数据挖掘技术对电子商务数据仓储的应用与分析

由于计算机普及和互联网技术的快速发展, 通信技术能力不断的提高, 从而促进了电子商务的飞速发展, 目前的电子商务应用过程会产生大量的电子数据或程序, 通过使用数据挖掘的方法, 搜索和采集信息隐含的附有价值的电子信息, 形成知识的不断飞跃。

电子商务主要是通过数字技术为基础, 商务数据切换和业务活动的展开都是通过电子方式进行的。电子商务是建立在计算机网络技术平台, 凭借互联网发展的优势, 吸取传统的商业活动的优点, 得到巨大的效果收益。其优点主要有以下几方面: (1) 服务时间自由, 不受限制, 基本可以开展一周七天24小时不停止的业务。 (2) 实现了全球电子信息资源共享, 尤其是B2B模式的电子商务的出现, 促使了使全球资源搜索, 可进行不受地点不限时间的销售和购买, 使人们的买卖更加简单和方便。 (3) 明显的增加了经济效益, 降低了企业的成本。一是避免高昂租金, 税费等, 二是降低广告成本, 而且还可以降低空间和时间所带来的成本。 (4) 客户关系的管理和维护是重点工作内容。 (5) 电子商务可以大大的节省库存空间, 而且保证供应链持续管理。

电子商务系统一般是由一些电子商务过程相互组成, 在此过程中会产生大量的数据信息, 这些数据是进行数据挖掘的基础。电子商务过程产生的电子信息具有其自身的特点, 需要将数据挖掘技术和电子商务相互结合, 一遍找到适宜的电子商务数据挖掘的方法, 这样一来不仅仅可以提高工作效率, 准确并且顺利的进行数据挖掘, 而且电子商务服务会受到好评。

目前最常用的方法是数学抽样, 面对大量的数据进行随机抽样, 如果将全部的数据收集分析是不现实的, 更是不需要的, 在数学理论的指导下科学的抽样。通过多元统计分析及因子分析方法等传统的方法进行科学的统计。

利用数模图形, 将抽象的事物在视觉上表达出的数据的特点, 比如直方图, 控制图等等, 许多图形都描述了使用统计控制的方法。将数据实现可视化是面临一个重要问题。

建立一个系统的规则, 将大量的数据划分, 这样建立了树的模型, 可用于分类和总结。常用算法CART等等。

模拟人类神经机构和功能, 通过输入直到输出层, 调整的数据计算过程, 将最终得到的结果进行分类和总结。

建立于自然进化理论, 模拟基因组合过程和基因突变过程, 从而优化数据技术的理论。

(1) 调节产品生命周期。通过数据挖掘, 实现了互访和销售货物过程, 并且进行分析, 以获得客户的要求, 进而来确定消费者的消费周期, 之后制定一个特定的时间开展促销让利活动, 使用户享受在此时间阶段购买商品的优惠政策。

(2) 细分市场。可以通过数据挖掘找出不同人群的需求进行分析, 满足不同客户的需求, 划分出属于同一类别的市场需求, 缩短他们的距离。不同类别的用户组之间的需求差别是可能的最大的。挖掘可以实现顾客特征提取, 将顾客群分为为更细的不同区域, 进而提供更针对性的服务。

(3) 制定合理的产品策略和价格策略。可以使用相关分析的方法, 分析在线客户购买行为, 分析顾客购买产品的相关程度, 顾客对一些品牌的兴趣和忠诚度, 可接受的价格范围, 和快递运输包装等要求, 帮助管理者确定市场, 计划销售商品的种类, 实现最大化新产品投放和收益。

(4) 制定产品营销活动, 制定促销策略。通过调查生产公司的情况和商品销售情况, 确定产品的旺销周期和消费收入水平, 根据当地的市场的变化随时改变营销策略, 达到收益最大化。

(1) 提高反应速度。记录在浏览服务器上的客户端的访问信息就是一笔财富。通过数据挖掘可以实现网站点击率高的纪录, 管理者应该快速的提高战略, 提升服务平台的稳定, 优化购物环境和提升服务, 以确保电子商务购物数理实现。

(2) 提高安全性。目前网站上的统计分析手段的可以利用各种数据, 提高系统性能的同时不能忽视系统的安全性能。利用防火墙的数据类型的分析, 提高安全性。

在网络页面上的广告逗留观看的用户可能会成为潜在的客户, 导致企业都会投资一部分资金在做在线广告。一般商家甚至花大价钱获得高的点击率, 吸引增加你的点击率。然而当用户访问该网站的时候就会留下大量的信息, 这些信息及时被存储在数据库中, 通过数据挖掘, 可以提出有效了解用户需求, 帮助商家实现个性化的营销。将潜在的客户通过广告的特点模糊的分区, 分析客户对某些广告的关注, 确定客户需求。通过类似分析, 可提高对某些客户群体更有针对性的服务。