网站运营维护_（温州网络优化）摘要：电子商务在现代商业活动中变得越来越重要。业务数据的处理突出了数据挖掘的重要性。本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体来说， 具体描述了数据挖掘技术在电子商务中的作用。

　　的， 概述（温州企业网站建设）

　　数据挖掘（数据挖掘）起源于数据库（数据库中的知识发现，KDD），是指提取隐式的信息或模式， 未知， 从大型数据库或数据仓库中非普通和最终理解。数据挖掘技术是计算机技术开发的热点之一。

　　通过历史中累积的大量数据有效挖掘，您可以找到隐藏的规则或模式，支持决策，这些法律或模式无法依赖简单的数据查询，或者不能在可接受的时间内获得。这些法律或模式可以在专业人员进一步智力。并且可以应用于各种不同的领域和以客户为中心的业务决策分析和管理的阶段。

　　电子商务是一种电子数据交换（电子数据交换，edi）， 电子邮件（电子邮件）， 电子基金转移（电子资金转移，EFTS和Internet和其他主要技术在个人之间交换无纸信息， 企业和，包括产品信息及其订购信息， 资助信息， 及其付款信息， 安全及其认证信息， 等等。那是， 现代信息技术是手段，现代业务运营模式以经济效益为中心。最终目标是实现网络， 商业活动的自动化和情报。

　　随着互联网的快速发展，电子商务的应用不断深入。在电子商务应用系统中，相关用户数据正在增加，数据挖掘技术能够从大量复杂数据中发现特定的规律性。商业电子趋势不仅为客户提供便捷的交易方式和广泛选择，同时， 它还提供了商家的可能性，了解客户需求信息和购物行为的可能性。

　　第二， 数据挖掘的主要方法（温州网站建设）

　　数据挖掘结合了数据库的理论和技术， 人工智能， 机器学习， 和统计。更典型的数据挖掘方法是分类的， 相关规则分析， 聚类分析， 和孤立点分析。

　　1。分类。分类是找到类别的概念描述，它代表了此类数据的整体信息，本类的内涵描述，通常以规则或决策树模式表达。实际上， 分析示例数据库中的数据。准确描述或建立分析模型或探索每个类别的分类规则，orthen使用此分类规则对其他数据库中的记录进行分类。

　　2相关规则分析。关联规则分析用于发现关联规则。如果重复两个或多个数据项的值，并且概率很高，它有一定程度的关联。可以建立这些数据项的关联规则，通常通过“支持”和“自信”来消除无用的关联规则。协会规则分析可以发现“90％的客户在购买活动中购买产品时购买产品的特性”。

　　3.聚类分析。集群分析的对象是一组未分类的记录。这些记录应分为几个类别。群集是分析数据建站库中的记录数据，根据一定的分类规则，合理地划分记录收集，确定每个记录的类别。它使用的分类规则由群集分析工具确定。不同的聚类方法，有可能是同一个记录集不同的结果。

　　4.孤立点分析。数据库中的数据往往具有一定的异常记录。这些记录被称为孤立点。总是有很多潜在的知识，例如， 分类的异常的例子， 规则的特殊情况， 观察结果和模型预测值的偏差， 和值的大小随时间变化。孤立点分析的基本方法是寻找观测和基准之间的差异。

　　第三， 它是基于应用程序（温州做一个网站）

　　数据挖掘是非常广泛的，如银行， 电信， 保险， 运输， 零售（如超市）等领域。数据挖掘的典型的商业问题是可以解决包括数据库营销， 客户群划分及clasification， 背景分析（交叉销售）， 等等。和客户的损失等， 信用评分和欺诈检测， 等等。[页]

　　分类的目的是构造一个分类函数或分类模型。它通常被称为一个分类。分类器的构造通常是基于统计方法， 机器学习方法， 神经网络方法， 就像。在金融领域，管理者可以偿还客户和信贷的分析，种类，注释水平，减少借贷的盲目性，提高资金效率。

　　在零售业，数据挖掘可以帮助识别客户购买行为，发现客户购买型号和趋势，提高服务质量，获得更好的客户持有力量并满足商品的价格，设计更好的商品运输和分销策略，降低业务成本。

　　通信和计算电信的整合， 计算机网络， 互联网， 和各种其他手段是当前的一般趋势。使用数据挖掘技术来帮助了解商业行为， 确定电信模式， 捕获行为， 更好地利用资源，提高服务质量，这些模型分析和挖掘异常模式识别，因此 它可以尽快找到。减少公司损失。数据挖掘是一个非常复杂的过程。每个数据挖掘技术都有自己的特征和实现步骤。每个数据挖掘的技术方法对要求有不同的要求， 结构体， 参数设置， 训练， 输入/输出数据的测试和模型评估方法。算法应用面积的含义和能力也存在差异。数据挖掘过程通常分为几个定义问题的阶段， 网页制作 准备数据， 实施矿业， 评估和代表。数据采矿过程的这些阶段要求人们的参与指导。（企业网站建设）

　　第四， 得出结论

　　数据挖掘是指根据企业的既定业务目标。探索并分析大量的企业数据，披露隐藏， 未知或已知已知的规则，并进一步建模先进的有效方式。电子商务是现代信息技术发展的必然结果，对于未来的业务运营模式也是一个不可避免的选择。公司数据的数量正在增加，其中， 有非常有价值的信息，使用数据挖掘技术，大量数据深度分析，获取有利于业务运营和提高竞争力的信息，充分发挥企业的独特优势，促进管理创新与技术创新。（企业网站建设）