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Web數據挖掘技術(shù)探析論文
在日復一日的學(xué)習、工作生活中，大家或多或少都會(huì )接觸過(guò)論文吧，論文對于所有教育工作者，對于人類(lèi)整體認識的提高有著(zhù)重要的意義。那么你知道一篇好的論文該怎么寫(xiě)嗎？以下是小編收集整理的Web數據挖掘技術(shù)探析論文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
Web數據挖掘技術(shù)探析論文 篇1
引言
當前，隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的發(fā)展和數據庫技術(shù)的迅猛發(fā)展，有效推動(dòng)了商務(wù)活動(dòng)由傳統活動(dòng)向電子商務(wù)變革。電子商務(wù)就是利用計算機和網(wǎng)絡(luò )技術(shù)以及遠程通信技術(shù)，實(shí)現整個(gè)商務(wù)活動(dòng)的電子化、數字化和網(wǎng)絡(luò )化�；贗nternet的電子商務(wù)快速發(fā)展，使現代企業(yè)積累了大量的數據，這些數據不僅能給企業(yè)帶來(lái)更多有用信息，同時(shí)還使其他現代企業(yè)管理者能夠及時(shí)準確的搜集到大量的數據。訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)提供更多更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，成為電子商務(wù)成敗的關(guān)鍵因素，因而受到現代電子商務(wù)經(jīng)營(yíng)者的高度關(guān)注，這也對計算機web數據技術(shù)提出了新的要求，Web數據挖掘技術(shù)應運而生。它是一種能夠從網(wǎng)上獲取大量數據，并能有效地提取有用信息供企業(yè)決策者分析參考，以便科學(xué)合理制定和調整營(yíng)銷(xiāo)策略，為客戶(hù)提供動(dòng)態(tài)、個(gè)性化、高效率服務(wù)的全新技術(shù)。目前，它已成為電子商務(wù)活動(dòng)中不可或缺的重要載體。
計算機web數據挖掘概述
1.計算機web數據挖掘的由來(lái)
計算機Web數據挖掘是一個(gè)在Web資源上將對自己有用的數據信息進(jìn)行篩選的過(guò)程。Web數據挖掘是把傳統的數據挖掘思想和方法移植到Web應用中，即從現有的Web文檔和活動(dòng)中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數據信息。計算機Web數據挖掘可以在多領(lǐng)域中展示其作用，目前已被廣泛應用于數據庫技術(shù)、信息獲取技術(shù)、統計學(xué)、人工智能中的機器學(xué)習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等多個(gè)方面，其中對商務(wù)活動(dòng)的變革起到重大的推動(dòng)作用方面最為明顯。
2.計算機Web數據挖掘含義及特征
(1)Web數據挖掘的含義
Web數據挖掘是指數據挖掘技術(shù)在Web環(huán)境下的應用，是一項數據挖掘技術(shù)與WWW技術(shù)相結合產(chǎn)生的新技術(shù)，綜合運用到了計算機語(yǔ)言、Internet、人工智能、統計學(xué)、信息學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)。具體說(shuō)，就是通過(guò)充分利用網(wǎng)絡(luò )(Internet)，挖掘用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)日志文件、商品信息、搜索信息、購銷(xiāo)信息以及網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)登記信息等內容，從中找出隱性的、潛在有用的和有價(jià)值的信息，最后再用于企業(yè)管理和商業(yè)決策。
(2)Web數據挖掘的特點(diǎn)
計算機Web數據挖掘技術(shù)具有以下特點(diǎn)：一是用戶(hù)不用提供主觀(guān)的評價(jià)信息;二是用戶(hù)“訪(fǎng)問(wèn)模式動(dòng)態(tài)獲取”不會(huì )過(guò)時(shí);三是可以處理大規模的數據量，并且使用方便;四是與傳統數據庫和數據倉庫相比，Web是一個(gè)巨大、分布廣泛、全球性的信息服務(wù)中心。
(3)計算機web數據挖掘技術(shù)的類(lèi)別
web數據挖掘技術(shù)共有三類(lèi)：第一類(lèi)是Web使用記錄挖掘。就是通過(guò)網(wǎng)絡(luò )對Web日志記錄進(jìn)行挖掘，查找用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)Web頁(yè)面的模式及潛在客戶(hù)等信息，以此提高其站點(diǎn)所有服務(wù)的競爭力。第二類(lèi)是Web內容挖掘。既是指從Web文檔中抽取知識的過(guò)程。第三類(lèi)是Web結構挖掘。就是通過(guò)對Web上大量文檔集合的內容進(jìn)行小結、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)分析的方式，從Web文檔的組織結構和鏈接關(guān)系中預測相關(guān)信息和知識。
計算機web數據挖掘技術(shù)與電子商務(wù)的關(guān)系
借助計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的日臻成熟，電子商務(wù)正以其快速、便捷的特點(diǎn)受到越來(lái)越多的企業(yè)和個(gè)人的.關(guān)注。隨著(zhù)電子商務(wù)企業(yè)業(yè)務(wù)規模的不斷擴大，電子商務(wù)企業(yè)的商品和客戶(hù)數量也隨之迅速增加，電子商務(wù)企業(yè)以此獲得了大量的數據，這些數據正成為了電子商務(wù)企業(yè)客戶(hù)管理和銷(xiāo)售管理的重要信息。為了更好地開(kāi)發(fā)和利用這些數據資源，以便給企業(yè)和客戶(hù)帶來(lái)更多的便利和實(shí)惠，各種數據挖掘技術(shù)也逐漸被應用到電子商務(wù)網(wǎng)站中。目前，基于數據挖掘(特別是web數據挖掘)技術(shù)構建的電子商務(wù)推薦系統正成為電子商務(wù)推薦系統發(fā)展的一種趨勢。
計算機web數據挖掘在電子商務(wù)中的具體應用
(1)電子商務(wù)中的web數據挖掘的過(guò)程
在電子商務(wù)中，web數據挖掘的過(guò)程主要有以下三個(gè)階段：既是數據準備階段、數據挖掘操作階段、結果表達和解釋階段。如果在結果表達階段中，分析結果不能讓電子商務(wù)企業(yè)的決策者滿(mǎn)意，就需要重復上述過(guò)程，直到滿(mǎn)意為止。
(2)Web數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用
目前，電子商務(wù)在企業(yè)中得到廣泛應用，極大地促進(jìn)了電子商務(wù)網(wǎng)站的興起，經(jīng)過(guò)分析一定時(shí)期內站點(diǎn)上的用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)信息，便可發(fā)現該商務(wù)站點(diǎn)上潛在的客戶(hù)群體、相關(guān)頁(yè)面、聚類(lèi)客戶(hù)等數據信息，企業(yè)信息系統因此會(huì )獲得大量的數據，如此多的數據使Web數據挖掘有了豐富的數據基礎，使它在各種商業(yè)領(lǐng)域有著(zhù)更加重要的實(shí)用價(jià)值。因而，電子商務(wù)必將是未來(lái)Web數據挖掘的主攻方向。Web數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用主要包含以下幾方面：
一是尋找潛在客戶(hù)。電子商務(wù)活動(dòng)中，企業(yè)的銷(xiāo)售商可以利用分類(lèi)技術(shù)在Internet上找到潛在客戶(hù)，通過(guò)挖掘Web日志記錄等信息資源，對訪(fǎng)問(wèn)者進(jìn)行分類(lèi)，尋找訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)共同的特征和規律，然后從已經(jīng)存在的分類(lèi)中找到潛在的客戶(hù)。
二是留住訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)。電子商務(wù)企業(yè)通過(guò)商務(wù)網(wǎng)站可以充分挖掘客戶(hù)瀏覽訪(fǎng)問(wèn)時(shí)留下的信息，了解客戶(hù)的瀏覽行為，然后根據客戶(hù)不同的愛(ài)好和要求，及時(shí)做出讓訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)滿(mǎn)意的頁(yè)面推薦和專(zhuān)屬性產(chǎn)品，以此來(lái)不斷提高網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)的滿(mǎn)意度，最大限度延長(cháng)客戶(hù)駐留的時(shí)間，實(shí)現留住老客戶(hù)發(fā)掘新客戶(hù)的目的。
三是提供營(yíng)銷(xiāo)策略參考。通過(guò)Web數據挖掘，電子商務(wù)企業(yè)銷(xiāo)售商能夠通過(guò)挖掘商品訪(fǎng)問(wèn)情況和銷(xiāo)售情況，同時(shí)結合市場(chǎng)的變化情況，通過(guò)聚類(lèi)分析的方法，推導出客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的規律，不同的消費需求以及消費產(chǎn)品的生命周期等情況，為決策提供及時(shí)而準確的信息參考，以便決策者能夠適時(shí)做出商品銷(xiāo)售策略調整，優(yōu)化商品營(yíng)銷(xiāo)。
四是完善商務(wù)網(wǎng)站設計。電子商務(wù)網(wǎng)站站點(diǎn)設計者能夠利用關(guān)聯(lián)規則，來(lái)了解客戶(hù)的行為記錄和反饋情況，并以此作為改進(jìn)網(wǎng)站的依據，不斷對網(wǎng)站的組織結構進(jìn)行優(yōu)化來(lái)方便客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)，不斷提高網(wǎng)站的點(diǎn)擊率。
結語(yǔ)
本文對Web數據挖掘技術(shù)進(jìn)行了綜述，講述了其在電子商務(wù)中廣泛應用�？梢钥闯�，隨著(zhù)計算機技術(shù)和數據庫技術(shù)快速發(fā)展，計算機Web數據技術(shù)的應用將更加廣泛，Web數據挖掘也將成為非常重要的研究領(lǐng)域，研究前景巨大、意義深遠。目前，我國的Web數據應用還處于探索和起步階段，還有許多問(wèn)題值得深入研究。
Web數據挖掘技術(shù)探析論文 篇2
摘要：該文通過(guò)介紹電子商務(wù)及數據挖掘基本知識，分別從幾個(gè)方面分析了電子商務(wù)中WEB數據挖掘技術(shù)的應用。
關(guān)鍵詞：電子商務(wù)；數據挖掘；應用
1概述
電子商務(wù)是指企業(yè)或個(gè)人以網(wǎng)絡(luò )為載體，應用電子手段，利用現代信息技術(shù)進(jìn)行商務(wù)數據交換和開(kāi)展商務(wù)業(yè)務(wù)的活動(dòng)。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，電子商務(wù)比傳統商務(wù)具有更明顯的優(yōu)勢，由于電子商務(wù)具有方便、靈活、快捷的特點(diǎn)，使它已逐漸成為人們生活中不可缺少的活動(dòng)。目前電子商務(wù)平臺網(wǎng)站多，行業(yè)競爭強，為了獲得更多的客戶(hù)資源，電子商務(wù)網(wǎng)站必須加強客戶(hù)關(guān)系管理、改善經(jīng)營(yíng)理念、提升售后服務(wù)。數據挖掘是從數據集中識別出隱含的、潛在有用的、有效的，新穎的、能夠被理解的信息和知識的過(guò)程。由數據集合做出歸納推理，從中挖掘并進(jìn)行商業(yè)預判，能夠幫助電子商務(wù)企業(yè)決策層依據預判，對市場(chǎng)策略調整，將企業(yè)風(fēng)險降低,從而做出正確的決策，企業(yè)利潤將最大化。隨著(zhù)電子商務(wù)的應用日益廣泛，電子商務(wù)活動(dòng)中會(huì )產(chǎn)生大量有用的數據，如何能夠數據挖掘出數據的參考價(jià)值？研究客戶(hù)的興趣和愛(ài)好，對客戶(hù)分門(mén)別類(lèi)，將客戶(hù)心儀的商品分別推薦給相關(guān)客戶(hù)。因此,如何在電子商務(wù)平臺上進(jìn)行數據挖掘成為研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。
2數據挖掘技術(shù)概述
數據挖掘（DataMining），也稱(chēng)數據庫中的知識發(fā)現（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。數據挖掘一般是指從海量數據中應用算法查找出隱藏的、未知的信息的過(guò)程。數據挖掘是一個(gè)在大數據資源中利用分析工具發(fā)現模型與數據之間關(guān)系的一個(gè)過(guò)程，數據挖掘對決策者尋找數據間潛在的某種關(guān)聯(lián)，發(fā)現隱藏的因素起著(zhù)關(guān)鍵作用。這些模式是有潛在價(jià)值的、并能夠被理解的。數據挖掘將人工智能、機器學(xué)習、數據庫、統計、可視化、信息檢索、并行計算等多個(gè)領(lǐng)域的理論與技術(shù)融合在一起的一門(mén)多學(xué)科交叉學(xué)問(wèn)，這些學(xué)科也對數據挖掘提供了很大的技術(shù)支撐。
3Web數據挖掘特點(diǎn)
Web數據挖掘就是數據挖掘在Web中的應用。Web數據挖掘的目的是從萬(wàn)維網(wǎng)的網(wǎng)頁(yè)的內容、超鏈接的結構及使用日志記錄中找到有價(jià)值的數據或信息。依據挖掘過(guò)程中使用的數據類(lèi)別，Web數據挖掘任務(wù)可分為：Web內容挖掘、Web結構挖掘、Web使用記錄挖掘。
1）Web內容挖掘指從網(wǎng)頁(yè)中提取文字、圖片或其他組成網(wǎng)頁(yè)內容的信息，挖掘對象通常包含文本、圖形、音視頻、多媒體以及其他各種類(lèi)型數據。
2）Web結構挖掘是對Web頁(yè)面之間的結構進(jìn)行挖掘，挖掘描述內容是如何組織的，從Web的超鏈接結構中尋找Web結構和頁(yè)面結構中的有價(jià)值模式。例如從這些鏈接中，我們可以找出哪些是重要的網(wǎng)頁(yè)，依據網(wǎng)頁(yè)的主題，進(jìn)行自動(dòng)的聚類(lèi)和分類(lèi)，為了不同的目的從網(wǎng)頁(yè)中根據模式獲取有用的信息，從而提高檢索的質(zhì)量及效率。
3）Web使用記錄挖掘是根據對服務(wù)器上用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)的訪(fǎng)問(wèn)記錄進(jìn)行挖掘的方法。Web使用挖掘將日志數據映射為關(guān)系表并采用相應的數據挖掘技術(shù)來(lái)訪(fǎng)問(wèn)日志數據，對用戶(hù)點(diǎn)擊事件的搜集和分析發(fā)現用戶(hù)導航行為。它用來(lái)提取關(guān)于客戶(hù)如何瀏覽和使用訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)頁(yè)的鏈接信息。如訪(fǎng)問(wèn)了哪些頁(yè)面？在每個(gè)頁(yè)面中所停留的時(shí)間？下一步點(diǎn)擊了什么？在什么樣的路線(xiàn)下退出瀏覽的？這些都是Web使用記錄挖掘所關(guān)心要解決的問(wèn)題。
4電子商務(wù)中Web挖掘中技術(shù)的應用分析
1）電子商務(wù)中序列模式分析的應用
序列模式數據挖掘就是要挖掘基于時(shí)間或其他序列的模式。如在一套按時(shí)間順序排列的會(huì )話(huà)或事務(wù)中一個(gè)項目有存在跟在另一個(gè)項目后面。通過(guò)這個(gè)方法，WEB銷(xiāo)售商可以預測未來(lái)的訪(fǎng)問(wèn)模式，以幫助針對特定用戶(hù)組進(jìn)行廣告排放設置。發(fā)現序列模式容易使客戶(hù)的行為被電子商務(wù)的組織者預測，當用戶(hù)瀏覽站點(diǎn)時(shí)，盡可能地迎合每個(gè)用戶(hù)的瀏覽習慣并根據用戶(hù)感興趣的內容不斷調整網(wǎng)頁(yè)，盡可能地使每個(gè)用戶(hù)滿(mǎn)意。使用序列模式分析挖掘日志，可以發(fā)現客戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)序列模式。在萬(wàn)維網(wǎng)使用記錄挖掘應用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用戶(hù)路徑之中常用的導航路徑。當用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)電子商務(wù)網(wǎng)站時(shí)，網(wǎng)站管理員能夠搜索出這個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的對該網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)序列模式，將訪(fǎng)問(wèn)者感興趣但尚未瀏覽的頁(yè)面推薦給他。序列模式分析還能分析出商品購買(mǎi)的前后順序，從而向客戶(hù)提出推薦。例如在搜索引擎是發(fā)出查詢(xún)請求、瀏覽網(wǎng)頁(yè)信息等，會(huì )彈出與這些信息相關(guān)的廣告。例如購買(mǎi)了打印機的用戶(hù)，一般不久就會(huì )購買(mǎi)如打印紙、硒鼓等打印耗材。優(yōu)秀的推薦系統將為客戶(hù)建立一個(gè)專(zhuān)屬商店,由每個(gè)客戶(hù)的特征來(lái)調整網(wǎng)站的內容。也能由挖掘出的一些序列模式分析網(wǎng)站及產(chǎn)品促銷(xiāo)的'效果。
2）電子商務(wù)中關(guān)聯(lián)規則的應用
關(guān)聯(lián)規則是揭示數據之間隱含的相互關(guān)系，關(guān)聯(lián)分析的任務(wù)是發(fā)現事物間的關(guān)聯(lián)規則或相關(guān)程序。關(guān)聯(lián)規則挖掘的目標是在數據項目中找出每一個(gè)數據信息的內在關(guān)系。關(guān)聯(lián)規則挖掘就是要搜索出用戶(hù)在服務(wù)器上訪(fǎng)問(wèn)的內容、頁(yè)面、文件之間的聯(lián)系，從而改進(jìn)電子商務(wù)網(wǎng)站設計�？梢愿迷诮M織站點(diǎn)，減少用戶(hù)過(guò)濾網(wǎng)站信息的負擔，哪些商品顧客會(huì )可能在一次購物時(shí)同時(shí)購買(mǎi)？關(guān)聯(lián)規則技術(shù)能夠通過(guò)購物籃中的不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客的購物習慣。例如購買(mǎi)牛奶的顧客90%會(huì )同時(shí)還購買(mǎi)面包，這就是一條關(guān)聯(lián)規則，如果商店或電子商務(wù)網(wǎng)站將這兩種商品放在一起銷(xiāo)售，將會(huì )提高它們的銷(xiāo)量。關(guān)聯(lián)規則挖掘目標是利用工具分析出顧客購買(mǎi)商品間的聯(lián)系，也即典型購物籃數據分析應用。關(guān)聯(lián)規則是發(fā)現同類(lèi)事件中不同項目的相關(guān)性，例如手機加充電寶，鼠標加鼠標墊等購買(mǎi)習慣就屬于關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)規則挖掘技術(shù)可以用相應算法找出關(guān)聯(lián)規則，例如在上述例子中，商家可以依據商品間的關(guān)聯(lián)改進(jìn)商品的擺放，如果顧客購買(mǎi)了手機則將充電寶放入推薦的商品中，如果一些商品被同時(shí)購買(mǎi)的概率較大，說(shuō)明這些商品存在關(guān)聯(lián)性，商家可以將這些有關(guān)聯(lián)的商品鏈接放在一起推薦給客戶(hù),有利于商品的銷(xiāo)售，商家也根據關(guān)聯(lián)有效搭配進(jìn)貨，提升商品管理水平。如買(mǎi)了燈具的顧客，多半還會(huì )購買(mǎi)開(kāi)關(guān)插座，因此，一般會(huì )將燈具與開(kāi)關(guān)插座等物品放在一個(gè)區域供顧客選購。依據分析找出顧客所需要的商品的關(guān)聯(lián)規則，由挖掘分析結果向顧客推薦所需商品，也即向顧客提出可能會(huì )感興趣的商品推薦，將會(huì )大大提高商品的銷(xiāo)售量。
3）電子商務(wù)中路徑分析技術(shù)的應用
路徑分析技術(shù)通過(guò)對Web服務(wù)器的日志文件中客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)站點(diǎn)的訪(fǎng)問(wèn)次數的分析，用來(lái)發(fā)現Web站點(diǎn)中最經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的路徑來(lái)調整站點(diǎn)結構，從而幫助使用用戶(hù)以最快的速度找到其所需要的產(chǎn)品或是信息。例如在用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)某網(wǎng)站時(shí)，如果有很多用戶(hù)不感興趣的頁(yè)面存在，就會(huì )影響用戶(hù)的網(wǎng)頁(yè)瀏覽速度，從而降低用戶(hù)的瀏覽興趣，同時(shí)也會(huì )使整個(gè)站點(diǎn)的維護成本提高。而利用路徑分析技術(shù)能夠全面地掌握網(wǎng)站各個(gè)頁(yè)面之間的關(guān)聯(lián)以及超鏈接之間的聯(lián)系，通過(guò)分析得出訪(fǎng)問(wèn)頻率最高的頁(yè)面，從而改進(jìn)網(wǎng)站結構及頁(yè)面的設計。
4）電子商務(wù)中分類(lèi)分析的應用
分類(lèi)技術(shù)在根據各種預定義規則進(jìn)行用戶(hù)建模的Web分析應用中扮演著(zhù)很重要的角色。例如，給出一組用戶(hù)事務(wù)，可以計算每個(gè)用戶(hù)在某個(gè)期間內購買(mǎi)記錄總和�；谶@些數據，可以建立一個(gè)分類(lèi)模型，將用戶(hù)分成有購買(mǎi)傾向和沒(méi)有購買(mǎi)傾向兩類(lèi)，考慮的特征如用戶(hù)統計屬性以及他們的導航活動(dòng)。分類(lèi)技術(shù)既可以用于預測哪些購買(mǎi)客戶(hù)對于哪類(lèi)促銷(xiāo)手段感興趣，也可以預測和劃分顧客類(lèi)別。在電子商務(wù)中通過(guò)分類(lèi)分析，可以得知各類(lèi)客戶(hù)的興趣愛(ài)好和商品購買(mǎi)意向，因而發(fā)現一些潛在的購買(mǎi)客戶(hù)，從而為每一類(lèi)客戶(hù)提供個(gè)性化的網(wǎng)絡(luò )服務(wù)及開(kāi)展針對性的商務(wù)活動(dòng)。通過(guò)分類(lèi)定位模型輔助決策人員定位他們的最佳客戶(hù)和潛在客戶(hù)，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度及忠誠度，最大化客戶(hù)收益率，以降低成本，增加收入。
5）電子商務(wù)中聚類(lèi)分析的應用
聚類(lèi)技術(shù)可以將具有相同特征的數據項聚成一類(lèi)。聚類(lèi)分析是對數據庫中相關(guān)數據進(jìn)行對比并找出各數據之間的關(guān)系，將不同性質(zhì)特征的數據進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析的目標是在相似的基礎上收集數據來(lái)分類(lèi)。根據具有相同或相似的顧客購買(mǎi)行為和顧客特征，利用聚類(lèi)分析技術(shù)將市場(chǎng)有效地細分，細分后應可每類(lèi)市場(chǎng)都制定有針對性的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略。聚類(lèi)分別有頁(yè)面聚類(lèi)和用戶(hù)聚類(lèi)兩種。用戶(hù)聚類(lèi)是為了建立擁有相同瀏覽模式的用戶(hù)分組，可以在電子中商務(wù)中進(jìn)行市場(chǎng)劃分或給具有相似興趣的用戶(hù)提供個(gè)性化的Web內容，更多在用戶(hù)分組上基于用戶(hù)統計屬性（如年齡、性別、收入等）的分析可以發(fā)現有價(jià)值的商業(yè)智能。在電子商務(wù)中將市場(chǎng)進(jìn)行細化的區分就是運用聚類(lèi)分析技術(shù)。聚類(lèi)分析可根據顧客的購買(mǎi)行為來(lái)劃分不同顧客特征的不同顧客群，通過(guò)聚類(lèi)具有類(lèi)似瀏覽行為的客戶(hù)，讓市場(chǎng)人員對顧客進(jìn)行類(lèi)別細分，能夠給顧客提供更人性化的貼心服務(wù)。比如通過(guò)聚類(lèi)技術(shù)分析，發(fā)現一些顧客喜歡訪(fǎng)問(wèn)有關(guān)汽車(chē)配件網(wǎng)頁(yè)內容，就可以動(dòng)態(tài)改變站點(diǎn)內容，讓網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)地給這些顧客聚類(lèi)發(fā)送有關(guān)汽車(chē)配件的新產(chǎn)品信息或郵件。分類(lèi)和聚類(lèi)往往是相互作用的。在電子商務(wù)中通過(guò)聚類(lèi)行為或習性相似的顧客，給顧客提供更滿(mǎn)意的服務(wù)。技術(shù)人員在分析中先用聚類(lèi)分析將要分析的數據進(jìn)行聚類(lèi)細分，然后用分類(lèi)分析對數據集合進(jìn)行分類(lèi)標記，再將該標記重新進(jìn)行分類(lèi)，一直如此循環(huán)兩種分析方法得到相對滿(mǎn)意的結果。
5結語(yǔ)
隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，大數據分析應用越來(lái)越廣。商業(yè)貿易中電子商務(wù)所占比例越來(lái)越大，使用web挖掘技術(shù)對商業(yè)海量數據進(jìn)行挖掘處理，分析客戶(hù)購買(mǎi)喜好、跟蹤市場(chǎng)變化，調整銷(xiāo)售策略，對決策者做出有效決策及提高企業(yè)的市場(chǎng)競爭力有重要意義。
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