成為數據分析的條件和參數。例如：在零售行業中，我們的第一個步驟是了解客戶購買的頻率，購買頻率和每次消費金額之間是否有明顯的相關關系。
3.2 分析數據
這個階段著眼於對現有的數據進行規整。我們發現，在不少行業中，可分析的數據和前面提出的分析目標是不匹配的。例如：消費者的月收入水平可能與許多購買 行為相關，但是，原始的數據積累中卻不一定具備這螳數據。對這一問題的解決方法是從其它的相關數據中進行推理，例如，通過抽樣調查，我們發現，一次性購買 大量衛生紙的客戶，其月收入水平集中在1000-3000RMB的檔次，如果這一結論基本成立。我們可以從消費習慣中推理出現有客戶有多大的百分比是月收 入水平在這個檔次中的；另外，可以根據抽樣調查的方法。在問卷調查的基礎上推理整個樣本人群的收入水平曲線。
3.3 數據准備
這個階段的著眼點是轉換、清理和導入數據，可能從多個數據源抽取並加以組合，以形成data cube。對於缺失的少量數據，是用均值補齊，還是忽略，還是按照現有樣本分配，這是在這個階段需要處理的問題之一。
3.4 建模
現在已經有各種各樣的模型方法可以利用。讓最好的一種應用於我們要著眼的主要問題中。是這個階段的主要任務。例如，對於利潤的預測是否應當採用回歸方式預測，預測的基礎是什麼等，這些問題需要行業專家和數據分析專家協商並達成共識。
3.5 評估與應用
優秀的評估方法是利用不同的時間段，讓系統對已經發生的消費情況進行預測，然後比較預測結果和實際狀況，這樣模型的評估就容易進行了。完成了上述的步驟 之後，多數的分析工具都支持保存並重復應用已經建立起來的模型。更為重要的是，在這個過程中，對數據分析的方法和知識應當已經由客戶方的市場分析人員或決 策者所了解，我們提供的，不僅僅是最終結果，而且是獲得這一結果的方法。「要把金針度與人」正是TurboCRM咨詢服務不同於單純的軟體提供商的區別所 在。
最後，在軟體架構方面，分析資料庫與運營資料庫應當是分離的，避免影響運營資料庫在操作方面的的實時響應速度。
4 結束語
數據挖掘可以把大量的客戶分成不同的類，在每個類里的客戶擁有相似的屬性，而不同類里的客戶的屬性也不同，可以給這兩類客戶提供完全不同的服務來提高客戶的滿意度，細致而切實可行的客戶分類對企業的經營策略有很大益處。
4、Web數據挖掘技術探析論文
Web數據挖掘技術探析論文
在日復一日的學習、工作生活中，大家或多或少都會接觸過論文吧，論文對於所有教育工作者，對於人類整體認識的提高有著重要的意義。那麼你知道一篇好的論文該怎麼寫嗎？以下是我收集整理的Web數據挖掘技術探析論文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
引言
當前，隨著網路技術的發展和資料庫技術的迅猛發展，有效推動了商務活動由傳統活動向電子商務變革。電子商務就是利用計算機和網路技術以及遠程通信技術，實現整個商務活動的電子化、數字化和網路化。基於Internet的電子商務快速發展，使現代企業積累了大量的數據，這些數據不僅能給企業帶來更多有用信息，同時還使其他現代企業管理者能夠及時准確的搜集到大量的數據。訪問客戶提供更多更優質的服務，成為電子商務成敗的關鍵因素，因而受到現代電子商務經營者的高度關注，這也對計算機web數據技術提出了新的要求，Web數據挖掘技術應運而生。它是一種能夠從網上獲取大量數據，並能有效地提取有用信息供企業決策者分析參考，以便科學合理制定和調整營銷策略，為客戶提供動態、個性化、高效率服務的全新技術。目前，它已成為電子商務活動閉銀中不可或缺的重要載體。
計算機web數據挖掘概述
1.計算機web數據挖掘的由來
計算機Web數據挖掘是一個在Web資源上將對自己有用的數據信息進行篩選的過程。Web數據挖掘是把傳統的數據挖掘思想和方法移植到Web應用中，即從現有的Web文檔和活動中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數據信息。計算機Web數據挖掘可以在多領域中展示其作用，目前已被廣泛應用於資料庫技術、信息獲取技術、統計學、人工智慧中的機器學習和神經網路等多個方面，其中對商務活動的變革斗態頌起到重大的推動作用方面最為明顯。
2.計算機Web數據挖掘含義及特徵
(1)Web數據挖掘的含義
Web數據挖掘是指數據挖掘技術在Web環境下的應用，是一項數據挖掘技術與WWW技術相結合產生的新技術，綜合運用到了計算機語言、Internet、人工智慧、統計學、信息學等多個領域的技術。具體說，就是通過充分利用網路(Internet)，挖掘用戶訪問日誌文件、商品信息、搜索信息、購銷信息以及網路用戶登記信息等內容，從中找出隱性的、潛在有用的和有價值的信息，最後再用於企業管理和商業決策。
(2)Web數據挖掘的特點
計算機Web數據挖掘技術具有以下特點：一是用戶不用提供主觀的評價信息;二是用戶「訪問模式動態獲取」不會過時;三是可以處理大規模的數據量，並且使用方便;四是與傳統資料庫和數據倉庫相比，Web是一個巨大、分布廣泛、全球性的信息服務中心。
(3)計算機web數據挖掘技術的類別
web數據挖掘技術共有三類：第一類是Web使用記錄挖掘。就是通過網路對Web日誌記錄進行挖掘，查找用戶訪問Web頁面的模式及潛在客戶等信息，以此提高其站點所有服務的競爭力。第二類是Web內容挖掘。既是指從Web文檔中抽取知識的過程。第三類是Web結構挖掘。就是通過對Web上大量文檔集合的內容進行小結、聚類、關聯分析的方式，從Web文檔的組織結構和鏈接關系中預測相關信息和知識。
計算機web數據挖掘技術與電子商務的關系
藉助計算機技術和網路技術的日臻成熟，電子商務正以其快速、便捷的特點受到越來越多的企業和個人的關注。隨著電子商務企業業務規模的不斷擴大，電子商務企業的商品和客戶數量也隨之迅速增加，電子商務企業以此獲得了大量的數據，這些數據正成為了電子商務企業客戶管理和銷售管理的重要信息。為了更好地開發和利用這些數據資源，以便給企業和客戶帶來更多的便利和實惠，各種數據挖掘技術也逐漸被應用到電子商務網站中。目前，基於數據挖掘(特別是web數據挖掘)技術構建的電子商務推薦系統正成為電子商務推薦系統發展的一種趨勢。
計算機web數據挖掘在電子商務中的具體應用
(1)電子商務中的web數據挖掘的過程
在電子商務中，web數據挖掘的過程主要有以下三個階段：既是數空鄭據准備階段、數據挖掘操作階段、結果表達和解釋階段。如果在結果表達階段中，分析結果不能讓電子商務企業的決策者滿意，就需要重復上述過程，直到滿意為止。
(2)Web數據挖掘技術在電子商務中的應用
目前，電子商務在企業中得到廣泛應用，極大地促進了電子商務網站的興起，經過分析一定時期內站點上的用戶的訪問信息，便可發現該商務站點上潛在的客戶群體、相關頁面、聚類客戶等數據信息，企業信息系統因此會獲得大量的數據，如此多的數據使Web數據挖掘有了豐富的數據基礎，使它在各種商業領域有著更加重要的.實用價值。因而，電子商務必將是未來Web數據挖掘的主攻方向。Web數據挖掘技術在電子商務中的應用主要包含以下幾方面：
一是尋找潛在客戶。電子商務活動中，企業的銷售商可以利用分類技術在Internet上找到潛在客戶，通過挖掘Web日誌記錄等信息資源，對訪問者進行分類，尋找訪問客戶共同的特徵和規律，然後從已經存在的分類中找到潛在的客戶。
二是留住訪問客戶。電子商務企業通過商務網站可以充分挖掘客戶瀏覽訪問時留下的信息，了解客戶的瀏覽行為，然後根據客戶不同的愛好和要求，及時做出讓訪問客戶滿意的頁面推薦和專屬性產品，以此來不斷提高網站訪問的滿意度，最大限度延長客戶駐留的時間，實現留住老客戶發掘新客戶的目的。
三是提供營銷策略參考。通過Web數據挖掘，電子商務企業銷售商能夠通過挖掘商品訪問情況和銷售情況，同時結合市場的變化情況，通過聚類分析的方法，推導出客戶訪問的規律，不同的消費需求以及消費產品的生命周期等情況，為決策提供及時而准確的信息參考，以便決策者能夠適時做出商品銷售策略調整，優化商品營銷。
四是完善商務網站設計。電子商務網站站點設計者能夠利用關聯規則，來了解客戶的行為記錄和反饋情況，並以此作為改進網站的依據，不斷對網站的組織結構進行優化來方便客戶訪問，不斷提高網站的點擊率。
結語
本文對Web數據挖掘技術進行了綜述，講述了其在電子商務中廣泛應用。可以看出，隨著計算機技術和資料庫技術快速發展，計算機Web數據技術的應用將更加廣泛，Web數據挖掘也將成為非常重要的研究領域，研究前景巨大、意義深遠。目前，我國的Web數據應用還處於探索和起步階段，還有許多問題值得深入研究。
Web數據挖掘技術探析論文 篇2摘要： 該文通過介紹電子商務及數據挖掘基本知識，分別從幾個方面分析了電子商務中WEB數據挖掘技術的應用。
關鍵詞： 電子商務；數據挖掘；應用
1概述
電子商務是指企業或個人以網路為載體，應用電子手段，利用現代信息技術進行商務數據交換和開展商務業務的活動。隨著互聯網的迅速發展，電子商務比傳統商務具有更明顯的優勢，由於電子商務具有方便、靈活、快捷的特點，使它已逐漸成為人們生活中不可缺少的活動。目前電子商務平台網站多，行業競爭強，為了獲得更多的客戶資源，電子商務網站必須加強客戶關系管理、改善經營理念、提升售後服務。數據挖掘是從數據集中識別出隱含的、潛在有用的、有效的，新穎的、能夠被理解的信息和知識的過程。由數據集合做出歸納推理，從中挖掘並進行商業預判，能夠幫助電子商務企業決策層依據預判，對市場策略調整，將企業風險降低,從而做出正確的決策，企業利潤將最大化。隨著電子商務的應用日益廣泛，電子商務活動中會產生大量有用的數據，如何能夠數據挖掘出數據的參考價值？研究客戶的興趣和愛好，對客戶分門別類，將客戶心儀的商品分別推薦給相關客戶。因此,如何在電子商務平台上進行數據挖掘成為研究的熱點問題。
2數據挖掘技術概述
數據挖掘（DataMining），也稱資料庫中的知識發現（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。數據挖掘一般是指從海量數據中應用演算法查找出隱藏的、未知的信息的過程。數據挖掘是一個在大數據資源中利用分析工具發現模型與數據之間關系的一個過程，數據挖掘對決策者尋找數據間潛在的某種關聯，發現隱藏的因素起著關鍵作用。這些模式是有潛在價值的、並能夠被理解的。數據挖掘將人工智慧、機器學習、資料庫、統計、可視化、信息檢索、並行計算等多個領域的理論與技術融合在一起的一門多學科交叉學問，這些學科也對數據挖掘提供了很大的技術支撐。
3Web數據挖掘特點
Web數據挖掘就是數據挖掘在Web中的應用。Web數據挖掘的目的是從萬維網的網頁的內容、超鏈接的結構及使用日誌記錄中找到有價值的數據或信息。依據挖掘過程中使用的數據類別，Web數據挖掘任務可分為：Web內容挖掘、Web結構挖掘、Web使用記錄挖掘。
1）Web內容挖掘指從網頁中提取文字、圖片或其他組成網頁內容的信息，挖掘對象通常包含文本、圖形、音視頻、多媒體以及其他各種類型數據。
2）Web結構挖掘是對Web頁面之間的結構進行挖掘，挖掘描述內容是如何組織的，從Web的超鏈接結構中尋找Web結構和頁面結構中的有價值模式。例如從這些鏈接中，我們可以找出哪些是重要的網頁，依據網頁的主題，進行自動的聚類和分類，為了不同的目的從網頁中根據模式獲取有用的信息，從而提高檢索的質量及效率。
3）Web使用記錄挖掘是根據對伺服器上用戶訪問時的訪問記錄進行挖掘的方法。Web使用挖掘將日誌數據映射為關系表並採用相應的數據挖掘技術來訪問日誌數據，對用戶點擊事件的搜集和分析發現用戶導航行為。它用來提取關於客戶如何瀏覽和使用訪問網頁的鏈接信息。如訪問了哪些頁面？在每個頁面中所停留的時間？下一步點擊了什麼？在什麼樣的路線下退出瀏覽的？這些都是Web使用記錄挖掘所關心要解決的問題。
4電子商務中Web挖掘中技術的應用分析
1）電子商務中序列模式分析的應用
序列模式數據挖掘就是要挖掘基於時間或其他序列的模式。如在一套按時間順序排列的會話或事務中一個項目有存在跟在另一個項目後面。通過這個方法，WEB銷售商可以預測未來的訪問模式，以幫助針對特定用戶組進行廣告排放設置。發現序列模式容易使客戶的行為被電子商務的組織者預測，當用戶瀏覽站點時，盡可能地迎合每個用戶的瀏覽習慣並根據用戶感興趣的內容不斷調整網頁，盡可能地使每個用戶滿意。使用序列模式分析挖掘日誌，可以發現客戶的訪問序列模式。在萬維網使用記錄挖掘應用中，序列模式挖掘可以用於捕捉用戶路徑之中常用的導航路徑。當用戶訪問電子商務網站時，網站管理員能夠搜索出這個訪問者的對該網站的訪問序列模式，將訪問者感興趣但尚未瀏覽的頁面推薦給他。序列模式分析還能分析出商品購買的前後順序，從而向客戶提出推薦。例如在搜索引擎是發出查詢請求、瀏覽網頁信息等，會彈出與這些信息相關的廣告。例如購買了列印機的用戶，一般不久就會購買如列印紙、硒鼓等列印耗材。優秀的推薦系統將為客戶建立一個專屬商店,由每個客戶的特徵來調整網站的內容。也能由挖掘出的一些序列模式分析網站及產品促銷的效果。
2）電子商務中關聯規則的應用
關聯規則是揭示數據之間隱含的相互關系，關聯分析的任務是發現事物間的關聯規則或相關程序。關聯規則挖掘的目標是在數據項目中找出每一個數據信息的內在關系。關聯規則挖掘就是要搜索出用戶在伺服器上訪問的內容、頁面、文件之間的聯系，從而改進電子商務網站設計。可以更好在組織站點，減少用戶過濾網站信息的負擔，哪些商品顧客會可能在一次購物時同時購買？關聯規則技術能夠通過購物籃中的不同商品之間的聯系，分析顧客的購物習慣。例如購買牛奶的顧客90%會同時還購買麵包，這就是一條關聯規則，如果商店或電子商務網站將這兩種商品放在一起銷售，將會提高它們的銷量。關聯規則挖掘目標是利用工具分析出顧客購買商品間的聯系，也即典型購物籃數據分析應用。關聯規則是發現同類事件中不同項目的相關性，例如手機加充電寶，滑鼠加滑鼠墊等購買習慣就屬於關聯分析。關聯規則挖掘技術可以用相應演算法找出關聯規則，例如在上述例子中，商家可以依據商品間的關聯改進商品的擺放，如果顧客購買了手機則將充電寶放入推薦的商品中，如果一些商品被同時購買的概率較大，說明這些商品存在關聯性，商家可以將這些有關聯的商品鏈接放在一起推薦給客戶,有利於商品的銷售，商家也根據關聯有效搭配進貨，提升商品管理水平。如買了燈具的顧客，多半還會購買開關插座，因此，一般會將燈具與開關插座等物品放在一個區域供顧客選購。依據分析找出顧客所需要的商品的關聯規則，由挖掘分析結果向顧客推薦所需商品，也即向顧客提出可能會感興趣的商品推薦，將會大大提高商品的銷售量。
3）電子商務中路徑分析技術的應用
路徑分析技術通過對Web伺服器的日誌文件中客戶訪問站點的訪問次數的分析，用來發現Web站點中最經常訪問的路徑來調整站點結構，從而幫助使用用戶以最快的速度找到其所需要的產品或是信息。例如在用戶訪問某網站時，如果有很多用戶不感興趣的頁面存在，就會影響用戶的網頁瀏覽速度，從而降低用戶的瀏覽興趣，同時也會使整個站點的維護成本提高。而利用路徑分析技術能夠全面地掌握網站各個頁面之間的關聯以及超鏈接之間的聯系，通過分析得出訪問頻率最高的頁面，從而改進網站結構及頁面的設計。
4）電子商務中分類分析的應用
分類技術在根據各種預定義規則進行用戶建模的Web分析應用中扮演著很重要的角色。例如，給出一組用戶事務，可以計算每個用戶在某個期間內購買記錄總和。基於這些數據，可以建立一個分類模型，將用戶分成有購買傾向和沒有購買傾向兩類，考慮的特徵如用戶統計屬性以及他們的導航活動。分類技術既可以用於預測哪些購買客戶對於哪類促銷手段感興趣，也可以預測和劃分顧客類別。在電子商務中通過分類分析，可以得知各類客戶的興趣愛好和商品購買意向，因而發現一些潛在的購買客戶，從而為每一類客戶提供個性化的網路服務及開展針對性的商務活動。通過分類定位模型輔助決策人員定位他們的最佳客戶和潛在客戶，提高客戶滿意度及忠誠度，最大化客戶收益率，以降低成本，增加收入。
5）電子商務中聚類分析的應用
聚類技術可以將具有相同特徵的數據項聚成一類。聚類分析是對資料庫中相關數據進行對比並找出各數據之間的關系，將不同性質特徵的數據進行分類。聚類分析的目標是在相似的基礎上收集數據來分類。根據具有相同或相似的顧客購買行為和顧客特徵，利用聚類分析技術將市場有效地細分，細分後應可每類市場都制定有針對性的市場營銷策略。聚類分別有頁面聚類和用戶聚類兩種。用戶聚類是為了建立擁有相同瀏覽模式的用戶分組，可以在電子中商務中進行市場劃分或給具有相似興趣的用戶提供個性化的Web內容，更多在用戶分組上基於用戶統計屬性（如年齡、性別、收入等）的分析可以發現有價值的商業智能。在電子商務中將市場進行細化的區分就是運用聚類分析技術。聚類分析可根據顧客的購買行為來劃分不同顧客特徵的不同顧客群，通過聚類具有類似瀏覽行為的客戶，讓市場人員對顧客進行類別細分，能夠給顧客提供更人性化的貼心服務。比如通過聚類技術分析，發現一些顧客喜歡訪問有關汽車配件網頁內容，就可以動態改變站點內容，讓網路自動地給這些顧客聚類發送有關汽車配件的新產品信息或郵件。分類和聚類往往是相互作用的。在電子商務中通過聚類行為或習性相似的顧客，給顧客提供更滿意的服務。技術人員在分析中先用聚類分析將要分析的數據進行聚類細分，然後用分類分析對數據集合進行分類標記，再將該標記重新進行分類，一直如此循環兩種分析方法得到相對滿意的結果。
5結語
隨著互聯網的飛速發展，大數據分析應用越來越廣。商業貿易中電子商務所佔比例越來越大，使用web挖掘技術對商業海量數據進行挖掘處理，分析客戶購買喜好、跟蹤市場變化，調整銷售策略，對決策者做出有效決策及提高企業的市場競爭力有重要意義。
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;5、在大數據時代中，你認為數據挖掘技術可以為電子商務帶來哪些商業價值？
廣義的大數據包括數據處理本身以及數據挖掘。如今，大數據技術在電子商務領喊茄域的應用日漸深入和普及，大數據浪潮自15年高漲以來此卜並沒有消退跡象。
關於二者的結合，從人的角度來講，對消費者——成熟的推薦系統可以快速定位消費者興趣，減少尋找商品浪費的時間，大數據提供更加透明的比價服務，詳實的商品評價等，不再是兩眼一抹黑，找商品猶如大海撈針。對商家企業——用戶畫像體系幫助商戶精準的找到目標客戶，發現潛在的客戶，數據挖掘技術發現商品背後的統計學關聯，可以賣出更多的鄭扒察商品。（如經典的「啤酒和尿布」）
從業務功能角度，數據挖掘產品，如淘寶的「生意參謀」（「數據魔方」），使得商家對自身經營情況有了更加准確和及時的掌握，不再是拍腦袋決定。能夠大大降低決策失誤帶來的損失，大數據能夠幫助商家進一步挖掘市場機會，發現商機，結合運營策略使得自己的經營更上一層樓。現在主要的是用戶畫像領域，幫助商品廣告進行精準投放。
數據挖掘在電子商務的應用早已落地。歸根到底，電商本質也是賣東西，就是要在合適的時間地點把商品賣給合適的人。個人經營中的數據量一般不會很大，但若是掌握了數據挖掘技術的思想，進行數據驅動的決策，找到商品買賣的脈搏，因地制宜，就會降低企業經營風險，賣出更多的東西。長此以往，雪球就會越滾越大。你們說對嗎？
6、大數據在電子商務中的應用前景怎樣
大數據由巨型數據集組成，這些數據集大小常超出人類在可接受時間下的收集、應用和處理能力。它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。
電子商務大數據伴隨著消費者和企業的行為實時產生，廣泛分布在電子商務平台、社交媒體、企業內部系統和其它第三方服務平台上。
整合來自不同渠道的數據形成了xiaofeizhe的全面信息，為及時、全面、精準地了解消費者需求奠定了基礎。雲計算、復雜分析系統的出現提供了快速、精細化分析消費者偏好及其行為軌跡的工具。大數據等新一代信息技術的發展使得消費者的地位日益重要，推動電子商務的價值創造方式發生轉變。
傳統電子商務創新主要局限在電子商務的效率、便利化等方面，大數據技術的廣泛應用給電子商務的模式創新帶來機遇。基於大數據的電子商務創新主要在於提煉大數據的價值並將其應用於電子商務的各個流程，形成新的商業模式。
7、國內基於數據挖掘技術的互聯網應用有哪些呢？
國內基於互聯網的數據挖掘運用主要有以下幾類：
1、電子商務的推薦系統。基本都是基於協同過濾螞含的推薦系統：背後的演算法是基於內容、基於用戶行為、基於產品等。
2、另外一個可以就是對網路用戶行為分析。來分析用戶在網站的點擊行為。從而為產品設計、改進產品提供指導。
3、當然目前很流行就是文本挖掘，因為以前都是派頃點擊流數據，對於用戶評論的文字信息，提煉的很少，主要用Google、垂直搜塵物陸索引擎會用到排序之類的。
有機會我再總結，總結。大家多交流。
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