数据挖掘技术在电子商务中的应用探析

"数据挖掘技术在电子商务中的应用" 这篇本科毕业论文主要探讨了数据挖掘技术在电子商务领域的应用，作者薛云霞，指导教师曲建华，专业是信息管理与信息系统。论文详细介绍了电子商务的背景，数据挖掘的概念以及其在电子商务中的实际运用。 在第一章的引言中，论文指出随着互联网和电子商务的快速发展，网络购物已成为日常生活的重要组成部分。同时，Web平台积累了大量数据，如何将这些数据转化为有价值的信息，理解消费者的兴趣和需求，以提供个性化服务，成为电子商务发展亟待解决的问题。 第二章阐述了电子商务的现状，包括电子商务的基本定义以及中国电子商务的发展情况。电子商务不仅改变了商业模式，也推动了全球贸易的进程。在中国，电子商务经历了飞速增长，催生了许多大型电商平台，如阿里巴巴、京东等，同时也促进了中小企业的数字化转型。 第三章深入探讨了数据挖掘技术。数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、知识和规律的过程。它包含数据预处理、模式发现和模式评估等步骤，旨在揭示有价值的信息。数据挖掘的主要功能包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式发现和异常检测等。 第四章重点讨论了数据挖掘技术在电子商务中的应用。首先，分析了数据挖掘技术应用于电子商务的可行性，强调了其在客户分析、市场预测、个性化推荐等方面的优势。接着，详细描述了电子商务中的数据挖掘过程，包括数据收集、清洗、转换、建模和验证。论文还列举了数据挖掘在客户关系管理（CRM）、销售预测、产品推荐系统等多个方面的应用实例，并分析了当前存在的问题，如数据隐私保护、数据质量问题，提出了相应的解决策略。 最后，第五章结语部分，作者展望了数据挖掘技术在电子商务领域的未来发展趋势，认为随着技术的进步，数据挖掘将在提升用户体验、优化营销策略、防范欺诈行为等方面发挥更大作用，为电子商务带来更大的商业价值。 关键词：数据挖掘技术、电子商务、客户关系管理 这篇论文的中图分类号为TP393，表明它属于计算机科学技术领域，具体在数据处理技术分类下。通过对数据挖掘技术的深入研究和案例分析，论文为电子商务行业的数据驱动决策提供了理论支持和实践指导。