數據挖掘技術運用電子商務的對策
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摘要：信息化時代下，信息數據呈現出碎片化、海量化、全面化的發展態勢，而要想最大化發揮出信息數據的作用與價值，需在過濾出海量信息數據中高價值信息資源，所以數據挖掘技術應勢而生。在電子商務中實行數據挖掘技術，可以為電子商務決策的制定提供重要參考依據。基于此，本文針對電子商務中數據挖掘技術的運用對策進行深入探析。
現階段民眾生活、工作的開展得益于信息技術的迅猛發展而發生翻天覆地的轉變，各類型APP的出現為人們提供諸多的便利與便捷。在此背景下，信息數據的產生數量呈現出直線提升的趨勢，而電子商務商家要想通過對高價值信息資源的利用，提出針對性、個性化的營銷策略，需重視對數據挖掘技術的合理應用，為電子商務營銷決策科學制定提供技術支持。
一、數據挖掘方法分析
（一）回歸分析法
作為常用統計方式，回歸分析法依據數學表達式進行應變量波動性的表達。海量數據之間并無嚴謹的函數關系，僅存在某種關聯性，簡答的說就是數據信息之間無法通過變量的計算而得出另一個變量，僅是數據之間確實存在緊密聯系。這就導致數據信息關系之間存在不確定性，而應用回歸分析法，則可以求證變量之間的關系[1]。
（二）分類法
所謂分類法，是指以某種類別為依據，進行新數據信息的映射給定，若數據庫存在新的數據信息，會依據相關分類規則程序，將其數據信息自動分類到現有的類別中。例如在數據挖掘過程中對數據資料構建不同類別模型，具體包括性別、收入、職業、區域、婚姻情況、教育背景、車房情況、年齡等，而當有新數據信息產生，系統會通過分析數據將其自動納入到相應的類別中，實現對不同用戶群的劃分。此時電子商務營銷策的制定可以依據不同類別用戶群進行針對化、個性化宣傳推廣，達到提升產品推廣宣傳效果的目的[2]。
（三）聚類分析法
所謂聚類分析，是指事先進行數據組別、類別的設定，然后分析數據特征、特點，將其分類到特征特點相類似的群組中。例如生活中常見的超市購物數據可以采用聚類分析法來分析商品之間的關聯性，商家可以以此為參考將關聯性較高的商品就近擺放，一方面提高客戶服務質量，另一方面提升超市營銷量。
（四）偏差分析法
偏差分析法的應用主要對象為異常數據，而異常數據是指新數據相較于以往數據存在較大差異和偏差，而這些偏差點中極有可能存有較高的價值。例如分類過程中出現期望值與結構偏差較大、產生反常事例等，都存在較大的參開價值和研究意義。通過實行偏差分析法深入探究關于偏差出現的具體原因和根源，采取科學對策來降低風險發生幾率。
二、電子商務中數據挖掘技術應用對策
（一）應用于電子商務營銷
在電子商務營銷期間，借助數據挖掘技術可以對消費者基礎信息全面挖掘和收集，結合對挖掘信息的分析與加工，幫助電子商務商家明確掌握消費者的消費習慣、喜好以及需求等，并預測消費者后續的消費行為。與此同時，可以利用數據挖掘技術來收集產品的營銷量，以此為依據制定合理的促銷活動、優惠方案，選擇適當的活動開展時間。另外，利用數據挖掘來掌握消費者的消費傾向，進一步提升信息反饋工作開展效果，將數據挖掘技術應用于消費者的點擊流信息，幫助電子商務商家明確掌握消費者消費傾向。需要注意，雖然同類型的消費人群在消費喜好、傾向方面存在諸多相似之處，但是同樣存在或大或小的需求差異，此時可以借助對聚類分析法的應用來明確同一群體中消費者具體消費傾向，達到客戶群體更為細致劃分的目的[3]。電子商務商家依據對客戶群體的細致劃分，為其提供針對性服務，定期定時為不同消費群體推送產品和服務，提升產品營銷量。此外，借助數據挖掘技術來深入探究客戶數據，劃分出具體的市場層次，為電子商務發展決策的制定打下基礎。
（二）應用于客戶關系管理
所謂客戶關系管理，是指電子商務企業借助現代信息技術，從海量數據信息中進行商業知識的挖掘，并以此為依據為企業發展與管理的開展提供指導。客戶關系管理模式發展核心為客戶至上理念，在具體發展中落實客戶關系管理，是提升企業綜合競爭力的主要手段。而實施數據挖掘技術可以幫助企業明確消費者消費行為、喜好，預測消費者消費行為，并做好客戶群體分類，幫助企業尋找更為適合、更高價值的客戶，為客戶提供專業化、針對化、個性化服務來替身客戶滿意度，進而加大電子商務企業的忠誠度[4]。利用數據挖掘技術對企業中心客戶進行不斷發掘，結合市場評估的高質量開展，幫助電子商務企業構建合理且完善的營銷方案。再通過對企業與客戶溝通聯系的加強，注重對客戶評價信息的獲取，實現對電子商務企業服務質量的提升，進一步優化客戶關系管理。
（三）應用于網絡設計
現階段數據挖據技術的應用涉及到網絡設計領域，例如在網站建設過程中，會通過對數據信息的挖掘與分析，組織并完善網站信息。或者是在網絡結構優化過程中，借助數據挖掘技術來明確用戶對某位置的訪問頻次，并分析用戶理想位置，幫助用戶構建理想位置與實際位置之間的鏈接，提升電子商務服務效果。再或者分析挖掘消費者在電子商務交易期間訪問最多的路徑，以此為依據進行此路徑的優化和完善，提升消費者滿意度，并吸引更多消費者[5]。
三、結束語
綜上所述，電子商務得益于數據挖掘技術的應用，在電子商務營銷效果提升以及精準定位消費者群體、預測消費者消費行為等方面取得顯著成效。而隨著電子商務的不斷創新與升級，對數據挖掘技術的應用提出的標準與要求不斷提高，所以需要加大對數據挖掘技術的研究與創新，促進電子商務與數據挖掘技術的有效融合，以期最大化發揮出數據挖掘技術的作用和價值。
參考文獻
[1]吳桂賢,高祥民.Web數據挖掘技術在電子商務中的應用研究[J].成都航空職業技術學院學報,2018.
[2]黃志恒,龔勤.數據挖掘技術在電子商務中的應用研究[J].科學技術創新,2017(34):120-121.
[3]邰琦琿.電子商務中的數據挖掘技術探討[J].電腦編程技巧與維護,2016(6):64-65.
[4]譚蘭蘭,曾瑩.數據挖掘技術及其在電子商務中的應用[J].科技創新與應用,2016(9):97.
作者:鐘舸 單位:四川工商職業技術學院
