關于學習數據挖掘在電子商務中的應用的體會(二)

　　在電子商務企業中，數據挖掘運用于客戶行為分析，企業從中受益體現在以下四個方面:(1)可以發現客戶和訪問者的愛好、生活模式。(2)可以爭取新顧客，怎樣使產品適銷對路、怎樣給產品定價、怎樣吸引單個客戶、怎樣優化Web網站。(3)可以用相應的信息確定顧客的消費周期，針對不同的產品制定相應的營銷策略。(4)可以確定客戶細分，為每一個客戶的獨特需求設計“量身定制”的產品。

    三、數據挖掘技術在電子商務中的應用　　

   1.面向電子商務的數據挖掘系統設計。本系統電子商務平臺采用基于三層體系結構構建，服務器端采用先進的J2EE平臺構架，有完整的體系框架組成，具有很好的可擴展性、互聯性和可維護性。因此面向電子商務的數據挖掘系統由數據庫服務器、應用服務器和客戶端三層組成，整個體系結構是以J2EE企業級的構建技術為基礎。對數據挖掘過程中產生的數據，采用獨立的數據挖掘庫表存放，這樣既不影響也不依賴數據挖掘的數據源。應用服務器完成所有的數據挖掘運算，通過接受客戶端的設置，完成所有對數據進行探索、轉換、挖掘的工作。數據挖掘系統的每個功能模塊都以EJB的形式進行封裝，以實現分布式計算和負載平衡等分布式計算的要求，把具有繁重計算任務的模塊和用戶交互模塊分開。客戶端要負責數據挖掘流程的創建工作、所有功能模塊參數的設定以及各種可視化結果的顯示。用戶可以根據自己的要求任意創建各種形式的挖掘流程，同時按照需要執行某部分流程，獲取相應的可視化分析結果。　　2.面向電子商務的數據挖掘系統功能設計。面向電子商務的數據挖掘系統主要以下幾大功能模塊：（1）用戶信息分析。運用分類和聚類挖掘 方法 對用戶的信息分析，可以得到用戶的些特征。對用戶分類相當于對具有某些公共屬性的用戶群體建立了概要特征描述，這些特征可以用來對新增的用戶進行分類，可以發現未來的潛在用戶并開展有針對性的商務活動，如自動給一類特定的用戶發送銷售郵件，當屬于同一類的用戶再次訪問站點時為其動態地改變站點的內容等。通過這些舉措使商務活動能夠在一定程度上滿足用戶的要求，實現目標營銷。（2）商品信息分析。運用關聯規則挖掘發現商品訪問中所有關聯和相聯系的規則，可以從交易事務數據庫中發現商品間的相互聯系。這對電子商務公司組織站點網頁結構、開展有效的營銷策略非常有幫助。（3）物流信息分析。采用神經網絡預測技術,根據各物流配送點接到的網站用戶訂單來預測其庫存數量。預測信息可以給物流配送中心以參考，用來合理地確定各配送點倉庫的庫存量，使各配送點的補貨能更加合理有序，降低物流成本，節約庫存費用。　　數據挖掘是一個新興的領域,具有廣闊應用前景，目前，電子商務在我國正處于快速發展和應用階段，利用數據挖掘技術，能夠強化對客戶的服務、促進市場最優化、加速資金周轉、實現企業的創新發展。電子商務平臺上的數據挖掘技術有待人們去進行更深入的研究工作，這將不斷的推動數據挖掘技術的深入發展和廣泛應用，創造出更多的社會和經濟價值。