北京电话销售卡

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数据挖掘技术
  数据挖掘(Data Mining,DM)技术是随着计算机的广泛应用和数据的大量积累而发展起来的。数据挖掘是从大量的数据中提取或“挖掘”知识,即发现其中隐含的,未知的,有意义的信息的过程,它又被称为“数据库中知识发现”(KDD),也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现的一个基本步骤,知识发现过程由以下步骤组成:(1)数据清理(2)数据集成(3)数据选择(4)数据变换(5)数据挖掘(6)模式评估(7)知识表示。
  从商业的角度定义,数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。利用功能强大的数据挖掘技术,可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。数据挖掘与传统的数据分析的不同是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用3个特征。
  4数据挖掘在电子商务中的作用
  数据挖掘技术之所以可以服务于电子商务,是因为它能够挖掘出活动过程中的潜在信息以指导电子商务活动。在电子商务中的作用有7个方面:(1)挖掘客户活动顾虑,针对性的在电子商务平台下提供“个性化”的服务。(2)可以在浏览电子商务网站的访问者中挖掘出潜在的客户。(3)通过电子商务访问者的活动信息的挖掘,可以更加深入的了解客户需求。(4)通过挖掘网上顾客的购买行为,可以帮助制定合理的产品策略和定价策略。(5)通过对商品访问情况和销售情况进行挖掘,可以帮助制定产品营销策略,优化促销活动。(6)优化电子商务网站的信息导航,方便客户浏览。(7)通过客户在网络上浏览时的拥塞记录发现网站的性能瓶颈,从而提高网站的稳定性,保证电子商务购物快速进行。
  5电子商务中数据挖掘的技术与方法
  电子商务中的数据挖掘过程一般包括3个主要的阶段:数据准备、数据挖掘、结果解释和评价。(1)数据准备又可分为数据选取和数据预处理两个步骤。数据选取的目的是确定发现任务的操作对象。即目标数据,是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据。数据预处理一般包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换以及对数据降维。(2)数据挖掘阶段首先要确定数据挖掘的目标和挖掘的知识类型。确定挖掘任务后,根据挖掘的知识类型选择合适的挖掘算法,最后实施数据挖掘操作,运用选定的挖掘算法从数据库中抽取所需的知识。(3)结果的解释和评价。数据挖掘阶段发现的知识,经过评估,可能存在冗余或无关的知识,这时需要将其剔除,也有可能知识不满足用户的需求,需要重复上述挖掘过程重新进行挖掘。另外,由于数据挖掘最终要面临用户,因此,还需要对所挖掘的知识进行解释,以一种用户易于理解的方式供用户所使用。

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