基于数据挖掘的电子商务策

『壹』 如何利用挖掘大数据对应电子商务

挖掘大数据的发展历史并不长，首次引人挖掘大数据技术的是淘宝网，其所有交易都是基于自建系统完成的，而阿里云也成为我国首家开展挖掘大数据供应的公司。挖掘大数据对于大数据的超强处理能力使其对电子商务的发展起到了推波助澜的作用，主要影响表现在以下方面。
(一)信息检索能力
电子商务平台虽然很大程度上改变了消费者的购物方式，但是就营销方式来说，商品数量和种类依然是影响消费者选择商家的主要因素。在电子商务领域内，商品数量和种类呈现出结构的繁杂化发展甚至是非结构化发展趋势。这些都为IT基础设施以及信息处理技术提出了挑战，大数据处理技术由于其具备的灵活性和功能强大的检索服务使其能够引领电子商务信息处理技术的新方向。
挖掘大数据的检索服务可以根据客户的实际需求和交易习惯对大量的信息进行筛选和显示，其智能性和高效性也是传统IT基础设施多不能比拟的。此外，云平台还具有信息推荐功能，根据网上交易整体情况筛选热点商品予以展示，提高了交易的针对性和检索效率。挖掘大数据性能的优势还体现在对人类部分思维进行描述的功能上，解决了长期以来计算机信息处理不能够准确把握人类语言和知识应用的难题，使数据的处理实现了功能的深度发掘。这种技术优势表现在实际交易中就是电商平台能够对用户输人的语言进行迅速的反映.并能准确地提供用户所需要的商品信息。这种处理过程极大地提高了信息服务的效率和质量，使用户满意度得到了很大的提升。
(二)弹性处理能力
电子商务信息处理系统的工作性质使其必须具有强大的弹性处理能力，并能够在极短的时间内做出反映以应对在系统运行中出现的各种问题。这些问题的出现并不是偶然的，而是随着用户的并发访问以及商家集体营销活动造成的大量订单信息所导致的，这些情况在当前的电商系统运行中是比较常见的，这就需要系统在面临突然增长的业务量时具有强大的扩容能力和数据的存储能力。
挖掘大数据技术的出现在理论上实现了信息的无上限存储能力以及超大规模信息处理能力，使其能够轻松地应对TB数量级的信息乃至PB数童级的信息处理。而这一功能的实施并不需要企业对硬件系统进行更换，而且能够以比较低的成本享用挖掘大数据存储处理信息服务，在此基础上对应用系统机型全方位的布局并保证了弹性处理能力的实现，使资源达到了最优化配置。
(三)信息处理安全性能
网络系统面临的最大难题是信息安全问题，保证交易安全和用户信息安全更是电商企业应时刻关注的话题。信息时代的一大特征是将信息转化为可利用的资源，甚至是直接创造经济价值的信息资本。电子商务领域内，大数据就是企业生存发展的重要资本，对于大数据的掌控能力将成为衡量企业核心竞争力的主要标志。但是大数据的出现同样给信息资源的安全带来了极大的挑战，由于其结构复杂，数量巨多，并且大多是具有敏感性的信息，很容易成为网络攻击的目标。
大数据处理技术在应对信息安全是进行了性能的全面评估，使其能够及时、精确地定位各类网络攻击或非正常现象，并将这些异常数据收集整理通过分析实施预防措施。挖掘大数据技术的安全性还体现在将安全可靠的信息转化为云服务，并将这些信息托管在云端，为用户的信息提供了专业化的信息防护措施和保密方案。
随着数据信息处理规模的扩大和处理能力的要求不断增强，电子商务企业对于IT基础设施的革新正着小型化和集群化方向发展，与此同时，电商企业还需要不断地投人大量的人力和技术实现口基础设施的维护、升级和更新。

『贰』 基于电子商务网站的数据挖掘系统设计该怎么做

如果是java web应用，可以使用现成的JavaML包。
相关程序如果自己实现，那要对算法非常熟，不太容易的。

『叁』 电子商务发展迅猛，数据规模日益壮大，数据挖掘类软件的难度和前景如何

难度是肯定有的，前景也肯定是光明的（前提是你学懂了） 我也正在学习数据库，想以后从事数据库开发，如果想共同进步，可以加我

个人觉得 《数据库管理系统原理与设计》这本书蛮好的，可以看看

『肆』 王林的科研项目

主持国家和省部级校级纵向项目3项 主持教育部人文社会科学青年基金项目：虚拟企业知识管理模型及其系统实现研究，起止时间2007.11～2011.12，项目编号： 07JC870001主持教育部人文社会科学重点研究基地武汉大学信息资源研究中心2012年度自主研究项目：基于电子商务系统平台的信息增值服务研究，起止时间2012.01～2014.02项目编号WHXZ2012-012012年获国家留学基金委“青年骨干教师出国留学计划”资助项目“基于数据挖掘的电子商务信息服务研究”
参与国家和省部级纵向项目 5项国家社科重大项目：我国建设创新型国家的信息服务体制与信息保障体系研究，起止时间2006.10～2009.12，项目编号：06&ZD031 教育部社科重点基地重大项目：网络环境下数字化信息服务研究，起止时间：2006.10～2009.12，项目编号：06JJD870006 国家社科基金项目：数字出版集成化管理研究，起止时间2006.12～2008.12，项目编号06BTQ011湖北省教改项目：信息管理类专业全程教学改革研究，起止时间：2008.5～2010.5，项目编号：2008004湖北省教学研究项目：电子商务专业综合性与创新性实验教学模式研究，起止时间：2005.12～2006.12，项目编号20050038参与校级纵向项目武汉大学人文社会科学“70后”学者学术发展计划专题项目：网络用户信息行为研究 2012年6月~2015年6月
横向项目：参与并负责若干横向信息系统开发项目，主要涉及电厂生产管理、电力系统配电管理和电费管理系统、GIS、石化集团石油配送管理、日本东部铁路车辆管理、水文调度决策支持系统等信息系统项目。目前在研项目有电力企业客户信息组织与分析。
曾获奖项指导本科生毕业设计（论文）获得省级优秀毕业设计（论文）奖获校级优秀导师称号

『伍』 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。

『陆』 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。

『柒』 “基于数据挖掘的股票交易分析--模型分析” 这个题目，是什么意思 哪位哥们，能给点具体解释么

很难写，主要牵涉到数据挖掘（软件）和股票交易两方面的专业。数据挖掘需要设计软件进行建模，而股票交易需要进行实证（博士论文都可以写了）。
建议：可以写基于统计挖掘的股票交易分析--模型分析，这样就简单多了，只需要在股票软件上得出一些统计数据，然后进行验证就可以了，可操作性强。

『捌』 基于数据挖掘的应用可不可以写专利

需要根据详细的方案进行检索，通过检索得到的对比文件判断是否具有新颖性和创造性，具有新颖性和创造性才建议申请。

『玖』 国内基于数据挖掘技术的互联网应用有哪些呢

国内基于互联网的数据挖掘运用主要有以下几类：
1、电子商务的推荐系统。基本都是基于协同过滤的推荐系统：背后的算法是基于内容、基于用户行为、基于产品等。
2、另外一个可以就是对网络用户行为分析。来分析用户在网站的点击行为。从而为产品设计、改进产品提供指导。
3、当然目前很流行就是文本挖掘，因为以前都是点击流数据，对于用户评论的文字信息，提炼的很少，主要用Google、垂直搜索引擎会用到排序之类的。
有机会我再总结，总结。大家多交流。
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