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電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘方法淺論論文
[論文摘要] 在電子商務(wù)中，數(shù)據(jù)發(fā)掘有助于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展的趨勢(shì)，匡助企業(yè)做出正確的決策。本文對(duì)于目前電子商務(wù)中的Web數(shù)據(jù)發(fā)掘法子進(jìn)行了總結(jié)，并對(duì)于電子商務(wù)中的Web數(shù)據(jù)對(duì)于象進(jìn)行了分類，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)發(fā)掘的作用進(jìn)行了分析，為今后電子商務(wù)中實(shí)用Web數(shù)據(jù)發(fā)掘軟件的開(kāi)發(fā)與利用提供了參考。
1、電子商務(wù)以及數(shù)據(jù)發(fā)掘簡(jiǎn)介
電子商務(wù)是指?jìng)�(gè)人或者企業(yè)通過(guò)Internet網(wǎng)絡(luò)，采取數(shù)字化電子方式進(jìn)行商務(wù)數(shù)據(jù)交流以及展開(kāi)商務(wù)業(yè)務(wù)流動(dòng)。目前國(guó)內(nèi)已經(jīng)有網(wǎng)上商情廣告、電子票據(jù)交流、網(wǎng)上訂購(gòu)，網(wǎng)上銀行、網(wǎng)上支付結(jié)算等多種類型的電子商務(wù)情勢(shì)。電子商務(wù)正以其本錢低廉、利便、快捷、安全、可靠、不受時(shí)間以及空間的限制等凸起優(yōu)點(diǎn)而逐漸在全世界流行。
數(shù)據(jù)發(fā)掘(Data Mining)是伴同著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的發(fā)展而逐漸完美起來(lái)的。數(shù)據(jù)發(fā)掘主要是為了匡助商業(yè)用戶處理大量存在的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其后隱含的規(guī)律性，同時(shí)將其模型化，來(lái)完成輔助決策的作用。它請(qǐng)求從大量的、不完整的、有噪聲的、隱約的以及隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取人們事前不知道的但又是潛伏有用的信息以及知識(shí)。數(shù)據(jù)發(fā)掘的進(jìn)程有時(shí)也叫知識(shí)發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。
而電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)發(fā)掘即Web發(fā)掘，是應(yīng)用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)從www的資源(即Web文檔)以及行動(dòng)(即We服務(wù))中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)并提取感興致的、有用的模式以及隱含的信息，它是1項(xiàng)綜合技術(shù)觸及到Internet技術(shù)學(xué)、人工智能、計(jì)算機(jī)語(yǔ)言、信息學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。
2、Web數(shù)據(jù)發(fā)掘?qū)τ谙蟮姆诸?/strong>
Web數(shù)據(jù)有三種類型:HTML標(biāo)記的Web文檔數(shù)據(jù)，Web文檔內(nèi)連接的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及用戶走訪數(shù)據(jù)。依照對(duì)于應(yīng)的數(shù)據(jù)類型，Web發(fā)掘可以分為三類:
一.Web內(nèi)容發(fā)掘:就是從Web文檔或者其描寫中篩選知識(shí)的進(jìn)程。
二.Web結(jié)構(gòu)發(fā)掘:就是從Web的組織結(jié)構(gòu)以及鏈接瓜葛中推導(dǎo)知識(shí)。它的目的是通過(guò)聚類以及分析網(wǎng)頁(yè)的鏈接，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)的結(jié)構(gòu)以及有用的模式，找出權(quán)威網(wǎng)頁(yè)。
三.Web使用記錄發(fā)掘:就是指通過(guò)發(fā)掘存儲(chǔ)在Web上的走訪日志，來(lái)發(fā)現(xiàn)用戶走訪Web頁(yè)面的模式及潛伏客戶等信息的進(jìn)程。
3、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)發(fā)掘的法子
針對(duì)于電子商務(wù)中不同的發(fā)掘目標(biāo)可以采取不同的數(shù)據(jù)發(fā)掘法子，數(shù)據(jù)發(fā)掘的法子有良多，主要包含下面三大類:統(tǒng)計(jì)分析或者數(shù)據(jù)分析，知識(shí)發(fā)現(xiàn)，基于預(yù)測(cè)模型的發(fā)掘法子等。
一.統(tǒng)計(jì)分析。統(tǒng)計(jì)分析主要用于檢查數(shù)據(jù)中的數(shù)學(xué)規(guī)律，然后應(yīng)用統(tǒng)計(jì)模型以及數(shù)學(xué)模型來(lái)解釋這些規(guī)律。通常使用的法子有線性分析以及非線性分析、連續(xù)回歸分析以及邏輯回歸分析、單變量以及多變量分析，和時(shí)間序列分析等。統(tǒng)計(jì)分析法子有助于查找大量數(shù)據(jù)間的瓜葛，例如，辨認(rèn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的模式、異樣數(shù)據(jù)等，匡助選擇合用于數(shù)據(jù)的恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)模型，包含多維表、剖分、排序，同時(shí)應(yīng)生成恰當(dāng)?shù)膱D表提供給分析人員，統(tǒng)計(jì)功能是通過(guò)相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)工具來(lái)完成回歸分析、多變量分析等，數(shù)據(jù)管理用于查找詳細(xì)數(shù)據(jù)，閱讀子集，刪除了冗余等。
二.知識(shí)發(fā)現(xiàn)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)源于人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)，它應(yīng)用1種數(shù)據(jù)搜索進(jìn)程，去數(shù)據(jù)中抽守信息，這些信息表示了數(shù)據(jù)元素的瓜葛以及模式，能夠從中發(fā)現(xiàn)商業(yè)規(guī)則以及商業(yè)事實(shí)。應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化工具以及閱讀工擁有助于開(kāi)發(fā)分析之前發(fā)掘的數(shù)據(jù)，以進(jìn)1步增強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘能力。其他數(shù)據(jù)發(fā)掘法子，如可視化系統(tǒng)可給出帶有多變量的圖形化分析數(shù)據(jù)，匡助商業(yè)分析人員進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)。
三.預(yù)測(cè)模型的發(fā)掘法子。預(yù)測(cè)模型的發(fā)掘法子是將機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能利用于數(shù)據(jù)發(fā)掘系統(tǒng)。預(yù)測(cè)模型基于這樣1個(gè)假定:消費(fèi)者的消費(fèi)行動(dòng)擁有必定的重復(fù)性以及規(guī)律性，這使患上商家可以通過(guò)分析搜集存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的交易信息，預(yù)測(cè)消費(fèi)者的消費(fèi)行動(dòng)。按消費(fèi)者所擁有的特定的消費(fèi)行動(dòng)將其分類，商家就能將銷售工作集中于1部份消費(fèi)者，即實(shí)現(xiàn)針對(duì)于性銷售。
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