1電子商務中的數據挖掘簡介
電子商務中的數據挖掘即Web挖掘，是利用數據挖掘技術從www的資源(即Web文檔)和行爲(即Web服務)中自動發現並提取感興趣的、有用的模式和隱含的資訊，它是一項綜合技術，涉及到Internet技術學、人工智能等多個領域。當電子商務在企業中得到應用時，企業資訊系統將產生大量數據，並且迫切需要將這些數據轉換成有用的資訊，爲企業創造更多潛在的利潤，數據挖掘概念就是從這樣的商業角度開發出來的。
2Web數據挖掘的流程
Web數據挖掘是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取商業決策的關鍵性數據，可以使企業把數據轉化爲有用的資訊幫助決策，從而在市場競爭中獲得優勢地位。在電子商務環境下，Web數據挖掘主要分爲以下幾步:(1)數據收集。首先數據收集主要針對web數據中的服務器數據、用戶數據。其中服務器數據是Web挖掘中的主要對象。服務器中承載着用戶訪問時產生的對應的服務數據，其中包括了:日誌檔案、cookie檔案、數據流。將這些數據進行初步收集，再針對這些數據進行深度分析挖掘。(2)數據選擇和預處理。透過數據收集將數據進行分類，根據所需的資訊主題對收集的數據進行選擇，透過選擇相關的數據項縮小數據處理的範圍，挑選其中的有效數據進行數據預處理。數據預處理能夠提高挖掘效率，爲之後的數據分析提供有效的數據。Web數據中大多數都是半結構或非結構化的，所以對web數據進行直接處理是不可行的。數據預處理能夠把半結構或非結構化的數據處理成標準的數據集方便後期處理。(3)模式發現。模式發現是運用各種方法，發現數據中隱藏的模式和規則。透過模式發現技術對預處理之後的數據進行處理得到相應的事務數據庫，利用模式發現對數據進行初步挖掘，將預處理下的事務數據轉換成可被挖掘的存儲方式，透過數據挖掘模式算法對其中有效的、新奇的、有用的及最終可以理解的資訊和知識進行挖掘與總結。(4)模式分析。模式分析主要是採用合適的技術和工具，對挖掘結果進行模式的分析，其目的是根據實際應用，透過觀察和選擇，把發現的統計結果、規則和模型轉換爲知識，經過篩選後來指導實際的電子商務行爲。
3電子商務中的數據挖掘技術
(1)路徑分析技術。路徑分析主要是對web訪問路徑進行搜尋分析，對於頻繁訪問的路徑進行總結。利用Web服務器的日誌檔案進行數據分析，對訪客次數以及對應路徑進行分析挖掘出頻繁訪問路徑。透過數據可以分析出大多數訪問者的共同喜好，從而能夠幫助電子商務改進web設計以及提供更好更符合客戶的服務。(2)關聯分析技術。關聯技術是透過對數據進行分析尋找出隱藏的數據聯繫，關聯分析可是對單純的web數據與對應的電子商務進行聯繫。從而可以在web數據挖掘中得到該商務網站的關聯原則和資訊。從而更好的使得客戶和網站數據有之間的相互聯繫。(3)聚類分析技術。聚類分析是根據對象進行數據分析了之後，對數據的資訊和客戶對象之間的關係進行總結。對數據對象進行分組成爲多個類或簇，按照數據對象之間的相似度進行劃分。(4)分類分析技術。分類分析是透過對數據庫中樣本數據的分析，對每個類別做出準確的描述或分析模型或挖掘分類規則。分類分析是電子商務中一個非常重要的任務，也是應用最廣泛的技術。透過分類自動推導給定數據的廣義描述，以便對未來數據進行預測。
4Web數據挖掘技術在電子商務中的應用
(1)制定優質個性化服務。電子商務的發展給了人們更多元化的選擇，同時，電商網站經營的商品也在不斷增加，在這樣多元化的網站結構中想要快速找到符合自己的商品必定會是一個繁瑣的過程。然而透過數據挖掘對瀏覽量、購買力、搜尋強度進行合理應用，針對數據分析結果對網站進行制定優質的個性化服務設計，更合理的安排網站中的物品擺放，從而爲用戶提供更個性化的`服務。(2)優化站點設計。Web設計者可透過挖掘用戶的Web日誌檔案，對Web站點的結構和外觀進行設計和修改。網站網頁的內容設定直接影響網站的訪問效率。網站管理員按照大多數訪問者的瀏覽模式對網站進行組織，儘量爲大多數訪問者的瀏覽提供方便，給客戶留下好的印象，增加下次訪問的機率。(3)聚類客戶。在電子商務中，聚類客戶就是主要的運營策略，可以對客戶瀏覽的資訊等內容出發，對客戶的共性進行分類，從而讓電子商務的運營者能更加全面的瞭解客戶的需要，對網頁的內容進行適當的調整，並在多方面滿足客戶的內在需要，盡最大限度的爲客戶提供優質的、合適的服務。(4)營銷效益分析。利用web數據挖掘對商品訪問和銷售情況進行有效分析，這樣能夠確定一些營銷及消費的生命週期。再者結合目前的市場變化，針對不同的產品進行定製獨特的營銷策略。數據挖掘能夠有助於提高電商的營銷效益。
5結語
綜上所述，web數據挖掘在電子商務的應用越來越廣泛，web數據挖掘能夠在海量數據裏挖掘出有用的資訊。透過數據處理把握客戶動態、追蹤市場變化，在激烈的市場競爭中，做出正確的決策。Web數據挖掘在電子商務領域中一定會有廣闊的應用前景，它將帶領電子商務系統走向更加智能化、使客戶服務走向更加個性化。
參考文獻:
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