企业电子商务中的客户数据挖掘

企业在开展电子商务活动中需要处理众多的数据,其中客户数据是企业电子商务活动中极为重要的数据。本文在探讨Web数据挖掘涵义和方法的基础上,分析了企业电子商务活动中客户数据挖掘的流程,并指出了客户数据挖掘对于企业开展电子商务的意义。     

浅析数据挖掘在电子商务客户关系管理中的运用

伴随电子商务的不断发展,产生于电子商务平台的客户信息量不断增大,如何深入挖掘并有效应用这些客户信息,做好客户关系管理,以为电子商务企业的重要决策提供数据支持,是当下电子商务进一步发展的关键。本文简单阐述了数据挖掘与电子商务客户关系管理的基本概念,分析了电子商务客户关系管理当中的数据挖掘模式,并就电子商务客户关系管理中数据挖掘的实际运用进行了探讨。     

面向电子商务的Web数据挖掘应用研究

过去几十年里,伴随着电子商务的飞速发展,Web已迅速发展成为世界上规模最大的公共数据源.如何从网络上大量的信息中找出真正有价值的信息和知识,已成为企业和商家所密切关注的问题.本文简要介绍了电子商务、数据挖掘及Web数据挖掘等内容,并对Web数据挖掘技术在电子商务中的应用进行了探究.     

基于数据挖掘的智能导购实现

电子商务的发展为企业开辟了新的商务模式和营销渠道,运用新技术,进行服务创新是提高竞争能力的有效方法.本文阐述了电子商务、数据挖掘技术的相关概念、数据挖掘技术实现的流程,将数据挖掘与电子商务购物网站的导购功能结合,对基于数据挖掘的智能导购进行研究.运用数据挖掘技术为客户购买商品提供向导或建议,以此提供更高质量的服务,通过具体例子提出想法,用数据挖掘技术进行分析,并提出解决方案.     

数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用研究

在电子商务环境下,客户的信息量越来越大,运用数据挖掘技术研究客户关系管理,可实现从大量不确定的客户信息中挖掘出客户分类的依据和信息,为企业提供重要决策支持.通过分析和总结国内外学者研究成果,找出了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理应用研究方面的不足,论证了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的必要性,研究并提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法及实施步骤.     

数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务过程中产生了大量的数据,数据挖掘是对这些数据进行分析的有效方法。介绍了数据挖掘在电子商务中的应用,探讨了电子商务中数据挖掘的步骤和数据挖掘的体系结构。     

基于云计算平台的海量数据挖掘技术在塑料电子商务平台中的应用

通过对云计算平台相关技术和海量数据挖掘技术进行分析,结合塑料行业目前的电子商务平台应用情况,以及发展电子商务数据挖掘、商业智能应用面临的问题,采用Hadoop和Mahout等云计算技术构建海量数据挖掘、商业智能分析系统,并应用到塑料电子商务平台中。     

数据挖掘技术在CRM中的应用研究

在电子商务这种经济模式下,客户关系管理（CRM）日益受到企业的重视,客户分类是分析型客户关系管理的重要功能之一,利用数据挖掘技术可以从大量的、不确定的客户信息中挖掘出有价值的信息,为企业决策提供依据。通过探讨客户关系管理理论和数据挖掘技术．提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法。     

电子商务的模式及核心技术分析

阐述了电子商务的3种主要工作模式，即企业与企业之间的电子商务、企业与消费者之间的电子商务和消费者与消费者之间的电子商务，分析了商业数据挖掘、移动电子商务、信息安全、物流规划设计与仿真、物流优化与配送、物流检测与识别等核心技术。     

数据挖掘Clementine在B2C系统中的应用

以网络为载体的电子商务的发展与壮大,给企业带来了新的机遇,同时也给企业带来新的,在很大程度上改了了企业的营销理念和经营策略,本文探讨了数据挖掘在B2C系统中的应用,利用数据挖掘技术对电子商务中的大量信息进行分析和推理,从中挖掘出潜在的模式,预测客户行为,进一步细分客户群体,为企业的决策者调整市场策略、、做出正确的企业推广决策,体现出企业的核心竞争力。     

浅谈数据挖掘技术在电子商务中运用

数据挖掘是从海量数据中发现和提取知识和信息的过程。在电子商务领域中运用数据挖掘技术,寻求和发现更多的企业顾客、供应商、供应链内部流程优化,将为企业决策者提供更为广泛而有效的决策依据,提高企业战略竞争能力。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念和方法,在此基础上重点分析了数据挖掘技术在客户管理和搜索引擎数据分析、等方面的应用。     

数据挖掘技术在电子商务中的研究与应用

随着科学技术的不断发展,lnternet上的资源和服务更加丰富多彩,与之伴随而来的则是海量的数据。如何对海量的电子商务信息进行有效组织利用,使客户能从大量复杂信息中找出有价值的信息从而来提高企业的经营管理水平是电子商务网站所要迫切解决的问题。而数据挖掘技术恰为这一问题提供了有效的解决方法。     

基于B2C电子商务系统的网络信息挖掘模型研究

通过对B2C电子商务系统中数据信息类型、价值和特点的分析,明确了网络信息分析对于B2C电子商务企业经营决策的重要性;借助传统数据挖掘技术,基于B2C电子商务系统构建了网络信息挖掘模型,实现了数据挖掘技术在现代信息网络中的应用。     

电子商务中数据挖掘技术的选择

从挖掘任务和可获得的数据方面讨论了电子商务中有关数据挖掘技术的选择问题，指出了各种数据挖掘技术适用的场合，可为进一步开发切实可用的数据挖掘系统提供依据。     

数据挖掘技术在西藏旅游电子商务中的应用研究

本文分析了数据挖掘在西藏旅游电子商务中的作用,并介绍了在旅游电子商务中如何应用数据挖掘技术,提出了采用关联规则算法帮助旅游电子商务建立个性化的旅游网络。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

对于企业而言,数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、邻近、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。当实际开发一个数据挖掘系统时,究竟应该选择哪种数据挖掘技术,往往是一件很困难的事情。本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,提出选择数据挖掘技术的两个重要依据,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。     

基于粗糙集理论的数据挖掘方法在电子商务中的应用

介绍了一种基于粗糙集理论提取关联的数据挖掘方法：并给出它在电子商务中的应用以及数据挖掘的全过程和示例，指出作为一种决策支持技术，它可以用来提高企业的决策效率和决策可信度，从而为企业赢得一定的竞争优势。     

数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究

人们希望有新的技术和工具对大量数据进行强有力的分析,从中提取出有价值的信息,为决策者提供必要的支持。基于此,本文对数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究。首先论述了电子商务管理中数据挖掘技术的重要作用,从构件系统平台、后台数据库搭建、编程语言三方面论述了电子商务系统的实现。讨论了建立系统的数据挖掘应用模型的方法。分别介绍了遗传、决策树、粗糙集、神经网络四种数据挖掘算法。     

基于本体的数据挖掘在CRM决策分析中的应用研究(英文)

电子商务客户关系管理中,实现基于语义层面上的挖掘是提高用户数据挖掘质量的一个关键性问题,本文融合了本体和数据挖掘技术,提出了基于本体的数据挖掘决策分析模型,利用基于本体的数据挖掘方法从语义层面上实现了对用户数据的挖掘,实现了用户数据的高效率和高精度挖掘,并根据挖掘结果进行决策分析,根据分析结果为用户提供基于RSS聚合的个性化服务.     

数据挖掘及其在电子商务中的应用

随着网络技术的发展和计算机使用的日益广泛,电子化数据越来越多,人们面临“数据丰富而知识贫乏”的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没。从中及时发现有用的知识,提高信息利用率呢？八十年代末兴起的数据挖掘技术,为解决此问题开辟了一条道路。本文简单阐述了数据挖掘技术、Web数据挖掘及电子商务,分析了Web数据挖掘在电子商务中的应用和展望。