[摘要] 概述了数据挖掘的定义、方法、过程，论述了数据挖掘技术与电子商务的关系，提出了数据挖掘技术在电子商务系统中应用的体系结构，经过测试，达到了预定的结果。
[关键词] 数据挖掘 电子商务 应用
当今，国内外电子商务类网站日益兴起。许多电子商务类网站都提供了一定程度的个性化服务，比如提供商品推荐服务。而构成这些个性化服务的基础就是数据挖掘技术。
一、数据挖掘分析
1.数据挖掘的定义。数据挖掘 (data mining，dm)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。包括存储和处理数据, 选择处理大数据集的算法、解释结果、使结果可视化。
2.数据挖掘的方法。从商业的角度来看,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。数据挖掘的方法大致可以分成4类：关联分析、概括分析、分类分析、聚类分析。（1）关联分析：分析表面上不相关数据之间的内在联系，揭示各事之间的依赖性和相关性，分析范围包括简单关联、因果关联等。在电子商务中，用数据挖掘找到隐藏的关联规则，当客户浏览、搜索关联规则中的某种商品时，就可以在页面中以推荐商品的形式显示关联规则中的其它商品。在进货计划和促销计划中，也可以将这个因素考虑进去。（2）概括分析：即提取数据库中指定的数据集合的一般特性，找出遍性规律。（3）分类分析：设置分类规则，把各个事务或实体按照性质和特征不同进行归类，把数据层次化和规整化，从而建立数据的分类模型。（4）聚类分析：通过分析和归纳实体之间的特征差异，选出具相识特征的实体聚合成为一个类，并用某种规则来描述该类的相同属性，形成一种聚类规则，实际上，它是与分类分析法互逆的过程。
3.数据挖掘的过程。该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。（1）确定业务对象：清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。（2）数据准备。数据的选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。（3）数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善从选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。（4）结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。（5）知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
二、数据挖掘与电子商务的关系
在电子商务企业中，数据挖掘运用于客户行为分析，企业从中受益体现在以下四个方面:(1)可以发现客户和访问者的爱好、生活模式。(2)可以争取新顾客，怎样使产品适销对路、怎样给产品定价、怎样吸引单个客户、怎样优化web网站。(3)可以用相应的信息确定顾客的消费周期，针对不同的产品制定相应的营销策略。(4)可以确定客户细分，为每一个客户的独特需求设计“量身定制”的产品。
三、数据挖掘技术在电子商务中的应用
1.面向电子商务的数据挖掘系统设计。本系统电子商务平台采用基于三层体系结构构建，服务器端采用先进的j2ee平台构架，有完整的体系框架组成，具有很好的可扩展性、互联性和可维护性。因此面向电子商务的数据挖掘系统由数据库服务器、应用服务器和客户端三层组成，整个体系结构是以j2ee企业级的构建技术为基础。对数据挖掘过程中产生的数据，采用独立的数据挖掘库表存放，这样既不影响也不依赖数据挖掘的数据源。应用服务器完成所有的数据挖掘运算，通过接受客户端的设置，完成所有对数据进行探索、转换、挖掘的工作。数据挖掘系统的每个功能模块都以ejb的形式进行封装，以实现分布式计算和负载平衡等分布式计算的要求，把具有繁重计算任务的模块和用户交互模块分开。客户端要负责数据挖掘流程的创建工作、所有功能模块参数的设定以及各种可视化结果的显示。用户可以根据自己的要求任意创建各种形式的挖掘流程，同时按照需要执行某部分流程，获取相应的可视化分析结果，其系统体系结构如图所示。
面向电子商务的数据挖掘系统体系结构图
2.面向电子商务的数据挖掘系统功能设计。面向电子商务的数据挖掘系统主要以下几大功能模块：（1）用户信息分析。运用分类和聚类挖掘方法对用户的信息分析，可以得到用户的些特征。对用户分类相当于对具有某些公共属性的用户群体建立了概要特征描述，这些特征可以用来对新增的用户进行分类，可以发现未来的潜在用户并开展有针对性的商务活动，如自动给一类特定的用户发送销售邮件，当属于同一类的用户再次访问站点时为其动态地改变站点的内容等。通过这些举措使商务活动能够在一定程度上满足用户的要求，实现目标营销。（2）商品信息分析。运用关联规则挖掘发现商品访问中所有关联和相联系的规则，可以从交易事务数据库中发现商品间的相互联系。这对电子商务公司组织站点网页结构、开展有效的营销策略非常有帮助。（3）物流信息分析。采用神经网络预测技术,根据各物流配送点接到的网站用户订单来预测其库存数量。预测信息可以给物流配送中心以参考，用来合理地确定各配送点仓库的库存量，使各配送点的补货能更加合理有序，降低物流成本，节约库存费用。
四、结束语
数据挖掘是一个新兴的领域, 具有广阔应用前景，目前，电子商务在我国正处于快速发展和应用阶段，利用数据挖掘技术，能够强化对客户的服务、促进市场最优化、加速资金周转、实现企业的创新发展。电子商务平台上的数据挖掘技术有待人们去进行更深入的研究工作，这将不断的推动数据挖掘技术的深入发展和广泛应用，创造出更多的社会和经济价值。
参考文献：
[1]张云涛龚铃:数据挖掘原理与技术. 北京, 电子工业出版社, 2004 年1月
[2]方真等:电子商务教程[m].北京:清华大学出版社.2004
[3]蒋良孝蔡之华:电子商务中的数据挖掘及其应用.计算机工程与设计，第24卷第6期，2003年6月
[4]夏火松:数据仓库与数据挖掘技术[m].北京:科学出版社，2004.3
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