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。     

数据挖掘在零售业中的应用

当今许多零售企业的数据库或数据仓库中都搜集和存储了大量关于客户的数据,这些数据涵盖了从客户基本数据、购买记录及客户反馈的各个环节。充分利用这些数据,深入分析、挖掘隐含在这些数据中的有用信息,将有助于企业更好管理客户关系。然而,由于缺乏在大量数据中发现深层信息的能力,许多企业对于这些数据的利用还只是停留在基础层的浏览、检索、查询和应用层的继承、组合、整理等方面,而无法将这些数据转化为更加有用的信息。因此,如何更加有效地管理企业数据库中快速增长的数据,将数据资源的利用提高到知识创新的高级阶段,已经成为企业当前需要迫切解决的问题,数据挖掘(Data Mining简称DM)技术的运用就可以帮助企业很好地解决这个问题。就数据挖掘在对顾客分析的应用研究而言,国内在这一领域的研究明显落后于国外,基本局限于描述性的分析或数据挖掘技术的简单运用,关于对顾客分析的研究缺乏足够的重视。探索数据挖掘技术在帮助企业获得、分析与运用客户数据中有效应用,帮助企业更好分析、了解顾客,最终赢得顾客的竞争。从以上分析可知,数据挖掘在顾客分析尤其是忠诚顾客分析中的研究是当前的一个重要课题,该研究具有重要的意义和实际应用价值。     

数据挖掘技术在电力管理和分析中的应用

作为一种数据分析方法和技术,发现潜在的信息,大量的信息,数据挖掘已成为社会关注的焦点.在电力行业的信息化建设进程中,有大量历史数据,采用数据挖掘技术来研究和发展是刻不容缓,分析决策系统需要解决在电力运行管理中存在的关键和突出问题企业.本文提出了详细的数据挖掘算法分析.基于电力管理分析的特点,重点讨论了聚类分析算法.基于电力数据管理分析系统,数据挖掘技术在本文设计的过程采用混合型数据并获得良好的挖掘效果.聚类对电力客户数据分析可以得到很好的分类,有助于预测顾客的购买行为.     

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘是一个年轻而充满生机的领域,面对海量的数据,它可以对这些数据进行统计、分析、综合和推理,找出我们感兴趣的有价值的信息,以指导实际问题的求解,发现事件间的相互关联,甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术已经涉及市场分析、欺诈检测、科学研究、顾客保有等多个方面,正在蓬勃发展。本文主要讨论数据挖掘技术的一些基本概念及其应用情况。     

数据挖掘技术及其在企业CRM中的应用

数据挖掘技术在CRM中有着广泛的应用前景和市场价值。本文对目前数据挖掘技术在CRM中的应用展开分析研究。将数据挖掘技术与CRM的实际特点有机结合,为企业进行客户分析提供新的数据处理方法和更多的潜在信息,以利于企业的经营与发展。     

客户关系管理中数据挖掘技术的应用研究

以客户为中心已经成为各个企业的共识,而其实现的前提是从海量的客户信息中发现客户新的需求,必须对信息进行分析,从中得到企业的决策支持信息.数据挖掘技术应用于这一领域可以帮助企业更好地分析和处理客户数据,挖掘客户对企业的最大价值,建立与客户之间的关系,提升企业竞争力.阐述客户关系管理的概念、数据挖掘含义及数据挖掘的一般流程.给出了数据挖掘在CRM中的实施模型,详细论述了数据挖掘在CRM中的应用.最后提出了在客户关系管理中实施数据挖掘应注意的问题.     

浅谈数据挖掘

数据挖掘是从海量数据中分析发现具有特定的模式、关联规则关系以及异常信息所表达出来的特点功能等在统计学有意义的结构和事件.该文简要分析介绍了数据挖掘的含功能、技术及其应用等.     

朴素贝叶斯分类挖掘技术在零售业的应用

当前零售业对每位顾客大都采取同样的推销策略，使服务成本加大，而收效甚微的前提下，本文从数据挖掘角度，利用朴素贝叶斯分类预测技术，从顾客数据库中发现潜在顾客群体，为今后零售业调整有效的顾客服务策略提供准确的参考信息及科学的决策依据。     

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。     

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。     

商品目录区隔问题研究

商品目录区隔是当今商业智能领域数据挖掘研究的重要问题,它以如何同顾客有效地交流为核心,从不同的市场决策中找到能最大化全体顾客效用的决策。商品目录区隔可以和购物篮分析等其他数据挖掘手段相结合,应用于市场定位并为顾客提供个性化的交互方式和挖掘新奇的消费模式。     

基于Apriori算法的购物篮关联规则分析

数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。IT就业市场竞争已经相当激烈,而数据处理的核心技术——数据挖掘更是得到了前所未有的重视。关联规则一般用以发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系,用这些规则找出顾客的购买行为模式,比如购买了某一种商品对购买其他商品的影响,这种规则可以应用于超市商品货架设计、货物摆放以及根据购买模式对用户进行分类等。通过发现这个关联的规则,可以更好地了解和掌握事物的发展、动向等。在市场营销、企业投资中具有重要的作用。     

数据挖掘技术在企业营销领域中的应用

简要分析了数据挖掘在市场销售中起到的作用,通过成功案例介绍了数据挖掘采集信息的过程以及对我国商业销售的启发。     

数据挖掘与企业信息化建设

随着信息化的推进,企业所获得的各类数据、信息急剧膨胀,如何准确、高效的从这些数据中提取出企业所需的有价值的、有规律性的信息,使之为企业决策服务,成为目前迫切需要解决的问题。本文通过对数据挖掘技术的分析,阐述了数据挖掘技术在企业信息化建设中的应用及作用。     

基于Web的可视化数据挖掘工具综述

在互联网存储的信息中,对于含有有效信息的数据挖掘工作具有极高的价值,而数据可视化工具又为挖掘工作以及对于信息的分析提供了更直观方便的方法.文章介绍了数据挖掘、数据可视化、Web挖掘的基本概念、基本方法及流行技术;比较了常见的可视化数据挖掘工具,并且对数据挖掘技术的发展做出了适当的展望.     

以数据挖掘提升客户关系管理

以客户为中心已经成为各个企业的共识，而其实现的前提是从海量的客户信息中发现客户新的需求，必须对信息进行分析，从中得到企业的决策支持信息。这就是数据仓库和数据挖掘，该文就此以及对改善客户关系的作用进行了探讨，分析了数据挖掘对CRM的促进作用。     

数据挖掘技术在金融领域的应用

数据挖掘技术是近几年发展起来的一种信息处理技术,能够对海量的数据进行采集、分析、转换及统计。金融企业通过利用数据挖掘技术,发掘信息背后的深层含义,给企业以决策支持,帮助企业在信息时代激烈的市场竞争中占据主动。数据挖掘技术与金融领域广泛深入的融合不断改变着金融企业的行为方式,为金融业带来了更广阔的发展空间。     

数据挖掘在客户信息管理中的运用

从大量的商业客户购买信息中挖掘出有用的知识无疑具有重要的商业价值．以某商业单位化妆品顾客的购买信息为例介绍了在商业客户信息管理中如何有效地使用数据挖掘技术获得有效的决策信息的方法。     

虚拟图书馆中的数据挖掘技术

随着信息量的指数形式增长,虚拟图书馆的信息资源建设问题日益突出。数据挖掘技术是虚拟图书馆信息资源建设的关键技术。本论述首先探讨了虚拟图书馆的内涵,然后提出虚拟图书馆中数据挖掘技术的兴起以及具体运用,最后分析了在虚拟图书馆的信息资源建设中实施数据挖掘的几个关键问题。     

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.