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。
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：
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