数据挖掘技术及其在电子商务中的应用

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1、学士学位论文题目：数据挖掘技术及其在电子商务中的应用指导教师：系别：北京大学信息管理系专业：信息管理与信息系统学号：2013000001学生姓名：2012年10月46北京大学信息管理系大专起点本科函授学生毕业论文函授站北京年级2010级姓名学号2013000001题目:数据挖掘技术及其在电子商务中的应用指导教师评语：初评成绩（百分制）：指导教师（签名）指导教师工作单位职称年月日46摘要介绍数据挖掘技术，数据挖掘方法。如何使用数据挖掘技术分析电子商务活动中的客户访问行为，购买行为以及客户的性别、年龄等特征，从而调整电子商务网站的站点结构，广告宣传，商品推荐，客户引导以及商品的规划等。使电

2、子商务活动更具有针对性，用户体验更加人性化，以及为电商企业决策提供数据支持。关键词数据挖掘数据仓库电子商务信息处理预测46目录第一章引言5第二章数据挖掘技术概述62.1数据挖掘定义62.2数据挖掘类型72.2.1分类72.2.2估计72.2.3预测72.2.4相似分组或市场篮分析82.2.5聚集82.3数据挖掘过程82.3.1确定业务对象82.3.2数据准备92.3.3数据挖掘92.3.4分析和同化92.4数据挖掘的常用方法102.4.1市场篮分析(MarketBasketAnalysis)102.4.2基于记忆推理(Memory-BasedReason-ing,MBR)102.4.3

3、聚集分析(ClusterDetection)102.4.4链路分析(LinkAnalysis)102.4.5决策树(DecisionTree)102.4.6神经网络(NeutralNetwork)112.4.7遗传算法(GeneticAlgorithms)112.4.8Rough集(RoughSet)11第三章电子商务中的数据挖掘技术应用113.1电子商务简介113.2挖掘客户的购买行为123.3分析客户对站点的访问行为133.4从历史销售数据中挖掘交易规律143.5定位客户的网络性别153.6路径分析163.7关联分析方法的运用16第四章结束语18参考文献2046第一章引言目前互联网

4、电子商务行业犹如雨后春笋遍地开花，如淘宝、京东、当当、凡客、苏宁易购、库巴购物网、拍拍网等。众多的电商在互联网中活跃着，其中有综合性的电商网站，如淘宝、京东、当当等。也有专门性从事某一类商品的电商活动的网站，如麦包包专门进行箱包类的电商活动，聚美优品则专门进行化妆品类商品的网上交易。2012-2016年中国电子商务行业投资价值分析及深度研究咨询报告中国行业研究网(http://www.chinairn.com)　报告编号：937696电子商务推动生产生活方式的发展，已经渗透到各个行业和领域，对拉动经济增长、促进转变有着重要作用。电子商务服务业正在成为现代服务业一个核心产业。截至2011

5、年底，中国网民规模突破5亿关口，达5.13亿人。中国网络购物用户规模达1.94亿人，同比增长20.8%，网购使用率37.8%，未来网络购物用户规模将持续增长。网络购物用户对于网络购物的依赖性较高，大部分网络购物用户浏览网购网站的频率较高。其中，超过四成网购消费者每天浏览网购网站一次以上，近六成用户每天都要进行网购网站的浏览。而对于绝大多数（接近95%）的网购用户来讲，每周至少浏览一次网购网站。2011年中国电子商务交易总额为5.8万亿元，同比增长29.2%，其中网络购物交易规模突破7825亿元，占社会消费品零售总额比重达到4.3%。其中，B2B领域，无论是中小企业、还是规模较大企业均加

6、大了网络渠道的应用，通过互联网促成交易的达成。得益于网购的蓬勃发展，物流业市场得到井喷式发展，年均增长率达27.23%。2011年底，中国电子商务服务企业突破15万家，中国网上零售市场成交值达230亿美金，已仅次于美国位列第二，随着基础建设和网上贸易的发展，预计未来3年内，中国电子商务交易额将保持年均29%以上的增长速度。到2015年我国网络消费用户数量将激增至3.29亿人。网络消费支出有望使中国电子商务市场的规模超过美国，达12万亿元人民币以上，成为全球第一大电子商务市场。不管是综合性还是专业性的电商网站，都存在着非常大的竞争，比如前不久的京东和苏宁、国美的价格大战，不仅考验着电商们

7、系统的压力，也考验了他们46的数据分析处理能力。同时各大电商企业基本都拥有大量的用户，如何去分析他们的用户的访问习惯，购买行为，以及分析竞争对手的相关数据从而调整电子商务网站的站点结构，广告宣传，商品推荐，客户引导以及商品的规划、潜在用户的挖掘等。使电子商务活动更具有针对性，用户体验更加人性化，提高自己的竞争力。在这样的大数据环境下我们就需要用到数据挖掘技术来帮助企业进行数据的分析。数据挖掘(DataMining)是从数据集合中自动抽取隐藏在数