數據挖掘在工商管理中的運用論文

數據挖掘在工商管理中的運用論文

　　網(wǎng)絡(luò )經(jīng)濟的關(guān)鍵在于能夠為商品的供應商及其合作者之間提供一個(gè)交流的平臺，但是即便是最權威的搜索引擎也只能夠搜索到三分之一的web網(wǎng)頁(yè)，并且這些Web都是沒(méi)有結構的、動(dòng)態(tài)的、復雜的形式出現。人們要從各種各樣的文本網(wǎng)站中尋找自己想要的信息進(jìn)而變得更加困難。網(wǎng)絡(luò )數據挖掘技術(shù)就是用來(lái)解決這一問(wèn)題的好辦法，利用數據挖掘技術(shù)能夠有效發(fā)現在web網(wǎng)頁(yè)中隱藏著(zhù)的對用戶(hù)有力的數據信息，在對數據的分析中總結出規律。如何實(shí)現用戶(hù)對于Web上的有效數據的深度挖掘，使其成為工商管理領(lǐng)域中的重要應用，成為了當代許多網(wǎng)絡(luò )工作者所關(guān)注的話(huà)題。

　　一、數據挖掘概述

　�。ㄒ唬�數據挖掘

　　數據挖掘(DataMining)指的是，在大量的、不規則的、隨機的、復雜的、有噪聲的實(shí)際應用數據中，獲得一些信息和知識，能夠對用戶(hù)祈禱潛在作用的效果的過(guò)程。將數據挖掘用通俗的話(huà)來(lái)描述就是在數據庫中發(fā)現潛在有用的知識發(fā)現(KDDKnowledgeDiscoveryinDatabase)。在這個(gè)定義中主要包含了以下幾方面的含義：首先數據源的特性是大量、隨機、不規則、噪聲；信息是客戶(hù)所感興趣的對象；選取的知識必須是在可接受、可理解、可運用的范圍內的，并不是全部符合要求的都可以，對于問(wèn)題要有一定的針對性。也就是說(shuō)對于所發(fā)現的知識的篩選是有一定的約束和限制條件的，同時(shí)也要符合用戶(hù)的理解和學(xué)習能力，最好還能夠用通俗的語(yǔ)言來(lái)表達最終的結果。

　�。ǘ�）Web數據挖掘

　　Web數據挖掘實(shí)際上是屬于數據挖掘的范疇的。概括的來(lái)說(shuō)，Web數據挖掘的數據庫特定的就是Web服務(wù)器上的數據文件，從中發(fā)現用戶(hù)感興趣并有所應用潛能的知識。Web數據挖掘主要針對的就是頁(yè)面內容、頁(yè)面之間的結構、用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)信息、電子商務(wù)等內在信息，通過(guò)數據挖掘技術(shù)來(lái)獲得有價(jià)值的信息。Web數據和傳統數據庫存在著(zhù)很大的差異，傳統的數據庫都是在一定的數學(xué)模型范圍之內的，通過(guò)模型來(lái)描述其中的數據；但是web數據庫相對來(lái)講就要復雜許多，沒(méi)有通用的模型來(lái)描述數據，每個(gè)網(wǎng)頁(yè)都有其獨特的數據描述方式，丙炔數據自身都是可變的、動(dòng)態(tài)的。因而，Web數據雖然具有一定的結構性，不能用架構化的形式來(lái)表達，也可以稱(chēng)其為半結構化的數據。Web數據的最大特點(diǎn)就是半結構化，加上Web數據的信息量極大，導致整一個(gè)數據庫成為一個(gè)巨大的異構數據庫。

　　二、網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的類(lèi)型

　�。ㄒ唬┚W(wǎng)絡(luò )內容挖掘

　　網(wǎng)絡(luò )內容挖掘的對象是網(wǎng)頁(yè)的內容、數據、文檔,這通常也是網(wǎng)頁(yè)在急性搜索的時(shí)候需要考察的訪(fǎng)問(wèn)對象。由于網(wǎng)絡(luò )信息繁多，按照信息源的不同可以劃分為Gopher、FTP、Usenet等已經(jīng)隱藏到WWW形式之后的資源,我們稱(chēng)之為WWW信息資源,存儲于數據庫管理信息系統中的數據,以及不能直接訪(fǎng)問(wèn)的私人數據。按照網(wǎng)絡(luò )資源的形式又可以劃分為文本、圖像、音頻、視頻等數據。

　�。ǘ�）網(wǎng)絡(luò )結構挖掘

　　網(wǎng)絡(luò )結構挖掘的對象就是Web潛在的鏈接結構模式。這種類(lèi)型最早出現在引文分析,在建立web自身的鏈接結構模型的時(shí)候借鑒了網(wǎng)頁(yè)鏈接和被鏈接數量以及對象。在網(wǎng)頁(yè)歸類(lèi)的時(shí)候往往會(huì )采用這種模式,還能夠得到不同網(wǎng)頁(yè)間相似度及關(guān)聯(lián)度的相關(guān)數據。網(wǎng)絡(luò )結構挖掘能夠幫助用戶(hù)在相關(guān)領(lǐng)域中找到最有分量的網(wǎng)站。

　�。ㄈ�）網(wǎng)絡(luò )用法挖掘

　　網(wǎng)絡(luò )用法挖掘的目的在于掌握用戶(hù)的一系列網(wǎng)絡(luò )行為數據。網(wǎng)絡(luò )內容挖掘、網(wǎng)絡(luò )結構挖掘針對的都是網(wǎng)上的原始數據,而網(wǎng)絡(luò )用法挖掘針對的是用戶(hù)在上網(wǎng)過(guò)程中的人機交互的第二手數據,主要有用戶(hù)的網(wǎng)頁(yè)游覽記錄、代理服務(wù)器日志記錄、網(wǎng)頁(yè)維護信息、用戶(hù)簡(jiǎn)介、注冊信息、聊天記錄、交易信息等等。

　　三、網(wǎng)絡(luò )經(jīng)濟環(huán)境下數據挖掘在工商管理中的運用步驟

　�。ㄒ唬┳R別網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者的特征信息

　　企業(yè)對電子商務(wù)網(wǎng)站的數據進(jìn)行挖掘的第一步，就是要明確訪(fǎng)問(wèn)者的特點(diǎn)，找出訪(fǎng)問(wèn)者使用的條款特征。訪(fǎng)問(wèn)者特征主要有入口統計、心理狀態(tài)和技術(shù)手段等要素。人口統計并不是一成不變的，比如家庭地址、收入、購買(mǎi)力等因素都會(huì )不斷改變。心理狀態(tài)指的是在心理調研中展現出的個(gè)性類(lèi)型，比如對商品的選擇去世、價(jià)格優(yōu)惠心理、技術(shù)興趣等。隨著(zhù)訪(fǎng)問(wèn)者數量的增加，相關(guān)數據也會(huì )不斷累積。條款的交互信息主要包括購買(mǎi)歷史、廣告歷史和優(yōu)選信息。網(wǎng)站統計信息是指每次會(huì )話(huà)的相關(guān)要素。公司信息主要包括訪(fǎng)問(wèn)者對接的服務(wù)器所包含的一系列要素信息。

　�。ǘ�）制定目標

　　開(kāi)展網(wǎng)上交易的最大優(yōu)勢在于企業(yè)對于訪(fǎng)問(wèn)者的反應有著(zhù)更好的前瞻性。當廠(chǎng)商的目標是明確且具象的時(shí)候，就能夠通過(guò)數據挖掘技術(shù)得到較好的效果。企業(yè)通�？梢栽O定以下的目標:網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)者的增加量；類(lèi)此網(wǎng)頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)的瀏覽時(shí)間增加；每次結賬的平均利潤;退換貨的減少；品牌知名度效應；回頭客的數量等等。

　�。ㄈ�）問(wèn)題描述

　　開(kāi)展電子商務(wù)的企業(yè)最關(guān)鍵要面對的一個(gè)問(wèn)題就是如何進(jìn)行商品的傳播，要實(shí)現網(wǎng)頁(yè)的個(gè)性化又要將商品的信息完整的展現給顧客，就需要了解同一類(lèi)訪(fǎng)問(wèn)者的共有特征、估計貨物丟失的數據并預測未來(lái)行為。所有這一切都涉及尋找并支持各種不同的隱含模式。

　�。ㄋ模╆P(guān)聯(lián)分析

　　對顧客大量的交易數據進(jìn)行關(guān)聯(lián)規則分析，能夠發(fā)現顧客購買(mǎi)組合商品的趨勢。關(guān)聯(lián)分析指的是在一次瀏覽或者會(huì )話(huà)中所涉及到的商品，也叫做市場(chǎng)分析。若電子商務(wù)網(wǎng)站能夠將這些商品放在同一個(gè)網(wǎng)頁(yè)中，就能夠提高顧客同時(shí)購買(mǎi)這些商品的概率。如果在關(guān)聯(lián)的一組商品中有某一項商品正在進(jìn)行促銷(xiāo)，就能夠帶動(dòng)其他組合產(chǎn)品的銷(xiāo)量。關(guān)聯(lián)也能夠用在靜態(tài)的網(wǎng)站目錄網(wǎng)頁(yè)。在這種情況下，網(wǎng)站排序的主要依據是廠(chǎng)商選擇的且是網(wǎng)站所要查看的第一頁(yè)內容，將其以及其相關(guān)的商品信息放在網(wǎng)頁(yè)的首頁(yè)。

　�。ㄎ澹┚垲�(lèi)

　　聚類(lèi)指的是將具有相同特征的商品歸為一類(lèi)，將特征平均，以形成一個(gè)“特征矢量”。聚類(lèi)技術(shù)能夠確定一組數據有多少類(lèi)，并用其中一個(gè)聚類(lèi)來(lái)表示其余大多數數據。通常在企業(yè)分析訪(fǎng)問(wèn)者類(lèi)型的時(shí)候使用聚類(lèi)技術(shù)。

　�。�六）決策樹(shù)

　　決策樹(shù)描繪的是都想決定在做出的一系列過(guò)程中的問(wèn)題或數據點(diǎn)。比如做出購買(mǎi)電視機這一決定就要經(jīng)歷對于電視機的需求、電視機的品牌、尺寸等等問(wèn)題，最終確定好買(mǎi)哪一臺電視機為止。決策樹(shù)能夠較一個(gè)決策過(guò)程進(jìn)行系統的排序，以便選出最優(yōu)的路徑來(lái)盡可能減少決策的步驟，提高決定的質(zhì)量和速度。許多企業(yè)將決策樹(shù)體系添加到自己的產(chǎn)品選擇系統中，能夠幫助訪(fǎng)問(wèn)者解決特定問(wèn)題。

　�。ㄆ撸┕烙嫼皖A測

　　估計是對未知量的判斷，預測是根據當前的趨勢做出將來(lái)的判斷。估計和預測使用的算法類(lèi)似。估計能夠對客戶(hù)空白的項目做到預判。如果網(wǎng)站想知道某個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的收入，就可以通過(guò)與收入密切相關(guān)的量估計得到，最后通過(guò)與其有相同特征的訪(fǎng)問(wèn)者的收入來(lái)衡量這個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的收入和信用值。預測是對未來(lái)事項的判斷。尤其是在某些個(gè)性化網(wǎng)頁(yè)中顯得尤為重要。企業(yè)通過(guò)數據的匯總增進(jìn)對客戶(hù)的了解。即使是對以往事件的分析中也可以得到有效的信息。預測能夠對訪(fǎng)問(wèn)者的特征作出總結和匯總，以便企業(yè)能夠找出更有針對性的組合商品來(lái)滿(mǎn)足客戶(hù)的需求。Web數據和傳統數據庫存在著(zhù)很大的差異，最大特點(diǎn)就是半結構化，加上Web數據的信息量極大，導致整一個(gè)數據庫成為一個(gè)巨大的異構數據庫。能夠幫助用戶(hù)在特性是大量、隨機、不規則、噪聲的信息中發(fā)現感興趣的對象。

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