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数据挖掘技术在电子商务中的应用 ——以亚马逊为例的数据挖掘应用分析 作者：吴玩秋 陈欣 刘晓驰 张颖 袁燕芳 班级：093电子商务 指 导 老 师：蒋盛益 报告提交时间：2011-06-12 目录 摘要 …………………………………………………………………………………………………………………………2 绪论 1.1调研背景………………………………………………………………………………2 1.2数据挖掘应用对电子商务领域的意义……………………………………………………2 1.3数据挖掘技术的应用现状……………………………………………………………3 1.4数据挖掘主要方法……………………………………………………………………4 1.5数据挖掘过程…………………………………………………………………………4 1.51数据挖掘过程图……………………………………………………………………5 1.52数据挖掘过程简介……………………………………………………………………5 以亚马逊为例的数据挖掘应用分析 2.1数据挖掘在电子商务中的应用分析——客户获得…………………………………6 2.11?客户…………………………………………………………………6 2.12数据挖掘技术在客户获得中的应用意义………………………………………6 2.13客户获得的步骤…………………………………………………………………7 2.2数据挖掘在电子商务中的应用分析——客户细分…………………………………8 2.21客户细分的定义…………………………………………………………………8 2.22客户细分的意义…………………………………………………………………8 2.23数据挖掘算法进行客户细分的流程……………………………………………9 2.24亚马逊网站的客户分析……………………………………………………9 2.3数据挖掘在电子商务中的应用分析——客户保留…………………………………11 2.31客户保留的意义……………………………………………………………………11 2.32客户流失原因的分析………………………………………………………………12 2.33数据挖掘在亚马逊电子商务平台的挖掘目标……………………………………13 2.34亚马逊在建立客户流失模型的过程………………………………………………13 2.4数据挖掘在电子商务中的应用分析——个性化服务…………………………………14 2.41个性化服务的定义…………………………………………………………………14 2.42个性化服务的特点…………………………………………………………………14 2.43电子商务个性化服务的意义……………………………………………………… 2.44 电子商务个性化服务的类型………………………………………………………15 2.45数据挖掘技术亚马逊个性化服务………………………………………16 2.5数据挖掘在电子商务中的应用分析——资源优化……………………………………18 2.51资源优化的意义……………………………………………………………………18 2.52数据挖掘在亚马逊资源优化方面的应用…………………………………………18 局限性分析 3.1数据挖掘在电子商务中应用的局限性………………………………………………21 总结和体会……………………………………………………………………………………21 摘要 随着的迅速发展，电子商务的应用不断深入。在电子商务应用系统中，相关的用户数据日益增多，数据挖掘技术具有从大量复杂数据中发现特定规律的能力。商业电子化趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。 绪论 1.1调研背景 随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺近。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需要信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一，将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证，是电子商务不可缺少的重要工具。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，为公司创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的科学领域和方法很多，其核心技术经历了数十年的发展其中包括统计，近邻，聚类，决策树，神经网络和规则等。今天，这些成熟的技术在电子商务中已进入了使用阶段，并取得了良好的效果。 1.2数据挖掘应用对电子商务领域的意义 ⑴数据挖掘有助于发现电子商务业务发展的趋势，帮助电子商务企业做出正确的决策，使企业处于更有利的竞争位置。商业电子化的趋势不