电子商务发展与数据挖掘技术应用论文

时间:2024-09-27 23:52:30 电子商务毕业论文 我要投稿
  • 相关推荐

电子商务发展与数据挖掘技术应用论文

  摘要:本文从浙江电子商务发展概况出发,介绍了数据挖掘技术,分析了数据挖掘技术在浙江电子商务中应用的可行性。

电子商务发展与数据挖掘技术应用论文

  关键词:数据挖掘;浙江;电子商务

  当前,电子商务正在全国范围内迅猛发展,随着国务院《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于大力发展电子商务加快培育经济新动力的意见》等一系列的政策落地,“农村电商、跨境电商、行业电商”等多种电商模式迎来了重要发展机遇。浙江的电子商务起步早、发展快、创新性强,在全国电商市场里名列前茅,已经成为浙江经济发展重要的增长极,产生了巨大的经济效应和社会效应。

  1浙江电子商务发展概况

  1.1电商服务发达

  2015年浙江省实现网络零售额7610.62亿元,同比增长49.9%,总量居全国第二位,超额完成“十二五”规划目标。网络零售额与社会消费品零售总额比值达38%,远远高于全国约15%的水平。各类电子商务市场主体蓬勃发展,拥有各类活跃网店100多万家,天猫网店近2.5万家,跨境电商经营主体近4万个,电商服务企业3000家左右,其中规模以上电子商务服务企业约1000家;建有电商产业基地204个;电子商务带动直接就业超过200万人。

  1.2线上线下高度融合

  浙江是制造业大省,也是电子商务大省。成熟的市场环境,促成线上线下的高度融合。以金华为例,线下有“义乌小商品市场”、“永康五金市场”等国内乃至国际一流的行业市场,依托这些实体市场的突出优势,着力打造“义乌购”、“尚五金”等线上平台,构建线上线下高度融合的市场环境。

  2数据挖掘技术初探

  2.1数据挖掘简介

  数据挖掘技术起源于20世纪80年代,它是从数据库海量数据中提取使用者所感兴趣的知识、数据和规律,进行深入的分析,提取隐含在其中的、潜在有用的信息,为使用者提供决策支持。从电子商务的角度来看,它的主要作用是从电子商务活动中抽取大量数据,进行转让、分析和模式化处理,从中获得能帮助电子商务企业决策的关键信息,即从电子商务大量业务数据中寻找隐含的商机或者新的商业模式。

  2.2数据挖掘在电子商务领域的应用

  在电商商务活动的过程中,电商企业积累了大量的销售记录、浏览记录、消费和服务记录等数据,随着电子商务不断发展,相关数据不断的膨胀扩大,在堆积如山的数据中包含着许多待提取的有用知识,这些有用知识进行挖掘是非常有意义的。数据挖掘有助于电商企业识别客户购买行为,发现客户的购买模式及趋势,便于电商企业改进销售模式、提高服务质量,提高客户的用户体验。并且,可以根据海量数据分析,提高货品销售比率,优化物流和分销策略,进一步降低成本。1)分析客户的购买行为和习惯。例如“男性客户购买尿不湿的同时会购买啤酒”,“该女性客户对化妆品和护肤品的品牌偏好”,“某客户偏好折扣商品”,这些信息虽然看起来微不足道,却非常有用,电商企业可以根据客户购买行为和习惯向客户推送他们偏好的信息。2)分析电商企业的商品构成。将各类商品按盈利水平和销售情况进行分类,挖掘同类商品的共同特征,提取有用信息。帮助企业决策市场定位、商品定价等问题。3)数据挖掘还可以帮助企业进行销售商品预测、商品价格分析等,在浙江线上线下高度融合的市场环境下,电商企业可以挖掘商品价格、销售和物流信息的关联,合理安排线上线下商品销售模式,提高企业运营效率,降低销售成本。

  3结束语

  浙江电子商务的快速发展,各类电商企业在这片土地上生根发芽,数量不断增多,市场竞争日趋激烈。有效的利用数据挖掘工具,挖掘隐含在海量数据中的有用信息,能够使企业做出正常的市场决策,保持有力的竞争优势,赢得消费者的青睐。随着信息技术的不断发展,数据挖掘的不断深入,电子商务数据挖掘的研究和应用必将取得长远的发展。

  参考文献:

  [1]韩家炜,坎伯,范明.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001.

  [2]薛慧君,旭日.数据挖掘技术及其在电子商务中的应用研究[J].内蒙古农业大学学报,2005(6).

  [3]2015年浙江省电子商务发展总报告[R].浙江省商务厅,2016

  [4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.

【电子商务发展与数据挖掘技术应用论文】相关文章:

数据挖掘在旅游电子商务中应用论文08-07

谈数据挖掘技术在电子商务中的应用10-09

数据挖掘技术在电子商务网站中的应用09-24

数据挖掘技术在CRM中的应用09-20

浅谈数据挖掘在电子商务中的应用10-08

Web数据挖掘在电子商务中的应用.10-08

数据挖掘技术在电信行业中的应用06-04

探析电子商务中数据挖掘方法的应用10-19

数据挖掘技术在企业知识管理中的应用06-24

数据挖掘技术在移动通信网络的应用07-05