數(shù)據(jù)挖掘電子商務(wù)論文

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1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和過程

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識應(yīng)當(dāng)能夠被接受、理解和運(yùn)用。也就是發(fā)現(xiàn)全部相對的知識，是具有特定前提與條件，面向既定領(lǐng)域的，同時(shí)還容易被用戶接受。數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谝环N新型的商業(yè)信息處理技術(shù)，其特點(diǎn)為抽取、轉(zhuǎn)化、分析商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大規(guī)模業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，從中獲得有價(jià)值的商業(yè)數(shù)據(jù)。簡單來說，其實(shí)數(shù)據(jù)挖掘是一種對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析的方法。因此，可以描述數(shù)據(jù)挖掘?yàn)椋焊鶕?jù)企業(yè)設(shè)定的工作目標(biāo)，探索與分析企業(yè)大量數(shù)據(jù)，充分揭示隱藏的、未知的規(guī)律性，并且將其轉(zhuǎn)變?yōu)榭茖W(xué)的方法。數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的最常見知識包括：

1.1.1廣義知識體現(xiàn)相同事物共同性質(zhì)的知識，是指類別特點(diǎn)的概括描述知識。按照數(shù)據(jù)的微觀特點(diǎn)對其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識積極發(fā)現(xiàn)，是對數(shù)據(jù)的高度精煉與抽象。發(fā)現(xiàn)廣義知識的方法與技術(shù)有很多，例如數(shù)據(jù)立方體和歸約等。

1.1.2關(guān)聯(lián)知識體現(xiàn)一個(gè)事件與其他事件之間形成的關(guān)聯(lián)知識。假如兩項(xiàng)或者更多項(xiàng)之間形成關(guān)聯(lián)，則其中一項(xiàng)的屬性數(shù)值就能夠借助其他屬性數(shù)值實(shí)行預(yù)測。

1.1.3分類知識體現(xiàn)相同事物共同特點(diǎn)的屬性知識與不同事物之間差異特點(diǎn)知識。

1.2數(shù)據(jù)挖掘過程

1.2.1明確業(yè)務(wù)對象對業(yè)務(wù)問題清楚定義，了解數(shù)據(jù)挖掘的第一步是數(shù)據(jù)挖掘目的。挖掘結(jié)果是無法預(yù)測的，但是研究的問題是可預(yù)見的，僅為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘一般會體現(xiàn)出盲目性，通常也不會獲得成功?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅?wù)數(shù)據(jù)挖掘研究劉芬（惠州商貿(mào)旅游高級職業(yè)技術(shù)學(xué)校，廣東惠州516025）摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，全球范圍內(nèi)電子商務(wù)正在迅速普及與發(fā)展，在這樣的環(huán)境下，電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近幾年來數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)，基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究將會解決大量現(xiàn)實(shí)問題，為企業(yè)確定目標(biāo)市場、完善決策、獲得最大競爭優(yōu)勢，其應(yīng)用前景廣闊，促使電子商務(wù)企業(yè)更具有競爭力。主要分析了電子商務(wù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和過程、用戶細(xì)分理論，以及基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘。

1.2.2數(shù)據(jù)準(zhǔn)備第一選擇數(shù)據(jù)：是按照用戶的挖掘目標(biāo)，對全部業(yè)務(wù)內(nèi)外部數(shù)據(jù)信息積極搜索，從數(shù)據(jù)源中獲取和挖掘有關(guān)數(shù)據(jù)。第二預(yù)處理數(shù)據(jù)：加工選取的數(shù)據(jù)，具體對數(shù)據(jù)的完整性和一致性積極檢查，并且處理數(shù)據(jù)中的噪音，找出計(jì)算機(jī)丟失的數(shù)據(jù)，清除重復(fù)記錄，轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)類型等。假如數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)挖掘的對象，則在產(chǎn)生數(shù)據(jù)庫過程中已經(jīng)形成了數(shù)據(jù)預(yù)處理。

1.2.3變換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為一個(gè)分析模型。這一分析模型是相對于挖掘算法構(gòu)建的。構(gòu)建一個(gè)與挖掘算法適合的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘獲得成功的重點(diǎn)?？梢岳猛队皵?shù)據(jù)庫的相關(guān)操作對數(shù)據(jù)維度有效降低，進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)挖掘過程中數(shù)據(jù)量，提升挖掘算法效率。

1.2.4挖掘數(shù)據(jù)挖掘獲得的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)。除了對選擇科學(xué)挖掘算法積極完善之外，其余全部工作都自行完成。整體挖掘過程都是相互的，也就是用戶對某些挖掘參數(shù)能夠積極控制。

1.2.5評價(jià)挖掘結(jié)果這個(gè)過程劃分為兩個(gè)步驟：表達(dá)結(jié)果和評價(jià)結(jié)果。第一表達(dá)結(jié)果：用戶能夠理解數(shù)據(jù)挖掘得到的模式，可以通過可視化數(shù)據(jù)促使用戶對挖掘結(jié)果積極理解。第二評價(jià)結(jié)果：用戶與機(jī)器對數(shù)據(jù)挖掘獲得的模式有效評價(jià)，對冗余或者無關(guān)的模式及時(shí)刪除。假如用戶不滿意挖掘模式，可以重新挑選數(shù)據(jù)和挖掘算法對挖掘過程科學(xué)執(zhí)行，直到獲得用戶滿意為止。

2用戶細(xì)分理論

用戶細(xì)分是指按照不同用戶的屬性劃分用戶集合。目前學(xué)術(shù)界和企業(yè)界一般接受的是基于用戶價(jià)值的細(xì)分理論，其不僅包含了用戶為企業(yè)貢獻(xiàn)歷史利潤，還包含未來利潤，也就是在未來用戶為企業(yè)可能帶來的利潤總和?；谟脩魞r(jià)值的細(xì)分理論選擇客戶當(dāng)前價(jià)值與客戶潛在價(jià)值兩個(gè)因素評價(jià)用戶。用戶當(dāng)前價(jià)值是指截止到目前用戶對企業(yè)貢獻(xiàn)的總體價(jià)值；用戶潛在價(jià)值是指未來用戶可能為企業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值總和。每個(gè)因素還能夠劃分為兩個(gè)高低檔次，進(jìn)一步產(chǎn)生一個(gè)二維的矩陣，把用戶劃分為4組，價(jià)值用戶、次價(jià)值用戶、潛在價(jià)值用戶、低價(jià)值用戶。企業(yè)在推廣過程中根據(jù)不同用戶應(yīng)當(dāng)形成對應(yīng)的方法，投入不同的資源。很明顯對于企業(yè)來說價(jià)值用戶最重要，被認(rèn)為是企業(yè)的玉質(zhì)用戶；其次是次價(jià)值用戶，被認(rèn)為是金質(zhì)用戶，雖然數(shù)量有限，卻為企業(yè)創(chuàng)造了絕大部分的利潤；其他則是低價(jià)值用戶，對企業(yè)來說價(jià)值最小，成為鉛質(zhì)用戶，另外一類則是潛在價(jià)值用戶。雖然這兩類用戶擁有較多的數(shù)量，但是為企業(yè)創(chuàng)造的價(jià)值有限，甚至很小。需要我們注意的是潛在價(jià)值用戶利用再造用戶關(guān)系，將來極有可能變成價(jià)值用戶。從長期分析，潛在價(jià)值用戶可以是企業(yè)的隱形財(cái)富，是企業(yè)獲得利潤的基礎(chǔ)。將采用數(shù)據(jù)挖掘方法對這4類用戶特點(diǎn)有效挖掘。

3電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘分析

3.1設(shè)計(jì)問卷

研究的關(guān)鍵是電子商務(wù)用戶特征的數(shù)據(jù)挖掘，具體包含了價(jià)值用戶特征、次價(jià)值用戶特征、潛在價(jià)值用戶特征，對電子商務(wù)用戶的認(rèn)知度、用戶的需求度分析。問卷內(nèi)容包括3部分：其一是為被調(diào)查者介紹電子商務(wù)的概念與背景；其二是具體調(diào)查被調(diào)查對象的個(gè)人信息，包含了性別、年齡、學(xué)歷、感情情況、職業(yè)、工作、生活地點(diǎn)、收入、上網(wǎng)購物經(jīng)歷；其三是問卷主要部分，是對用戶對電子商務(wù)的了解、需求、使用情況的指標(biāo)設(shè)計(jì)。

3.2調(diào)查方式

本次調(diào)查的問卷主體是電腦上網(wǎng)的人群，采用隨機(jī)抽象的方式進(jìn)行網(wǎng)上訪問。一方面采用大眾聊天工具，利用電子郵件和留言的方式發(fā)放問卷，另一方面在大眾論壇上邀請其填寫問卷。

3.3數(shù)據(jù)挖掘和結(jié)果

（1）選擇數(shù)據(jù)挖掘的算法利用Clementine數(shù)據(jù)挖掘軟件，采用C5.O算法挖掘預(yù)處理之后數(shù)據(jù)。

（2）用戶數(shù)據(jù)分析

1）電子商務(wù)用戶認(rèn)知度分析按照調(diào)查問卷的問題“您知道電子商務(wù)嗎？”得到對電子商務(wù)用戶認(rèn)知情況的統(tǒng)計(jì)，十分了解20.4%，了解30.1%，聽過但不了解具體使用方法40.3%，從未聽過8.9%。很多人僅聽過電子商務(wù)，但是并不清楚具體的功能與應(yīng)用方法，甚至有一小部分人沒有聽過電子商務(wù)。對調(diào)查問卷問題“您聽過電子商務(wù)的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網(wǎng)了解電子商務(wù)的，占40.2%；僅有76人是利用紙質(zhì)報(bào)刊雜志上知道電子商務(wù)的并且對其進(jìn)行應(yīng)用；這也表明相較于網(wǎng)絡(luò)宣傳紙質(zhì)媒體推廣電子商務(wù)的方法缺乏有效性。

2）電子商務(wù)用戶需求用戶希求具體是指使用產(chǎn)品服務(wù)人員對應(yīng)用產(chǎn)品或服務(wù)形成的需求或者期望。按照問題“假如你曾經(jīng)使用電子商務(wù)，你覺得其用途怎樣，假如沒有使用過，你覺得其對自己有用嗎？”得到了認(rèn)為需要和十分需要的數(shù)據(jù)，覺得電子商務(wù)有用的用戶為40.7%，不清楚是否對自己有用的用戶為56.7%，認(rèn)為不需要的僅有2.4%。

3）電子商務(wù)用戶應(yīng)用意愿應(yīng)用意愿是指消費(fèi)者對某一產(chǎn)品服務(wù)進(jìn)行應(yīng)用或者購買的一種心理欲望。按照問題“假如可以滿足你所關(guān)心的因素，未來你會繼續(xù)應(yīng)用電子商務(wù)嗎？”獲得的數(shù)據(jù)可知，在滿足各種因素時(shí)，將來一年之內(nèi)會應(yīng)用電子商務(wù)的用戶為78.2%，一定不會應(yīng)用電子商務(wù)的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強(qiáng)烈的應(yīng)用電子商務(wù)欲望，電子商務(wù)發(fā)展前景很好?；谟脩籼卣鞯碾娮由虅?wù)數(shù)據(jù)研究，電子商務(wù)企業(yè)通過這一結(jié)果能夠更好地實(shí)行營銷和推廣，對潛在用戶積極定位，提高用戶體驗(yàn)，積極挖掘用戶價(jià)值。分析為企業(yè)準(zhǔn)確營銷和推廣企業(yè)提供了一個(gè)有效的借鑒。

4結(jié)語

互聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)是最寶貴的資源之一，大量數(shù)據(jù)中包含了很大的潛在價(jià)值，對這些數(shù)據(jù)深入挖掘?qū)ヂ?lián)網(wǎng)商務(wù)、企業(yè)推廣、傳播信息發(fā)揮了巨大的作用。近些年來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲得了信息產(chǎn)業(yè)的極大重視，具體原因是出現(xiàn)了大量的數(shù)據(jù)，能夠廣泛應(yīng)用，并且需要轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)成為有價(jià)值的信息知識。通過基于用戶特征的電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘研究，促使電子商務(wù)獲得巨大發(fā)展機(jī)會，發(fā)現(xiàn)潛在用戶，促使電子商務(wù)企業(yè)精準(zhǔn)營銷。

作者：劉芬 單位：惠州商貿(mào)旅游高級職業(yè)技術(shù)學(xué)校