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1數據挖掘技術和過程

1.1數據挖掘技術概述

發現的是用戶感興趣的知識；發現的知識應當能夠被接受、理解和運用。也就是發現全部相對的知識，是具有特定前提與條件，面向既定領域的，同時還容易被用戶接受。數據挖掘屬于一種新型的商業信息處理技術，其特點為抽取、轉化、分析商業數據庫中的大規模業務數據，從中獲得有價值的商業數據。簡單來說，其實數據挖掘是一種對數據進行深入分析的方法。因此，可以描述數據挖掘為：根據企業設定的工作目標，探索與分析企業大量數據，充分揭示隱藏的、未知的規律性，并且將其轉變為科學的方法。數據挖掘發現的最常見知識包括：

1.1.1廣義知識體現相同事物共同性質的知識，是指類別特點的概括描述知識。按照數據的微觀特點對其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識積極發現，是對數據的高度精煉與抽象。發現廣義知識的方法與技術有很多，例如數據立方體和歸約等。

1.1.2關聯知識體現一個事件與其他事件之間形成的關聯知識。假如兩項或者更多項之間形成關聯，則其中一項的屬性數值就能夠借助其他屬性數值實行預測。

1.1.3分類知識體現相同事物共同特點的屬性知識與不同事物之間差異特點知識。

1.2數據挖掘過程

1.2.1明確業務對象對業務問題清楚定義，了解數據挖掘的第一步是數據挖掘目的。挖掘結果是無法預測的，但是研究的問題是可預見的，僅為了數據挖掘而數據挖掘一般會體現出盲目性，通常也不會獲得成功。基于用戶特征的電子商務數據挖掘研究劉芬（惠州商貿旅游高級職業技術學校，廣東惠州516025）摘要：隨著互聯網的出現，全球范圍內電子商務正在迅速普及與發展，在這樣的環境下，電子商務數據挖掘技術應運而生。電子商務數據挖掘技術是近幾年來數據挖掘領域中的研究熱點，基于用戶特征的電子商務數據挖掘技術研究將會解決大量現實問題，為企業確定目標市場、完善決策、獲得最大競爭優勢，其應用前景廣闊，促使電子商務企業更具有競爭力。主要分析了電子商務內容、數據挖掘技術和過程、用戶細分理論，以及基于用戶特征的電子商務數據挖掘。

1.2.2數據準備第一選擇數據：是按照用戶的挖掘目標，對全部業務內外部數據信息積極搜索，從數據源中獲取和挖掘有關數據。第二預處理數據：加工選取的數據，具體對數據的完整性和一致性積極檢查，并且處理數據中的噪音，找出計算機丟失的數據，清除重復記錄，轉化數據類型等。假如數據倉庫是數據挖掘的對象，則在產生數據庫過程中已經形成了數據預處理。

1.2.3變換數據轉換數據為一個分析模型。這一分析模型是相對于挖掘算法構建的。構建一個與挖掘算法適合的分析模型是數據挖掘獲得成功的重點。可以利用投影數據庫的相關操作對數據維度有效降低，進一步減少數據挖掘過程中數據量，提升挖掘算法效率。

1.2.4挖掘數據挖掘獲得的經濟轉化的數據。除了對選擇科學挖掘算法積極完善之外，其余全部工作都自行完成。整體挖掘過程都是相互的，也就是用戶對某些挖掘參數能夠積極控制。

1.2.5評價挖掘結果這個過程劃分為兩個步驟：表達結果和評價結果。第一表達結果：用戶能夠理解數據挖掘得到的模式，可以通過可視化數據促使用戶對挖掘結果積極理解。第二評價結果：用戶與機器對數據挖掘獲得的模式有效評價，對冗余或者無關的模式及時刪除。假如用戶不滿意挖掘模式，可以重新挑選數據和挖掘算法對挖掘過程科學執行，直到獲得用戶滿意為止。

2用戶細分理論

用戶細分是指按照不同用戶的屬性劃分用戶集合。目前學術界和企業界一般接受的是基于用戶價值的細分理論，其不僅包含了用戶為企業貢獻歷史利潤，還包含未來利潤，也就是在未來用戶為企業可能帶來的利潤總和。基于用戶價值的細分理論選擇客戶當前價值與客戶潛在價值兩個因素評價用戶。用戶當前價值是指截止到目前用戶對企業貢獻的總體價值；用戶潛在價值是指未來用戶可能為企業創造的價值總和。每個因素還能夠劃分為兩個高低檔次，進一步產生一個二維的矩陣，把用戶劃分為4組，價值用戶、次價值用戶、潛在價值用戶、低價值用戶。企業在推廣過程中根據不同用戶應當形成對應的方法，投入不同的資源。很明顯對于企業來說價值用戶最重要，被認為是企業的玉質用戶；其次是次價值用戶，被認為是金質用戶，雖然數量有限，卻為企業創造了絕大部分的利潤；其他則是低價值用戶，對企業來說價值最小，成為鉛質用戶，另外一類則是潛在價值用戶。雖然這兩類用戶擁有較多的數量，但是為企業創造的價值有限，甚至很小。需要我們注意的是潛在價值用戶利用再造用戶關系，將來極有可能變成價值用戶。從長期分析，潛在價值用戶可以是企業的隱形財富，是企業獲得利潤的基礎。將采用數據挖掘方法對這4類用戶特點有效挖掘。

3電子商務數據挖掘分析

3.1設計問卷

研究的關鍵是電子商務用戶特征的數據挖掘，具體包含了價值用戶特征、次價值用戶特征、潛在價值用戶特征，對電子商務用戶的認知度、用戶的需求度分析。問卷內容包括3部分：其一是為被調查者介紹電子商務的概念與背景；其二是具體調查被調查對象的個人信息，包含了性別、年齡、學歷、感情情況、職業、工作、生活地點、收入、上網購物經歷；其三是問卷主要部分，是對用戶對電子商務的了解、需求、使用情況的指標設計。

3.2調查方式

本次調查的問卷主體是電腦上網的人群，采用隨機抽象的方式進行網上訪問。一方面采用大眾聊天工具，利用電子郵件和留言的方式發放問卷，另一方面在大眾論壇上邀請其填寫問卷。

3.3數據挖掘和結果

（1）選擇數據挖掘的算法利用Clementine數據挖掘軟件，采用C5.O算法挖掘預處理之后數據。

（2）用戶數據分析

1）電子商務用戶認知度分析按照調查問卷的問題“您知道電子商務嗎？”得到對電子商務用戶認知情況的統計，十分了解20.4%，了解30.1%，聽過但不了解具體使用方法40.3%，從未聽過8.9%。很多人僅聽過電子商務，但是并不清楚具體的功能與應用方法，甚至有一小部分人沒有聽過電子商務。對調查問卷問題“您聽過電子商務的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網了解電子商務的，占40.2%；僅有76人是利用紙質報刊雜志上知道電子商務的并且對其進行應用；這也表明相較于網絡宣傳紙質媒體推廣電子商務的方法缺乏有效性。

2）電子商務用戶需求用戶希求具體是指使用產品服務人員對應用產品或服務形成的需求或者期望。按照問題“假如你曾經使用電子商務，你覺得其用途怎樣，假如沒有使用過，你覺得其對自己有用嗎？”得到了認為需要和十分需要的數據，覺得電子商務有用的用戶為40.7%，不清楚是否對自己有用的用戶為56.7%，認為不需要的僅有2.4%。

3）電子商務用戶應用意愿應用意愿是指消費者對某一產品服務進行應用或者購買的一種心理欲望。按照問題“假如可以滿足你所關心的因素，未來你會繼續應用電子商務嗎？”獲得的數據可知，在滿足各種因素時，將來一年之內會應用電子商務的用戶為78.2%，一定不會應用電子商務的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強烈的應用電子商務欲望，電子商務發展前景很好。基于用戶特征的電子商務數據研究，電子商務企業通過這一結果能夠更好地實行營銷和推廣，對潛在用戶積極定位，提高用戶體驗，積極挖掘用戶價值。分析為企業準確營銷和推廣企業提供了一個有效的借鑒。

4結語

互聯網中數據是最寶貴的資源之一，大量數據中包含了很大的潛在價值，對這些數據深入挖掘對互聯網商務、企業推廣、傳播信息發揮了巨大的作用。近些年來，數據挖掘技術獲得了信息產業的極大重視，具體原因是出現了大量的數據，能夠廣泛應用，并且需要轉化數據成為有價值的信息知識。通過基于用戶特征的電子商務數據挖掘研究，促使電子商務獲得巨大發展機會，發現潛在用戶，促使電子商務企業精準營銷。

作者：劉芬 單位：惠州商貿旅游高級職業技術學校