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數據挖掘技術

　　數據挖掘（Data Mining，DM）技術是隨著計算機的廣泛應用和數據的大量積累而發展起來的。數據挖掘是從大量的數據中提取或“挖掘”知識，即發現其中隱含的，未知的，有意義的信息的過程，它又被稱為“數據庫中知識發現”(KDD)，也有人把數據挖掘視為數據庫中知識發現的一個基本步驟，知識發現過程由以下步驟組成：（1）數據清理（2）數據集成（3）數據選擇（4）數據變換（5）數據挖掘（6）模式評估（7）知識表示。

　　從商業的角度定義，數據挖掘是一種新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。利用功能強大的數據挖掘技術，可以使企業把數據轉化為有用的信息幫助決策，從而在市場競爭中獲得優勢地位。數據挖掘與傳統的數據分析的不同是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識。數據挖掘所得到的信息應具有先前未知、有效和實用3個特征。

　　4數據挖掘在電子商務中的作用

　　數據挖掘技術之所以可以服務于電子商務，是因為它能夠挖掘出活動過程中的潛在信息以指導電子商務活動。在電子商務中的作用有7個方面：（1）挖掘客戶活動顧慮，針對性的在電子商務平臺下提供“個性化”的服務。（2）可以在瀏覽電子商務網站的訪問者中挖掘出潛在的客戶。（3）通過電子商務訪問者的活動信息的挖掘，可以更加深入的了解客戶需求。（4）通過挖掘網上顧客的購買行為，可以幫助制定合理的產品策略和定價策略。（5）通過對商品訪問情況和銷售情況進行挖掘，可以幫助制定產品營銷策略，優化促銷活動。（6）優化電子商務網站的信息導航，方便客戶瀏覽。（7）通過客戶在網絡上瀏覽時的擁塞記錄發現網站的性能瓶頸，從而提高網站的穩定性，保證電子商務購物快速進行。

　　5電子商務中數據挖掘的技術與方法

　　電子商務中的數據挖掘過程一般包括3個主要的階段：數據準備、數據挖掘、結果解釋和評價。（1）數據準備又可分為數據選取和數據預處理兩個步驟。數據選取的目的是確定發現任務的操作對象。即目標數據，是根據用戶的需要從原始數據庫中抽取的一組數據。數據預處理一般包括消除噪聲、推導計算缺值數據、消除重復記錄、完成數據類型轉換以及對數據降維。（2）數據挖掘階段首先要確定數據挖掘的目標和挖掘的知識類型。確定挖掘任務后，根據挖掘的知識類型選擇合適的挖掘算法，最后實施數據挖掘操作，運用選定的挖掘算法從數據庫中抽取所需的知識。（3）結果的解釋和評價。數據挖掘階段發現的知識，經過評估，可能存在冗余或無關的知識，這時需要將其剔除，也有可能知識不滿足用戶的需求，需要重復上述挖掘過程重新進行挖掘。另外，由于數據挖掘最終要面臨用戶，因此，還需要對所挖掘的知識進行解釋，以一種用戶易于理解的方式供用戶所使用。