数据挖掘技术在电子商务中的应用

时间：2024-07-28

刘思皖

（宁夏财经职业技术学院宁夏银川 750001）

1 引言

时代的发展推动了数字化时代的到来，现如今各大行业均尝试与大数据技术结合，并已广泛应用。数据技术的支持离不开数据信息才能完成最终目的，而如何才能获取数据信息，需要数据挖掘技术的使用。数据挖掘技术能快速地实现对信息以及相关类似信息的收集并作出分析，技术人员将数据挖掘技术与电子商务有机结合，能大大提高企业自身得到工作效率，同时也能按照市场走向，更好地服务市场。

2 数据挖掘技术

在电子商务过程中，客户浏览商品的过程会被软件记录下来，同时也会被Web服务器自动收集保存到日志当中，而日志可以将其分为logs, service等几项文件。电子商务当中使用数据挖掘技术，运用该技术对客户进行分析，同时对数据进行加工处理，得到自身想要的信息，按照这些信息，对其进行针对性措施，将相似性较高的客户特征进行利用，可以达到提高经济效益的目的。

但是依照目前来看，虽然Web当中的记录能够分析出客户访问的时间以及内容，但是其所检索出来的数据是需要十分庞大的存储空间，而这些信息当中存在了诸多无用数据，这些数据的存在也会造成企业工作效率降低的问题。数据过多而工作人员需要从其中找到有价值的信息对其进行分析，在漫长的搜索过程中，无法找出电子商务中客户的具体需要，没有办法做到精准分析，所以最终也可能导致出现产品投放出现问题，造成营销策略受到影响。想要进一步推动企业发展就需要数据挖掘技术在其中发挥效益，从复杂的数据当中找出相应数据，尽快找出对企业有价值的信息，按照客户浏览下来的线索去分析客户需求，保证根据客户需求进行商务活动，充分增加自身企业的竞争力。

3 电子商务推荐系统

推荐系统主要是根据客户浏览需要所提供出的一些可供客户选择的商品，以便客户能了解更多商品内容，有更多的选择性，这种方式类似于实体经济中的导购销售人员，为客户的选择提供更多可能性[1]。在应用的过程中根据客户在网络节点当中访问量以及访问时间来自动推荐客户应用商品，大部分的客户对于这类商品都会较为感兴趣，促进客户的购买力，推动经济发展。但是目前来看，商务推荐系统主要有人工选择，大范围检索以及物品关联性等诸多方式。

3.1 电子商务推荐系统应用技术

电子商务推荐系统主要是运用数据挖掘技术，而其中的准确能力以及效率会对推荐系统产生严重的影响。就目前来看，想要保证推荐系统的可靠性以及实时性，该技术的出现让相关人员需要掌握协同过滤，关联规则等诸多技术。基于电子商务推算来看，可以将其分为两类技术，模型推荐算法与基于内存的推荐算法。基于模型的推荐算法是按照用户数据来建立模型，在整个过程中需要有具体应用，同时需要将模型调入到内存当中。相对来讲，模型推荐算法可以通过技术来建立模型，根据相应的Bayesian技术以及聚类技术等让内存的推荐算法更为合理，在运行的过程中需要让用户的数据跳入到内存库当中按照用户浏览商品网站所遗留下来的数据来基于个性化的数据推荐[2]。这种技术是需要依靠关联推荐算法以及协同过滤算法来完成。

3.2 K-平均聚类算法

协同过滤技术是当下在电子商务推荐系统中较为常见的技术之一。协同过滤算法，聚类算法的出现让电子商务系统更为便捷。运用这两种技术算法不仅能保证计算的准确性，同时还能保障好效率，但是聚类算法当中，最终的结果与K值的选取拥有较大关联，如果K值产生变化，那么其结果也会产生变化。

4 数据挖掘技术在电子商务中的应用

4.1 电子金融

现如今的时代信息化趋势让电子金融越来越发达，并且出现了越来越多的APP以及多种多样的支付方式，马云的淘宝开启了网商时代，逐渐让微信、支付宝以及手机银行等方式取代了实体货币，而这种趋势的出现也让消费和理财逐渐形成了网络化，有了具体的电子货币消费记录，而数据挖掘技术在其中可以准确地预测人们消费趋势，人们现如今购物很少使用现金，相关企业通过对消费记录的预测来更好地把握人们消费水平，从而做到更完善的服务，并且也能推动经济增长，刺激消费者消费，有力地推动了企业的发展态势。

4.2 客户关系处理

电子商务也无可避免地需要接触客户，需要与客户之间有紧密的联系，同时也需要工作人员维护客户关系，了解客户需要，如此才能处理好与客户之间的交流，为客户提供良好的服务来提升企业自身营业能力。总的来讲，在电子商务模式之下，工作人员可以根据数据挖掘技术来对电子软件的特点进行分析，来了解顾客的行为从而便于顾客有针对性地去推荐产品，让用户有更多选择性，逐渐推动顾客消费，同时还能正确地分析顾客的生活规律，让企业能稳步发展[3]。

4.3 电子商务营销

在营销方式上，电子商务的模式之下我国大部分企业都会根据软件APP以及网页来进行推销，这不仅让人们的生活方式多了更多可能性和选择性，同时也是目前人们选择更多物品的主要渠道。为了能让营销渠道更为宽广，更好地推动企业的销售业绩，在APP软件营销方面，需要利用数据挖掘技术来让顾客的购买意愿，对于数据挖掘技术进行利用可以准确搜索顾客需求，之后推荐类似商品，这不仅能让顾客与其他商品进行对比，同时也推动了企业的经济效益。因为电商会时不时地推出一些活动，而电子商务企业的营销部分也需要适当的向消费者推荐活动，这才能让电子商务成交数量再次提高。

4.4 商务数据分析

在电子营销过程中对于商品的营销量是很多企业所看重的，而消费者的意愿受到多重影响，多数消费者十分乐于购买知名企业的商品[4]。比方说消费者在购买产品时会货比三家，之后根据销量以及发货速度等等一系列综合问题，经过考虑之后再进行购买。此时的电子商务软件负责人需要运用数据挖掘技术对类似产品进行销售分析和预测。只有电子商务企业提供足够的优质服务，才能保证消费者满意，才能保证业务量，同时推动企业良好的发展。

5 数据挖掘技术在电子商务中的优势

数据挖掘技术中的过滤技术能精准地抓住客户自身需求，以过滤技术为主体，统计学为基础，统计分析客户浏览记录，并且对客户需求进行整理，之后在数据库当中对其进行对比分析，之后计算出商品或是类似商品的加权平均值，从而保证企业能更好地定位目标更好地推动客户生产项目对应产品，不断满足客户需要，另外，针对于过滤技术，还能充分地删选信息，保证企业的工作效率，扩大企业的计算机存储空间。

我国目前较为知名的天猫、京东以及淘宝、拼多多等软件APP的后台数据挖掘技术已经相对成熟，不仅能针对客户提出需求，在相应的产品上也能进行统计，之后提高给销售人员以及营销人员，为企业提供足够的数据制定合理的战略措施，保证企业的盈利收益更加稳健。