电子商务中的数据挖掘及其应用

摘要：进入21世纪以后，信息技术得到了迅速发展，人们的生活观念也发生了改变，网上购物开始流行起来，电子商务行业进入发展高峰期。随着互联网技术的发展，网络上产生了大量的数据，数据挖掘技术可以从中快速地过滤信息，找到信息之间的联系，方便人们在海量的数据里找到所需的信息，提高人们的检索效率。随着社会的发展，数据挖掘技术开始广泛地应用到电子商务领域中，促进了电商行业的发展。

关键词：电商平台；数据挖掘；数据模型

引言

在20世纪中期，信息技术得到了迅速发展，人们开始进入信息时代，信息的流通速度开始加快，信息开始遍布人们的生产与生活中，改变了人们的生活方式。进入大数据时代以后，信息向生产力方向转变，信息的价值越来越高，开始成为重要的战略资源，成了财富的代名词。进入21世纪以后，和平与发展成为当今世界的主旋律，合作与共赢的概念开始深入人心，各国之间的经济联系越来越紧密，电子商务行业得到了迅速的发展[1]。

对于电子商务行业来说，信息就是核心竞争力，数据就是金钱，电商公司对数据的关注度越来越高。数据挖掘技术是目前世界上最先进的数据处理技术，可以迅速过滤海量的数据，寻找数据之间的联系，分析数据背后隐藏的信息，自动推送合适的信息。在电子商务行业，数据挖掘技术可以根据用户的搜索记录来分析用户的喜好，提高用户的购买率，满足用户的生活需求，促进电商公司的发展。

1. 数据挖掘技术与电子商务的关系

1.1 数据挖掘技术的含义

随着互联网技术的发展，网络成为人们日常生活的一部分，互联网的数据增多，人们开始进入大数据时代。在大数据时代，数据的类型得到了迅速的发展，数据的内容包罗万象，数据中蕴含的信息开始杂乱起来，信息的辨别难度呈指数级增长，进入信息爆炸时代。在信息爆炸时代，人们开始烦恼如何有效地搜索信息，获取信息，数据挖掘技术应运而生。数据挖掘技术可以迅速过滤海量的数据，发现数据之间的关系，推测数据的发展方向，提高数据的处理效率。目前，数据处理技术在电子商务行业、电信行业得到了广泛的应用[2]。

数据挖掘技术主要包括五个部分，这五个部分互相联系、不可分割。在使用数据挖掘技术时，第一步是确定分析对象，明确分析目的；第二步是建立相关的数据库，并进行数据的整合；第三步是分析数据，找到核心的数据，减少无关数据的干扰，这是整个技术的关键步骤，需要大型计算机的辅助；第四步是选择变量，创建核心的数据库；第五步是建立并完善模型，得到分析的结果。在建立模型时，需要仔细研究不同类型的模型，选择最合适的模型。

1.2 数据挖掘技术与电子商务之间的联系

进入21世纪以来，互联网技术得到了迅速的发展，世界进入互联网时代。人们在网络上分享自己的见闻，输出自己的观点，网络世界开始成为人们的第二家园。当人们使用支付软件时，支付平台会获取人们的基础信息，如姓名、年龄、性别、身份账号等；当人们使用音乐软件时，音乐软件可以知道人们喜欢什么类型的音乐，并在首页上进行推送；当人们使用视频软件时，视频软件可以知道人们喜欢什么类型的电视剧，喜欢什么类型的电影；当人们使用美食软件时，美食软件可以知道人们喜欢什么类型的食物，喜欢什么价位的餐厅。

在数据挖掘技术出现之前，人们的信息是局部化的，信息处于扁平模式，无法转化为立体模型，在数据挖掘技术出现以后，人们的信息开始关联起来，信息的局限性开始消失。例如，在数据挖掘技术出现以前，美食软件只能凭借人们的搜索记录来确定人们的喜好，无法进行提前推测，也无法得知人们其他方面的喜好，其他类似的软件也是如此。在这一过程中，每个软件获取的信息都是有限的，都只是人们生活中的一部分，无法相互联系，信息是扁平的。但在数据挖掘技术出现以后，网络平台对信息的分析能力增强，平台可以通过人们的年龄、性别、消费记录等信息来推测人们的生活习惯，推测人们的喜好，实现软件的精准化推荐，信息开始转向立体模型[3]。

进入互联网时代，电子商务行业得到了迅速的发展。在电子商务行业的发展过程中，数据扮演了重要的角色。在电商交易平台，人们不断地产生交易数据，公司不断地接收交易数据，电商公司得到了大量的数据资料，这些数据资料中蕴含着无数的信息，这些信息可以转变为财富，提高公司的竞争能力。数据挖掘技术则可以处理电子商务行业的数据，促进电子商务行业的发展。

1.3 数据挖掘技术在电子商务行业中应用的现状

在互联网时代，网络购物开始成为人們的主要购物方式，电子商务行业得到了迅速的发展。我国大力发展互联网经济，电子商务行业的从业人员迅速增多，企业之间的竞争加剧。为了适应行业的发展趋势，电商平台必须提高自身的核心竞争力。

电商平台是一个直接连接商家与顾客的平台，商家与顾客的质量直接决定了电商平台的质量，目前，行业内的商家处于饱和状态，短时间内无法取得突破，但顾客处于不饱和状态，存在快速突破的可能，因此，要想提高电商平台的核心竞争力，就必须提高电商平台吸引顾客的能力。

对于电商平台来说，利用数据挖掘技术可以通过平台的浏览数据，分析数据之间的联系挖掘出数据背后隐藏的信息，得到不同商品的顾客画像，进行精细化推荐。举例来说，一位女性顾客在电商平台上购买了一支口红，那么电商平台就会留下相应的数据，数据挖掘技术在分析数据的过程中，就会得到女性、口红这样的关键词，认为顾客在最近的一段时间内对化妆品产生了兴趣，电商平台就会在该顾客的页面上推荐相关的化妆品，提高顾客的购买率。对于顾客来说，数据挖掘技术可以通过过往的购买记录，分析出适合自己的商品类型，提高购物效率，提升购物体验。

数据挖掘技术可以提高电商平台的数据利用率，加快信息的流通速度，促进电子商务行业的发展。目前，数据挖掘技术是电子商务行业最主要的数据处理技术，在行业内得到了广泛的应用[4]。

2. 数据挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务行业经历了数次变革。在初期，中国的互联网技术刚刚开始发展，智能手机还没有兴起，人们的生活观念还比较传统，电子商务行业没有发展的基础。在中期，电子商务行业刚刚开始发展，行业的规模很小，发展前景不够明确，与此同时，经济危机席卷了全球，互联网的热度迅速降低，互联网经济开始下滑，电子商务行业进入艰难的发展阶段。在后期，互联网技术取得了重大的突破，互联网经济开始深入人心，电子商务行业迎来了发展的高峰期。进入新时代以后，互联网的发展速度减缓，电子商务行业的内卷加剧，行业进入变革时期。在改革的过程中，电商平台采用了数据挖掘技术，营造了舒适的用户氛围，调整了发展方向，促进了电子商务行业的发展，加快了行业的转型。

2.1 为电商平台的资源配置提供理论依据

在市场经济的竞争过程中，电商平台最重要的任务就是降低工作成本，提高工作利润，将平台做大做强。电商平台是商家与顾客的沟通桥梁，同时拥有卖方资源和买方资源，是资源的集合体。在发展的过程中，电商平台必须提高市场敏感度，把握市场方向，合理配置买方资源与卖方资源。

要想降低公司的工作成本，就必须合理地配置公司的资源，减少资源的浪费，提高资源的利用率，实现资源的最大化利用。在使用数据挖掘技术的过程中，公司可以明确市场的形式，了解并预测市场的发展状态，减少市场对公司的影响，提高公司对市场的敏感度。在使用数据挖掘技术的过程中，公司可以及时进行资源的调配，改变发展方向，提高资源利用率，提高利润。进入21世纪以后，科学技术水平得到了大幅度的提升，在使用数据挖掘技术的过程中，公司可以了解创新的重要性，提高创新意识，提高科学技术水平，获得更多的市场份额，提高利润。数据挖掘技术是电商平台的重要组成部分，是电商平台发展的基石，为电商公司的发展提供了理论依据，为电商平台的资源配置提供了模型[5]。

2.2 定位客户模型

进入新时代以来，人们的物质需求基本得到了满足，人们开始注重购物的体验，享受购物的快乐。公司必须适应时代的发展，营造舒适的购物氛围，给顾客提供更好的服务。在使用数据挖掘技术的过程中，公司可以获取顾客的基本信息，了解顾客的购物需求、购物心理，为公司的发展奠定基础。公司还可以了解顾客的消费记录，明确顾客的喜好，了解顾客的消费水平，对顾客进行精准的画像，提高触达率。此外，公司可以进行个性化服务，针对不同的顾客提供不同的商品，提高顾客的购物兴趣，提高转化率，促进消费。电商平台还可以提高顾客的黏性，对顾客进行绑定，减少顾客流失，增加顾客数量，提高公司的知名度，促进公司的发展。

电商平台是商家与顾客之间的桥梁，不具有产品属性，是一个服务平台，对于服务平台来说，顾客流量就是最重要的指标。对于顾客来说，希望用最短的时间、最少的资金获得最好的商品与服务。数据挖掘技术可以在海量的数据中寻找数据之间的联系，找到数据中的有效信息，提高数据的利用率。电商平台在使用数据挖掘技术后，可以快速定位客户群体，了解并满足客户需求，提高顾客满意度，促进消费。

2.3 降低电商平台的风险

我国与世界各国的联系越来越紧密，我国的经济发展与世界的经济发展息息相关。进入新时代以来，局部战争加剧，世界经济出现了萎靡，我国的经济发展速度减缓，人们开始尽力规避风险，数据挖掘技术可以帮助企业规避风险，提高公司对风险的抵抗能力[6]。

在当前的社会环境中，对于企业来说，合作才能更好地发挥公司的优势，提高核心竞争力，促进公司的发展。在使用数据挖掘技术的过程中，公司可以了解合作公司的过往记录、行业口碑、资产现状、资金流向、商业信誉等，尽可能地规避合作的风险，提高商业合作的成功率。

结语

进入21世纪以后，在我国的经济发展过程中，电子商务贡献了巨大力量。进入新时代以来，人们对电子商务行业的发展提出了新的要求，电商平台开始使用数据挖掘技术，提高公司对数据的处理能力、对顾客的定位能力、对资源的配置能力、核心竞争力，促进行业的发展。

参考文献：

[1]王彦霞.基于大数据技术的电商用户数据挖掘探讨[J].商场现代化，2022 （23）：58-60.

[2]张昊.Web数据挖掘及在电子商务中的运用[J].电子元器件与信息技术，2022， 6（7）：205-208..

[3]马小红.销量数据挖掘技术及电子商务应用研究[J].中国市场，2022，（17）：188-190.

[4]苗雷.Web数据挖掘技术在信息管理中的应用[J].黑龙江科学，2021，12 （18）：108-109.

[5]李军茹，张倩.数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].科技资讯，2021，19 （26）：12-13，16.

[6]管艺博.简析計算机数据挖掘技术的开发及其应用[J].数字通信世界，2021，（8）：161-162.

作者简介：蔡正焱，硕士，讲师，研究方向：电子商务。

基金项目：江苏高校哲学社会科学研究项目——“1+X”证书制度下直播电商职业技能人才培养路径研究（编号：2022SJYB1091）。