1引言

    電子商務智能化的要求已經越來越迫切，對電子商務企業而言，它不僅是企業發展的趨勢也是增強企業競爭力的瓶頸，通過提高電子商務智能化水平無疑可以使企業捷足先登，搶占商機。利用數據挖掘可以收集、 管理和分析結構化和非結構化的商務數據和信息， 創造和累計商務知識和見解，改善商務決策水平。但在實際應用中又存在諸多問題， 只有針對主要問題提出解決方案， 才能促進企業提高電子商務智能化水平。

2基于數據挖掘的電子商務智能化存在的問題

    2．1基于數據挖掘的數據質量偏低

    商務智能技術及軟件所使用的數據通常在準確性、有效性、透明性、安全性、可被審核性等各方面不能達標， 嚴重影響電子商務的個性化深度。要提高數據質量就要把握個性化方向，對原始信息進行深入挖掘和分析，將數據按照統一性原則進行整合，使用專業工具進行清洗和改良，找出信息的出處與關聯性，避免生成質量低下的個性化數據系統，同時提高個性化數據系統與他數據系統的兼容性。

    2．2基于數據挖掘的智能化數據業務驅動力不強

    商務智能在對電子商務個性化提供支持時，經常以技術驅動為主，強調自身系統的完整性， 不能完全按照電子商務個性化的業務需求去設計。 一方面要運用商務智能工具分析數據， 找出電子商務個性化業務之間的內在聯系， 按不同業務的時間性要求、 價值性要求和層次性要求進行有針對性的設計；另一方面，在商務智能技術的運用過程中要改變技術優先的策略。 企業應組織不同形式的教育提高骨干業務人員的技術水平， 并給予商務智能技術人員最大的信任，讓其與業務部門充分溝通、共同協商，準確把握業務發展方向，提出有效的電子商務個性化需求模型。

    2.3基于商務智能的個性化數據與企業文化的融合不夠

    商務智能技術在實現電子商務個性化過程中側重于數據倉庫技術的實施、 專家智能系統的進步、 相應配套計算機軟件的開發等， 而與貫穿于企業的日常管理和經營的企業文化理念融合度較低， 在很大程度上影響了企業的電子商務個性化水平的提升。 一方面企業要在引入商務智能進行電子商務個性化設計過程中， 為商務智能的技術人員提供良好的企業文化氛圍；另一方面，技術人員在進行數據分析，模型建立和軟件開發時將商務智能的理念和思想與企業的電子商務運作理念和自身獨有的企業文化進行整合，既充分考慮技術因素，又注重相應企業文化及理念的培育。

3解決方案研究

    3．1系統研究

    （1）系統設計。 在商務智能的作用下，電子商務系統的設計目標由原來的效率和流程自動化轉變為改善客戶購物效果和提升客戶滿意度； 電子商務系統的結構設定依據由原來的固定商務轉變為不斷變化的適應型商務； 電子商務系統的任務由原來為特定事件做出判斷和決策轉變為以預測事件為先導進行動態決策和管理； 電子商務系統的基礎由原來對交易環境的優化轉變為以最優交易環境為基礎的查詢和分析環境的優化。

    （2）數據模型。 在商務智能的作用下，電子商務系統將對當前數據的分析處理調整為對當前和歷史數據的綜合分析處理；將對數據的實時更新調整為以實時更新和階段性更新相結合； 將按商品和客戶來源的不同劃分數據調整為整合商品和客戶來源信息； 將以應用軟件導向的數據調整為主體與軟件結合的數據； 將只有細節層面的數據調整為包含細節的、 總結過的和衍生的等多層面數據。

    （3）經營方式。 在商務智能的基礎上，電子商務企業的生產規模在大規模生產的基礎上增加敏捷制造，經營類型從商品經濟轉變到服務經濟， 經營形態由實體經營轉變為虛擬經營， 經營層次由價值鏈轉變為價值網。系統設計、數據模型、經營方式的一系列改變迫使電子商務環境下的經濟模式朝著個性化的趨勢發展。

    3．2技術研究

    （1） 聚類分析技術創造個性化營銷模式。 通過對用戶瀏覽網站的日志數據利用聚類技術進行深入挖掘， 劃分出具有相似興趣的顧客群體， 根據每一客戶群體的不同特征構造出不同的興趣模型， 然后提供差異化的營銷策略。

    （2）Web 在線分析技術減少個性化客戶開發成本。電子商務環境下，客戶主要可分為零價值客戶、低價值客戶、高價值的客戶和潛在價值客戶。統計數據表明，開發新顧客的成本比保留老顧客的成本高 5 倍。通過 Web 在線分析技術，對顧客的在線行為進行分析， 幫助企業深入了解那些轉向競爭對手的顧客在轉向期間的行為， 并分析顧客流失的主要原因， 從而針對現有客戶采取必要措施，降低客戶開發成本。

    （3） 預測模型技術發現個性化購物行為。通過預測分析模型的建立，可以從客戶的購買行為中發現其行為的個性化影響因素， 進而預測客戶對相關商品興趣指數和產品的購買可能性， 便于企業在未來推出新產品時能做到有的放矢，爭取最大利潤。另外， 企業可以根據預測分析結果動態改變網站整體布局的設計來吸引不同客戶，提高網站的點擊率。

    （4）智能檢索技術營造個性化搜索頁面。 一方面， 利用企業產品或服務的相關性， 對精確檢索技術和模糊檢索技術的檢索結果的列表進行不同的個性化布局。 精確檢索結果頁面除按要求顯示特定產品信息外， 還自動篩選相關產品或服務并進行附加顯示； 模糊檢索結果頁面結合路徑分析技術， 根據用戶的偏好和其他用戶的評價進行不同順序不同方式的顯示。 另一方面，利用“0 搜索結果”中客戶使用的“關鍵詞”，營造個性化環境。 通過記錄此類關鍵詞跟蹤用戶的需求， 找到與企業產品和服務的結合點； 同時分析關鍵詞與產品利潤
率的規則關系， 在頁面中增加有價值的關鍵詞，在用戶搜索時，進行相關內容的推薦和介紹。

4結語

     電子商務企業存在的根本就是要滿足每一位網絡客戶的需要， 而企業的每一類商品都有自己特定的用戶群體， 不同群體有著不同的消費習慣、 消費偏好和消費能力。通過借助商務智能工具，可以幫助企業在最短時間內對巨量數據進行科學搜集、管理和分析。在總結經驗，解決問題的基礎上， 運用商務智能技術準確找到產品定位和市場定位， 針對目標顧客進行個性化銷售活動， 使企業電子商務個性化水平不斷提高，從而獲得競爭優勢，提高競爭實力。

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本文標題：基于數據挖掘的電子商務智能化研究

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