數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用

1、數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)(din z shn w)領(lǐng)域的應(yīng)用組員(z yun)：共二十四頁(yè)電子商務(wù)的概述及發(fā)展(fzhn)現(xiàn)狀數(shù)據(jù)挖掘的概述(i sh)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中應(yīng)用的前景目錄共二十四頁(yè)電子商務(wù)(din z shn w)的概述及發(fā)展現(xiàn)狀一、電子商務(wù)的概述電子商務(wù)，英文是Electronic Commerce，簡(jiǎn)稱EC。所謂電子商務(wù)，就是在網(wǎng)上開展商務(wù)活動(dòng)。電子商務(wù)通常是指是在全球各地廣泛的商業(yè)貿(mào)易活動(dòng)中，在因特網(wǎng)開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，基于瀏覽器/服務(wù)器應(yīng)用方式，買賣雙方不見面地進(jìn)行各種商貿(mào)活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者的網(wǎng)上購(gòu)物、商戶之間的

2、網(wǎng)上交易和在線電子支付以及(yj)各種商務(wù)活動(dòng)、交易活動(dòng)、金融活動(dòng)和相關(guān)的綜合服務(wù)活動(dòng)的一種新型的商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式共二十四頁(yè)二、電子商務(wù)的優(yōu)勢(shì)電子商務(wù)帶來(lái)的不僅是一種技術(shù)變革，它還帶來(lái)了一種通過(guò)技術(shù)的輔助、引導(dǎo)、支持來(lái)實(shí)現(xiàn)的商業(yè)活動(dòng)本身發(fā)生的根本性的革命。它不僅改變交易的方式，還更新(gngxn)了人們的消費(fèi)觀念和生活方式，改變了人與人之間的關(guān)系。具體有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：1、交易可以跨越時(shí)空。交易雙方可以在世界的任何一個(gè)地方，交易可以在任何時(shí)間進(jìn)行，打破了傳統(tǒng)電子商務(wù)活動(dòng)時(shí)間和空間的約束。共二十四頁(yè)2、交易的方便性。消費(fèi)者真正能夠足不出戶，就可貨比三家，同時(shí)能夠以一種輕松自由的自我服務(wù)的方式來(lái)完成交易

3、。通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)，商家之間可以直接交流，談判，簽合同，消費(fèi)者也可以把自己(zj)的反饋建議反映到企業(yè)或商家的網(wǎng)站，而企業(yè)或者商家則要根據(jù)消費(fèi)者的反饋及時(shí)調(diào)查產(chǎn)品種類及服務(wù)品質(zhì)，做到良性互動(dòng)。3、交易的成本大大降低。電子商務(wù)使供應(yīng)鏈縮短，各方面管理成本的大幅度降低。4、電子商務(wù)所具有的開放性和全球性的特點(diǎn)，為企業(yè)創(chuàng)造了更多的貿(mào)易機(jī)會(huì)。共二十四頁(yè)三、中國(guó)電子商務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀隨著中國(guó)總體經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)勢(shì)(qin sh)增長(zhǎng)和Internet的發(fā)展，中國(guó)的電子商務(wù)市場(chǎng)發(fā)展很迅速。中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)中，B2B電子商務(wù)是最重要的一部分。根據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，09年中國(guó)企業(yè)通過(guò)電子商務(wù)交易規(guī)模占整體交易規(guī)模（線上和線

4、下交易規(guī)模）的比例達(dá)到11.3%，穩(wěn)中有升。根據(jù)艾瑞咨詢調(diào)查顯示，在全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)下，使用電子商務(wù)的線上中小企業(yè)的存活率要高出傳統(tǒng)線下企業(yè)5倍，所以金融危機(jī)讓更多的中小企業(yè)認(rèn)識(shí)到電子商務(wù)的優(yōu)勢(shì)，電子商務(wù)平臺(tái)能夠給中小企業(yè)提供更有效的推廣方式，降低推廣成本。因此，B2B電子商務(wù)交易規(guī)模所占比例得到提高，提高的部分主要來(lái)自于兩方面，一方面，利用電子商務(wù)平臺(tái)獲取信息的中小企業(yè)的數(shù)量在上升；另一方面，部分原有利用電子商務(wù)平臺(tái)的中小企業(yè)，其線上交易量在增長(zhǎng)。共二十四頁(yè)共二十四頁(yè)數(shù)據(jù)挖掘的概述(i sh)一、定義數(shù)據(jù)挖掘，英文是Data Mining，簡(jiǎn)稱DM。所謂數(shù)據(jù)(shj)挖掘是從大量數(shù)據(jù)(shj)中

5、提取有效的、未知的、易于理解的、有依據(jù)的信息，并據(jù)此做出商務(wù)決策的過(guò)程。數(shù)據(jù)(shj)挖掘從本質(zhì)上說(shuō)是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)。數(shù)據(jù)(shj)挖掘技術(shù)把人們對(duì)數(shù)據(jù)(shj)的應(yīng)用，從低層次的聯(lián)機(jī)查詢操作，提高到?jīng)Q策支持、分析預(yù)測(cè)等更高級(jí)應(yīng)用上。共二十四頁(yè)二、數(shù)據(jù)挖掘的功能1、預(yù)測(cè)分析。2、關(guān)聯(lián)(gunlin)分析。3、聚類分析。4、分類分析。5、偏離檢測(cè)。共二十四頁(yè)三、數(shù)據(jù)挖掘的方法數(shù)據(jù)挖掘有很多方法，包括關(guān)聯(lián)規(guī)則方法、聚類分析方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、遺傳算法、粗糙集方法、決策樹方法、統(tǒng)計(jì)方法、可視化技術(shù)(jsh)等。下面就上述八種方法解釋如下：1、關(guān)聯(lián)規(guī)則方法：關(guān)聯(lián)規(guī)則，是在數(shù)據(jù)挖掘中最先使

6、用的最基本的技術(shù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則是從大量的數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”出有用的知識(shí)，它能對(duì)過(guò)去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，找出過(guò)去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進(jìn)信息的顯化10。共二十四頁(yè)2、聚類分析方法：聚類分析是一種經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，它同數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)結(jié)合形成了現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘的常用技術(shù)之一。聚類分析就是從給定的數(shù)據(jù)集中搜索數(shù)據(jù)對(duì)象之間所存在的有價(jià)值的聯(lián)系，一個(gè)聚類中的所有對(duì)象常常被當(dāng)作一個(gè)對(duì)象來(lái)進(jìn)行處理或分析11。在商業(yè)上，聚類分析可以幫助市場(chǎng)人員(rnyun)發(fā)現(xiàn)顧客群中所存在的不同特征的組群，并可以利用購(gòu)買模式來(lái)描述這些具有不同特征的顧客組群。3、遺傳算法方法：簡(jiǎn)稱GA，主要借用了生物進(jìn)化中“適者生存”規(guī)律。其模擬

7、生物的進(jìn)化和遺傳，借助選擇、交叉和變異操作，使得要解決的問題從初始解逐步接近最優(yōu)解，解決了許多全局優(yōu)化問題。共二十四頁(yè)4、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法，都是仿生研究方法，或仿生算法。它們通過(guò)模擬生物學(xué)的某些功能，創(chuàng)造一些優(yōu)化算法，尋找世界的規(guī)律。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上仿照生物學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)造一個(gè)簡(jiǎn)化的只有輸入層、輸出層和隱含的中間層的含有非線性特征的網(wǎng)絡(luò)。優(yōu)點(diǎn)是對(duì)噪聲數(shù)據(jù)有較好的適應(yīng)能力，并且對(duì)未知數(shù)據(jù)也具有較好的預(yù)測(cè)分類能力。但是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法獲取的模式隱含在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，而不是顯式的表達(dá)為規(guī)則，不容易被人們理解和解釋。而且還需要多次掃描(somio)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，網(wǎng)格的訓(xùn)練時(shí)間

8、較長(zhǎng)。共二十四頁(yè)5、決策樹方法：決策樹方法是利用信息論中的信息增益尋找數(shù)據(jù)庫(kù)中具有最大信息量的屬性字段，從而建立決策樹的一個(gè)結(jié)點(diǎn)，再根據(jù)該屬性字段的不同取值建立樹的分支，最后在每個(gè)分支子集中再重復(fù)建立樹的下層結(jié)點(diǎn)和分支的過(guò)程。具有速度較快、較易轉(zhuǎn)化成簡(jiǎn)單(jindn)且容易理解的分類規(guī)則、較易轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)句等優(yōu)點(diǎn)。6、統(tǒng)計(jì)學(xué)：旨在從抽樣分析中提取未知的數(shù)學(xué)模型，在數(shù)據(jù)挖掘中常常會(huì)涉及一定的統(tǒng)計(jì)過(guò)程，如數(shù)據(jù)抽樣和建模、判斷假設(shè)以及誤差控制等。共二十四頁(yè)7、粗糙集算法：可以用于分類問題，以幫助發(fā)現(xiàn)不準(zhǔn)確或噪聲數(shù)據(jù)中所存在的結(jié)構(gòu)關(guān)系，是現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘中最有力的工具。但它只能處理離散量，連續(xù)量必須

9、首先進(jìn)行離散化后方可使用。利用粗糙集可以近似或粗略的定義集合（類別）。對(duì)于一個(gè)集合的粗糙集定義是通過(guò)兩個(gè)集合，一個(gè)上近似集合和下近似集合來(lái)描述。上近似集合包含那些肯定(kndng)不屬于它的數(shù)據(jù)樣本，下近似集合包含那些肯定(kndng)無(wú)疑是屬于它的數(shù)據(jù)樣本。8、可視化技術(shù)：采用直觀的圖形方式將信息模式、數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)及趨勢(shì)呈現(xiàn)給用戶，以便用戶交互的分析數(shù)據(jù)關(guān)系。共二十四頁(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理(gunl)中的應(yīng)用客戶關(guān)系管理（Customer Relationship Management，CRM），簡(jiǎn)單的說(shuō)，就是對(duì)客戶關(guān)系進(jìn)行管理的一種思想和技術(shù)，換句話說(shuō)，客戶關(guān)系管理是一種“以客戶為中心

10、”的經(jīng)營(yíng)理念，它借助于信息技術(shù)在企業(yè)的市場(chǎng)、銷售、技術(shù)支持、客戶服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)的應(yīng)用，以改善和增進(jìn)企業(yè)與客戶的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)以更優(yōu)質(zhì)、更快捷、更富個(gè)性化的服務(wù)保持和吸引(xyn)更多客戶的目標(biāo)，并通過(guò)全面優(yōu)化面向客戶的業(yè)務(wù)流程使保留老客戶和獲取新客戶的成本達(dá)到最低化，最終使企業(yè)的市場(chǎng)適應(yīng)能力和競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力有一個(gè)質(zhì)的提高。共二十四頁(yè)數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用在客戶群體分類分析、客戶效益分類分析和預(yù)測(cè)、客戶背景分析、客戶滿意度分析、交叉銷售、客戶信用分析、客戶流失分析、客戶的獲得與保持等方面。主要應(yīng)用在以下六個(gè)方面：1、客戶的群體分類分析通過(guò)對(duì)電子商務(wù)系統(tǒng)收集的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，對(duì)具有相似瀏覽行為或客戶指標(biāo)的客

11、戶進(jìn)行分組，找出分組客戶的共同(gngtng)特征，從而確定不同類型客戶的行為模式。這樣可以幫助電子商務(wù)的組織者更好地了解自己的客戶，向客戶提供更適合客戶的服務(wù)。例如：有一些客戶都花了一些時(shí)間瀏覽“森馬服飾”頁(yè)面，經(jīng)過(guò)分析這些客戶被聚為一類。商家可以針對(duì)該群體的需求，為他們盡可能的發(fā)送廣告，或者及時(shí)的調(diào)整頁(yè)面及頁(yè)面內(nèi)容，滿足客戶的需求。共二十四頁(yè)2、客戶的效益分類分析(fnx)和預(yù)測(cè)客戶的利潤(rùn)回報(bào)分析是客戶效益分類分析和預(yù)測(cè)的關(guān)鍵?？蛻衾麧?rùn)回報(bào)預(yù)測(cè)是最令人向往的預(yù)測(cè)類型，也是客戶關(guān)系管理應(yīng)用能否替企業(yè)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期ROI的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。通過(guò)聚類技術(shù)和分類技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)那些客戶是中重要的，那些客戶是不重

12、要的，對(duì)給企業(yè)帶來(lái)利潤(rùn)的客戶我們要對(duì)他好點(diǎn)，比如贈(zèng)送禮物，多打折扣等。3、交叉銷售交叉銷售是建立在Win-Win原則上的，對(duì)客戶來(lái)講，要得到更多更好滿足并需求的服務(wù)并從中受益，對(duì)企業(yè)來(lái)講，也會(huì)因銷售額的增長(zhǎng)而獲益。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)分析出最優(yōu)的、合理的銷售匹配。共二十四頁(yè)4、客戶滿意度分析客戶滿意度是對(duì)某項(xiàng)產(chǎn)品或服務(wù)的消費(fèi)經(jīng)驗(yàn)的總體評(píng)價(jià)，是客戶通過(guò)對(duì)一個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)的可感知的效果與其期望值相比較后，所形成的愉悅或失望的感覺狀態(tài)，是衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)質(zhì)量水平的一種方式。它是客戶經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期沉淀而形成的情感訴求，也是客戶在歷次交易(jioy)活動(dòng)中狀態(tài)的積累。分析客戶對(duì)企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的滿意度，可以幫助企業(yè)了

13、解客戶的想法、需求和期望，發(fā)現(xiàn)企業(yè)在產(chǎn)品、服務(wù)和管理上的不足，為企業(yè)改善經(jīng)營(yíng)策略、提高客戶忠誠(chéng)度指明方向。通過(guò)自定義的定量的度量標(biāo)準(zhǔn)和公式，并根據(jù)時(shí)間和其他參數(shù)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)于客戶購(gòu)買、維修、反饋意見、建議、投訴等信息，可對(duì)客戶的滿意度進(jìn)行分析，找出客戶不滿意的原因并制定相應(yīng)的策略，提高客戶忠誠(chéng)度，增加企業(yè)的利潤(rùn)。共二十四頁(yè)5、客戶的獲得與保留通過(guò)Web數(shù)據(jù)挖掘可以對(duì)潛在客戶信息進(jìn)行聚類和分類的分析，再用模式分析預(yù)測(cè)那些可能成為新客戶，以幫助市場(chǎng)(shchng)銷售人員找到正確的營(yíng)銷對(duì)象。Web數(shù)據(jù)挖掘還可以解釋客戶的行為習(xí)慣，發(fā)現(xiàn)在不同情況下有相似行為的新客戶，幫助商家

14、識(shí)別潛在的客戶群，采用積極的營(yíng)銷策略，不斷挖掘新客戶，提高市場(chǎng)占有率。通過(guò)Web數(shù)據(jù)挖掘，可發(fā)現(xiàn)不同的客戶群在網(wǎng)站上購(gòu)買不同的商品，那些客戶可能正在流失，那些客戶是網(wǎng)站的忠誠(chéng)客戶，那些是贏利客戶。針對(duì)不同的客戶，進(jìn)行個(gè)性化的營(yíng)銷，使他們都成為電子商務(wù)企業(yè)的忠誠(chéng)的老客戶。6、客戶信用分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以為企業(yè)提供客戶信用分析，如可以為保險(xiǎn)索賠、移動(dòng)電話呼叫、信用卡購(gòu)買等易于發(fā)生欺詐的行業(yè)建立模型。共二十四頁(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(jsh)在網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷中的應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷是指利用Internet技術(shù)，最大限度地滿足客戶需求，以達(dá)到開拓市場(chǎng)、增家盈利(yn l)目標(biāo)的經(jīng)營(yíng)過(guò)程。它從傳統(tǒng)營(yíng)銷的以產(chǎn)品銷售為中心的“4P

15、”(Product，Price，Place，Promotion)轉(zhuǎn)向以滿足客戶需求為中心的“4C”(Customer，Cost，Convenienee，Communication)。數(shù)據(jù)挖掘在提高營(yíng)銷的有效性、交叉營(yíng)銷等方面有著廣泛的應(yīng)用。1、進(jìn)行有針對(duì)性的營(yíng)銷，提高營(yíng)銷的有效性數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過(guò)分析客戶點(diǎn)擊流等信息，挖掘出客戶的行為動(dòng)機(jī)，分析出用戶所處的階段，以幫助電子商務(wù)管理者針對(duì)用戶所處的階段提供不同的營(yíng)銷策略，向用戶進(jìn)行有針對(duì)性的信息反饋和廣告發(fā)共二十四頁(yè)送；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可以對(duì)市場(chǎng)、客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行恰當(dāng)?shù)姆诸愅诰?，從而分析出各個(gè)層次(cngc)的細(xì)分市場(chǎng)，為電子商務(wù)企業(yè)定位于自己的目標(biāo)

16、市場(chǎng)提供可靠的依據(jù)。2、交叉營(yíng)銷交叉營(yíng)銷就是指通過(guò)與客戶交流，向現(xiàn)有的客戶提供新的產(chǎn)品和服務(wù)的營(yíng)銷過(guò)程。企業(yè)與其客戶之間的商業(yè)關(guān)系是一種持續(xù)的不斷發(fā)展的關(guān)系，通過(guò)不斷地相互接觸和交流，客戶得到了更好更貼切的服務(wù)質(zhì)量，企業(yè)則因?yàn)樵黾恿虽N售量而獲利。基于客戶已經(jīng)購(gòu)買的商品，推薦客戶購(gòu)買一些相關(guān)的商品，建立忠誠(chéng)度?？蛻敉敢獾侥切┳钅軡M足自己需求的網(wǎng)站購(gòu)物。共二十四頁(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(jsh)在電子商務(wù)中應(yīng)用的前景隨著計(jì)算機(jī)硬件和軟件的并行發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越廣泛。在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，能否運(yùn)用好數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，是電子商務(wù)網(wǎng)站(wn zhn)能否成功的關(guān)鍵所在。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的關(guān)鍵性以被越來(lái)越多的企業(yè)所認(rèn)同。毫無(wú)疑問，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)時(shí)代會(huì)得到更大的發(fā)展。共二十四頁(yè)謝謝(xi xie)欣賞！共二十四頁(yè)內(nèi)容摘要數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用。中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)中，B2B電子商務(wù)是最重要的一部分。具有速度較快、較易轉(zhuǎn)化成簡(jiǎn)單且容易理解的分類規(guī)則、較易轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)句等優(yōu)點(diǎn)。對(duì)于一個(gè)集合的