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數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇一

摘要：隨著社會經濟的發展，現代電子商務發展越來越快，并占據著越來越重要的地位。而高職院校的發展中也將電子商務專業列為重要的發展課程，其教學模式和應用也在日益發展成熟。但在高職電子商務教學中還存在很多問題，必須要解決教學過程中遇到的問題，通過這些問題的解決提高高職電子商務的教學質量，并明確構建多元化教學模式的重要性，推動高職電子商務教學的多元化發展，最終提高高職院校學生的就業率。

作為社會人才輸送的重要媒介，高職院校在進行大量人才培養的同時，要注重進行高職學生具體操作技能和實踐能力的提高，尤其在電子商務教學中。結合目前的高職電子商務教學，就會發現教學中存在很多問題，必須要進行改革，要運用科學有效的教學手段，豐富其教學模式，改變傳統的教學方式，彌補其教學過程中的不足，多途徑的提高高職電子商務教學的教學質量。

1.1與教學體系不配套高職電子商務教學體系打造是“基礎+核心+特色”的教學模式，并依據學科優勢進行學生基礎理論的構建，要求學生具備經濟、管理和計算機理論知識等相關基礎知識。在這樣的基礎上，再為學生講述電子商務的專業理論和知識，將其應用和技術開發相結合，最終提高學生的問題分析和解決能力。但在目前的高職院校電子商務教學中，教學模式和教學體系不配套，沒有結合其具體教學實踐出發，而且教學方法比較落后，缺乏新意和創新，影響教學質量，使得教學過程變為一種被動的月子過程。

1.2不重視實踐。

高職電子商務教學中還比較偏重理論教學，不重視具體實踐，理論教學方法的闡述更普遍。而電子商務其實是一門理論性也非常強的學科，如果不開展實務模擬和社會實踐，學生在具體實踐過程中就會難以下手。目前教育部推行高職“2+1”的教學模式，高職院校也普遍開始縮減課時，但在課程處理中就使得授課內容的縮減出現很多不合理的問題，嚴重制約了課程的教學效果，使得其教學實踐更加被忽視。

1.3人才培養與需求不符。

高職院校的人才培養和實際社會需求相脫節，制訂的人才培養方案難以滿足企業和社會的發展需求，只注重學校自身的教學，繼續沿用傳統的人才培養模式，使得學生缺乏自主學習的.能力，教學方法也不夠先進。而且目前校企的銜接比較疏離，學校和企業間沒有開展合作，使得高職院校的教學過程與具體實踐吻合更差，和企業行業結合不緊密。

1.4教學條件差。

要提高高職電子商務的教學質量必須要有與之相配套的教學設施和良好的教學環境，這樣才能推進其教學模式發展。因為現在的高職電子商務教學不重視實踐，其教學環境和教學條件設置就比較差，專用的實驗室、教學設備和軟件配置都比較落后，實際的教學效果也容易被忽視，嚴重影響課程的教學質量。目前電子商務已經從傳統的3g轉變到4g的移動模式，但高職院校的教學中大多還沒有建立起與之相適應的教學設施，而且也沒有更新建設的規劃，使得學校的教學更加落后。如果學生還繼續接受這樣的教育，在其到企業就業前還要開展上崗培訓，無形中增加了企業負擔。高職院校在具備教學設施和良好的教學環境的同時，還需要有相應的信息技術支持，需要很多運行費用、損耗成本等，這在目前高職院校是很難開展的。而且學校和企業間沒有開展校企合作平臺，學校在人才培養時就要先了解企業的發展需求，需要專門去收集人才培養信息，這也增加了學校的難度，難以實現標準化的教學質量和人才培養。

1.5考核體系不完善。

在高職電子商務教學中缺乏完善的考核評價體系，對于學生的技能和實踐很少有涉及，考核體系缺失。在大多數高職院校運用的考核模式都只注重理論考核，就平時的考勤、作業完成情況和最后的筆試進行考核，完全將實踐教學屏蔽在課程考核之外，使得學生和教師都不重視教學實踐，這與其教學目標有很大的出入，面對實際問題學生難以有效的解決。

2.1彌補教材不足。

在高職電子商務教學中要構建多元化的教學模式，建立信息交流的交互式平臺，這樣才能解決目前教學中缺失的實踐性教學，為學校和企業交流合作提供條件，彌補教材的不足，增加更多實踐教學。而且多元化的教學模式在教學內容制定、人才培養計劃等方面都有非常重要的作用，可以推動教學過程的監督機制發展，實現人才培養目標。通過運用多元化教學模式，可以豐富實踐教學的手段，能夠結合具體教學情況進行課程設置。比如教師可以直接為學生模擬實踐中的電子商務，通過網店和電子商務應用平臺進行客戶咨詢、付款、下訂單、發貨的全過程，還可以設置一些教學環節讓學生可以直接參與進來，明確具體的操作過程，彌補教材中的不足。

2.2增加學習動力。

通過多元化的教學模式，學生在課堂中可以了解到更多的案例和實踐項目，其學習內容更加能夠豐富，這就有利于改變傳統的教學氛圍，提高學生的綜合素質。這樣的教學模式不僅豐富了課堂內容，而且學生有更多的自我學習和研究的空間，學生的積極性更容易被激發，學生更愿意主動參與到課堂教學中，這樣才能提高課堂的教學質量。在課堂教學中，通過網絡技術資源的運用，將更多圖片、視頻、實際案例結合到課堂中來，不僅可以彌補以往教學中的不足，學生也更加愿意學習。

2.3優化人才培養。

在高職電子商務教學中運用多元化教學模式可以培養滿足社會和企業需求的專業人才，優化其人才培養機制。在多元化的教學模式中，教師會采用多種形式不同的教學方法開展教學，學生也可以通過自主學習和小組討論的形式參與課程教學，通過更多的具體實踐，學生才能了解具體的課程操作。通過在教學過程中的學習和討論，學生有了更多的經驗體會，而教師提供的實踐途徑和機會為學生資料收集整理提供了可靠的數據來源，通過小組協作，學生的團隊協作能力和協作意識都得到了提升。在課程學習中，教師可以設置相關的評價機制等培養學生的評價能力，并提高學生的課堂參與積極性。

3.1創新教學思想。

要構建多元化的高職電子商務教學，就必須要先進行其課程體系改革，并將人才培養計劃與之結合起來，根據市場需求和就業形勢變化進行改革，緊緊把握其對應崗位中需要具備的工作技能，加強對學生實踐操作技能的提高。目前高職院校要改變其辦學理念，注重學生實際技能的培養，發揮電子商務專業的專業技能。同時還要提高學校的人才培養定位目標，將其專業設置與人才培養目標相結合，推動學校的人才培養發展計劃，并依據其行業的特點打造學校的人才培養模式，實現高職電子商務專業的專業人才培養計劃，提高學生的的信息技術操作能力，培養復合型的應用型人才。

3.2改革教學模式。

隨著電子商務專業人才培養目標的確立，高職電子商務教學必須要培養具備專業知識和專業技能的優秀人才，因此，高職院校必須要改革其教學模式，深入市場調研，豐富其教學模式，并繼續推行課程改革，推動“基礎+專業+實踐”的教學模式改革。在教學過程中，要讓學生了解電子商務的基礎知識，奠定其扎實的專業基礎，并在此基礎上提升學生的專業技能，為學生提供繼續深入研究的條件。在高職電子商務教學中，要改變其傳統的教學模式，推動實踐教學模式發展，并建立系統的實踐教學體系，發揮學生的課堂主體地位。通過加強學校和企業間的合作，將工程案例引入到教學中來，不斷強化學生的實踐能力和職業技能。

3.3豐富教學手段。

在高職電子商務教學中要豐富其教學手段，改變以往單一的教學手段，將高職教育的特色體現出來，加強雙向互動教學的應用，運用更加科學的教學方法，最終調動學生的積極性，讓他們主動參與到課堂教學中來。在不同的課程設置中，要結合其課程特點進行教學方法的制定，比如運用案例教學、研討式教學等，營造多樣有趣的教學氛圍，提高學生的學習主動性。同時要加強實驗室教學的應用，將課程教學和實驗操作結合起來，為學生提供更多動手實踐的機會，多途徑的提高其動手操作能力。通過多種教學手段的結合運用，學生對課程學習就更加感興趣，可以積極配合教師完成教學，而且學校還可以組織學生參與不同的設計制作，去企業內部進行實地調研等，對自己所從事的專業和以后的主要工作進行了解，提高其課程教學質量。

3.4提高教師素質。

在高職院校的課程教學中，提高教學質量的基礎就是要提高教師的綜合素質，建設新型的師資隊伍。在高職電子商務專業中也是如此，必須要全方位的提高教師的綜合素質能力，打造現代化高素質的教師隊伍，并與社會經濟發展相適應。因此，在高職院校的校內教師必須要樹立終身學習的新思想，不斷進行自我充電，為教師提供更多本專業發展的新動向，并為其提供培訓和深造的機會，讓其可以不斷進行自我知識的更新和儲備。在教師招聘中也要與其專業發展相結合，提高對教師的素質能力要求，將社會和企業的相關教學資源充分利用起來，加快專業教師隊伍的建立，提高高職電子商務教學的實用性。

結語。

隨著我國高職院校的建立和發展，其教學理念也在不斷轉變，專業人才培養成為了各高職院校的主要教學目標?，F階段我國的高職院校教學有很多問題，在高職電子商務教學中更是如此，其教學模式和教學體系還不配套，教學目標也存在很大問題，使得人才培養和社會需求不相符，教學環境和設施還不夠完善，忽視了教學過程中實踐的作用，考核體系也需要進一步完善。在這樣的條件下，高職電子商務課程就要構建一種多元化的教學模式，不斷創新其教學理念和教學手段，通過多元化的教學模式為學生提供實踐的機會，并在具體實踐過程中掌握專業知識和技能，通過主動參與教學活動，最終提高自身的動手操作能力，培養高素質、專業化的電子商務專業人才，推動高職的電子商務教學發展。

參考文獻：

[2]張欣.高職電子商務課程實踐教學模式探索[j].知識經濟，2016(8):165.

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數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇二

1.1由相關協會組織在行業協會的組織下、企業贊助的形勢下，這種競賽主要是以培訓和實習的方式推動大學生的實務操作能力、建立了促進就業的平臺，為電子商務專業的學生的職業發展奠定基礎。為我國互聯網行業儲備人才、推動發展、提高競爭力提供保障。1.2由企業組織電子商務企業組織這類競賽活動的目的主要是為了在競賽中發現人才、為企業帶來新鮮的血液，同時也為促進大學生就業貢獻力量。

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇三

1.教學內容的創新erp沙盤模擬經營課程使教學活動從以“教”為中心轉向以“學”為中心。學生成為教學活動的主體，學生的學習活動成為教學活動的中心；而教師由知識的傳授者、灌輸者轉變成為學生學習的組織者、指導者。課堂教學由聽講模式，變成教師為學生設計情境和組織學生的學習活動，允許多元思維并存，讓學生動腦、動口、動手。

2.教學手段的創新erp沙盤模擬經營課程強調傳統手段與現代手段相結合，模擬仿真手段與實際操作手段相結合，從而形成一套融情景式教學、互動教學、自主學習、角色實訓為一體的、較為完善的教學體系。

二、erp沙盤模擬經營課程的具體實施。

我校電子商務專業學生以男生居多，男生相對而言思維跳躍性更大，教學中難免會出現課堂秩序被中途打斷、學生走神發呆等現象。實際上，這些學生不是坐不住，也不是不想聽課，而是希望能夠得到以他們為主體的學習機會，erp沙盤模擬課程正好符合了電子商務專業學生的求學需求，因此，我們在電子商務專業課程中開展了沙盤實訓這門課程，采用由簡單到復雜、由模擬到仿真的教學方式：第一步，實訓動員和規則介紹，主要進行實訓課程介紹，使得學生產生興趣，分組模擬企業組成，企業模擬角色選定，沙盤模擬規則分發學習。第二步，發揮學生主動性，學生自行模擬經營企業。在erp沙盤模擬經營過程中，學生作為學習主體將企業經營管理各個環節中發生的經濟交易或事項及時進行會計核算處理。學生可以將自己所學的知識融會貫通，也能夠充分體驗到沙盤模擬經營不是個人之間的比賽，而是團隊與團隊之間的競爭。第三步，因為電子商務專業的學生會計基礎薄弱，所以對其填制報表的要求為以取得較高的權益為最終目標的前提下編制正確的資產負債表。在這種情況下，一般以會計基礎較好或對財務工作比較感興趣的學生擔任財務總監。另外，教師要求每個學生在實訓結束后都得撰寫實訓心得體會，以加深對課程的理解與鞏固。

三、erp沙盤模擬經營課程的教學效果反思。

我們借課題研究的契機，在我校電子商務專業中進行實驗教學，角色式的實驗教學取得了較好的效果，教學效果反思如下：

1.教學手段的創新激發了學生的學習熱情和潛能，努力做到了“寓教于樂”。通過erp沙盤模擬經營課程，學生在濃厚的趣味性“游戲”中走進了社會、實現真正實現寓教于樂。

2.在模擬企業環境，解決了社會實踐難題。erp沙盤模擬經營環境中，學生真正體會到在真實的企業環境下如何處理實際問題。這種仿真的企業環境不僅解決了實訓課程的根本難題，而且對于學生畢業后快速融入企業接手相關的具體工作至關重要。使學生親身領會到團隊合作的.重要性。在企業經營這樣一艘大船上，每個角色要各背其責、各盡其能。

3.現有的erp沙盤模擬教學的綜合性很強,這也對教師提出了高要求，決定了教師必須精通營銷、會計、計算機等專業知識,而我在今后的教學教育工作中，更得加強專業知識和技能的進修培訓。

4.各個崗位都有其不可或缺的重要性。ceo應時刻了解公司動態，才能做出正確決策。采購總監要有配合意識，配合生產計劃，預算采購材料數量。生產總監要有責任心，銜接營銷和采購工作。對于營銷總監來說，要讀懂市場預測資料，分析未來市場的走勢；要洞察競爭對手行動，努力分析出競爭對手的策略。財務總監的工作，除了做好財務收支的報表，還要配合營銷總監做好廣告投放工作。erp沙盤模擬實訓是一種體驗式的互動學習，新穎的體驗式教學開闊了學生的視野，拓展了傳遞知識的容量，提高了學生的學習興趣，并能夠幫助學生在就業前，真實地了解企業運作規則、熟悉企業運作流程、具備實際的動手操作和決策能力的同時學到管理知識，掌握管理技巧，感受管理真諦。

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇四

隨著互聯網技術的快速發展，學術研究環境較以前更加開放，對傳統的科技出版業提出了開放性、互動性和快速性的要求;因此，以信息技術為基礎的現代數字化出版方式對傳統的科技出版業產生著深刻的影響。為了順應這一趨勢，不少科技期刊都進行了數字化建設，構建了符合自身情況、基于互聯網b/s結構的稿件處理系統。

以中華醫學會雜志社為代表的部分科技期刊出版集團均開發使用了發行系統、廣告登記系統、在線銷售系統以及站。這些系統雖然積累了大量的原始用戶業務數據;但從工作系統來看，由于數據本身只屬于編輯部的業務數據，因此一旦相關業務工作進行完畢，將很少再對這些數據進行分析使用。

隨著目前人工智能和機器學習技術的發展，研究人員發現利用最新的數據挖掘方法可以對原始用戶業務數據進行有效分析和學習，找出其中數據背后隱含的內在規律。這些有價值的規律和寶貴的經驗將對后續科技期刊經營等工作提供巨大的幫助。

姚偉欣等指出，從stm期刊出版平臺的技術發展來看，利用數據存取、數據管理、關聯數據分析、海量數據分析等數據挖掘技術將為科技期刊的出版和發行提供有力的幫助。通過使用數據挖掘(datamining)等各種數據處理技術，人們可以很方便地從大量不完全且含有噪聲或相對模糊的實際數據中，提取隱藏在其中有價值的信息，從而對后續科技期刊出版工作起到重要的知識發現和決策支持的作用。

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇五

目前我國電子商務的應用已經比較成熟，但是仍然存在許多安全問題需引起關注。常見的問題有：遭受到病毒的攻擊，安全認證過程中存在安全漏洞，hei客入侵，出現管理漏洞，計算機信息被竊取等等問題。

1.1遭受到病毒的攻擊。

計算機網絡的廣泛應用使得信息交流和數據共享更加便捷，在給通過電子商務進行交易的雙方帶來便利的同時，也使計算機病毒的大范圍傳播提供了可能。大量信息和數據的傳播，而計算機病毒具有極強的傳播和自我復制能力，極大的威脅到了電子商務的正常運營，甚至造成系統完全崩潰。

1.2安全認證過程中存在安全漏洞。

目前電子商務的規模不斷增大，但卻很難保證網絡交易的安全進行，管理上也存在許多漏洞。基于網絡進行商務交易活動時，用戶的ip地址易被盜用而使ip產生沖突，進而可能出現賬號被盜等安全問題。

1.3hei客入侵。

計算機網絡的廣泛應用，受到利益的驅使而出現了網絡hei客，網絡hei客常通過攻擊他人計算機系統，突破他人計算機的防火墻而入侵其系統，破壞其軟硬件系統或盜取資料等行為。目前，hei客們的活動也越發猖獗，各種各樣的技術攻擊，使用戶防不甚防。hei客主要來自外部網絡和內部網絡的入侵。

1.4出現管理漏洞。

電子商務的特點及其局限性使得難以保障其安全問題，一些單位或者用戶疏于管理使得其管理措施和制度未能準確實施，也使得網絡hei客及其制造出的病毒易于入侵。一些用戶防范意識較為薄弱，未定期對電腦病毒進行清理。電子商務中的買賣雙方未能對軟硬件設備及其操作系統進行準確設置而存在較多的管理漏洞。

1.5計算機信息被竊取。

電子商務中企業常通過其內部局域網來進行客戶數據資料等內部信息的交流，因此局域網中包含了公司的許多機密文件及數據。若這些機密遭竊取或者撰改將為企業帶來極大的經濟損失。因此，局域網的防護與安全管理至關重要。

2計算機安全技術的功能體現。

2.1建設健全的安全防范系統。

電子商務中計算機安全技術的應用不僅僅是基于技術手段，還應建立一個健全的安全防范系統。（1）建立高效的防火墻系統。這是為了防止系統受到外部網絡的攻擊，也是不同網絡及其網絡安全間的唯一出入口，防火墻系統為服務系統提供了信息交流安全的控制措施，防火墻本身也具有一定的自我防御能力。（2）安裝檢測hei客入侵的系統。為網絡系統安裝填補防火墻的盲區的檢測系統，用來檢測是否存在hei客入侵。這樣既能彌補防火墻的功能不足，也為交易雙方的計算機系統提供可靠的防護措施及實時可靠的檢測系統。（3）對計算機病毒專門進行防護和過濾。為了使網絡內部不受到病毒入侵，可以為其建立多層次的病毒防護系統，完善殺毒系統，實現多層次的病毒防御。

2.2加強安全控制。

（1）訪問方面。用戶可通過設置訪問控制的訪問權限，從不同的角度和層次安排多層訪問設置以實現訪問端的信息安全，也可以為網絡系統設置專門的隔離系統以減少計算機病毒入侵來確保訪問內容的安全。（2）網絡ren證方面。為了確保網絡用戶的合法性及確保網站的安全，可對網絡用戶進行身份認證。（3）網絡管理方面。建立科學合理的網絡系統，加強網絡系統的安全管理，關閉一些不必要的網絡出入口等等。

2.3完善安全管理制度。

（1）網絡安全防御。電子商務的安全管理中，通過對信息進行加密處理，在網絡交易中充分考慮網絡安全，不斷完善網絡系統安全的防御設備，確保信息出入端及服務器的安全。（2）企業的內部管理。利用計算機安全技術制定非常嚴格的內部管理制度，對交易用戶實施口令設置和訪問權限，并仔細確認用戶身份，確保資源的安全。（3）信息的加密處理。根據網站內部的資源管理對商品和用戶的信息進行加密，有對稱和非對稱加密這兩種方式。

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇六

2.1建立“賽教結合”的教學體系這樣的教學模式可以將基礎理論、專業基礎、專業課的循序漸進的體系取而代之傳統的較為單一的教學方式。這三個階段的教學能夠系統的夯實學生的基礎知識，使得教學體系更加系統豐富且全面。但是要想使理論與實際相結合，就要在這基礎之上增強與實際應用的聯系。一方面，要根據崗位需求制定相應的培養計劃。電子商務專業對應的崗位包括網站策劃、網絡營銷、網絡推廣等等，這就要求教學計劃能夠根據不同的崗位需求有針對性的進行教學，并且安排學生深入到企業的實際工作中去感受，這樣才能認清相應崗位所需的專業技能和知識點。另一方面，將競賽與教學相結合。學校應在每個學年都設置豐富的競賽形式，其內容既要與教學內容相聯系，又要與企業需求相適應，這樣的競賽結果才能得到較高的社會認可度。

2.2加強實訓基地建設為了建設更為完善的電子商務實踐教學的平臺，實訓基地的建設是開放式課外實踐教學環節的關鍵，這打破了傳統的關在教室里學習理論的封閉性。教學的過程也不是傳統的先課堂后實驗室，而是改為在實訓基地實現教學、實踐同步進行的形式。學校要增加對實訓基地的投入，構建完善的軟件和硬件設施，營造真實的實訓環境。在進行管理時，要增加實訓基地的開放性，使得學生能隨時對所學進行鍛煉。為實訓基地引入企業的合作，使學生感受企業的文化、管理和工作，定期與企業聯合舉行競賽，實現實訓基地建設與企業實際需要的'對接。另外，電子商務專業本身是與互聯網分不開的，加強實訓基地互聯網的建設，滿足學生在網絡學習資源方面的需求。

2.3任務驅動式教學根據現階段電子商務市場所需要的人才，把教學內容分為三大部分：電子商務技術教學、電子商務實務教學和電子商務綜合教學。其中任何一個部分都要以任務驅動的方式進行教學，即每一個部分的教學都要根據企業的需要進行任務化，老師要根據任務教學、學生要根據任務學習，這樣就增加了學習興趣、明確了教學目標。任務的設置要由淺轉深、由易轉難、循序漸進的進行，期間要經過制定計劃、實施計劃、反饋學習成果、評價教學成果等步驟，利用競賽帶動任務、任務滲透競賽的方式培養電子商務專業人才。

2.4加強師資和教材建設“賽教結合”的教學模式需要專業知識和實踐能力都過硬的綜合型人才教師，這是良好的教學效果的保障?！百惤探Y合”的形式要求教師不僅有夯實的理論知識，更加要有豐富的實踐經驗，同時能夠掌握時代脈搏、了解電子商務專業相關就業動態，甚至要求教師能夠首先親身深入到企業，了解實際的生產情況。另一方面，在任務驅動式的教學方式下，要求老師能夠分工明確的進行教學，盡量減少和避免多位老師的教學內容有所重復。在對學生進行教學和考核的同時，也要注重教師的再教育、培訓和考核，保證其教學內容的先進性、規范性、科學性等等。

2.5建立健全的競賽機制規范的競賽制度是公平公正的體現，更是為鍛煉和選拔出在電子商務專業表現出色學生的必要環節。第一，建立多層次競賽。學校的校級競賽中，初賽允許全部電子商務專業學生參加，是初步的篩查環節，在考察學習情況的同時也增加了學習樂趣。從初賽中篩選出的成績優秀的學生可以進一步參加決賽，隨著比賽難度的增加，考察的內容也從基礎向綜合轉換。在決賽前為初步選拔出的人才進行密集且高強度的培訓，進一步提高這一類人才的技能能力。校級競賽的優勝者代表了該校在電子商務專業方面的教學成果，為了更好的較量與交流，可以舉行市級的甚至全球性的競賽來加強學生的技能訓練。第二，良好的比賽機制離不開專業的評委和領導小組，對比賽的順利進行有效的規劃實施方案和細則并有效執行，其比賽與教學內容的緊密度也掌握在領導小組的協商中。同時，各高校可以聘請企業在電子商務領域的專家來對學生的實際操作進行輔導。

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇七

在軟件開發信息管理過程中，經對數據挖掘技術科學合理應用，可為軟件開發帶來極有利的幫助，達到軟件開發信息管理低成本、高質量、短工期的要求，消除軟件開發信息管理期間存在的一系列問題。全面軟件開發行業在時代發展新形勢下，要與時俱進，大力進行改革創新，運用先進的科學技術不斷優化數據挖掘技術研究。

開源軟件，即源代碼為開放的軟件，此類軟件現階段大部分對用戶是不收取費用的，也正是受此影響提升了開源軟件控制管理難度，鑒于此，可應用數據挖掘技術來改善開源軟件的資料。就好比，日本某高校學生推出了一個分布式數據挖掘系統，該系統一方面可對大型系統開展數據挖掘，一方面能夠一系列開源軟件開展數據挖掘。

軟件項目管理中數據挖掘多表現于兩個方面，一方面為對組織關系開展的挖掘，一方面為對版本控制信息開展的挖掘。軟件項目管理作為一個系統工程，對組織關系開展挖掘主要是指對人力資源開展協調分配。就好比，一個龐大工程可能同時有千百余人參與，在工程運行期間人員相互會出現頻繁的信息數據交互，經對數據挖掘技術的有效應用，能夠對人員組織關系展開合理劃分，積極促進軟件項目管理的有序開展。同時，數據挖掘技術還可應用于挖掘版本控制信息，能夠有效縮減系統維護成本，改善軟件項目管理水平。

在數據庫中收集有價值的代碼、構件，現階段，較為常用的手段包括經由關鍵詞開展索引、經由記錄輸入-輸出關系索引以及以建立交互關系圖為基礎的方法等，我們常常使用的百度、搜狗等搜索引擎均能夠開展數據檢索。

4結束語。

總而言之，在軟件開發信息管理過程中，經對數據挖掘技術科學合理應用，可為軟件開發帶來極有利的幫助，達到軟件開發信息管理低成本、高質量、短工期的要求，消除軟件開發信息管理期間存在的一系列問題。基于此，相關人員務必要明確認識軟件開發信息管理數據挖掘面臨的挑戰，不斷鉆研研究、總結經驗，積極促進軟件開發信息管理有序開展。

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇八

摘要：大數據和智游都是當下的熱點,沒有大數據的智游無從談“智慧”,數據挖掘是大數據應用于智游的核心,文章探究了在智游應用中,目前大數據挖掘存在的幾個問題。

關鍵詞：大數據;智游;數據挖掘;。

1引言。

隨著人民生活水平的進一步提高,旅游消費的需求進一步上升,在云計算、互聯網、物聯網以及移動智能終端等信息通訊技術的飛速發展下,智游應運而生。大數據作為當下的熱點已經成了智游發展的有力支撐,沒有大數據提供的有利信息,智游無法變得“智慧”。

2大數據與智游。

旅游業是信息密、綜合性強、信息依存度高的產業[1],這讓其與大數據自然產生了交匯。,江蘇省鎮江市首先提出“智游”的概念,雖然至今國內外對于智游還沒有一個統一的學術定義,但在與大數據相關的描述中,有學者從大數據挖掘在智游中的作用出發,把智游描述為:通過充分收集和管理所有類型和來源的旅游數據,并深入挖掘這些數據的潛在重要價值信息,然后利用這些信息為相關部門或對象提供服務[2]。這一定義充分肯定了在發展智游中,大數據挖掘所起的至關重要的作用,指出了在智游的過程中,數據的收集、儲存、管理都是為數據挖掘服務,智游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇九

摘要：數據挖掘是當前數據庫和信息決策領域的最前沿研究方向之一。

該文從知識發現和數據挖掘的概念出發,總結了數據挖掘常采用的技術方法,同時對數據挖掘的應用及發展進行了闡述。

該文以一個淘寶網行業的數據挖掘案例探討了數據挖掘在網絡經濟下工商的應用;從技術和商業需求兩個方面分別研究了數據挖掘商務應用的可行性，并指出因競爭戰略的細化導致了對數據挖掘的商業需求。

關鍵詞：數據挖掘;網絡經濟;序列模式。

隨著數據庫和網絡等技術的迅速發展,我們產生和收集數據的能力已經迅速提高,大量的數據儲存在數據庫和數據倉庫中,我們已被淹沒在數據和信息的汪洋大海中。

這項以數據庫技術、網絡技術、統計分析、人工智能等為依托的綜合性運用技術的出現有其必然性和可行性。

人們需要有新的、更有效的手段地各種大量數據進行挖掘以發揮其潛能,數據挖掘正是在這樣的應用需求環境下產生并迅速發展起來的,它的出現為自動和智能地把海量的數據轉化為有用的信息和知識提供了手段。

1網絡經濟。

網絡經濟，一種建立在計算機網絡基礎之上，以現代信息技術為核心的新的經濟形態。

它以信息為基礎，以計算機網絡為依托，以生產、分配、交換和消費網絡產品為主要內容，以高科技為支持，以知識和技術創新為靈魂。

它不僅是指以計算機為核心的信息技術產業的興起和快速增長，也包括以現代計算機技術為基礎的整個高新技術產業的崛起和迅猛發展，更包括由于高新技術的推廣和運用所引起的傳統產業、傳統經濟部門的深刻的革命性變化和飛躍性發展。

它實際上是一種在傳統經濟基礎上產生的、經過以計算機為核心的現代信息技術提升的高級經濟發展形態。

2.1電子商務行業概況。

隨著電子商務行業不斷發展，新的供應商仍在進人市場與傳統企業競爭。

電子商務行業促使雜貨、藥品、玩具零售商提供更低的價格和更全的商品。

電子商務正以低成本、高效率、覆蓋廣、協調性強、透明度高等一系列明顯的交易優勢席卷經濟的各個層面。

中國移動互聯網市場規模達393.1億元，同比增長97.5%，移動電子商務的飛速發展正是中國移動互聯網市場快速增長的主要推動力。

20，移動電商在移動互聯網市場中的占比已接近三成，預計在末可以達到57%以上。

傳統互聯網電商企業在發展到一定規模后，有足夠的經驗和資本向移動終端轉移，是移動電商快速增長的主要原因。

2.2數據挖掘分析過程。

上面面用一個針對淘寶網滁州店鋪采集的樣本數據，進行挖掘的例子來說明數據挖掘的具體應用。

表1給出了數據源的部分字段格式。

表2、表3給出了經過整理和轉換后的適用于挖掘工具的數據樣本。

在本案例中，我們自行編寫挖掘工具。

限于篇幅，具體數據挖掘過程省略。

從上面電子商務行業數據挖掘后分析可以得出:。

電子商務銷售的主體:我們找到進行網絡銷售的主體人(店鋪)及相關個人店鋪信息;。

監管范圍的擴展：傳統工商監管只對實體店鋪進行監管，通過對網絡的市場監管，可以擴大工商管理監管范圍，更加規范的市場。

針對網絡經濟形態下的數據挖掘，我們主要采用以下三種方式進行數據挖掘:。

3.1關聯分析。

利用關聯規則進行數據挖掘。

在數據挖掘研究領域,對于關聯分析的研究開展得比較深入,人們提出了多種關聯規則的挖掘算法,如apriori、stem、ais、dhp等算法。

關聯分析的目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系,它能發現數據庫中形如“90%的顧客在一次購買活動中購買商品a的同時購買商品b”之類的知識。

關聯分析就是生成所有具有用戶指定的最小置信度和最小支持度的關聯規則。

3.2分類分析。

設有一個數據庫和一組具有不同特征的類別(標記),該數據庫中的每一個記錄都賦予一個類別的標記,這樣的數據庫稱為示例數據庫或訓練集。

分類分析就是通過分析示例數據庫中的數據,為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規則,然后用這個分類規則對其它數據庫中的記錄進行分類。

3.3序列模式分析。

序列模式分析和關聯分析法相似,其目的也是為了采掘出數據之間的聯系,但序列模式分析的側重點在于分析數據間的前后(因果)關系。

運用序列模式分析銷售記錄,零售商則可以發現客戶潛在的購物模式,例如客戶在購買微波爐前常購買何種商品。

3.4數據挖掘與信息過濾技術的結合。

網絡的迅速發展導致了“信息過載”、“信息超載”現象，利用網絡數據挖掘中得到的數據進行信息過濾機制就是為了克服上述現象，減少用戶在獲得信息過程中的負擔，同時向用戶提供數量適宜、質量優良的信息應運而生的。

比如在網絡內容挖掘之前對網絡文檔中包含的信息進行過濾、篩選、分類和歸檔等操作，使網絡內容挖掘所要處理的數據量得以減少，使輸入數據的質量、網絡內容挖掘的信息挖掘速度及精確度和用戶所得信息的時效性得以提高。

1)確定應用領域:包括此領域的基本知識和目標。

2)建立目標數據集:選擇一個數據集或在多數據集的子集上聚焦。

3)數據預處理:在大數據集中,根據需求,利用數據凈化和整合技術,選擇與任務相關數據,在不降低其準確度的狀況下減少處理數據量。

4)數據轉換:找到數據的特征進行編碼,減少有效變量的數目。

5)數據挖掘:根據數據和所要發現知識的種類來確定相應的挖掘算法。

6)數據評價:將挖掘出的知識和數據以各種可視化方式顯示,并將其以圖形、文本等方式存儲在庫中,以便對它們進一步挖掘,直至滿意為止。

7)實施和應用:利用數據挖掘技術所建立模型在實際項目中的應用,包括數據庫的構建,個性化用戶服務、基于知識的企業信息管理(mis)、企業目標管理、決策支持等等。

以上數據時網絡經濟形態下，在工商管理部分的應用，實際的工商管理目標是為工商管理與決策提供服務，未來的數據挖掘將會形成標準的數據挖掘語言或其他方面的標準化工作的數據挖掘系統。

數據挖掘能發現網絡中隱含的有價值的信息和知識，從而提高標引、自動摘要、自動分類和自動聚類等的準確率;能促進用戶興趣模型的構建，從而為用戶提供更好的個性化信息，難以滿足網絡信息用戶的動態需求。

在網絡信息檢索的實際應用中，往往不是單一地運用數據挖掘技術，數據挖掘需和其他相關技術結合，才能發揮出更大的效用。

參考文獻:。

[5]苗杰,倪波.面向集成競爭情報系統的數據挖掘應用研究[j].情報學報,2001(8):443—450.

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇十

企業盈利的關鍵是節約成本，利用數據挖掘技術可以找到企業消耗資源的關鍵點和各種活動的投入與產出比例，進而為企業提供科學合理的調整方案，例如資源循環利用、降低庫存等方法。通過數據挖掘技術，企業可以預先知道市場上的商業信息，使企業把握市場動態，創造更多的盈利。

3.2管理客戶資料。

俗話說知己知彼，百戰不殆。對于企業來說，了解客戶是至關重要的，比如客戶是男是女、愛好是什么、職業是什么等，從而根據不同客戶需求，改善網絡結構，推出個性化網頁，吸引更多的客戶對本企業的關注。例如對電子商務網站的網站流量進行分析。人們在點擊或者是訪問某一個網站的同時，就將個人對網站內容的反饋信息反映了出來，用戶點擊了哪一個鏈接，在哪個網頁中停留的時間最長，采用了哪個搜索的項目或者是總共使用的瀏覽時間等信息都會被保存在網站中，將這些信息保存下來，進行數據分析，能夠有效的確定用戶的訪問特點以及產品特征，從而提高電子商務信息提供的精確性。

3.3評估商業信譽。

一個企業若是沒有良好的商業信譽做基礎，一切都是空口說白話。所以建立有效的商業評估制度就成了重中之重。利用數據挖掘技術對企業營銷進行追蹤，開展資產評估、發展潛力預測以及利潤收益分析，建立完善的安全系統，對企業商譽安全進行保障，可以有效的預防和解決信用風險，提高企業信譽度。例如，商品售賣出去，要進行科學有效的跟蹤，了解客戶用后體驗，對客戶使用產品情況進行追蹤式分析，開展科學合理的資產評估，不斷發展潛在用戶體驗，通過客戶的反饋信息進行綜合性分析，提高客戶滿意度，提高商家的信用。

3.4確定異常事件。

在商業領域中，確定異常事件具有十分重要的商業價值。在企業經營時間里，經常會有異常事件發生，例如話費拖欠、客戶流失、信用卡欺詐等，通過數據挖掘技術中的異常點分析可以十分準確快速地發現異常點，使企業及時修整系統，減少不必要損失。例如，當客戶將商品加入購物車后，對沒有付款的原因進行科學合理的分析，從而確定要催付的客戶群體。這種催付的行為在一定程度上可能會打擾到客戶，所以需要準確的分析其真正的原因。例如客戶沒有付款的主要原因為：遺忘、沖動消費不想買了、貨比三家，發現更好地商品、支付發生故障等。這個時候就需要商家對號入座，確定是否要進行客戶催付。這就需要數據挖掘技術發揮自身的優勢，進行數據分析，提出相應的解決方案。在催付時間的選擇上，根據數據挖掘技術的分析通常情況下理論上在第三天進行催付是最為合理的，因為在第二天有不少會自發付款的客戶。同時還需要考慮到女性消費者沖動購物的習慣，過了這個沖動期就不容易再購買。所以實際上要在客戶下單的第二天進行催付最為合理。在擬定催付內容的時候需要科學分析客戶一天各個時間段的情緒變化，減少客戶對商家的排斥與厭煩的心理。

4結語。

隨著網絡技術的不斷發展，電子商務已經成為現如今經濟發展的主要方式。數據挖掘技術是電子商務發展的重要手段。利用數據挖掘可以幫助企業從大量的繁雜的數據中發現潛在的規律，找到有效的信息，以此指導企業調整經營策略，提高企業聲譽，獲得更有利的競爭能力。

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇十一

文章通過介紹數據挖掘技術概述，分析軟件開發信息管理數據挖掘面臨的挑戰，對數據挖掘技術在軟件開發信息管理中的應用展開探討，旨在為相關人員基于數據挖掘技術概述、軟件開發信息管理數據挖掘面臨的挑戰的促進軟件開發信息管理有序開展研究適用提供一些思路。

數據的挖掘是一項復雜的系統工程，其主要指的是在龐大數據中收集有價值信息數據的過程。對數據挖掘技術在軟件開發信息管理中的應用展開研究，有著十分重要的現實意義。

1數據挖掘技術概述。

1.1數據挖掘流程。

通常而言，數據挖掘可劃分成四個階段，分別為選擇、預處理、挖掘以及吸收，如圖1所示。其中，選擇是就有著極強交互性的龐大數據而言的，在工作期間受信息數據不斷更新影響，通常要對數據展開重新選擇;預處理則是將沒有得到加工的信息數據變換成適宜挖掘處理的形式;挖掘是經由科學計算方法將預處理數據輸入系統，在龐大數據中收集有價值的信息內容，從而完成分類、聚類等工作;吸收也就是數據的后處理，其是為了將有價值的.信息數據反饋給用戶，使數據預處理、挖掘環節具備真實意義。

1.2數據挖掘技術。

現階段，在軟件開發中數據挖掘技術諸如分析、聚類、預測及統計等已經得到較好的應用，這些技術的應用能夠使數據挖掘繁雜工程得到一定的簡化，也就是在海量的數據中盡可能快的時間內找出人們所需的信息，且對系統予以反饋供人們使用。在數據挖掘工程中，較為常見的技術包括關聯發現、分類樹、課時數據挖掘等，同時還有一些較為特殊的數據挖掘技術包括回歸建模、統計分析等。在軟件開發信息管理中應當對數據挖掘技術進行科學合理的選擇，以完成好軟件開發信息管理工作。

2.1軟件開發數據較為復雜。

現階段，軟件開發數據以結構化數據和非結構化數據為主，前一種數據多牽涉軟件版本對應信息及缺陷報告等，后一種數據主要涵蓋相關軟件代碼及文檔等。該兩方面數據無法使用同一種算法，然而它們相互又有著很大的相關性。換而言之，在數據挖掘算法開發方面，為了盡可能權衡到兩方面數據的復雜關聯，很大程度上提升數據挖掘難度。

2.2分析手段并非傳統模式。

軟件開發數據挖掘后續工作是把取得的信息提供給需要的用戶。在以往數據挖掘應用期間，就好比電子商務或者金融行業，就是把信息轉化為文字或圖表。然而，軟件開發人員所需信息并非如此簡單，其還涉及了缺陷定位、編程模板等用戶信息，所以對數據挖掘技術提供較高的要求。

2.3數據挖掘結果評價標準不統一。

現如今，數據挖掘技術在諸多行業得到普及推廣，同時在結果呈現及評價標準等內容上相對完備。然而，在軟件開發新型管理中數據挖掘技術的應用卻并非如此。軟件開發人員要獲取諸多、繁雜的信息，且信息表示方法各不相同，如此很大程度上提升了對數據挖掘結果展開定量準確分析的難度。

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇十二

隨著城市化建設步伐的加快，城市中人口的集中，產生了許多安全隱患，尤其是火災隱患，所以消防滅火工作變成了現今城市建設中的重要工作。消防滅火救援中最重要的是對水的需求，做好城市消防滅火工作的基礎是有效設置好城市給水系統的合理設置。數據挖掘就是將大量的隨機化數據編程課被理解的智慧的過程，使用數據挖掘等相關知識可以對城市消防及水系統中的相關信息進行有效處理。本文通過對數據挖掘技術進行分析，從而得出其在消防滅火救援工作中的作用，從而分析消防滅火救援中數據挖掘的應用。

數據挖掘是20世紀80年代產生的一種用來分析信息數據的一種專業技術，常常用來決策或者解決商業方面的問題。數據挖掘的操作方法是對一些大量的數據進行提純，運用一定的手段對數據進行處理，將數據中的有效信息提取出來，實現數據和信息的有效轉化。數據挖掘就是將大量的隨機化數據編程課被理解的智慧的過程。數據挖掘的過程主要可以分為以下幾步：首先是數據的準備，將被挖掘的數據進行詳細羅列，其次是數據挖掘，也就是從數據樣本中提取有效信息，最后是對挖掘結果的解釋。數據挖掘是一項十分綜合性的技術，他是數理統計、數據庫、模糊數學等相關技術的綜合體，是一項多種數學學科交叉的綜合性學科，數據挖掘的價值主要表現在以下幾個方面：可視化、估值與預測、分類與聚類、關聯分析以及異類分析幾種。

數據挖掘作為綜合性的統計技術，在各行業的作用不容小視，其中運用于消防滅火救援過程中也是十分有效的。而數據挖掘在消防滅火救援中被應用的優勢也就是其發揮的作用主要表現在以下幾點：首先是使用數據挖掘等相關知識可以對城市消防及水系統中的相關信息進行有效處理。其處理步驟為：（1）根據消防滅火救援中的供水需求進行分析，在現有的數據庫中尋找相關數據，并將數據進行整合。（2）運用數據倉庫分析技術對數據進行初步處理，粗略計算出積水系統的供水量。（3）采用聚類分析方法對數據進行分類，有效規劃好城市消防給水系統的大框架。其次，數據挖掘技術中所涉及的數據倉庫技術能夠有效解決當前消防數據庫中信息利用率低的缺點，能夠有效整合多個數據庫中的數據建立專門的數據庫，并能夠對數據進行分析，對現有的消防滅火救援工作提供便利。此外，我國現有的地面水源的有效利用率還不是很高，江河湖海中的'水大部分都是火災的時候臨時抽取，難免有些處理不當，數據挖掘能夠有效整理消防供水系統，將地面水源規劃到消防供水的庫存中，提高地面水源利用率，也有效降低管理成本。最后，數據挖掘中的聚類分析方法能夠有效對城市中所發生的活在源頭和隱患進行整理和排查，有效防止火災的發生，也能夠進一步優化城市消防系統，擴大消防供水系統的覆蓋點，完善城市消防滅火系統，而且數據挖掘還能夠對不同的建筑分步進行細化分類，對不同程度的火災所需要的水量進行預測，從而能夠實現對城市消火栓的分布情況進行科學性處理。

消防滅火救援中最重要的是對水的需求，做好城市消防滅火工作的基礎是有效設置好城市給水系統的合理設置。所以消防滅火救援中數據挖掘的應用要從消防的供水需求出發，對現有的數據庫進行分析和整合，確定需水狀況，進一步對事實表和維度進行劃分，建立新的數據倉庫，為消防給水系統的運行提供決策方面的支持。步驟如下：

（一）建立數據模型。

從上文分析來看，建立新的數據庫要具有以下功能：火災風險評估功能、消防給水功能以及歷史或再分析功能。而要做到這三點，就要對數據倉庫進行分類，建立三層分類模型，分別是概念模型、邏輯模型和物理模型三類。概念模型的設計主要以信息包圖為基礎進行，首先要確定信息包圖的指標、維度和類別三大方面，然后再對實體對象進行分析，從而完成信息包圖；邏輯模型的基礎是星型圖，它的主要方面是指標實體、維度實體和詳細類別實體三種，主要反映概念模型中涉及的實體間的關系；物理模型的基礎是數據庫表，主要是將指標的實體轉化成的數據編成表，主要內容的是星型圖中各種中心和邊角上的數據信息，能夠有效形成火災風險防控的星星模式結構。

（二）聯機網絡進一步分析。

這一步是運用網絡工具進行聯機分析，主要的步驟為：首先定義控制流任務，運用合適的多媒體工具進行數據的提取和轉換，而且還要確保數據的時效性；其次是建立對微數據，將數據倉庫中的事實表和維表從而為表轉換為多維化數據。

（三）聚類方法分析火災風險。

聚類分析是數據挖掘技術中一種重要的數據處理方法，主要原理是將指標量變為數據量，主要步驟是：建立指標體系――確定指標因子的權重――量化指標――實現聚類分析。通過聚類分析可以對不同地區的火災等級進行分類，評估不同地區的火災隱患嚴重度，從而進行供水系統的有效安排，保障該區域的消防滅火工作的進行，也能夠對火災進行有效的防控。結語綜上所述，數據挖掘技術是時代發展的成果，是對數據進行統計的重要技術，在各行業的應用都很廣泛。本文通過分析消防滅火救援中數據挖掘的應用，對數據挖掘技術有了初步了解。雖然我國消防工作中設計了大量數據，對于數據處理的技術還很生疏使得數據的利用率比較低，本文將消防工作和數據挖掘技術聯系起來，能夠對消防工作中的數據處理起到一些參考作用，相信隨著時間發展，數據挖掘終將運用于消防領域中，為我國未來的建設貢獻一份力量。

參考文獻。

[1]樓巍.面向大數據的高維數據挖掘技術研究[d].上海大學，.

[2]謝道文.基于數據挖掘的火災分析模型及應用研究[d].中南大學，.

[4]張大可.數據挖掘技術在火災事故分析中的應用研究[d].首都經濟貿易大學，.

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇十三

科研是科學研究的簡稱，具體是指為認識客觀事物在內在本質及其運動規律，而借助某些技術手段和設備，開展調查研究、實驗等活動，并為發明和創造新產品提供理論依據?？蒲泄芾硎菍蒲许椖咳^程的管理，如課題管理、經費管理、成果管理等等。由于科學研究中涉及的內容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進一步提升科研管理水平，可在不同的管理環節中，對數據挖掘技術進行應用。下面就此展開詳細論述。

2．1在立項及可行性評估中的應用。

科研管理工作的開展需要以相關的科研課題作為依托，當課題選定之后，需要對其可行性及合理性進行全面系統地評估，由此使得科研課題的立項及評估成為科研管理的主要工作內容?，F階段，國內的科研課題立項采用的是申請審批制，具體的流程是:由科研機構的相關人員負責提出申請，然后再由科技主管部門從申請中進行篩選，經過業內專家的評審論證之后，擇優選取科研項目的承接單位。在進行科研課題立項的過程中，涉及諸多方面的內容，具體包括申請單位、課題的研究領域、經費安排、主管單位以及評審專家等。通過調查發現，由于國家宏觀調控政策的缺失，導致科研立項中存在低水平、重復性研究的情況，從而造成大量的研究經費浪費，所取得的研究成果也不顯著?？蒲泄芾聿块T雖然建立了相對完善的數據庫系統，并且系統也涵蓋與項目申請、審評等方面有關的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發給相關的評審專家、對評審結果進行自動統計等。從本質的角度上講，數據庫管理系統所完成的.這些工作流程，就是將傳統管理工作轉變為信息化。故此，應當對已有的數據進行深入挖掘，從而找出其中更具利用價值的信息，據此對科研立項進行指導，這樣不但能夠使有限的科技資源得到最大限度地利用，而且還能使科研經費的使用效益獲得全面提升。在科研立項階段，可對數據挖掘技術進行合理運用，借此來對課題申請中涉及的各種因素進行挖掘，找出其中潛在的規則，為指標體系的構建和遴選方法的選擇提供可靠依據，最大限度地降低不合理因素對課題立項帶來的影響，對確需資助的科研項目進行準確選擇，并給予相應的資助。在科研立項環節中，對數據挖掘技術進行應用時，可以借助改進后的apriori算法進行數據挖掘，從中找出關聯規則，在對該規則進行分析的基礎上，對立項的合理性進行評價。

項目管理是科研管理的關鍵環節，為提高項目管理的效率和水平，可對數據挖掘技術進行合理運用。在信息時代到來的今天，計算機技術、網絡技術的普及程度越來越高，國內很多科研機構都紛紛構建起了相關的管理信息系統，其中涵蓋了諸多的信息，如課題、科研人員、研究條件等等，而在這些信息當中，隱藏著諸多具有特定意義的規則，為找出這些規則，需要借助數據挖掘技術，對信息進行深入分析，進而獲取對科研項目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門建立的科研管理信息系統時間較早，從而使得系統本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢、統計等等，雖然這些功能可以滿足對科研課題進展、經費使用等方面的管理，但其面向的均為數據庫管理人員，處理的也都是常規事務。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統這些功能顯然是有所不足的，因為他們需要對歷史進行分析和提煉，從中獲取相應的數據，為決策和管理工作的開展提供支撐。對此，可應用數據挖掘技術的olap，即數據庫聯機分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數據進行觀察，進而深入了解數據并獲取所需的信息。利用olap可以發現多種于科研課題有關信息之間的內在聯系，這樣管理者便能及時發現其中存在的相關問題，并針對問題采取有效的方法和措施加以應對。運用數據挖掘技術能夠對科研項目的相關數據進行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開展更具針對性。

3結論。

綜上所述，科研管理是一項較為復雜且系統的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數據挖掘技術在科研管理中進行合理應用，對相關信息進行深入分析，從中挖掘出有利用價值的信息，為科研管理工作的開展提供可靠的依據，由此除了能夠確保科研項目順利進行之外，還能提高科研管理水平。

參考文獻:。

［3］丁磊．數據挖掘技術在高校教師科研管理中的應用研究［d］．大連海事大學，．。

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇十四

摘要：對于crm數據挖掘的應用程序，本文做出了系統性的總結和研究，這包括了面向crm數據挖掘的體系和結構，立足于客戶生命周期的角度，并結合本行業發展的前景，對crm中的數據挖掘進行了分析。

關鍵詞：數據挖掘；客戶關系管理(crm)；知識發現。

如今，經濟全球化發展的速度不斷加快，在市場經濟的背景之下呈現出蓬勃發展的局面，外加互聯網技術的日益普及化，促使當前的市場競爭不斷加劇。眾所周知，客戶對于一家企業來說至關重要，因此為了更好的促使現代企業發展順利，理應不斷維護好企業與客戶之間的關系。這種關系對于不斷增強企業的綜合競爭力十分重要，因此企業不斷改善客戶關系，便成了企業發展中一項重要的任務?？蛻舴治鍪瞧髽I發展中處理好客戶關系管理的基本，然而如何做好客戶分析呢，這就需要對數據挖掘進行應用，數據挖掘的研究應用在現代企業客戶關系管理意義非凡。

1crm體系結構。

客戶關系管理(customerrelationshipmanagement，crm)起源于上個世紀的八十年代初期，首次提出了接觸管理，也就是不斷收集客戶與企業聯系的所有有關信息。到了九十年代初，又增加了電話服務以及客戶服務支持數據等相關的分析。經過20多年的發展，如今企業發展中的客戶之間的關系其管理的手段和方式逐漸走向成熟化，并且在理論和實踐方面不斷成熟化。crm是一個把客戶看做中心的營銷理念，通過信息化的技術方式，重新設計企業業務單元，優化工作中的每一個環節的過程。它將現代信息技術也就是我們常說的互聯網技術、多媒體信息技術、電子商務技術、數據倉庫管理信息技術、專家數據管理系統以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。crm具有較強的自動化特點，并且能夠處理好銷售與客戶管理之間的關系。它的目的在于不斷的縮短銷售的周期以及銷售中投入的成本，進而不斷增加企業在盈利方面的能力，并且尋找一片新的產品市場，逐漸增加企業的業務領域，從而提高潛在客戶以及忠誠客戶的滿意度，盈利能力以及忠誠度等。

2.1從客戶生命周期角度分析數據挖掘技術的應用。

從crm的廣義來看，可以簡單化的理解為管理所有的和客戶之間的一系列互動。在購買實踐的過程中，這就需要運用多種信息對客戶之間的多維關系進行預測以及分析。在不同的階段過程中，客戶關系可以看做是客戶的生命周期。一般說來，客戶的生命周期可以劃分為3個主要的過程：其一是尋找到客戶，其二是能夠提升客戶的價值，其三是不斷維護好效益客戶，使其持續受益。如果實現了各個階段效益的最大化，便可以在此基礎上不斷提高企業的利潤。其一是借助數據挖掘尋找潛在的新客戶：crm中首先應該做的便是識別那些潛在的客戶，尋找到之后就要盡可能使其轉變成企業發展中的忠實客戶，數據挖掘可以幫助企業實現這一切。其二是不斷提升客戶的價值：通過客戶盈利能力的相關具體化分析，進一步挖掘和預測客戶本身所具有的盈利能力以及未來的具體變化；通過對客戶購買模式的相關研究，實現客戶的細分化，這樣一來可以針對性的提供更加具有針對性的個性化服務，從而能夠有效的實現多維化的交叉銷售。其三是維護好客戶，要及時的對客戶忠誠度進行分析研究，以防客戶流失。借助數據的深入研究和挖掘，及時分析好客戶的歷史交易記錄，提醒消費者行為，并提出相應的對策和建議。

2.2各行業中crm的應用。

(1)零售業crm中的數據挖掘零售業crm它是數據挖掘領域中最重要的應用方面，伴隨著網絡以及電子商務模式的不斷發展而呈現出繁榮發展的態勢。通過對零售數據的挖掘可以對客戶的購買行為進行識別和具體化的分析，并且及時發現客戶的購買嗜好以及未來的購買趨勢，這樣便不斷提高了服務的質量，為客戶滿意度的提高提供了條件。例如，我們可以借助多個特性化的數據進行全面的銷售，這樣一來便實現了客戶與產品之間的多維聯系，使用多維、相關化的分析來做好促銷的'有效性，借助序列模式我們可以挖掘客戶忠誠度，通過相關性分析可以為購買參考提供建設性的意見和建議。(2)電信業crm中的數據挖掘當前的電信行業，已經從純粹的市話服務領域不斷轉向提供一些綜合性的電信服務。它能夠把互聯網、電信網以及其他的各種通信和計算融合在一起，這是時代發展的大潮流。借助數據挖掘等相關技術可以為一些商業化的實踐提供條件，確定好電信服務的基本方式，捕捉每一個盜竊，從而更好地借助技術方面的資源，實現頗具人性的服務。電信數據一般具有多維化的分析功能，可以實現數據的識別與比較，更可以實現數據通信與系統負載等。通過量化分析，聚類分析以及異常值分析對盜用、異常模式進行識別和破解。(3)金融業crm中的數據挖掘如今，大部分的銀行以及一些金融性的專業機構能夠為客戶提供了多種選擇，例如最基本的儲蓄、投資以及信貸服務等。有時也可以提供一些保險和股票服務。在金融市場中，數據生成已經相對成熟，從整體看來金融領域的數據相對較完整、可靠，它為數據分析提供了基點。下面的幾個是平時常見的應用情況：通過多維化的數據分析、挖掘可以做好數據倉庫的基本任務；通過特征比較研究做好數據的衡量和計算幫助客戶對貸款償還進行科學化的預測和分析；通過分類以及聚類的方式對客戶群體進行識別，對目標市場進行分析；借助數據的可視化以及關聯性分析對金融洗錢以及其他的一些金融犯罪進行偵破。

作者:吳磊單位:吉林省長春市吉林建筑大學計算機科學與工程學院。

參考文獻。

[1]王一鴻.體檢中心crm構建及數據挖掘的應用研究[d].華東理工大學.

[2]潘光強.基于數據挖掘的crm設計與應用研究[d].安徽工業大學.2011。

數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇十五

對很多培養機構而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據不同成員需求設置合理的課程、如何通過教學方式提高成員學習積極性、如何提高成員培訓效果、如何通過考核檢驗成員學習成果等，都是培養機構發展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進程的加快，一些培養機構也開始進行信息化建設，通過信息系統對培訓相關事宜進行管理。但目前在針對培養機構的信息系統中，所實現的功能和模塊是進行簡單的查詢、統計。在了解培訓評估效果時，目前的信息系統中，學員通過系統對不同課程的教師進行打分，系統自對進行匯總、統計，得出教師評價。但這種匯總、統計是最簡單的，對教師評價也缺乏全面性和深度。

大數據時代下，數據信息呈現出海量特點。如何從海量、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數據時代中重要的問題。由此便利用到數據挖掘，顧名思義，數據挖掘就是從眾多數據信息中尋找到有用、有價值的信息。大數據時代下，教育行業中，信息量也是海量的，要想提高教學質量就需要運用數據挖掘找尋到有用的教育信息，并運用到實際教學中。信息系統通過一段實際應用后，里面存儲了大量數據，相應的，學習管理系統也是如此，里面蘊含了大量數據信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應用過程中的數據資料。如圖1為數據挖掘在培訓管理中的流程圖。

2.1初步探索。

培訓管理系統中一般具有數據統計功能，將相關事宜進行統計。如網絡課程開展過程中，數據挖掘在培訓管理系統中的應用文/張宏亮在大數據時代，如何使用現有的數據對學員進行培訓管理，從而提高培訓效率是當前培訓管理中所面臨的問題。本文分析了數據挖掘在培訓管理中的`應用主要表現在初步探索、數據預處理以及數據挖掘過程。其中數據預處理和數據挖掘是培訓系統的核心功能。

2.2數據預期處理。

數據預處理時，原始數據庫會發生轉變，以適應數據挖掘、數據挖掘算法等的要求。在處理結構化的數據時，數據預處理需要完成兩項任務，即消除數據缺陷現象的存在和為數據挖掘奠定良好基礎。數據處理是對現有的數據進行前期處理，方便后期數據挖掘。如圖2為培訓管理系統中數據預處理模塊。

2.3數據挖掘。

wangj開發了一個將數據挖掘技術與基于模擬的培訓相結合的混合框架，以提高培訓評估的有效性。以信仰為基礎的學習概念，用于從知識/技能水平和信心水平的兩個維度來評估學員的學習成果。數據挖掘技術用于分析受訓人員的個人資料和基于模擬的培訓產生的數據，以評估學員的表現和學習行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓練的實例為例。結果表明，提出的方法可以準確地評估學員的表現和學習行為，并且可以發現潛在的知識來提高學員的學習成果。bodeacn使用數據挖掘技術進行了培訓學習管理，用于分析參加在線兩年制碩士學位課程項目管理的學生的表現。系統數據來源是收集學生意見的調查數據，學生記錄的操作數據和電子學習的平臺記錄的學生活動數據。

3、總結。

目前培訓機構在進行教學評估時，所選擇的指標都是參考其他機構的，并沒有真正從自身實際出發進行評估，因此教學評估時存在諸多問題。其中最明顯的兩個問題是：第一教學評估方式單一化嚴重，只以數字評估為主；第二評估時容易受各種主觀因素影響。

參考文獻。

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數據挖掘在電子商務的應用論文（實用16篇）篇十六

根據波特的影響企業的利益相關者理論，企業有五個利益相關者，分別是客戶、競爭對手、供應商、分銷商和政府等其他利益相關者。其中，最重要的利益相關者就是客戶?，F代企業的競爭優勢不僅體現在產品上，還體現在市場上，誰能獲得更大的市場份額，誰就能在競爭中占據優勢和主動。而對市場份額的爭奪實質上是對客戶的爭奪，因此，企業必須完成從“產品”導向向“客戶”導向的轉變，對企業與客戶發生的各種關系進行管理。進行有效的客戶關系管理，就要通過有效的途徑，從儲存大量客戶信息的數據倉庫中經過深層分析，獲得有利于商業運作，提高企業市場競爭力的有效信息。而實現這些有效性的關鍵技術支持就是數據挖掘，即從海量數據中挖掘出更有價值的潛在信息。正是有了數據挖掘技術的支持，才使得客戶關系管理的理念和目標得以實現，滿足現代電子商務時代的需求和挑戰。

一、客戶關系管理（crm）。

crm是一種旨在改善企業與客戶之間關系的新型管理方法。它是企業通過富有意義的交流和溝通，理解并影響客戶行為，最終實現提高客戶獲取、客戶保留、客戶忠誠和客戶創利的目的。它包括的主要內容有客戶識別、客戶關系的建立、客戶保持、客戶流失控制和客戶挽留。通過客戶關系管理能夠提高企業銷售收入，改善企業的服務，提高客戶滿意度，同時能提高員工的生產能力。

二、數據挖掘（dm）。

數據挖掘（datamining，簡稱dm），簡單的講就是從大量數據中挖掘或抽取出知識。數據挖掘概念的定義描述有若干版本。一個通用的定義是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱諱的、事先未知的、潛在有用的信息。

常用的數據挖掘方法有：

（1）關聯分析。即從給定的數據集中發現頻繁出現的項集模式知識。例如，某商場通過關聯分析，可以找出若干個客戶在本商場購買商品時，哪些商品被購置率較高，進而可以發現數據庫中不同商品的聯系，進而反映客戶的購買習慣。

（2）序列模式分析。它與關聯分析相似，其目的也是為了控制挖掘出的數據間的聯系。但序列模式分析的側重點在于分析數據間的前后（因果）關系。例如，可以通過分析客戶在購買a商品后，必定（或大部分情況下）隨著購買b商品，來發現客戶潛在的購買模式。

（3）分類分析。是找出一組能夠描述數據集合典型特征的模型，以便能夠分類識別未知數據的歸屬或類別。例如，銀行可以根據客戶的債務水平、收入水平和工作情況，可對給定用戶進行信用風險分析。

（4）聚類分析。是從給定的數據集中搜索數據對象之間所存在的有價值聯系。在商業上，聚類可以通過顧客數據將顧客信息分組，并對顧客的購買模式進行描述，找出他們的特征，制定針對性的營銷方案。

（5）孤立點分析。孤立點是數據庫中與數據的一般模式不一致的數據對象，它可能是收集數據的設備出現故障、人為輸入時的輸入錯誤等。孤立點分析就是專門挖掘這些特殊信息的方法。例如，銀行可以利用孤立點分析發現信用卡詐騙，電信部門可以利用孤立點分析發現電話盜用等。

1、進行客戶分類。

客戶分類是將大量的客戶分成不同的類別，在每一類別里的客戶具有相似的屬性，而不同類別里的客戶的屬性不同。數據挖掘可以幫助企業進行客戶分類，針對不同類別的客戶，提供個性化的服務來提高客戶的滿意度，提高現有客戶的價值。細致而可行的客戶分類對企業的經營策略有很大益處。例如，保險公司在長期的保險服務中，積累了很多的數據信息，包括對客戶的服務歷史、對客戶的銷售歷史和收入，以及客戶的人口統計學資料和生活方式等。保險公司必須將這些眾多的信息資源綜合起來，以便在數據庫里建立起一個完整的客戶背景。在客戶背景信息中，大批客戶可能在保險種類、保險年份和保險金額上具有極高的相似性，因而形成了具有共性的.客戶群體。經過數據挖掘的聚類分析，可以發現他們的共性，掌握他們的保險理念，提供有針對性的服務，提高保險公司的綜合服務水平，并可以降低業務服務成本，取得更高的收益。

2、進行客戶識別和保留。

（1）在crm中，首先應識別潛在客戶，然后將他們轉化為客戶。

這時可以采用dm中的分類方法。首先是通過對數據庫中各數據進行分析，從而建立一個描述已知數據集類別或概念的模型，然后對每一個測試樣本，用其已知的類別與學習所獲模型的預測類別做比較，如果一個學習所獲模型的準確率經測試被認可，就可以用這個模型對未來對象進行分類。例如，圖書發行公司利用顧客郵件地址數據庫，給潛在顧客發送用于促銷的新書宣傳冊。該數據庫內容有客戶情況的描述，包括年齡、收入、職業、閱讀偏好、訂購習慣、購書資金、計劃等屬性的描述，顧客被分類為“是”或“否”會成為購買書籍的顧客。當新顧客的信息被輸入到數據庫中時，就對該新顧客的購買傾向進行分類，以決定是否給該顧客發送相應書籍的宣傳手冊。

（2）在客戶保留中的應用。

學校的招生人數在逐漸減少，那么就要找出減少的原因，經過廣泛的搜集信息，發現原因在于本學校對技能培訓不夠重視，學生只能學到書本知識，沒有實際的技能，在就業市場上找工作很難。針對這種情況，學校應果斷的抽取資金，購買先進的、有針對性的實驗實訓設備，同時修改教學計劃，加大實驗實訓課時和考核力度，培訓相關專業的教師。

（3）對客戶忠誠度進行分析。

客戶的忠誠意味著客戶不斷地購買公司的產品或服務。數據挖掘在客戶忠誠度分析中主要是對客戶持久性、牢固性和穩定性進行分析。比如大型超市通過會員的消費信息，如最近一次消費、消費頻率、消費金額三個指標對數據進行分析，可以預測出顧客忠誠度的變化，據此對價格、商品的種類以及銷售策略加以調整和更新，以便留住老顧客，吸引新顧客。

（4）對客戶盈利能力分析和預測。

對于一個企業而言，如果不知道客戶的價值，就很難做出合適的市場策略。不同的客戶對于企業而言，其價值是不同的。研究表明，一個企業的80%的利潤是由只占客戶總數的20%的客戶創造的，這部分客戶就是有價值的優質客戶。為了弄清誰才是有價值的客戶，就需要按照客戶的創利能力來劃分客戶，進而改進客戶關系管理。數據挖掘技術可以用來分析和預測不同市場活動情況下客戶盈利能力的變化，幫助企業制定合適的市場策略。商業銀行一般會利用數據挖掘技術對客戶的資料進行分析，找出對提高企業盈利能力最重要的客戶，進而進行針對性的服務和營銷。

（5）交叉銷售和增量銷售。

交叉銷售是促使客戶購買尚未使用的產品和服務的營銷手段，目的是可以拓寬企業和客戶間的關系。增量銷售是促使客戶將現有產品和服務升級的銷售活動，目的在于增強企業和客戶的關系。這兩種銷售都是建立在雙贏的基礎上的，客戶因得到更多更好符合其需求的服務而獲益，公司也因銷售增長而獲益。數據挖掘可以采用關聯性模型或預測性模型來預測什么時間會發生什么事件，判斷哪些客戶對交叉銷售和增量銷售很有意向，以達到交叉銷售和增量銷售的目的。例如，保險公司的交叉營銷策略：保險公司對已經購買某險種的客戶推薦其它保險產品和服務。這種策略成功的關鍵是要確保推銷的保險險種是用戶所感興趣的，否則會造成用戶的反感。

四、客戶關系管理應用數據挖掘的步驟。

1。需求分析。

只有確定需求，才有分析和預測的目標，然后才能提取數據、選擇方法，因此，需求分析是數據挖掘的基礎條件。數據挖掘的實施過程也是圍繞著這個目標進行的。在確定用戶的需求后，應該明確所要解決的問題屬于哪種應用類型，是屬于關聯分析、分類、聚類及預測，還是其他應用。應對現有資源如已有的歷史數據進行評估，確定是否能夠通過數據挖掘技術來解決用戶的需求，然后將進一步確定數據挖掘的目標和制定數據挖掘的計劃。

2、建立數據庫。

這是數據挖掘中非常重要也非常復雜的一步。首先，要進行數據收集和集成，其次，要對數據進行描述和整合。數據主要有四個方面的來源：客戶信息、客戶行為、生產系統和其他相關數據。這些數據通過抽取、轉換和裝載，形成數據倉庫，并通過olap和報表，將客戶的整體行為結果分析等數據傳遞給數據庫用戶。

3、選擇合適的數據挖掘工具。

如果從上一步的分析中發現，所要解決的問題能用數據挖掘比較好地完成，那么需要做的第三步就是選擇合適的數據挖掘技術與方法。將所要解決的問題轉化成一系列數據挖掘的任務。數據挖掘主要有五種任務：分類，估值預測，關聯規則，聚集，描述。前三種屬于直接的數據挖掘。在直接數據挖掘中，目標是應用可得到的數據建立模型，用其它可得到的數據來描述感興趣的變量。后兩種屬于間接數據挖掘。在間接數據挖掘中，沒有單一的目標變量，目標是在所有變量中發現某些聯系。

4、建立模型。

建立模型是選擇合適的方法和算法對數據進行分析，得到一個數據挖掘模型的過程。一個好的模型沒必要與已有數據完全相符，但模型對未來的數據應有較好的預測。需要仔細考察不同的模型以判斷哪個模型對所需解決的問題最有用。如決策樹模型、聚類模型都是分類模型，它們將一個事件或對象歸類?；貧w是通過具有已知值的變量來預測其它變量的值。時間序列是用變量過去的值來預測未來的值。這一步是數據挖掘的核心環節。建立模型是一個反復進行的過程，它需要不斷地改進或更換算法以尋找對目標分析作用最明顯的模型，最后得到一個最合理、最適用的模型。

5、模型評估。

為了驗證模型的有效性、可信性和可用性，從而選擇最優的模型，需要對模型進行評估。我們可以將數據中的一部分用于模型評估，來測試模型的準確性，模型是否容易被理解模型的運行速度、輸入結果的速度、實現代價、復雜度等。模型的建立和檢驗是一個反復的過程，通過這個階段階段的工作，能使數據以用戶能理解的方式出現，直至找到最優或較優的模型。

6、部署和應用。

將數據挖掘的知識歸檔和報告給需要的群體，根據數據挖掘發現的知識采取必要的行動，以及消除與先前知識可能存在的沖突，并將挖掘的知識應用于應用系統。在模型的應用過程中，也需要不斷地對模型進行評估和檢驗，并做出適當的調整，以使模型適應不斷變化的環境。