销量数据挖掘技术及电子商务应用研究

(顺德职业技术学院，广东 顺德 518300)

随着计算机科学与技术的快速发展，互联网已经渗入到生活中的各个领域。由于人们对于互联网依赖程度越来越高，电子商务经营模式成为新型的现代商业模式，这样的商业模式在经营交易过程中不会受到时间与空间的约束，具有较高的便利性。并且可以运用计算机和网络技术实现低成本、高效率运营，在此经营过程中会产生大量的数据，包含用户访问频率、访问方式、消费水平等。通过整理海量数据进行销量数据挖掘，能够有效管理客户信息，深层分析和提取用户需求，进而优化电子商务经营策略，带来更好的商品与服务，提升企业的核心竞争力。

1 数据挖掘技术在电子商务中的应用优势

随着电子商务模式的兴起，人们越来越倾向网上购物。电子商务每天都会产生大量的购物信息，由于数据信息的快速增长，运用人力已不能够满足信息处理需求，需要积极运用数据挖掘技术来处理繁多复杂的信息。在电子商务模式中，通过整理收集客户信息、产品销量信息等，能够合理分析消费者的消费喜好与购买能力。电子商务企业要想获得更好的发展，需要灵活运用数据挖掘技术，能够为企业的经营发展带来积极促进作用。在当前阶段，随着电子商务快速发展，数据挖掘技术已经日趋完善。由于电子商务的经营规模越来越大，各类信息也急剧增加，意味着数据挖掘技术在这个领域有着很大的运用空间。电商平台会保留用户的各类信息，这些信息主要是浏览记录、购买种类、消费偏好等，通过将销量数据与客户信息进行整合分析，能够更好地了解客户对商品属性的重视程度，进而更好地优化产品与服务。销量数据挖掘技术能够为企业的经营决策提供参考数据，使电商企业的经营策略得到优化。

数据挖掘能够运用算法和技术从海量的信息中寻找潜在客户和长期客户，根据消费水平与消费频率，分析下一次购买的可能性。这样有效的数据信息能够帮助企业完善执行计划，为企业带来更加可观的经营利润。数据挖掘在商业的决策方面具有可行性。电子商务企业在制定活动方案的时候，需要定位实施的目标人群。这样需要进行大量的对象信息分析，从中探寻潜在规律，并且针对这项规律构建模型。数字挖掘技术不仅在商业决策方面具有可行性，在商业的应用方面同样具有可行性。在处理大量信息的过程中，能够挖掘各个数据之间的关系，这通常会用在服务类信息方面的分析与处理。数据的挖掘是针对数据库中的信息进行筛选，通过多次的筛选能够得到精准的数据。电子商务在运用数据挖掘技术之后，能够全面了解自身经营模式的优缺点。了解平台用户消费能力、浏览次数、商品销量、用户年龄等信息之间的关系，进而更好地制订经营活动计划。

2 电子商务数据挖掘算法介绍

2.1 聚类挖掘算法

聚类分析属于一种统计学计算方法，能够与数据库技术进行结合，成为现代化数据挖掘中常用的技术手段。这种算法的主要思想是针对某项初始化数据，集中探索不同数据对象之间的关系，是否存在有价值的联系。在经营电子商务过程中，利用这样的算法能够准确了解不同客户群之间的特点，在掌握了不同的特点之后，能够针对不同客户群制定相应的解决措施，优化商品与服务，选择合理的推广时间与推广方式，进而促进商品销量的提升。

2.2 关联规则分析法

关联规则分析法是当前较为常用的数据挖掘算法，这项技术是针对大量数据进行系统性分析，挖掘里面潜在的价值信息，并且将提取到的数据与以往的数据进行分析对比，探寻数据之间的关联性以及不同数据之间的潜在价值。这样的算法能够帮助电子商务企业优化经营决策，使经营决策的制定能够更加具有说服力，令商务活动取得理想的作用与效果。

2.3 时间序列模式

时间序列模式是按照时间顺序来观察梳理数据库信息，并且在分析数据的过程中探寻一个或者多个相似的时序事件，并且通过进行时间序列的搜索，来返现充分发生概率比较高的情况。通过运用这项模式，能够帮助电子商务企业精准预测客户的查找模式，了解客户的需求与喜好，进而分析客户对于商品的实际要求，提供具有针对性的优质服务。在时序模式当中，具有重要影响的方法便是相似时序。

2.4 预测与评价

这个方法与之前的关联性规则分析法有着一定的相似度。这两项算法都是针对历史数据进行整合分析，令数据得到规范的梳理与归纳，在经过严格的分析处理之后，预测数据分布的时效性与规律性。根据数据的分析结果，预测和判断事件在将来的发展趋势和结果。合理利用这种算法能够帮助电子商务企业了解市场的行情与趋势，进而制定长远的发展策略。

3 数据挖掘技术在电子商务中的具体应用

3.1 在电子商务营销方面的应用

在电子商务经营过程中，运用数据挖掘技术能够了解到用户购买行为的特征，便于商家快速制定相应的商业决策。在电子商务营销过程中，将市场营销学的市场细分原理作为基础内容，并且对用户以往的消费行为进行基本假定，判断用户今后的消费倾向与需求。电子商务平台需要进行相关数据信息的收集、加工和处理，经过系统性分析之后，能够初步了解消费群体的兴趣喜好、消费能力、购物倾向和需求，进而推测用户将来的消费行为。通过分析商品的生命周期策略，可以令营销活动的制定更加合理，选择合适的营销时间与营销方式，保持活动的营销效果，令商品得到良好的推广，促进商品销量的提升。通过对电子商务平台用户进行聚类分析计算相似的客户需求，进而提供个性化和针对性服务。与客户进行深入的交流，让客户能够清晰地了解产品的特点与优势，理解新的服务模式，促进客户对商品的了解。针对客户个人信息进行深入分析，划分市场的各个层次，令电子商务的定位更加准确。

3.2 在电子商务网站系统和安全方面的应用

3.2.1 利用数据挖掘技术过滤客户邮件

电子商务网站系统当中需要将用户的电子邮件中的非结构化数据进行转化，使其变为结构化数据，将符合垃圾特征的邮件进行过滤。合理选择模式的匹配任务后，需要制定相应的决策方案，并且针对挖掘数据进行系统的归纳与评价，为决策者带来可视化的数据挖掘效果。

3.2.2 优化网站搜索引擎

在电子商务平台当中，用户们会使用搜索引擎来查询商品和服务，通过搜索引擎进行查找具有较高的准确率，能够帮助用户了解产品信息。利用数据挖掘技术来分析索引数据库当中的信息，能够有效提取具有价值的信息，形成文档摘要，并且对这些数据进行聚类，能够有效提升搜索引擎和浏览效率。

3.2.3 改善系统性能，优化网站安全性能

关于系统与网站性能方面，人们首先会想到反应速度。很多客户会在服务器上进行不同文件的访问，运用数据挖掘技术能够快速了解拥塞记录，判断展现性能的缺点，为管理者提供有效的改善策略，保证了对网站的访问速度。并且利用关联规则技术来提升网站的安全性能，保证系统和网站的正常运转。

3.3 在客户关系管理中的应用

通过运用现代信息技术，优化企业的市场销售和对客户的服务，能够为广大的客户提供个性化、高水平且便捷的服务。在这一过程中可以与客户建立良好的关系，逐渐吸引更多的客户，促进销售情况和盈利情况的改善，令企业能够得到更好的发展前景，使企业在市场中的竞争能力得到大幅提升。在当前阶段，数据挖掘技术应用情况较为广泛，能够有效分析客户群的各类信息，实现对客户群体的分类分析和效益分析，了解客户流失情况与满意程度，逐渐优化自身的经营模式。在这样的过程中，电子商务平台通过进行数据挖掘，能够更好地掌握客户群体的实际需求，便于制定更加优质的个性化服务，提升客户对自身的满意度，更好地进行客户关系管理。

3.4 在网站管理过程中的应用

电子商务对于网站具有较高的依赖性，因此需要加强对网站的管理。在进行网站建设和维护的过程中，数据挖掘技术能够带来积极作用。在建设网站的过程中运用数据挖掘技术，能够准确掌握网站内容，进而高效组织信息。运用技术分析技术来掌握网站路径的访问情况，在预期位置与实际位置建立链接，进而实现网络结构的优化。通过对邮件进行过滤与筛查，能够快速清理垃圾邮件。这样能够有效排除垃圾邮件对网站管理造成的负担，实现对网站的优化管理。

3.5 数据挖掘可以确定异常事件

在许多商业领域当中，难免会出现一些异常事件。异常事件的出现不仅会对当前的市场造成一定的冲击，也会带来一些发展机遇，具有显著的商业价值。电子商务运营过程中会经常出现一些异常事件。利用数据挖掘技术来分析这些异常事件，对异常点进行快速准确的分析，了解事件发生的原因和对自身造成的影响，能够更好地优化经营决策，使其能够为企业发展提供服务。以国内电子商务平台为例，在某一时间段某种产品的购买量与搜索率大幅度增加。电子商务平台需要针对这个情况进行分析，如果发现搜索的商品在将来拥有良好的销售前景，可以积极制定针对这部分产品的营销方案。如果某一种商品出现销量的大幅度下降或者商品的下架，电子商务平台需要分析影响商品滞销的原因，进而制定合理的解决方案，保证电子商务平台的正常运行。

4 数据挖掘技术在电子商务中的流程

4.1 数据源选取

数据源的选取需要合适的数据分析，通过导入相同特征的数据使其成为分析人员的分析源。在选择数据的时候，可以从以下两方面进行。首先是来自客户等级的资料，这些资料一般会包括客户的背景信息和交易数据。客户在注册电子商务平台的时候会填写各类数据，并且在之后的交易过程中逐渐丰富数据，而这些数据一般具有较高的真实性。其次是利用储存在服务器当中的来自客户的浏览记录和点击率来观察客户的行为。人们在有购物需求的时候，可能不会马上进行购买，而是不定时的在电子商务平台中查看产品，通过分析的这种行为能够更好地了解客户的购物需求情况。

4.2 数据预处理

数据的预处理主要是对字段的过滤，记录的筛选、附加、排泄或者合并等，实现对数据的深度清洗，完善数据中的缺失，解决数据值不一致的情况。这些数据是通过用户访问网站的时候留下来的原始日志，以便提供使用数据预处理。在电子商务中对数据进行挖掘较为复杂，因此进行数据的预处理是一项非常重要的步骤。

4.3 挖掘模型的构建与数据挖掘

数据挖掘能否成功，很大程度上取决于能否构建一个适合挖掘的分析模型。建立分析模型与之后分析结果的准确性有着密切的关系。在建立了分析模型之后，需要判定分析模型自身是否具备准确性、可理解性和实际性能。并且在此进行实际挖掘操作的过程中，还需要选择合适的挖掘算法，进而得到精准有效以及便于理解的信息与数据。

4.4 结果分析和使用

在完成数据挖掘之后会得出相应的结果，需要对数据挖掘结果进行处理。需要对结果进行解释和评估，使结果能够具备一定的可靠性与说服力。依据所需解决的问题，合理判定电子商务数据挖掘结果的有效性。

5 结论

在信息化时代，很多企业都在积极搭建自己的电子商务平台。但是电商平台需要可靠的数据分析作为支撑，因此当前面临的主要问题便是如何将大量的数据信息有效利用起来，分析客户的消费倾向、消费喜好与购买欲望，为用户提供更加优质的“一对一”服务。利用数据挖掘技术，能够从繁杂的数据中挖掘到有价值的信息，帮助企业做出正确的经营决策。数据挖掘技术有着广阔的发展前景，能够促进电子商务系统走向个性化和智能化，使其能够得到长远的发展。