摘要：信息化时代下，信息数据呈现出碎片化、海量化、全面化的发展态势，而要想最大化发挥出信息数据的作用与价值，需在过滤出海量信息数据中高价值信息资源，所以数据挖掘技术应势而生。在电子商务中实行数据挖掘技术，可以为电子商务决策的制定提供重要参考依据。基于此，本文针对电子商务中数据挖掘技术的运用对策进行深入探析。

关键词：电子商务；对策；数据挖掘技术

现阶段民众生活、工作的开展得益于信息技术的迅猛发展而发生翻天覆地的转变，各类型APP的出现为人们提供诸多的便利与便捷。在此背景下，信息数据的产生数量呈现出直线提升的趋势，而电子商务商家要想通过对高价值信息资源的利用，提出针对性、个性化的营销策略，需重视对数据挖掘技术的合理应用，为电子商务营销决策科学制定提供技术支持。

一、数据挖掘方法分析

（一）回归分析法

作为常用统计方式，回归分析法依据数学表达式进行应变量波动性的表达。海量数据之间并无严谨的函数关系，仅存在某种关联性，简答的说就是数据信息之间无法通过变量的计算而得出另一个变量，仅是数据之间确实存在紧密联系。这就导致数据信息关系之间存在不确定性，而应用回归分析法，则可以求证变量之间的关系[1]。

（二）分类法

所谓分类法，是指以某种类别为依据，进行新数据信息的映射给定，若数据库存在新的数据信息，会依据相关分类规则程序，将其数据信息自动分类到现有的类别中。例如在数据挖掘过程中对数据资料构建不同类别模型，具体包括性别、收入、职业、区域、婚姻情况、教育背景、车房情况、年龄等，而当有新数据信息产生，系统会通过分析数据将其自动纳入到相应的类别中，实现对不同用户群的划分。此时电子商务营销策的制定可以依据不同类别用户群进行针对化、个性化宣传推广，达到提升产品推广宣传效果的目的[2]。

（三）聚类分析法

所谓聚类分析，是指事先进行数据组别、类别的设定，然后分析数据特征、特点，将其分类到特征特点相类似的群组中。例如生活中常见的超市购物数据可以采用聚类分析法来分析商品之间的关联性，商家可以以此为参考将关联性较高的商品就近摆放，一方面提高客户服务质量，另一方面提升超市营销量。

（四）偏差分析法

偏差分析法的应用主要对象为异常数据，而异常数据是指新数据相较于以往数据存在较大差异和偏差，而这些偏差点中极有可能存有较高的价值。例如分类过程中出现期望值与结构偏差较大、产生反常事例等，都存在较大的参开价值和研究意义。通过实行偏差分析法深入探究关于偏差出现的具体原因和根源，采取科学对策来降低风险发生几率。

二、电子商务中数据挖掘技术应用对策

（一）应用于电子商务营销

在电子商务营销期间，借助数据挖掘技术可以对消费者基础信息全面挖掘和收集，结合对挖掘信息的分析与加工，帮助电子商务商家明确掌握消费者的消费习惯、喜好以及需求等，并预测消费者后续的消费行为。与此同时，可以利用数据挖掘技术来收集产品的营销量，以此为依据制定合理的促销活动、优惠方案，选择适当的活动开展时间。另外，利用数据挖掘来掌握消费者的消费倾向，进一步提升信息反馈工作开展效果，将数据挖掘技术应用于消费者的点击流信息，帮助电子商务商家明确掌握消费者消费倾向。需要注意，虽然同类型的消费人群在消费喜好、倾向方面存在诸多相似之处，但是同样存在或大或小的需求差异，此时可以借助对聚类分析法的应用来明确同一群体中消费者具体消费倾向，达到客户群体更为细致划分的目的[3]。电子商务商家依据对客户群体的细致划分，为其提供针对性服务，定期定时为不同消费群体推送产品和服务，提升产品营销量。此外，借助数据挖掘技术来深入探究客户数据，划分出具体的市场层次，为电子商务发展决策的制定打下基础。

（二）应用于客户关系管理

所谓客户关系管理，是指电子商务企业借助现代信息技术，从海量数据信息中进行商业知识的挖掘，并以此为依据为企业发展与管理的开展提供指导。客户关系管理模式发展核心为客户至上理念，在具体发展中落实客户关系管理，是提升企业综合竞争力的主要手段。而实施数据挖掘技术可以帮助企业明确消费者消费行为、喜好，预测消费者消费行为，并做好客户群体分类，帮助企业寻找更为适合、更高价值的客户，为客户提供专业化、针对化、个性化服务来替身客户满意度，进而加大电子商务企业的忠诚度[4]。利用数据挖掘技术对企业中心客户进行不断发掘，结合市场评估的高质量开展，帮助电子商务企业构建合理且完善的营销方案。再通过对企业与客户沟通联系的加强，注重对客户评价信息的获取，实现对电子商务企业服务质量的提升，进一步优化客户关系管理。

（三）应用于网络设计

现阶段数据挖据技术的应用涉及到网络设计领域，例如在网站建设过程中，会通过对数据信息的挖掘与分析，组织并完善网站信息。或者是在网络结构优化过程中，借助数据挖掘技术来明确用户对某位置的访问频次，并分析用户理想位置，帮助用户构建理想位置与实际位置之间的链接，提升电子商务服务效果。再或者分析挖掘消费者在电子商务交易期间访问最多的路径，以此为依据进行此路径的优化和完善，提升消费者满意度，并吸引更多消费者[5]。

三、结束语

综上所述，电子商务得益于数据挖掘技术的应用，在电子商务营销效果提升以及精准定位消费者群体、预测消费者消费行为等方面取得显著成效。而随着电子商务的不断创新与升级，对数据挖掘技术的应用提出的标准与要求不断提高，所以需要加大对数据挖掘技术的研究与创新，促进电子商务与数据挖掘技术的有效融合，以期最大化发挥出数据挖掘技术的作用和价值。

参考文献

[1]吴桂贤,高祥民.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].成都航空职业技术学院学报,2018.

[2]黄志恒,龚勤.数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].科学技术创新,2017(34):120-121.

[3]邰琦珲.电子商务中的数据挖掘技术探讨[J].电脑编程技巧与维护,2016(6):64-65.

[4]谭兰兰,曾莹.数据挖掘技术及其在电子商务中的应用[J].科技创新与应用,2016(9):97.

作者:钟舸 单位:四川工商职业技术学院