數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用論(參考版)
2025-01-11 09:17本頁(yè)面
【正文】 企業(yè)數(shù)據(jù)量日益龐大，其中真正有價(jià)值的信息卻很少，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從大量的數(shù)據(jù)中經(jīng)過(guò)深層分析，獲得有利于商業(yè)運(yùn)作、提高競(jìng)爭(zhēng)力的信息，發(fā)揮企業(yè)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)管理創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新。 三、總結(jié) 數(shù)據(jù)挖掘是指按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo)，對(duì)大量 的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗(yàn)證已知的規(guī)律性，并進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)有效的方法。 （ 3）協(xié)同過(guò)濾推薦算法 協(xié)同過(guò)濾是在信息過(guò)濾和信息系統(tǒng)中正迅速成為一項(xiàng)很受歡迎的技術(shù)。其次 ,資源內(nèi)容的分析范圍比較小 ,不能提供較多的建議 。 基于內(nèi)容得推薦技術(shù)具有一定的局限性。 （ 2）基于內(nèi)同的推薦算法 基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)的產(chǎn)生根源于信息檢索與信息過(guò)濾。該算法使用一種稱為逐層搜索的迭代方法尋找頻繁項(xiàng) 集 ,它開創(chuàng)性地使用基于支持度的剪枝技術(shù) ,系統(tǒng)地控制候選項(xiàng)集指數(shù)增長(zhǎng)。由于第一步需要反復(fù)掃描交易數(shù)據(jù)庫(kù) ,所以增加了系統(tǒng)的開銷 ,降低了系統(tǒng)性能。這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小置信度。這些項(xiàng)集出現(xiàn)的頻繁性至少和預(yù)定義的最小支持計(jì)數(shù)一樣。通過(guò)了解哪些商品頻繁地被顧客同時(shí)購(gòu)買 ,這種關(guān)聯(lián)的發(fā)現(xiàn)可以幫助商家制定營(yíng)銷策略。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一個(gè)典型例子就是購(gòu)物籃分析。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到電子商務(wù)領(lǐng)域 ,以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)衍生出許多算法。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于推薦系統(tǒng)具體表現(xiàn) 數(shù)據(jù)挖掘是在大型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)中 ,自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)有用信息的過(guò)程。電子商務(wù)推薦系統(tǒng)分析用戶的購(gòu)買習(xí)慣 ,根據(jù)用戶需求向用戶提供有價(jià)值的商品推薦。如果有一個(gè)比較好的推薦系統(tǒng) ,則企業(yè)的平均定購(gòu)量就可能增加。 （ 2）提高電子商務(wù)系統(tǒng)的交叉銷售能力 電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在用戶購(gòu)買過(guò)程中向用戶提供其它有價(jià)值的商品推薦 ,用戶能夠從提供的推薦列表中購(gòu)買自己確實(shí)需要但在購(gòu)買過(guò)程中沒有想到的商品 ,從而有效提高電子 商務(wù)系統(tǒng)的交叉銷售。 推薦系統(tǒng)在電子商務(wù)活動(dòng)中的作用 一般說(shuō)來(lái) ,推薦系統(tǒng)在電子商務(wù) 活動(dòng)中的作用可以歸納為以下幾點(diǎn) : （ 1）把瀏覽者轉(zhuǎn)變成購(gòu)買者 己有明確購(gòu)物目標(biāo)的客戶也許可以借助檢索系統(tǒng)找到自己需要的東西 ,但對(duì)于大多數(shù)只是四處逛逛看一看的沖浪者 ,或是對(duì)自己的需要比較模糊的購(gòu)買者 ,很難有耐心在幾十頁(yè)長(zhǎng)的商品目錄逐項(xiàng)查找是否有自己感興趣的東西。數(shù)據(jù)挖掘還可以發(fā)現(xiàn)具有哪些特征的客戶有可能流失，這樣挽留客戶的措施將具有針對(duì)性，挽留客戶的費(fèi)用將下降。 客戶保持 數(shù)據(jù)挖掘可以把你大量的客戶分成不同的類，在每個(gè)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。也許很多因素表面上看起來(lái)和購(gòu)買該種商品不存在任何聯(lián)系，但數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果卻證明他們之間有聯(lián)系。 確定研究目標(biāo) 提出策 略意見 分析數(shù)據(jù)現(xiàn)象與目標(biāo)的關(guān)聯(lián) 找出真實(shí)原因 客戶獲得 比如通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)購(gòu)買某種商品的消費(fèi)者是男性還是女性，學(xué)歷、收入如何，有什么愛好，是什么職業(yè)等等。 客戶細(xì)分 隨著以客戶為中心的經(jīng)營(yíng)理念不斷深入人心，分析客戶、了解客戶并引導(dǎo)客戶的需求己成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的重要課題。同時(shí)，還要利用模型指導(dǎo)日常運(yùn)營(yíng)發(fā)布相關(guān)數(shù)據(jù)分析報(bào)告。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)集描 述 清洗數(shù)據(jù) 構(gòu)造數(shù)據(jù) 選擇數(shù)據(jù) 格式化數(shù) 據(jù) 整合數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘 運(yùn)營(yíng)分析 調(diào)研驗(yàn)證
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