工商管理數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)

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1、數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)是小柯論文網(wǎng)通過網(wǎng)絡(luò)搜集，并由本站工作人員整理后發(fā)布的，數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)是篇質(zhì)量較高的學(xué)術(shù)論文，供本站訪問者學(xué)習(xí)和學(xué)術(shù)交流參考之用，不可用于其他商業(yè)目的，數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)的論文版權(quán)歸原作者所有，因網(wǎng)絡(luò)整理，有些文章作者不詳，敬請諒解，如需轉(zhuǎn)摘，請注明出處小柯論文網(wǎng)，如果此論文無法滿足您的論文要求，您可以申請本站幫您代寫論文，以下是正文。　　[摘要]企業(yè)的競爭優(yōu)勢并不取決于信息的擁有量，而是取決于信息的處理利用能力。如何化信息優(yōu)勢為競爭優(yōu)勢，是企業(yè)制勝于市場的一個法寶。本文論述了一種信息處理利用的有效工具——數(shù)據(jù)挖掘方法及其在電子商務(wù)中的

2、應(yīng)用。　　[關(guān)鍵詞]數(shù)據(jù)挖掘方法電子商務(wù)應(yīng)用　　　　隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的成熟，傳統(tǒng)商務(wù)正經(jīng)歷一次重大變革，向電子商務(wù)全速挺進。這種商業(yè)電子化的趨勢不僅為客戶提供了便利的交易方式和廣泛的選擇，同時也為商家提供了更加深入了解客戶需求信息和購物行為特征的可能性。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為電子商務(wù)的重要應(yīng)用技術(shù)之一，將為正確的商業(yè)決策提供強有力的支持和可靠的保證，是電子商務(wù)不可缺少的重要工具?！　　　∫?、何謂數(shù)據(jù)挖掘及方法　　　　確切地說，數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)，又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryin數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)是小柯論文網(wǎng)通過

3、網(wǎng)絡(luò)搜集，并由本站工作人員整理后發(fā)布的，數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)是篇質(zhì)量較高的學(xué)術(shù)論文，供本站訪問者學(xué)習(xí)和學(xué)術(shù)交流參考之用，不可用于其他商業(yè)目的，數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)的論文版權(quán)歸原作者所有，因網(wǎng)絡(luò)整理，有些文章作者不詳，敬請諒解，如需轉(zhuǎn)摘，請注明出處小柯論文網(wǎng)，如果此論文無法滿足您的論文要求，您可以申請本站幫您代寫論文，以下是正文?！　摘要]企業(yè)的競爭優(yōu)勢并不取決于信息的擁有量，而是取決于信息的處理利用能力。如何化信息優(yōu)勢為競爭優(yōu)勢，是企業(yè)制勝于市場的一個法寶。本文論述了一種信息處理利用的有效工具——數(shù)據(jù)挖掘方法及其在電子商務(wù)中的應(yīng)用?！　關(guān)鍵詞]數(shù)據(jù)挖掘方法電子商務(wù)應(yīng)用　　　　

4、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的成熟，傳統(tǒng)商務(wù)正經(jīng)歷一次重大變革，向電子商務(wù)全速挺進。這種商業(yè)電子化的趨勢不僅為客戶提供了便利的交易方式和廣泛的選擇，同時也為商家提供了更加深入了解客戶需求信息和購物行為特征的可能性。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為電子商務(wù)的重要應(yīng)用技術(shù)之一，將為正確的商業(yè)決策提供強有力的支持和可靠的保證，是電子商務(wù)不可缺少的重要工具。　　　　一、何謂數(shù)據(jù)挖掘及方法　　　　確切地說，數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)，又稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，是指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡的及有潛在應(yīng)用價值的信

5、息或模式。它融合了數(shù)據(jù)庫、人工智能、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等多個領(lǐng)域的理論和技術(shù)。比較典型的數(shù)據(jù)挖掘方法有關(guān)聯(lián)分析、序列模式分析、分類分析、聚類分析等。它們可以應(yīng)用到以客戶為中心的企業(yè)決策分析和管理的各個不同領(lǐng)域和階段。　　1.關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析，即利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進行數(shù)據(jù)挖掘。關(guān)聯(lián)分析的目的是挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系，它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如”90%的顧客在一次購買活動中購買商品A的同時購買商品B”之類的知識?！　?.序列模式分析。序列模式分析和關(guān)聯(lián)分析相似，但側(cè)重點在于分析數(shù)據(jù)間的前后序列關(guān)系。它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如”在某一段時間內(nèi)，顧客購買商品A，接著購買商品B，而后購買商品C，即序

6、列A→B→C出現(xiàn)的頻度較高”之類的知識，序列模式分析描述的問題是:在給定交易序列數(shù)據(jù)庫中，每個序列是按照交易時間排列的一組交易集，挖掘序列函數(shù)作用在這個交易序列數(shù)據(jù)庫上，返回該數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)的高頻序列。在進行序列模式分析時，同樣也需要由用戶輸入最小置信度C和最小支持度S?！　?.分類分析。設(shè)有一個數(shù)據(jù)庫和一組具有不同特征的類別(標記)，該數(shù)據(jù)庫中的每一個記錄都賦予一個類別的標記，這樣的數(shù)據(jù)庫稱為示例數(shù)據(jù)庫或訓(xùn)練集。分類分析就是通過分析示例數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則，然后用這個分類規(guī)則對其他數(shù)據(jù)庫中的記錄進行分類。　　4.聚類分析。聚類

7、分析輸入的是一組未分類記錄，并且這些記錄應(yīng)分成幾類事先也不知道，通過分析數(shù)據(jù)庫中的記錄數(shù)據(jù)，根據(jù)一定的分類規(guī)則，合理地劃分記錄集合，確定每個記錄所在類別。它所采用的分類規(guī)則是由聚類分析工具決定的。采用不同的聚類方法，對于相同的記錄集合可能有不同的劃分結(jié)果。　　應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，較為理想的起點就是從一個數(shù)據(jù)倉庫開始，數(shù)據(jù)挖掘可以直接跟蹤數(shù)據(jù)并輔助用戶快速做出商業(yè)決策，用戶還可以在更新數(shù)據(jù)的時候不斷發(fā)現(xiàn)更好的行為模式，并將其運用于未來的決策當中。　　　　二、據(jù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用　　　　數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)現(xiàn)電