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数据挖掘技术在网络营销中的应用.doc


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数据挖掘技术在网络营销中的应用
摘要:在当今时代,电子商务已经成为一个相当热门的行业,它是未来商务发展的大趋势,可以为客户提供更加个性化的服务,确保电子商务企业能够可持续及稳定的发展是各大电商公司所面临的最严峻的问题。人们对网络的大量使用给电子商务行业的发展带来了新的机遇,同时还要面临巨大的挑战,要想让电子商务健康的运行,要将电子商务的中心转向客户,这是发展过程中必然的结果,这种转变的基础就是对客户信息的利用以及挖掘。
关键词:数据挖掘技术;电子商务管理;应用
1数据挖掘技术
数据挖掘技术作为一种新型的数据处理方式,在当前大数据时代发展下表现出了极强的作用价值,其可以较好实现大量繁杂数据的有效分析,从中提取一些有用的高质量数据,如此也就能够适应于质量密度较低的数据集处理。从数据挖掘技术的具体应用中来看,其表现出了明显的循环往复特点,能够对于数据信息进行高效利用,结合不同的数据应用需求进行有针对性地处理,最终可以取得理想效益。随着当前人工智能技术的发展,数据挖掘技术同样也呈现出了较多新的应用特点,尤其是神经网络以及遗传算法的应用,更是体现出了较强的实际效益,在很多领域都得到了理想运用。数据挖掘技术的应用能够较好作用于关系数据库、文本数据源、时态数据库、数据仓库以及异质数据库等多种对象。
2数据挖掘的方法
2.1聚类分析数据挖掘方法
该方法是数据分析方法中比较经典的一个,将数据库和聚类分析融合可以给数据挖掘提供很大的技术支持。该方法是从一定量的数据中对数据的价值进行分析,对价值连接的对象进行集中的搜索,在一般的情况下聚类分析法会将全部数据作为一个典型的数据进行处理及分析。在实际当中,聚类分析法可以分析查出客户群众具有的特点,并且设计和顾客购买模式相同的模式,对不同特征的顾客进行扫描。
2.2人工网络数据挖掘方法
该方法是采用仿生学方法研究出的方法。它主要是通过生物学当中的某些传输功能和结构,打造的一种比较优化的方法,可以用于探索世界上存在的一些规律。该方法是模仿生物的神经结构网络,进而打造出较简单的非线性结构网络,包含输入层、中间层以及输出层。该方法可以更好的适应噪声数据,且可以有效的分析以及预测部分未知的数据。该方法也存在着一些缺点,方法要对隐含的模式进行挖掘以及获取。此种表现太隐蔽,人们理解起来比较困难。进行挖掘时要对数据分析很多次,大大延长了网格训练时间。
3电子商务管理中数据挖掘及技术的应用
3.1数据挖掘技术在电子商务企业网站中的应用方法
使用挖掘技术来挖掘浏览网站的用户隐含的信息,同时网站上增加的一些诱导来提高用户的关注度。例如分析用户访问网页的行为,并对此进行分类归纳,根据用户的兴趣调整网页结构,能够为用户提高人性化的服务。首先,实现快捷优化。收集同一用户经常浏览的网页,挖掘其潜藏的相似处,对其进行优化。其次,实现优化连接。通过收集和挖掘用户的喜好。例如用户经常使用的浏览器模式,然后在给浏览器上面加入有价值的连接,以此来增加访问量,提高利润。最后,实现优化网站站点。通过分析对比进行站点设计的优化,根据企业需求让他出现在适合的地方,然后和实际位置之间构建一个需要的链接。因此,在电子商务企业中使用挖掘技术,能够优化网站站点,设计出用户感

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  • 时间2022-05-18