電子商務(wù)網(wǎng)站核心數(shù)據(jù)分析(編輯修改稿)
2024-11-04 12:21 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 值的信息。知識(shí)發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)倉庫的大量數(shù)據(jù)中篩取信息，尋找經(jīng)常出現(xiàn)的模式，檢查趨勢(shì)并發(fā)掘?qū)嵤?。它是分析Web頁面數(shù)據(jù)的重要方法。知識(shí)發(fā)現(xiàn)與模式識(shí)別的算法有以下幾種：，從中尋找重復(fù)出現(xiàn)概率很高的模式。它展示了數(shù)據(jù)間未知的依賴關(guān)系。利用依賴性分析算法可以從某一數(shù)據(jù)對(duì)象的信息來推斷另一數(shù)據(jù)對(duì)象的信息。例如：在雜貨店中，一堆椒鹽餅干放在陳列飲料的走道上，這是因?yàn)榻?jīng)過依賴性分析，商店認(rèn)為：很大一部分買飲料的顧客如果在取飲料的路上看到椒鹽餅干的話就會(huì)購買，因而此種分析影響了商店布局。，無法界定要分析的數(shù)據(jù)類，用聚類算法發(fā)現(xiàn)一些不知道的數(shù)據(jù)類或懷疑的數(shù)據(jù)類。聚類的過程是以某一特定時(shí)間為依據(jù)，找出一個(gè)共享一些公共類別的群體，它稱為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。分類過程，這是發(fā)現(xiàn)一些規(guī)定某些商品或時(shí)間是否屬于某一特定數(shù)據(jù)子集的規(guī)則。這些數(shù)據(jù)類很少在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行定義，因而規(guī)范的數(shù)據(jù)模型中沒有它們的位置。最典型的例子是信用卡核準(zhǔn)過程，可確定能否按商品價(jià)格和其它標(biāo)準(zhǔn)把某一購買者歸入可接受的那一類中。分類又稱為有監(jiān)督學(xué)習(xí)。它對(duì)隱式類型進(jìn)行分類。圖像分析是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最成功的應(yīng)用之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于模型化非線性的、復(fù)雜的或噪聲高的數(shù)據(jù)。一般神經(jīng)模型由三個(gè)層次組成：數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)輸入、中間層（各種神經(jīng)元）和輸出。它通常用恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫示例來訓(xùn)練和學(xué)習(xí)、校正預(yù)測(cè)的模型，提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。，通常關(guān)聯(lián)規(guī)則反映的是數(shù)據(jù)間的定性關(guān)聯(lián)關(guān)系。如一個(gè)商品交易數(shù)據(jù)庫，一條記錄表示用戶一次購買的商品種類，每個(gè)屬性（A、B??）代表一種商品，每個(gè)屬性都是布爾類型的。一條關(guān)聯(lián)規(guī)則的例子是：{A、B}→{D}[2%][60%]，規(guī)則的含義是“如果用戶購買商品A和B，那么也可能購買商品D，因?yàn)橥瑫r(shí)購買商品A、B和D的交易記錄占總交易數(shù)的2%而購買A和B的交易中，有60%的交易也包含D”。規(guī)則中60%是規(guī)則的信任度，2%是規(guī)則的支持度。數(shù)據(jù)挖掘就是要發(fā)現(xiàn)所有滿足用戶定義的最小信任度和支持度閥值限制的關(guān)聯(lián)規(guī)則。數(shù)據(jù)只是定性地描述一個(gè)交易是否包含某商品，而對(duì)交易量沒有定量描述，這種布爾類型數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)規(guī)則被稱為定性關(guān)聯(lián)規(guī)則。但數(shù)據(jù)記錄的屬性往往是數(shù)值型或字符型的，這些數(shù)據(jù)間也存在對(duì)決策有幫助的關(guān)聯(lián)規(guī)則，相對(duì)于定性關(guān)聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則被稱為定量關(guān)聯(lián)規(guī)則。另外，數(shù)據(jù)挖掘目前仍面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題。由于數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)來自多個(gè)數(shù)據(jù)源，而在合并中存在很多障礙，如：沒有建立合并視圖所需的公共關(guān)鍵字；數(shù)據(jù)值相互抵觸；元數(shù)據(jù)的說明不完備或丟失；數(shù)據(jù)值的不潔凈等等。數(shù)據(jù)挖掘是在標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行的，因而這些都會(huì)嚴(yán)重破壞數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，導(dǎo)致最終決策的失誤。所有這些問題都在等待著人們?nèi)グl(fā)掘更好的解決方法。第三篇：電子商務(wù)網(wǎng)站分析實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：分析一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站實(shí)驗(yàn)?zāi)康模簩W(xué)會(huì)分析一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站所采用的經(jīng)營(yíng)特色實(shí)驗(yàn)要求:(1)找一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站，分析其所采用的經(jīng)營(yíng)模式并寫出你所分析的網(wǎng)站的網(wǎng)址。(2)從此網(wǎng)站交易特點(diǎn)、交付特點(diǎn)，分析此網(wǎng)站能否贏利，并說明原因？(3)運(yùn)用你所學(xué)知識(shí)對(duì)此網(wǎng)站進(jìn)行改進(jìn)，使之更合理和更優(yōu)化。(1)找一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站，分析其所采用的經(jīng)營(yíng)模式并寫出你所分析的網(wǎng)站的網(wǎng)址。答：當(dāng)當(dāng)網(wǎng): :///綜合運(yùn)用價(jià)格、分銷、促銷等多種營(yíng)銷因素，來刺激消費(fèi)者購買，從以前的4Ps營(yíng)銷策略(產(chǎn)品、價(jià)格、渠道、促銷)向4Cs營(yíng)銷策略(顧客的欲求與需要、顧客獲取滿足的成本、顧客購買的方便性、與顧客的溝通)發(fā)展，從以企業(yè)為中心向以顧客為中心發(fā)展，做到以人為本。(2)從此網(wǎng)站交易特點(diǎn)、交付特點(diǎn)，分析此網(wǎng)站能否贏利，并說明原因？答：當(dāng)當(dāng)網(wǎng)通過與大量本地快遞公司合作，為顧客提供“送貨上門，當(dāng)面收款”的服務(wù)，加之網(wǎng)上支付、匯款等多種支付方式，大大滿足了客戶在支付方式上的多樣化需求。2008年7月31日，中國銀聯(lián)和當(dāng)當(dāng)網(wǎng)在北京聯(lián)合宣布雙方在電子商務(wù)和銀行卡支付領(lǐng)域達(dá)成全面合作關(guān)系，正式開通了基于智能刷卡電話的“網(wǎng)上購物、刷卡支付”新型電子商務(wù)支付服務(wù)。同時(shí)，當(dāng)當(dāng)網(wǎng)也不斷推出新的方便顧客的支付方式。目前為止，在貨款支付方式方面，當(dāng)當(dāng)網(wǎng)提供了貨到付款、網(wǎng)上支付、郵局匯款、銀行轉(zhuǎn)賬、帳南京理戶余額支付、當(dāng)當(dāng)禮品卡支付、支票支付等多種支付方式。據(jù)調(diào)查，網(wǎng)上購物的付款方式中，消費(fèi)者大多偏好網(wǎng)上支付(%)和貨到付款(%)。支付方式的多樣化同樣促進(jìn)了當(dāng)當(dāng)網(wǎng)市場(chǎng)的擴(kuò)展。贏利要數(shù)：l 直接銷售，壓低制造商(零售商)的價(jià)格，在采購價(jià)與銷售價(jià)之間賺取差價(jià)。l 虛擬店鋪出租費(fèi)，產(chǎn)品登錄費(fèi)、交易手續(xù)費(fèi)；此外還
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