⑴ 谁能给我提供几个数据挖掘在电子商务中的应用案例急！！！！！！
数据挖掘交流讨论（26，与汪生讨论“网络日志分析的整体想法”）http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/816705772010111091055823/
数据挖掘实践应用（76，网络路径分析挖掘实战，上）
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/8167057720106483155869/
数据挖掘营销应用（77，网络路径分析挖掘实战，下）
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/816705772010614113824282/
数据挖掘实践应用(81, 《X产品功能点价值分析报告》落地应用讨论汇总)
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/8167057720108111156557/
⑵ 求：数据挖掘技术在电子商务中有哪些应用谢谢！
购买推荐,反馈分析,客户分析等.都在用.
⑶ 电子商务中数据挖掘及分析的重要性有哪些
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据.利用功能强大的数据挖掘技术,可以使企业把数据转化为有用的信息以帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。
⑷ 数据仓库及数据挖掘技术在电子商务系统中能起到什么作用
随着市场竞争的越来越激烈，商业环境中的信息越来越密集，企业必须能够深入回灵活利用积累答的大量数据挖掘潜在的规律，提高决策质量，把握和发现市场机遇，提升企业的竞争力。 实施商务智能是一个十分复杂的过程，成功的商务智能应该具备三个要素：商业需求、大量的数据和实现商务智能的技术。因此，商务智能有其特定的实施方法，它包含对企业商务智能需求的明确、对企业现有信息化情况的了解和对各种商务智能技术的充分掌握三个方面。
⑸ 大数据在电子商务中的应用前景怎样
大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下专的收集、应用和属处理能力。它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。
电子商务大数据伴随着消费者和企业的行为实时产生，广泛分布在电子商务平台、社交媒体、企业内部系统和其它第三方服务平台上。
整合来自不同渠道的数据形成了xiaofeizhe的全面信息，为及时、全面、精准地了解消费者需求奠定了基础。云计算、复杂分析系统的出现提供了快速、精细化分析消费者偏好及其行为轨迹的工具。大数据等新一代信息技术的发展使得消费者的地位日益重要，推动电子商务的价值创造方式发生转变。
传统电子商务创新主要局限在电子商务的效率、便利化等方面，大数据技术的广泛应用给电子商务的模式创新带来机遇。基于大数据的电子商务创新主要在于提炼大数据的价值并将其应用于电子商务的各个流程，形成新的商业模式。
⑹ 数据挖掘技术在电子商务中的作用，英文摘要
A wide range of e-business applications enable companies generated a lot of business data, according to corporate business objectives set for these data, data mining can help companies analyze the key factors needed to complete tasks. The article outlines the definition of data mining, methods, processes, discusses the data mining technology and e-commerce relationship between the proposed data mining technology in the application of e-commerce system architecture, has been tested to achieve a predetermined result
⑺ 数据挖掘对电子商务的影响有哪些
数据挖掘对于电商来说太重要了，它直接可以告诉企业，我未来应该怎么布局电商、怎么做推广、什么时间做最好等重要的信息，可以说企业电商的发展是否正确，一定要建立在数据的基础之上。
⑻ web数据挖掘技术在电子商务中有哪些应用
客户细分 ，客户价值 ，交叉销售，
流量指标、转化指标、推广指标、服务指标、用户指标
⑼ 数据挖掘在电子商务中的应用的论文提纲怎么写
我给你发个摘要吧
随着4G时代的到来，电信市场的竞争越来越激烈，客户资源成为电信企业竞争的焦点。而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分，因此基于消费行为认知的客户细分就成为电信企业客户关系管理的重头戏。利用数据挖掘算法针对某一具体的客户消费数据集进行分析，挖掘出有趣的信息，并根据这些有趣的结论进一步调整企业的营销策略。
本文针对当前电信企业在4G客户细分方面的不足，结合电信企业客户的特征通过关联分析来实现对电信企业现有客户的细分，帮助电信企业实现电信客户的合理分类，从而对电信企业的营销策略提出指导性意见。通过对某一运营商的4G客户数据库进行分析，采用Apriori算法发现客户消费行为和消费特点之间有趣的关联规则，并根据这些信息进一步分析，为营销决策者提供一种新的思考问题的视角。
本文的研究思路是对样本数据进行预处理后，将样本数据划分为换4G卡、换4G套餐、换4G终端三大客户群体，再分别计算出月均arpu值、月均mou值、月均dou值，最后利用Clementine软件对三大客户群体的这三个值进行基于MDLP原则的熵分组，得到细分的特征客户群。然后对这些客户群再做进一步的研究，利用Apriori 算法产生频繁项集，依据频繁项集产生简单关联规则，挖掘出客户消费行为和细分变量品牌、arpu值、mou值和dou值之间的关联关系，总结出相应的规律，帮助电信企业找到特定消费群体的消费习惯，以此为基础，对所识别出来的消费群体进行有针对性的营销。
⑽ 哪个电子商务网站应用了数据挖掘技术
电子商务网站一般都会应用一些数据挖掘技术进行推荐，比如关联分析，协同过滤等等。像卓越是应用的最好的，你登录你的帐户后，就会基于你的浏览行为、基于你的购物篮、基于你的成交记录、基于用户相似度分别进行推荐；当你查看某一个具体的物品时，会推荐一个另外的物品进行捆绑销售。这里面用的都是数据挖掘技术，只是方法略有不同，大体上会用到关联分析、协同过滤、基于内容的、基于情景的、KNN等算法中的一种或者多种。