| 数据挖掘与电子商务 |
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据一定的分类规则，合理地划分记录集合，确定每个记录所在类别。它所采用的分类规则是由聚类分析工具决定的。采用不同的聚类方法，对于相同的记录集合可能有不同的划分结果。
二、据据挖掘在电子商务中的应用
数据挖掘能发现电子商务客户的的共性和个性的知识、必然和偶然的知识、独立和关联的知识、现实和预测的知识等，所有这些知识经过分析，能对客户的消费行为如心理、能力、动机、需求、潜能等做出统计和正确地分析，为管理者提供决策依据。具体应用如下：
1、分类与预测方法在电子商务中的应用。分类发现就是给出识别一个特殊群体的公共属性的描述，这个描述可以用来分类新的项。分类的目的是通过构造分类模型或分类器，把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个，以便用于预测；也就是利用历史数据记录自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测，进行适合某一类客户的商务活动。
2、聚类方法在电子商务中的应用。聚类是把一组个体按照相似性原则归成若干类别。对电子商务来说，客户聚类可以对市场细分理论提供有力的支持。市场细分的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能小，而不同类别的个体之间的距离尽可能大，通过对聚类的客户特征的提取，电子商务网站可以为客户提供个性化的服务。整理：WWW.YbAsk.COM 。
3、数据抽取方法在电子商务中的应用。数据抽取的目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述，更主要的是它从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的过程。可采用多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。在电子商务活动中，采用维数据分析方法进行数据抽取，他针对的是电子商务活动中的客户数据仓库。在数据分析中经常要用到诸如求 和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大，可把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便用于决策支持系统使用。
4、关联规则在电子商务中的应用。管理部门可以收集存储大量的售货数据和客户资料，对这些历史数据进行分析并发现关联规则。如分析网上顾客的购买行为，帮助管理者规划市场，确定商品的种类、价格、质量等。通常关联规则有两种：有意义的关联规则和泛化关联规则，有意义的关联规则，即满足最小支持度和最小可信度的规则。最小支持度，它表示一组对象在统计意义上的需满足的最上一页 [1] [2] [3] 下一页 |
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