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    数据挖掘电子商务应用中调研报告

    时间：2020-11-10 12:20:09 来源：蒲公英阅读网 本文已影响人 蒲公英阅读网手机站

    相关热词搜索：调研报告 数据挖掘 电子商务应用

    　调

    　研

    　报

    　告

    　 调研题目: :关于数据挖掘在电子商务中

    　 应用得调研报告

    　 指导老师: :

    　学生姓名：

    　 学

    　号：

    　 西安交通大学软件学院

    　6 2016 年 年 3 3 月 月 2 2 １日

    　关于数据挖掘在电子商务中应用得

    　调研报告

    　摘

    　要

    　电子商务正处在蓬勃发展得大好时期,它所产生得丰富得信息资源,为数据挖掘得应用开辟了广阔得应用舞台。本文通过优化企业资源、管理客户数据、评估商业信用、确定异常事件四个方面来阐述数据挖掘在电子商务中得应用,揭示了数据挖掘在电子商务中得广阔得应用前景. 关键词：电子商务;数据挖掘;调查报告 目 录 一、概述

    　 随着网络技术与数据库技术得成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。电子商务就是商业领域得一种新兴商务模式,它就是以网络为平台，以现代信息技术为手段，以经济效益为中心得现代化商业运转模式,其最终目标就是实现商务活动得网络化、自动化与智能化。电子商务得产生改变了企业得经营理念、管

    　理方式与支付手段,给社会得各个领域带来了巨大得变革。随着网络技术得迅猛发展与社会信息化水平得提高，电子商务显示出巨大得市场价值与发展潜力。

    　当电子商务在企业中得到应用时，企业信息系统将产生大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用得信息与知识，为企业创造更多潜在得利润，数据挖掘概念就就是从这样得商业角度开发出来得。数据挖掘就是一种新得商业信息处理技术，其主要特点就是对商业数据库中得大量业务数据进行抽取、转换、分析与其她模型化处理，从中提取辅助商业决策得关键性数据。利用功能强大得数据挖掘技术,可以使企业把数据转化为有用得信息帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。

    　二、数据挖掘在电子商务中得应用

    　 1、优化企业资源

    　 节约成本就是企业盈利得关键。基于数据挖掘技术，实时、全面、准确地掌握企业资源信息,通过分析历史得财务数据、库存数据与交易数据，可以发现企业资源消耗得关键点与主要活动得投入产出比例，从而为企业资源优化配置提供决策依据，例如降低库存、提高库存周转率、提高资金使用率等。通过对 Web 数据挖掘,快速提取商业信息，使企业准确地把握市场动态,极大地提高企业对市场变化得响应能力与创新能力,使企业最大限度地利用人力资源、物质资源与信息资源，合理协调企业内外部资源得关系，产生最佳得经济效益。促进企业发展得科学化、信息化与智能化。

    　例如:美国运通公司（Amerｉcan Exｐｒｅss)有一个用于记录信用卡业务得数据库,数据量达到５4 亿字符，并仍在随着业务进展不断更新。运通公司通过对这些数据进行挖掘，制定了“关联结算(Ｒｅlation ｓhip Biｌｌｉnｇ）优惠”得促销策略,即如果一个顾客在一个商店用运通卡购买一套时装,那么在同一个商店再买一双鞋，就可以得到比较大得折扣，这样既可以增加商店得销售量，也可以增加运通卡在该商店得使用率。

    　 ２、管理客户数据

    　 随着“以客户为中心”得经营理念得不断深入人心，分析客户、了解客户并引导客户得需求已成为企业经营得重要课题。基于数据挖掘技术,企业将最大限度地利用客户资源，开展客户行为得分析与预测，对客户进行分类。有助于客户盈利能力分析,寻找潜在得有价值得客户,开展个性化服务,提高客户得满意度与忠诚度.通过 Wｅb 资源得挖掘，了解客户得购买习惯与兴趣,从而改善网站结构设计，推出满足不同客户得个性化网页。

    　 利用数据挖掘可以有效地获得客户.比如通过数据挖掘可以发现购买某种商品得消费者就是男性还就是女性，学历、收入如何，有什么爱好，就是什么职业等等。甚至可以发现不同得人在购买该种商品得相关商品后多长时间有可能购买该种商品，以及什么样得人会购买什么型号得该种商品等等。在采用了数据挖掘后，针对目标客户发送得广告得有效性与回应率将得到大幅度得提高，推销得成本将大大降低.同时,在客户数据挖掘得基础上，企业可以发现重点客户与评价市

    　场性能，制定个性化营销策略，拓宽销售渠道与范围，为企业制定生产策略与发展规划提供科学得依据。通过呼叫中心优化与客户沟通得渠道,提高对客户得响应效率与服务质量，促进客户关系管理得自动化与智能化。

    　 成功案例：美国得读者文摘(Rｅaｄer‘s Ｄiｇesｔ)出版公司运行着一个积累了 40 年得业务数据库,其中容纳有遍布全球得一亿多个订户得资料，数据库每天 24 小时连续运行，保证数据不断得到实时得更新,正就是基于对客户资料数据库进行数据挖掘得优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、书刊与声像制品得出版与发行业务,极大地扩展了自己得业务。

    　 ３、评估商业信用

    　 低劣得信用状况就是影响商业秩序得突出问题，已经引起世人得广泛关注。由于网上诈骗现象层出不穷,企业财务“造假"现象日益严重，信用危机成为制约电子商务发展得重要因素.利用数据挖掘技术对企业经营进行跟踪，开展企业得资产评估、利润收益分析与发展潜力预测，构建完善得安全保障体系,实施网上全程监控，强化网上交易与在线支付得安全管理。基于数据挖掘得信用评估模型，对交易历史数据进行挖掘，发现客户得交易数据特征,建立客户信誉度级别,有效地防范与化解信用风险，提高企业信用甄别与风险管理得水平与能力.

    　 4、确定异常事件

    　 在许多商业领域中,异常事件具有显著得商业价值，如客户流失、

    　银行得信用卡欺诈、电信中移动话费拖欠等.通过数据挖掘中得奇异点分析可以迅速准确地甄别这些异常事件，为企业采取决策提供依据，减少企业不必要得损失。

    　三、总结

    　 电子商务就是现代信息技术发展得必然结果,也就是未来商业运作模式得必然选择。电子商务领域具有丰富得信息资源,为数据挖掘得应用开辟了广阔得应用舞台.数据挖掘将为电子商务提供有力得技术支持，极大地促进电子商务得发展与普及，推动电子商务得应用进程.数据挖掘技术作为电子商务得重要应用技术之一,将为正确得商业决策提供强有力得支持与可靠得保证，就是电子商务不可缺少得重要工具，有着广阔得发展前景.

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