摘 要：摘要：改革开放以来，我国经济取得了飞速发展，人民生活水平得到了普遍的提高，科学技术日新月异，在这样的一个大的背景下，作为计算机网络技术的电子商务得到了蓬勃的发展，其在一定程度上为数据挖掘的应用开辟了广阔的应用舞台，这是因为电子商务会产生丰富的信息资源。因此，本文首先对电子商务中数据挖掘的数据源进行了分析，然后从多个方面对数据挖掘在电子商务中的应用进行了分析。
关键词：关键词：电子商务；数据挖据；客户；数据源
中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：
随着我国经济的不断发展以及科学技术的不断进步，网络技术得到了成熟的发展，与此同时，数据库技术也得到了成熟的发展，这在一定程度上使得传统的商务逐步向电子商务迈进。电子商务的产生在一定程度上改变了企业的经营理念，改变了企业的管理方式，改变了企业的支付手段，其在各个领域都给社会带了巨大的变革，电子商务所显示出的市场价值越来越大，电子商务所显示出的发展潜力也越来越大。当企业应用电子商务时，企业的信息系统就会产生大量的数据，为了创造更多的利润，企业需要将这些数据转换成有用的信息，企业需要将这些数据转换成有用的知识，在这样的背景下，数据挖掘的概念产生了，企业利用数据挖掘技术可以将企业的数据转换为有用的信息，从而在企业做决策时给予一定的帮助，进而在一定程度上提高企业的竞争力，利于企业在激烈的市场竞争中获得一定的优势地位。
1. 电子商务中数据挖掘的数据源
1.1 服务器日志数据
客户在访问网站时，相应的服务器数据就会在服务器上产生，日志文件是这些文件的主要内容。Service logs，cookie logs以及error logs等都是日志文件，其中，最常用的标准公用日志文件格式便是Service logs文件格式。有关客户连接的物理信息便存储在标准公用日志文件的格式上。在日志文件中，很重要的一个日志文件是Cookie logs日志文件，它是为单个客户浏览器所生成的日志，其这样做可以让服务器对网站访问者进行自动跟踪。
1.2 客户登记信息
客户登记信息是关于用户的一些常用特征，它的输入是通过Web页面进行的，信息在输入之后，便提交给服务器。在数据挖掘中，客户的登记信息应该和访问日记集成，只有这样，数据挖掘的准确度才能得到相应的提高，对客户的了解才能更全面。
1.3 web页面的超级链接
浏览者的点击流是这部分数据的主要来源，其在一定程度上可以对用户的行为进行考察。网络底层信息监听过滤是指对一些垃圾数据进行相应地过滤，从而将他们删除，这就要求其要对整个网络的所用信息的流量进行监听，在将相关的垃圾数据过滤掉以后，会进行进一步的处理，从而对客户所喜欢的数据进行相应地分析，将客户所喜欢的数据进行相应地统计。
2. 数据挖掘在电子商务中的应用
2.1 优化企业资源
对于企业来说，其盈利的一个关键因素是节约成本，运用数据挖掘技术，可以实时地掌握企业的资源信息，可以全面地掌握企业的资源信息，可以准确地掌握企业的资源信息，企业资源消耗的关键点可以通过分析历史的财务数据来发现，可以通过分析历史的库存数据来发现，可以通过历史的交易数据来发现等等，同时，通过分析上述的相关数据，我们还可以发现企业主要活动的投入产出比，这样可以在一定程度上有利于企业进行资源的最优配置，比如，在一定程度上有利于企业降低库存，在一定程度上有利于企业提高资金使用率，在一定程度上有利于企业提高库存周转率，等等。通过对web数据挖掘，可以使企业获得相关的商业信息，运用所获得商业信息，企业可以在一定程度上及时地把握市场的最新动态，从而使企业对市场变化的响应能力得到了一定的提高，是企业对市场变化的创新能力得到了一定的提高，同时，其还可以在一定程度上使企业产生最佳的经济利益，因为，其可以使企业最大限度地利用人力资源，其可以使企业最大限度地利用物质资源，其可以使企业最大限度地利用信息资源，从而使得企业内外部资源的关系得到合理的协调。
2.2 发现潜在客户
在对web的客户访问信息的挖掘中，潜在客户可以在Internet被找到。潜在客户的获得通常是通过以下的策略来实现的：对于已经存在的访问者，我们进行相关的分类，对于新来的访问者，我们则可以识别出这个客户与老客户的一些共同的描述，通过这些共同的描述，我们可以对这些新来的客户进行正确的分类。这样，我们就可以知道这些新来的访问者是不是我们的潜在客户，如果是，我们则采取相应的措施，将其发展成为我们的客户，如果不是，那么我们就将其放弃，这样，一方面，企业节省了一定的时间，从而提高了企业的工作效率，另一方面，企业还在一定程度上节省了劳动成本，从而在一定程度上提高了企业的经济利润，进而在一定程度上提高了企业的市场竞争力。
2.3 个性化服务
很多互联网应用的目标是为用户提供个性化的信息服务，这是互联网信息服务所追求的目标，是电子商务网站所追求的目标。根据用户的档案向使用者进行动态的推荐，根据用户的访问行为向使用者进行动态的推荐，这对很多应用者来说都具有很大的吸引力。能够出色地完成这一目标的一个方式便是Web日志挖掘。通过Web数据挖掘，我们可以在一定程度上理解访问者的动态行为，根据我们所理解的访问者的动态行为，可以使电子商务网站的经营模式得到相应地优化。根据我们所得到的客户数据，我们可以将客户分成不同的类型，从而根据客户的类型向他们提供个性化的服务，这样则可以在一定程度上提高客户的满意度，从而有利于老客户的稳定；根据客户的浏览行为，我们可以将浏览行为相似的客户分为一组，这样，电子商务企业就可以更好地了解客户的兴趣，更好地了解客户的消费习惯，更好地了解客户的消费倾向，从而预测客户的需求，根据所预测的需求向客户推荐相关的产品，这样则可以在一定程度上提高交易的成功率，在一定程度上提高交易量，进而使得营销效果得到提高。
2.4 交易评价
随着电子商务应用的越来越广泛，交易评价功能逐渐得到了重视，目前，交易评价功能几乎在每一个电子商务网站上都有，交易评价的主要功能是使交易中的信息不对称问题得到一定的降低。为了有效地记录买卖双方的交易历史，为了有效地记录买卖双方的交易评价，电子商务平台设计了在线信誉评价系统。在声誉效应的影响下，
买家的交易满意度会得到更高的重视，因为如果卖家对买家的满意度不重视，那么买家就会在在线信誉评价系统对卖家做出相应的评价，卖家的信誉问题就会让更多地买家以及潜在买家所知道，这样，卖家就很难再将其产品卖出去，因此，卖家为了提高他们的信誉，吸引更多的潜在买家，买家就会高度重视买家的满意度，就会提高他们的服务质量，这样也有利于形成一种良好地风气。
参考文献：
,2010年
