毕业论文论电子商务中数据挖掘技术的应用正文

毕业论文论电子商务中数据挖掘技术的应用正文内容摘要：

为移动通信公司开发一名新的客户需要花费 300 美元或是更多，而且新客户的盈利能力不如离开的客户。 这样，公司迫切需要了解什么样的客户流失了而且是什么因素导致了他们的流失。 使用聚类分析技术来完成这一任务虽然十分复杂，但是却可以对用户情况进行深入的了解。 对公司的客户数据库（包括现有的客户和已经转移的客户，其中的数据是一般的地理分布信息和客户基本信息，以及 客户使用移动电话的情况）进行聚类分析，其结果是产生了多个细分的客户群，这些细分群有不同的迁移率，每个细分群有一些特定的客户特征定义，如年龄、职业、客户的合同类型、每月的通信量等。 迁移率高的细分群告诉我们什么样的客户容易流失，再对他们进行详细分析，就可以知道流失的原因，然后采取相应的措施降低迁移率，保持现有的客户。 序列模式挖掘（ sequence pattern mining） 序列模式挖掘是指挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式。 这种模式通常表现为 “一些事务紧接着另一些事务 ”。 与前面 3 种技术 所不同的是，前 3 种技术是将某一段时间内的数据作为一个整体进行分析，时间的先后并不是十分重要，而序列模式挖掘则是考察多个连续的时间段内数据之间的前后联系。 相对来说，序列模式挖掘与关联规则挖掘的关系最为紧密，其很多算法都是以关联规则挖掘的算法为基础的。 在电子商务中，序列模式挖掘可 8 以用来分析消费者的 行为，改进站点的设计，对竞争对手的分析则可以了解对手的行动特点，从而预测对手的行动。 例如，通过分析知道竞争对手每次兑现有产品降价后的 15 天到 30 天内就会推出新产品，就可以在对手再次降价后抢先推出自己的新产品，以抢占市 场。 序列模式挖掘的一个应用：网站改进。 电子商务网站是根据经验建立起来的，其站点组织结构不可能完全符合访问者的习惯，因而用户在访问网站时经常会觉得找不到自己想看的网页。 一个网站的组织结构如果能够符合用户的访问习惯，就可以免去用户自身的许多劳动，从而吸引用户，所以必须分析用户的访问习惯。 为了做到这一点，可以采用序列模式挖掘加上分类技术以得出不同类型用户的访问习惯。 首先按对网站的 访问记录进行序列模式挖掘，得出多个不同的 序列模式，从中选出有代表性的模式（即采用这种模式的用户组够多）作为分类标准对用户信 息进行分类，找出不同的 用户群及其偏爱的访问模式。 对于大多数用户都采用模式，应该按照模式调整网站的整体结构，而对于其他模式，则可以采用个性化服务技术，针对不同的用户提供符合其访问模式的站点组织形式。 当然，数据挖掘的实际实施过程远比上面所述的复杂。 不可否认的是，数据挖掘在电子商务中的应用有助于识别顾客购买行为，发现顾客购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的顾客保持力和满意程度，提高货品销量比率，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本，提高个性化服务水平。 同时，还可以帮助企业识别其竞争对手，了解竞争对手 的动态，及时对竞争对手的行动做出反应。 我国虽然已经推行了多年的市场经济，但大多数企业的竞争水平还停留在一个较低的层次上，缺乏对客户和竞争对手的分析，市场开拓和营销手段极为有限。 这也是很多企业陷入 “价格战 ”这一怪圈的原因（价格战导致大量的企业利润率极低）。 在电子商务环境下，顾客已经成为了一种稀缺资源，谁能够以较低的成本赢得顾客，谁就能在激烈的竞争中脱颖而出。 传统的市场和营销手段显然是难以做到这一点的，而数据挖掘技术则能够实现这一目标。 4 电子商务中数据挖掘技术的应用 企业电子商务中对信息服务挖掘利用的基本方案 相对于企业，信息服务商在数据挖掘的应用方面有更大的优势：数据挖 9 掘的应用需要多方面人才的共同配合，信息服务商在人才储备上是比较充分的；信息服务商的信息管理水平较高，为数据挖掘的应用奠定了良好的基础；信息服务商掌握了大量的信息源，可以提供全面的分析结果。 另外，有信息服务上来提供数据挖掘应用需要较大的投入，而且一旦实施不成功，往往会给企业带来灾难性的后果，由信息服务商来提供这种服务，成功率更高，即使失败，企业也只是损失了一笔信息服务的费用。 而信息服务商可以向多家企业提供 这一服务，降低了成本同时也降低了风险。 图 41 数据挖掘应用方案 在应用方案中（如图 41） 1，信息服务商对各种数据源综合管理，在此基础上运用数据挖掘技术进行分析，并将分析结果传送给企业的信息部门，企业信息部门对分析结果进一步处理后，发送给企业的信息部门，企业信息部门对分析结果进一步处理后，发送到企业的不同部门以及电子商务系统。 同时，企业的其他部门对得到的分析结果进行处理后，从中得出一些战略性的分析结果，也可以为 战略决策部门提供支持。 这些结果可以应用到企业经 1谢新洲， 2020：《 数据挖掘技术在电子商务环境下的应用》，新华出版社，第七期 企业信息部门 战略决策部门 数据挖掘 竞争对手分析 竞争策略调整 企业战略调整 网站优化 企业电子商务系统 市场、营销、研发部门 选择邮寄 个性化系统建设 客户细分与保持 交叉营销 营销策略调整 新产品开发 信息服务商 企业其他数据源 电子商务数据源 服务商数据源 10 营管理的多个领域中，并有效的职称电子商务系统的运营。 当然 ，在实际实施中，应用领域可能更多。 如果从信息流的角度来看整个应用方案，则可以得到如图 42 所示的结果。 从图 42 可以看出，应用方案有效地规范了企业的信息流，突出了信息部门在企业中的地位。 此外，通过各种反馈途径，信息服务商和企业之间建立了紧密的联系，信息服务商也能够及时地按照企业的要求调整自己提供的服务结果。 对于企业 来说，该应用方案提供了多种基于数据挖掘的电子商务应用，企业可以按照自身的实际情况，向信息服务商定制需要的服务，将有限的资金投入到嘴需要的领域中。 这同时也说明了该应用方案不仅适用于大型企业，也适用于中小型企业，中小型企业虽然资金有限，但信息需求也相对单一，仅仅选择应用方案中的少数几项应用服务并不需要大量的资金。 Our Mall 方便购的关联规则分析网络营销策略 Our Mall 方便购是一家以因特网为基础的电子商店，从台湾南部地区的校园开始，以学生、教职员为目标市场，推出包含食品、日常用品、家电用品、计 算机接口设备、文具用品等等众多商品。 消费者从网络上加入会员、分析结果 企业信息部门 信息流 反馈流 决策流 图 42 应用方案信息流程图 信息服务商 战略决策部门 电子商务系统 企业信息部门 11 订购产品，当天上午订购的商品可以在当天下午从设置在校园中的 “取货中心 ”领取商品，现场取货现场付款。 还会不定时推出促销商品、特价商品。 Our Mall 方便购以因特网的方便省时为号召，提。