探析電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用

摘要： 電子商務(wù)是現(xiàn)代商業(yè)的主流趨勢(shì)，如何充分利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)揮企業(yè)優(yōu)勢(shì)，成為企業(yè)制勝的法寶。本文介紹了常用的數(shù)據(jù)挖掘方法，以及在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，分析了利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建設(shè)動(dòng)態(tài)、高效電子商務(wù)的可行性。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘 電子商務(wù) 數(shù)據(jù)庫(kù)
　　
　　一、引言
　　
　　電子商務(wù)是指以Internet網(wǎng)絡(luò)為載體、利用數(shù)字化電子方式開(kāi)展的商務(wù)活動(dòng)。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的飛速發(fā)展，電子商務(wù)正顯示越來(lái)越強(qiáng)大的生命力。電子商務(wù)的發(fā)展促使公司內(nèi)部收集了大量的數(shù)據(jù)，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)，為公司創(chuàng)造更多潛在的利潤(rùn)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地幫助企業(yè)分析從網(wǎng)上獲取的大量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏在其后的規(guī)律性，提取出有效信息，進(jìn)而指導(dǎo)企業(yè)調(diào)整營(yíng)銷策略，給客戶提供動(dòng)態(tài)的個(gè)性化的高效率服務(wù)。
　　
　　二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
　　
　　1.數(shù)據(jù)挖掘
　　數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一門廣義的交叉學(xué)科，它匯聚了不同領(lǐng)域尤其是數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、可視化、并行計(jì)算等方面的知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開(kāi)始就是面向應(yīng)用領(lǐng)域，它不僅是面向特定數(shù)據(jù)庫(kù)的簡(jiǎn)單檢索查詢調(diào)用，而且，要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行微觀、中觀乃至宏觀的統(tǒng)計(jì)、分析、綜合和推理，以指定實(shí)際問(wèn)題的求解，企圖發(fā)現(xiàn)事件間的相互關(guān)聯(lián)，甚至利用已有的數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融、保險(xiǎn)、電信、大型超市等積累有大量數(shù)據(jù)的電子商務(wù)行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用，如信用分析、風(fēng)險(xiǎn)分析、欺詐檢驗(yàn)、用戶聚類分析、消費(fèi)者習(xí)慣分析等。
　　2.數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程
　　挖掘數(shù)據(jù)過(guò)程可以分為3個(gè)步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理、模式發(fā)現(xiàn)、模式分析。
　　(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理。實(shí)際系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)一般都具有不完全性、冗余性和模糊性。因此，數(shù)據(jù)挖掘一般不對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，要通過(guò)預(yù)處理提供準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的數(shù)據(jù)。預(yù)處理主要完成以下工作：包括合并數(shù)據(jù)，將多個(gè)文件或多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理；選擇數(shù)據(jù)，提取出適合分析的數(shù)據(jù)集合；數(shù)據(jù)清洗、過(guò)濾，剔除一些無(wú)關(guān)記錄，將文件、圖形、圖像及多媒體等文件轉(zhuǎn)換成可便于數(shù)據(jù)挖掘的格式等。
　　(2)模式發(fā)現(xiàn)。模式發(fā)現(xiàn)階段就是利用挖掘算法挖掘出有效的、新穎的、潛在的、有用的以及最終可以理解的信息和知識(shí)�？捎糜赪eb的挖掘技術(shù)有路徑選擇、關(guān)聯(lián)分析、分類規(guī)則、聚類分析、序列分析、依賴性建模等等。
　　(3)模式分析。模式分析是從模式發(fā)現(xiàn)階段獲得的模式、規(guī)則中過(guò)濾掉不感興趣的規(guī)則和模式。通過(guò)技術(shù)手段，對(duì)得到的模式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得出有意義的結(jié)論。常用的技術(shù)手段有：關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類、序列模式等。
　　
　　三、電子商務(wù)中幾種常用的數(shù)據(jù)挖掘方法
　　
　　1.關(guān)聯(lián)規(guī)則
　　關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘研究的主要模式之一，側(cè)重于確定數(shù)據(jù)中不同領(lǐng)域之間的關(guān)系，找出滿足給定條件下的多個(gè)域間的依賴關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)ο笠话闶谴笮蛿?shù)據(jù)庫(kù)，該規(guī)則一般表示式為：A1∧A2∧…Am=