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2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇一
摘要:目前,物流模式的正确选择对电子商务企业的发展具有重大的影响力.在结合电子商务对物流提出的新要求下,首先分析了电子商务企业在物流方面存在的问题,并在此基础上对电子商务企业的物流模式进行了阐述,最后针对电子商务企业如何选择物流模式提出了相应的意见.
关键词:电子商务;物流网络;模式。
同时物流配送体系也为电子商务提供了支持;另一方面,电子商务为物流企业提高效率和效益提供了技术条件和市场环境,为物流功能集成、物流企业实现规模化经营创造了有利条件,促进了物流基础设施的改善和物流管理水平的提高,影响和改善了物流运作形态,推动着物流社会化和国际化,同时电子商务环境也要求物流企业创新客户服务模式.
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇二
摘要：人类利用图书馆产生信息活动时所表现出的最基础、最平常、最通用的一种关系，便是用户资源和图书馆之间的关系。从这种关系出发，分析嫁接起这一简单联系的规律，便是数据挖掘技术。本文认为对图书馆用户资源分析研究应以数据挖掘技术为逻辑起点，从云计算、信息共享、数据排查、智能搜索、大数据存储等对图书馆用户资源进行整合和建设。应对信息资源日益丰富的这天，数据挖掘技术对管理图书馆信息资源技术带给了巨大便利。
关键词：数据挖掘；用户资源。
数据挖掘，即数据系统中的信息发现。随着计算机技术，个性是云计算、大数据记忆技术的快速发展，传统的手动查找信息模式被大数据智能检索替代。数据挖掘技术广泛应用于市场、工业、金融行业、科学界、互联网行业以及医疗业。数据挖掘技术在图书馆的应用，能够将海量的用户资源进行聚类、关联、整合，能够对用户搜索记录、图书流通记录、用户借阅信息等数据进行精确预判，发现一些隐蔽的联系，为图书馆采购图书、淘汰文献资料带给科学推荐，也能够为用户带给个性化订阅服务，创新用户服务模式，为图书馆建设整个信息网络带给有力支撑。
1大数据下的图书馆用户资源特征。
图书馆用户资源是透过数字技术进行组织和管理的：（1）经过数据关联分析，把数据库中存在的两个或两个以上用户之间的相同性提取出来，提高支持度和说服力；（2）把用户信息按照相似性归纳成几个类别，建立宏观概念，发现其间的相互关系；其次定义这些相互关系，概念产生以后，即等同于这些相互关系的整体信息，用于建构分类规则或者数据模型；其次利用以上数据找出变化规律，对此规律进行模型化处理，并由数据模型对未知信息进行预判；（3）把用户资源进行时序排序，检索出高重复率的模型；（4）进行偏差比对，检查数据之中的异常状况。图书馆利用超多的用户访问信息获取用户兴趣，发现用户群体，为不同的群体定制信息，还能够建立一个共享信息平台，让不同用户建立网络交流。
1.1数据量大并且分布更广。
大数据形势下，图书馆能够获取的用户资源不仅仅限于用户个人信息和搜索记录，也包括档案、学术研究、教学模式、用户评价和反馈等，数据丰富。同时，数据分布广泛，在互联网时代，可从图书馆应用系统、数据系统记录以及各种网页、移动终端的信息获取，显示出用户资源的分散性。
1.2数据资料多元化，形式灵活化。
数据系统里的存储方式不同，服务器不同，系统开发平台不同，致使许多用户资源无法交流互换。图书馆用户资源有半模型化、模型化和非模型化之分。传统的图书馆用户资源中，用户只是图书资源的使用者，与图书馆之间只是点对点单线互动，用户之间不存在交流，而在大数据网络平台下，用户之间能够建立资料共享互动平台，使得用户资源的资料更加多元化。
2图书馆用户资源利用。
2.1有助于利用数据挖掘技术建立用户资源图书馆。
用户资源图书馆具备信息量大的特点，用户可获得各方各面的信息，且从服务的个性化和全方位化而言，图书馆可根据社会热点或用户需求定制服务。一方面，建立用户资源图书馆，使各类用户信息在同一界面统一呈现，方便用户的选取和检索。另一方面，利用数据挖掘技术建立的用户资源图书馆，服务器众多，具有较强的计算潜力和存储潜力，拥有较高的数据处理潜力，能同时容纳多数用户。因数据量大所导致的硬件费用和后期运行费用剧增，可透过构建用户资源图书馆平台以及应用服务得到解决。为应付不断提高的用户资源存储方面的压为，目前亟需的就是投入超多资金以扩容存储设备，无疑，建立用户资源平台能够解决此问题。
2.2加速图书馆资源的数字化。
强大的互联网呈现功能和用户信息保存的可靠性功能，用户资源存储的复杂性问题可得到很好的解决。其次，数据挖掘技术对于资源整合方面具有优势，透过分布式的存储模式整合超多信息资源带给给用户检索。不同的数据之间的互相操作以及全方位的互联网服务得以实现，很好的解决了资源重复建设的问题。因此，利用数据挖掘使得图书馆资源数字化具备可行性。从这个好处上来看，资源的馆藏数字化将会加快发展，而不只是图书书目的剧增。
2.3降低人力资源成本，使图书馆各类资源得以整合和优化。
随着各类用户资源利用步伐的加快，加之依靠因特网的用户对服务的可行性和效率性要求更高，超多不同体系的服务器布置在机房，系统维护人员的压力也相应増大。透过数据挖掘技术，可有效进行资源整合和优化，无需透过人力进行。
2.4有利于分析用户心理和提升用户体验。
数据挖掘技术能够利用用户资源计算出用户模型，这是研究用户需求、偏好、行为的一种常规方式，一般认为用户模型是对用户在某段时间内相对稳定的信息需求的记录。用户模型反过来对获取用户资源有十分重要的作用，建构用户模型，能够使图书馆更加精深、准确地掌握当前用户资源。透过对用户资源的处理来预测用户需求，进而到达持续提高服务质量和用户满意度的目的。一方面，预判用户心理是利用图书馆用户资源更加深入的表现。随着用户环境与图书馆环境的不断变化，这种预判力覆盖范围已经不单单是用户信息行为的某个过程或某几个过程，相反，用户心理能够对用户需求的强弱、层次、方向产生极为重要的影响，同时也能够对获取用户资源全部过程产生重要影响。另一方面，最先研究用户体验研究当属企业营销活动，主要用来研究用户与企业、产品或服务之间的互动。数据挖掘技术能够更精准预测用户的实际感受，透过研究用户情感体验与用户行为动作，提高用户的满意度，满足用户需求。
3结语。
在数据大爆发时代，重视图书馆用户资源，透过多渠道、多方式汇聚用户资源，采用数据挖掘、数据归档分析等技术，掌握用户资源特征，有助于图书馆精准定位用户群体，对调整图书馆运营策略有重要前置作用，更能创新图书馆服务的资料和形式，实现图书馆资源的有效利用。
参考文献。
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[3]徐永丽等.网络环境中用户信息需求障碍分析[j].图书馆理论与实践，2004.
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇三
1.1由相关协会组织在行业协会的组织下、企业赞助的形势下，这种竞赛主要是以培训和实习的方式推动大学生的实务操作能力、建立了促进就业的平台，为电子商务专业的学生的职业发展奠定基础。为我国互联网行业储备人才、推动发展、提高竞争力提供保障。1.2由企业组织电子商务企业组织这类竞赛活动的目的主要是为了在竞赛中发现人才、为企业带来新鲜的血液，同时也为促进大学生就业贡献力量。
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇四
随着互联网技术的快速发展，学术研究环境较以前更加开放，对传统的科技出版业提出了开放性、互动性和快速性的要求;因此，以信息技术为基础的现代数字化出版方式对传统的科技出版业产生着深刻的影响。为了顺应这一趋势，不少科技期刊都进行了数字化建设，构建了符合自身情况、基于互联网b/s结构的稿件处理系统。
以中华医学会杂志社为代表的部分科技期刊出版集团均开发使用了发行系统、广告登记系统、在线销售系统以及站。这些系统虽然积累了大量的原始用户业务数据;但从工作系统来看，由于数据本身只属于编辑部的业务数据，因此一旦相关业务工作进行完毕，将很少再对这些数据进行分析使用。
随着目前人工智能和机器学习技术的发展，研究人员发现利用最新的数据挖掘方法可以对原始用户业务数据进行有效分析和学习，找出其中数据背后隐含的内在规律。这些有价值的规律和宝贵的经验将对后续科技期刊经营等工作提供巨大的帮助。
姚伟欣等指出，从stm期刊出版平台的技术发展来看，利用数据存取、数据管理、关联数据分析、海量数据分析等数据挖掘技术将为科技期刊的出版和发行提供有力的帮助。通过使用数据挖掘(datamining)等各种数据处理技术，人们可以很方便地从大量不完全且含有噪声或相对模糊的实际数据中，提取隐藏在其中有价值的信息，从而对后续科技期刊出版工作起到重要的知识发现和决策支持的作用。
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇五
摘要：电子商务背景下传统商超转型发展是其实现健康、平稳、高效发展的`根本保障。
文章首先对互联网时代电子商务对传统商超的冲击效应进行了简要论述，重点分析电子商务背景下传统商超的经营困境。
在此基础上对电子商务背景下传统商超的发展出路进行了探究，研究显示：要将发展思路与战略进行适当调整，传统商业超市借助互联网平台形成“线下体验销售+线上网络销售”的双线平行转型发展，比单纯线上电子商务更具优势;传统商超凭借较强的商品流流、信息流、资金流，其在零售端的竞争力将非常强。
关键词：电子商务;商业超市;经营困境;发展出路。
一、前言。
迈入21世纪，互联网技术的快速发展与广泛普及已经逐步影响人类生活的各个方面，传统出版行业被网络电子书冲击的奄奄一息，传统光碟行业被网络音频竞争的举步维艰，就连传统的教育行业也有被远程教育革命的趋势，传统的商业超市也不例外。
毫无疑义，互联网时代任何行业都必须接受网络化的变革与冲击，这既是一次经营革命的挑战也是一次创新发展的机遇。
电子商务凭借其超高的效率、超低的成本、超广的覆盖率，已经在零售行业掀起了变革狂潮，b2b、b2c、o2o、c2c等近十种电子商务模式开始广泛普及，传统商超的经营面临极大的威胁和挑战，线下商业运营模式亟待转型升级。
众所周知，电子商务的“引流效应”对传统商超的经营发展具有极强的冲击力。
据全国城市商业信息网络监测数据显示，1-5月我国十大城市销售额前100位百货商店合计销售额同比下降10.6%，其中有82家百货店同比销售呈负增长。
许多商业超市大鳄(如沃尔玛、家乐福等)开始收缩战线，不断地减少线下门店，且开始谋求线上发展的机会，以面对竞争日益加剧的电子商务的分流竞争。
专业店、超市和百货店销售同比增幅分别仅为6.9%、5.3%、4.1%，而网络购物同比增长29.9%，由此可见，传统商业超市不得不思考自身经营模式的出路。
三、电子商务背景下传统商超转型发展的出路与比较优势。
电子商务背景下传统商超转型发展是其实现健康、平稳、高效发展的根本保障。
笔者在这要提出来的是，只要将发展思路与战略进行适当调整，传统商业超市借助互联网平台形成“线下体验销售+线上网络销售”的双线平行转型发展，比单纯的线上电子商务更具优势，具体表现在以下三个方面。
首先，单纯的线上销售虽然成本低，但是其销售后劲存在不足。
从图1可以看到，通常需求曲线是向右下方向倾斜的，即价格越低，产品的销售量越大，但是这里面有一个前提条件：商品同质。
但事实上，网络销售商品的质量往往得不到保障，因此消费者并非会单纯的被其低价格吸引，因此商品需求曲线出现了弯曲。
相反，传统商业超市由于长期的信誉积淀，在消费者的信任反馈上获得了较好的评价，因此其销售具有不小的“超市正品”品牌效应。
其次，单纯的线上销售虽然覆盖广，但是其销售服务水平极低。
目前，大多数网络销售的售后服务缺乏，有的网络销售模式虽然有退货、赔款等制度，但是由于网络交易的虚拟性与开放性，经常造成消费者与网络卖家的纠纷，据中国质量万里行年投诉统计分析报告显示，网络服务投诉量增幅屡屡居于消费者投诉首位，而传统商超由于具有线下实体，往往可以在售后方面做得更好，以此可以吸收客源。
再者，单纯的现实销售虽然效率高，但是其综合销售能力较弱。
由于传统商超有着多年稳定的产品来源与销售团队，其能凭借较强的商品流、信息流、资金流，在零售端充分发挥其销售竞争力，不仅做到“线下+线上”的双销售，还可以做到“线上获客，线下体验，线上线下交易模式仍客户自由选择”的灵活局面，这无疑比单一的线上销售更具吸引力、竞争力。
四、结语。
总而言之，电子商务背景下传统商超转型发展是其实现健康、平稳、高效发展的根本保障。
但传统商业超市的末日并未真正到来，只要将发展思路与战略进行适当调整，传统商业超市借助互联网平台形成“线下体验销售+线上网络销售”的双线平行转型发展，比单纯的线上电子商务更具优势，并且传统商超凭借较强的商品流流、信息流、资金流，其在零售端的竞争力将远远超过单纯的电商模式。
参考文献。
[1]江育.b2c的发展对传统商超的影响[j].财经界.(05)。
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2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇六
目前我国电子商务的应用已经比较成熟，但是仍然存在许多安全问题需引起关注。常见的问题有：遭受到病毒的攻击，安全认证过程中存在安全漏洞，hei客入侵，出现管理漏洞，计算机信息被窃取等等问题。
1.1遭受到病毒的攻击。
计算机网络的广泛应用使得信息交流和数据共享更加便捷，在给通过电子商务进行交易的双方带来便利的同时，也使计算机病毒的大范围传播提供了可能。大量信息和数据的传播，而计算机病毒具有极强的传播和自我复制能力，极大的威胁到了电子商务的正常运营，甚至造成系统完全崩溃。
1.2安全认证过程中存在安全漏洞。
目前电子商务的规模不断增大，但却很难保证网络交易的安全进行，管理上也存在许多漏洞。基于网络进行商务交易活动时，用户的ip地址易被盗用而使ip产生冲突，进而可能出现账号被盗等安全问题。
1.3hei客入侵。
计算机网络的广泛应用，受到利益的驱使而出现了网络hei客，网络hei客常通过攻击他人计算机系统，突破他人计算机的防火墙而入侵其系统，破坏其软硬件系统或盗取资料等行为。目前，hei客们的活动也越发猖獗，各种各样的技术攻击，使用户防不甚防。hei客主要来自外部网络和内部网络的入侵。
1.4出现管理漏洞。
电子商务的特点及其局限性使得难以保障其安全问题，一些单位或者用户疏于管理使得其管理措施和制度未能准确实施，也使得网络hei客及其制造出的病毒易于入侵。一些用户防范意识较为薄弱，未定期对电脑病毒进行清理。电子商务中的买卖双方未能对软硬件设备及其操作系统进行准确设置而存在较多的管理漏洞。
1.5计算机信息被窃取。
电子商务中企业常通过其内部局域网来进行客户数据资料等内部信息的交流，因此局域网中包含了公司的许多机密文件及数据。若这些机密遭窃取或者撰改将为企业带来极大的经济损失。因此，局域网的防护与安全管理至关重要。
2计算机安全技术的功能体现。
2.1建设健全的安全防范系统。
电子商务中计算机安全技术的应用不仅仅是基于技术手段，还应建立一个健全的安全防范系统。（1）建立高效的防火墙系统。这是为了防止系统受到外部网络的攻击，也是不同网络及其网络安全间的唯一出入口，防火墙系统为服务系统提供了信息交流安全的控制措施，防火墙本身也具有一定的自我防御能力。（2）安装检测hei客入侵的系统。为网络系统安装填补防火墙的盲区的检测系统，用来检测是否存在hei客入侵。这样既能弥补防火墙的功能不足，也为交易双方的计算机系统提供可靠的防护措施及实时可靠的检测系统。（3）对计算机病毒专门进行防护和过滤。为了使网络内部不受到病毒入侵，可以为其建立多层次的病毒防护系统，完善杀毒系统，实现多层次的病毒防御。
2.2加强安全控制。
（1）访问方面。用户可通过设置访问控制的访问权限，从不同的角度和层次安排多层访问设置以实现访问端的信息安全，也可以为网络系统设置专门的隔离系统以减少计算机病毒入侵来确保访问内容的安全。（2）网络ren证方面。为了确保网络用户的合法性及确保网站的安全，可对网络用户进行身份认证。（3）网络管理方面。建立科学合理的网络系统，加强网络系统的安全管理，关闭一些不必要的网络出入口等等。
2.3完善安全管理制度。
（1）网络安全防御。电子商务的安全管理中，通过对信息进行加密处理，在网络交易中充分考虑网络安全，不断完善网络系统安全的防御设备，确保信息出入端及服务器的安全。（2）企业的内部管理。利用计算机安全技术制定非常严格的内部管理制度，对交易用户实施口令设置和访问权限，并仔细确认用户身份，确保资源的安全。（3）信息的加密处理。根据网站内部的资源管理对商品和用户的信息进行加密，有对称和非对称加密这两种方式。
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇七
但从总体上来看，物流信息化建设仍处于起步阶段，尚未形成完整的、系统的物流信息化体系建设。
为了满足电子商务企业向现代物流转型的需要，进行完整、系统的物流信息化建设是一项十分紧迫的工作。
从而实现对现有物流资源及各应用信息系统的综合利用与管控，提升整体物流管理水平，为实现国家局提出的“科技物流、精益物流、人本物流”要求的物流综合管理平台的建设提供理论、数据支撑和建设指导。
一、电子商务下物流信息管理模式现状。
信息资源互联互通及共享程度仍不高;对电子商务总体物流建设、运行、管理支撑功能不全，相关工作还缺少信息化数据手段;物流信息整体应用水平也有待提高，还未充分发挥出信息化的拉动作用;物流信息化建设尚不完整，需要加快推进电子商务业务领域的物流信息化建设;物流信息化人才队伍建设有待进一步提高。
二、电子商务下物流信息管理模式存在问题。
1、部分业务环节缺乏信息系统支持。
电子商务物流信息管理包括采购、销售、存储、配送等多个环节，同时也包括采购与销售计划的制订与跟踪等。
目前信息模式管理还没有深入到物流管理的每一个环节，尚缺少一个完整的、全面地物流信息化平台，可以涵盖物流业务与管理的各个层面;信息系统缺少对整个流程的管理支持，缺少实时的监控手段，缺少必要的绩效考核与管理等。
2、信息孤岛现象依然存在。
由于在用物流信息系统实施时，多为独立进行，整个物流信息系统平台缺少统一规划，且各系统采用的技术与数据标准不同，造成各系统间没有一个统一的物流数据接口，以至于无法实现数据的互连互通，或是数据在各系统传递时经常发生错误，也为今后物流及相关信息系统的集成增加了难度。
3、部分现有信息系统的技术架构落后。
在开发上，基本没有采用工作流技术，使信息系统对流程的变化很难支持，从而限制了物流管理目标的实现。
4、物流信息系统多，运行维护困难。
由于采用的物流信息系统较多，各系统又分别由不同的公司进行开发，给信息系统管理和维护造成很多不便。
三、电子商务下物流信息管理模式。
1、建立物流业务规范体系。
为实现对物流作业过程及管理的规范，同时为利用信息量化管理打下基础，需要对电子商务公司的物流业务现状进行梳理，按业务的范围、种类、过程、作业岗位等维度进行分析，总结出一套适合电子商务公司的标准化物流作业流程。
建立我国的电子商务物流业务规范体系可以系统而全面的指导和帮助各地市公司管理电子商务物流各作业环节的工作，有利于各地市电子商务公司了解配送中心作业规范的构成内容以及如何实施作业规范，同时可参考的作业规范和质量标准，对作业过程中存在的问题做出有效评价和改进。
2、建立技术标准规范体系。
由于各地市建设的物流信息系统标准不统一，各种代码、编码和接口没有规范化和标准化，造成系统在互通互联和信息共享上存在一定困难，影响了我国电子商务物流信息系统的整合。
建立技术标准规范体系可以消除数字鸿沟和信息孤岛，实现物流信息化从“异构、分散”向“统一、融合”的转变。
同时，为确保电子商务公司的物流信息化水平和质量，物流信息化系统的建设必须遵循着一定的技术标准和原则，以确保使用的技术具有一定的先进性、安全性和良好的性能，因此，建立完毕的技术标准规范体系是物流信息建设的重要保证。
3、建立物流数据安全保障体系。
最后是管理保障，要制定切实可行、行之有效的安全策略和响应机制，以明确要实现的安全目标和实现安全目标的途径。
参考文献。
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2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇八
数据挖掘，即在数据库中的信息发现，是指在大量的、不完整的、模糊的、有噪音的和随机的数据中，提取出潜在的、不为人知的、同时又是非常有用的知识和信息的过程。数据挖掘是一项应用技术广泛的交叉学科，它聚集了众多不同领域的知识，例如人工智能、可视化、数据库、数理统计等。从始至终数据挖掘技术都是面向应用领域，不仅是对于特定数据库的简单检索查询，还包括对数据的不同层面、不同角度的统计、分析、推理和综合，以此得到问题的求解，以及发现事件之间的联系，还有对未发生活动的预测。另外数据挖掘技术在存在大量数据积累的电子商务行业有着广泛的应用，是现代商务企业发展的不二选择。
1.2.1数据预处理。
在实际情况中，企业获得的数据具有不完整性、模糊性和冗余性，所以数据挖掘技术针对的不是已得到的数据，而是潜在的数据信息，并通过预处理技术获得简洁、准确的数据。预处理的工作分为三步，数据合并、数据选择和数据清洗。先将多个数据库和文件中的数据进行合并，然后选择适合分析的数据信息集合，最后剔除无关记录，并将各个文件转换成方便数据挖掘的格式。
1.2.2模式发现。
这个阶段就是利用挖掘计算技术挖掘出有用的、潜在的、新颖的、可以理解的知识和信息。像关联分析、聚类分析、路径选择、序列分析等都可以用于web的挖掘技术。
1.2.3模式分析。
这个阶段是将模式发现中没有用的模式和规则过滤掉。通过技术分析，得到有效的结论。常用关联规则、序列等手段。
2.1关联分析。
所谓的关联分析，就是利用数据间相互关联的规则进行数据挖掘，为的是挖掘数据间潜在的联系规则。比如，在进行关联分析时，能发现类似哪些产品更受客户的欢迎、为什么、产品优势有哪些、有多少客户会再次购买等问题。
2.2序列模式分析。
这个过程和第一个关联分析有些类似，但主要任务是发现数据间的`前后顺序联系，比如在这段时间里，企业先销售出x产品，随后销售y产品，然后是z产品，所以就形成x-y-z的销售序列，出现频率较高，进而对其进行分析。序列模式分析工作方向是：在指定的交易数据库中，找出按照时间排布的交易集，发现其中的高频序列，从而进行下一个步骤。
2.3分类分析。
假设有一个数据库和一组互相区别的标记，利用特殊标记数据库中的每一个数据，这样的数据库被叫做训练集或者实例数据库。分类分析就是利用分析标记数据库中的每一个数据，对每个类别建立分析模型或做出精准的描述或者挖掘出分析模型，然后利用分类模式对数据库中的数据进行分类分析。
2.4聚类分析。
聚类分析所根据的分类规则主要取决于聚类分析工具。不同的聚类方法，对于同样的记录集合会有不同的划分结果。聚类分析针对的未分类的记录，而且所有记录适合分成几类，事先也不知情，然后依据一定的分类规则，分析记录数据，确定每一个数据所对应的类别。
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇九
2.1建立“赛教结合”的教学体系这样的教学模式可以将基础理论、专业基础、专业课的循序渐进的体系取而代之传统的较为单一的教学方式。这三个阶段的教学能够系统的夯实学生的基础知识，使得教学体系更加系统丰富且全面。但是要想使理论与实际相结合，就要在这基础之上增强与实际应用的联系。一方面，要根据岗位需求制定相应的培养计划。电子商务专业对应的岗位包括网站策划、网络营销、网络推广等等，这就要求教学计划能够根据不同的岗位需求有针对性的进行教学，并且安排学生深入到企业的实际工作中去感受，这样才能认清相应岗位所需的专业技能和知识点。另一方面，将竞赛与教学相结合。学校应在每个学年都设置丰富的竞赛形式，其内容既要与教学内容相联系，又要与企业需求相适应，这样的竞赛结果才能得到较高的社会认可度。
2.2加强实训基地建设为了建设更为完善的电子商务实践教学的平台，实训基地的建设是开放式课外实践教学环节的关键，这打破了传统的关在教室里学习理论的封闭性。教学的过程也不是传统的先课堂后实验室，而是改为在实训基地实现教学、实践同步进行的形式。学校要增加对实训基地的投入，构建完善的软件和硬件设施，营造真实的实训环境。在进行管理时，要增加实训基地的开放性，使得学生能随时对所学进行锻炼。为实训基地引入企业的合作，使学生感受企业的文化、管理和工作，定期与企业联合举行竞赛，实现实训基地建设与企业实际需要的'对接。另外，电子商务专业本身是与互联网分不开的，加强实训基地互联网的建设，满足学生在网络学习资源方面的需求。
2.3任务驱动式教学根据现阶段电子商务市场所需要的人才，把教学内容分为三大部分：电子商务技术教学、电子商务实务教学和电子商务综合教学。其中任何一个部分都要以任务驱动的方式进行教学，即每一个部分的教学都要根据企业的需要进行任务化，老师要根据任务教学、学生要根据任务学习，这样就增加了学习兴趣、明确了教学目标。任务的设置要由浅转深、由易转难、循序渐进的进行，期间要经过制定计划、实施计划、反馈学习成果、评价教学成果等步骤，利用竞赛带动任务、任务渗透竞赛的方式培养电子商务专业人才。
2.4加强师资和教材建设“赛教结合”的教学模式需要专业知识和实践能力都过硬的综合型人才教师，这是良好的教学效果的保障。“赛教结合”的形式要求教师不仅有夯实的理论知识，更加要有丰富的实践经验，同时能够掌握时代脉搏、了解电子商务专业相关就业动态，甚至要求教师能够首先亲身深入到企业，了解实际的生产情况。另一方面，在任务驱动式的教学方式下，要求老师能够分工明确的进行教学，尽量减少和避免多位老师的教学内容有所重复。在对学生进行教学和考核的同时，也要注重教师的再教育、培训和考核，保证其教学内容的先进性、规范性、科学性等等。
2.5建立健全的竞赛机制规范的竞赛制度是公平公正的体现，更是为锻炼和选拔出在电子商务专业表现出色学生的必要环节。第一，建立多层次竞赛。学校的校级竞赛中，初赛允许全部电子商务专业学生参加，是初步的筛查环节，在考察学习情况的同时也增加了学习乐趣。从初赛中筛选出的成绩优秀的学生可以进一步参加决赛，随着比赛难度的增加，考察的内容也从基础向综合转换。在决赛前为初步选拔出的人才进行密集且高强度的培训，进一步提高这一类人才的技能能力。校级竞赛的优胜者代表了该校在电子商务专业方面的教学成果，为了更好的较量与交流，可以举行市级的甚至全球性的竞赛来加强学生的技能训练。第二，良好的比赛机制离不开专业的评委和领导小组，对比赛的顺利进行有效的规划实施方案和细则并有效执行，其比赛与教学内容的紧密度也掌握在领导小组的协商中。同时，各高校可以聘请企业在电子商务领域的专家来对学生的实际操作进行辅导。
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇十
摘要：随着社会经济的发展，现代电子商务发展越来越快，并占据着越来越重要的地位。而高职院校的发展中也将电子商务专业列为重要的发展课程，其教学模式和应用也在日益发展成熟。但在高职电子商务教学中还存在很多问题，必须要解决教学过程中遇到的问题，通过这些问题的解决提高高职电子商务的教学质量，并明确构建多元化教学模式的重要性，推动高职电子商务教学的多元化发展，最终提高高职院校学生的就业率。
作为社会人才输送的重要媒介，高职院校在进行大量人才培养的同时，要注重进行高职学生具体操作技能和实践能力的提高，尤其在电子商务教学中。结合目前的高职电子商务教学，就会发现教学中存在很多问题，必须要进行改革，要运用科学有效的教学手段，丰富其教学模式，改变传统的教学方式，弥补其教学过程中的不足，多途径的提高高职电子商务教学的教学质量。
1.1与教学体系不配套高职电子商务教学体系打造是“基础+核心+特色”的教学模式，并依据学科优势进行学生基础理论的构建，要求学生具备经济、管理和计算机理论知识等相关基础知识。在这样的基础上，再为学生讲述电子商务的专业理论和知识，将其应用和技术开发相结合，最终提高学生的问题分析和解决能力。但在目前的高职院校电子商务教学中，教学模式和教学体系不配套，没有结合其具体教学实践出发，而且教学方法比较落后，缺乏新意和创新，影响教学质量，使得教学过程变为一种被动的月子过程。
1.2不重视实践。
高职电子商务教学中还比较偏重理论教学，不重视具体实践，理论教学方法的阐述更普遍。而电子商务其实是一门理论性也非常强的学科，如果不开展实务模拟和社会实践，学生在具体实践过程中就会难以下手。目前教育部推行高职“2+1”的教学模式，高职院校也普遍开始缩减课时，但在课程处理中就使得授课内容的缩减出现很多不合理的问题，严重制约了课程的教学效果，使得其教学实践更加被忽视。
1.3人才培养与需求不符。
高职院校的人才培养和实际社会需求相脱节，制订的人才培养方案难以满足企业和社会的发展需求，只注重学校自身的教学，继续沿用传统的人才培养模式，使得学生缺乏自主学习的.能力，教学方法也不够先进。而且目前校企的衔接比较疏离，学校和企业间没有开展合作，使得高职院校的教学过程与具体实践吻合更差，和企业行业结合不紧密。
1.4教学条件差。
要提高高职电子商务的教学质量必须要有与之相配套的教学设施和良好的教学环境，这样才能推进其教学模式发展。因为现在的高职电子商务教学不重视实践，其教学环境和教学条件设置就比较差，专用的实验室、教学设备和软件配置都比较落后，实际的教学效果也容易被忽视，严重影响课程的教学质量。目前电子商务已经从传统的3g转变到4g的移动模式，但高职院校的教学中大多还没有建立起与之相适应的教学设施，而且也没有更新建设的规划，使得学校的教学更加落后。如果学生还继续接受这样的教育，在其到企业就业前还要开展上岗培训，无形中增加了企业负担。高职院校在具备教学设施和良好的教学环境的同时，还需要有相应的信息技术支持，需要很多运行费用、损耗成本等，这在目前高职院校是很难开展的。而且学校和企业间没有开展校企合作平台，学校在人才培养时就要先了解企业的发展需求，需要专门去收集人才培养信息，这也增加了学校的难度，难以实现标准化的教学质量和人才培养。
1.5考核体系不完善。
在高职电子商务教学中缺乏完善的考核评价体系，对于学生的技能和实践很少有涉及，考核体系缺失。在大多数高职院校运用的考核模式都只注重理论考核，就平时的考勤、作业完成情况和最后的笔试进行考核，完全将实践教学屏蔽在课程考核之外，使得学生和教师都不重视教学实践，这与其教学目标有很大的出入，面对实际问题学生难以有效的解决。
2.1弥补教材不足。
在高职电子商务教学中要构建多元化的教学模式，建立信息交流的交互式平台，这样才能解决目前教学中缺失的实践性教学，为学校和企业交流合作提供条件，弥补教材的不足，增加更多实践教学。而且多元化的教学模式在教学内容制定、人才培养计划等方面都有非常重要的作用，可以推动教学过程的监督机制发展，实现人才培养目标。通过运用多元化教学模式，可以丰富实践教学的手段，能够结合具体教学情况进行课程设置。比如教师可以直接为学生模拟实践中的电子商务，通过网店和电子商务应用平台进行客户咨询、付款、下订单、发货的全过程，还可以设置一些教学环节让学生可以直接参与进来，明确具体的操作过程，弥补教材中的不足。
2.2增加学习动力。
通过多元化的教学模式，学生在课堂中可以了解到更多的案例和实践项目，其学习内容更加能够丰富，这就有利于改变传统的教学氛围，提高学生的综合素质。这样的教学模式不仅丰富了课堂内容，而且学生有更多的自我学习和研究的空间，学生的积极性更容易被激发，学生更愿意主动参与到课堂教学中，这样才能提高课堂的教学质量。在课堂教学中，通过网络技术资源的运用，将更多图片、视频、实际案例结合到课堂中来，不仅可以弥补以往教学中的不足，学生也更加愿意学习。
2.3优化人才培养。
在高职电子商务教学中运用多元化教学模式可以培养满足社会和企业需求的专业人才，优化其人才培养机制。在多元化的教学模式中，教师会采用多种形式不同的教学方法开展教学，学生也可以通过自主学习和小组讨论的形式参与课程教学，通过更多的具体实践，学生才能了解具体的课程操作。通过在教学过程中的学习和讨论，学生有了更多的经验体会，而教师提供的实践途径和机会为学生资料收集整理提供了可靠的数据来源，通过小组协作，学生的团队协作能力和协作意识都得到了提升。在课程学习中，教师可以设置相关的评价机制等培养学生的评价能力，并提高学生的课堂参与积极性。
3.1创新教学思想。
要构建多元化的高职电子商务教学，就必须要先进行其课程体系改革，并将人才培养计划与之结合起来，根据市场需求和就业形势变化进行改革，紧紧把握其对应岗位中需要具备的工作技能，加强对学生实践操作技能的提高。目前高职院校要改变其办学理念，注重学生实际技能的培养，发挥电子商务专业的专业技能。同时还要提高学校的人才培养定位目标，将其专业设置与人才培养目标相结合，推动学校的人才培养发展计划，并依据其行业的特点打造学校的人才培养模式，实现高职电子商务专业的专业人才培养计划，提高学生的的信息技术操作能力，培养复合型的应用型人才。
3.2改革教学模式。
随着电子商务专业人才培养目标的确立，高职电子商务教学必须要培养具备专业知识和专业技能的优秀人才，因此，高职院校必须要改革其教学模式，深入市场调研，丰富其教学模式，并继续推行课程改革，推动“基础+专业+实践”的教学模式改革。在教学过程中，要让学生了解电子商务的基础知识，奠定其扎实的专业基础，并在此基础上提升学生的专业技能，为学生提供继续深入研究的条件。在高职电子商务教学中，要改变其传统的教学模式，推动实践教学模式发展，并建立系统的实践教学体系，发挥学生的课堂主体地位。通过加强学校和企业间的合作，将工程案例引入到教学中来，不断强化学生的实践能力和职业技能。
3.3丰富教学手段。
在高职电子商务教学中要丰富其教学手段，改变以往单一的教学手段，将高职教育的特色体现出来，加强双向互动教学的应用，运用更加科学的教学方法，最终调动学生的积极性，让他们主动参与到课堂教学中来。在不同的课程设置中，要结合其课程特点进行教学方法的制定，比如运用案例教学、研讨式教学等，营造多样有趣的教学氛围，提高学生的学习主动性。同时要加强实验室教学的应用，将课程教学和实验操作结合起来，为学生提供更多动手实践的机会，多途径的提高其动手操作能力。通过多种教学手段的结合运用，学生对课程学习就更加感兴趣，可以积极配合教师完成教学，而且学校还可以组织学生参与不同的设计制作，去企业内部进行实地调研等，对自己所从事的专业和以后的主要工作进行了解，提高其课程教学质量。
3.4提高教师素质。
在高职院校的课程教学中，提高教学质量的基础就是要提高教师的综合素质，建设新型的师资队伍。在高职电子商务专业中也是如此，必须要全方位的提高教师的综合素质能力，打造现代化高素质的教师队伍，并与社会经济发展相适应。因此，在高职院校的校内教师必须要树立终身学习的新思想，不断进行自我充电，为教师提供更多本专业发展的新动向，并为其提供培训和深造的机会，让其可以不断进行自我知识的更新和储备。在教师招聘中也要与其专业发展相结合，提高对教师的素质能力要求，将社会和企业的相关教学资源充分利用起来，加快专业教师队伍的建立，提高高职电子商务教学的实用性。
结语。
随着我国高职院校的建立和发展，其教学理念也在不断转变，专业人才培养成为了各高职院校的主要教学目标。现阶段我国的高职院校教学有很多问题，在高职电子商务教学中更是如此，其教学模式和教学体系还不配套，教学目标也存在很大问题，使得人才培养和社会需求不相符，教学环境和设施还不够完善，忽视了教学过程中实践的作用，考核体系也需要进一步完善。在这样的条件下，高职电子商务课程就要构建一种多元化的教学模式，不断创新其教学理念和教学手段，通过多元化的教学模式为学生提供实践的机会，并在具体实践过程中掌握专业知识和技能，通过主动参与教学活动，最终提高自身的动手操作能力，培养高素质、专业化的电子商务专业人才，推动高职的电子商务教学发展。
参考文献：
[2]张欣.高职电子商务课程实践教学模式探索[j].知识经济，2016(8):165.
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2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇十一
近些年来，已经有越来越多的企业把通信、网络技术和计算机应用引入企业的日常管理工作和业务开发处理当中，企业的各类信息化程度也在不断提高。现代科技信息技术的广泛应用已经显著的提高了企业的工作效率和经济效益。但是，在使用信息技术给企业带来的方便、快捷的同时，也不断的出现了新的问题和需求。企业经过多年积累了大量的历史数据，这些数据对企业当前的日常经营活动几乎没有任何的使用价值，成了留之无用弃之可惜的累赘。而且储藏这些历史数据会对企业造成很大的困难和费用开销。为此数据挖掘技术应用在网络营销中势在必行，全面细致的分析数据库资源并从中提取有价值的信息来对商业决策进行支持，从而来控制运营成本、提高经济效益。本文将从网络营销中数据挖掘技术的几个应用进行探讨和分析。
1客户关系管理。
客户关系管理在网络营销，商业竞争是一家以客户为中心的竞技状态的客户，留住客户，扩大客户基础，建立密切的客户关系，客户需求分析和创造客户需求等，是非常关键的营销问题。客户关系管理，营销和信息技术领域是一个新概念，这在90年代初，软件产品在上世纪90年代后期出现的诞生。目前，在国内和国外的此类产品的研究和发展阶段。然而，继续与数据仓库和数据挖掘技术的进步和发展，客户关系管理，也是对实际应用阶段。crm的目标是管理者与客户的互动，提升客户价值，提高客户满意度，提高客户的忠诚度，还发现，市场营销和销售渠道，然后寻找新客户，提高客户的利润贡献率的最终目的是为了推动社会和经济效益。客户关系管理的目的，应用是改善企业与客户的关系，它是企业和服务本质管理和协调，以满足客户的需求，企业政策支持这项工作，并联系客户服务加强管理，提高客户满意度和品牌忠诚度。
然而，数据挖掘可以应用到很多方面的crm和不同阶段，包括以下内容：
(1)“一对一”营销的内部工作人员认识到，客户是在这个领域的企业，而不是贸易发展生存的关键。与每一个客户接触的'过程，也是了解客户的进程，而且也让客户了解业务流程。
(2)企业与客户之间的销售应该是一种商业关系不断向前发展。客户和营销公司成立这种方式，而且有许多方法可以使这种与客户的关系，往往以改善包括：延长时间，客户关系和维护客户关系，以进一步加强相互交往过程中，公司可以在对方取得联系更多的利润。
(3)客户对客户盈利能力分析。我们的客户盈利能力是非常不同的，如果你不明白客户盈利能力，很难制定有效的营销策略，以获取最有价值的客户，或进一步提高客户的忠诚度的价值。数据挖掘技术可以用来预测客户在市场条件变化不同的盈利能力。它可以找到所有这些行为和使用模型来预测客户行为模式的客户交易盈利水平或新客户找到高利润。
(4)在所有部门维护客户关系的竞争日趋激烈，企业获得新客户的成本上升，因此，保持现有客户的关系变得越来越重要。对于企业客户可分为三大类：没有价值或者低价值的客户，不容易失去宝贵的客户，并不断寻找更多的优惠，更有价值的服务给客户。前两个类型的客户，客户关系管理，现代化，然而，最具潜力的市场活动，是第三个层次的用户，而且还特别需求和营销工具，以保护客户，可以减缓企业经营成本，而且还获得了宝贵的客户。数据挖掘还可以发现，由于客户流失，该公司能够满足这些客户的需要，采取适当措施，保持销售。
(5)客户访问企业业务系统资源，包括能够获得新客户的关键指标。为了提供这些新的资源，包括企业搜索客户谁不知道该产品的客户，可能是竞争对手，服务客户。这些细分客户，潜在客户可以帮助企业完成检查。
2企业经营定位。
通过挖掘客户的有关数据，可以对客户进行分类，找出其相同点和不同点，以便为客户提供个性化的产品和服务，使企业和客户之间能够通过网络进行有效的沟通和信息交流。例如，关联分析，客户在购买某种商品时，有可能会连带着购买其他的相关产品，这样购买的某种商品和连带购买的其他相关产品之间就存在着某种关联，企业可以针对这种关联进行分析，分析出规律，已制定有效的营销策略来长效的起到吸引客户连带消费，购买其他产品的营销策略。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。
客户群体的划分也会用到数据挖掘，没有基于数据挖掘的客户划分，就没有真正的差异化、个性化营销，就没有现代营销的根本。做为企业的领导者，不管你的企业是卖产品的还是卖服务，第一个应该准确把握的商业问题就是你的目标客户群体，他们是谁，有什么特点和行为模式，有那些独特的喜好可以作为营销的突破口，有多大的多长久的赢利价值。这些问题是你整个商业运做的核心和基础，不了解你的客户，下面的路就根本别指望能走下去了。
数据挖掘营销应用中的客户群体划分可以科学有效的解决这个问题，也能给企业找到一个合理的营销定位。
3客户信用风险控制。
数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。企业在进行网络营销的过程中会受到各种各样的来自买方的信用风险的威胁，随着市场竞争的加剧，贸易信用已经成为企业成功开发客户和加强客户关系的重要条件。客户信用管理主要是搜集储存客户信息，因为客户既是企业最大的财富来源，也是风险的主要来源。为了让企业在这方面更少的受到威胁，可以利用数据挖掘技术发现企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为，进而进行回避。同时尽可能把客户信用风险控制在交易发生之前是成功信用管理的根本。因此，充分获取客户的详细资料并做出安全的决策非常重要。
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇十二
摘要：网络经济就是依托网络技术发展的经济，主要特点就是信息，表现形式为信息产业和服务业。
网络经济还存在众多名称：“数字经济”、“信息经济”、“新经济”。
随着我国科学技术的发展，这种新型经济形式表现出强大的生命力，进一步加快了经济增长、经济结构、经济运行规则的转变。
工商管理部门作为国家管理经济、市场的有力工具，在建立和维护市场经济秩序中发挥着重要作用，由于网络经济形式的出现，工商管理部门也需顺应时代发展，而创新管理思路和管理方法，以促进这种新型经济的健康发展。
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇十三
科研是科学研究的简称，具体是指为认识客观事物在内在本质及其运动规律，而借助某些技术手段和设备，开展调查研究、实验等活动，并为发明和创造新产品提供理论依据。科研管理是对科研项目全过程的管理，如课题管理、经费管理、成果管理等等。由于科学研究中涉及的内容较多，从而给科研管理工作增添了一定的难度。为进一步提升科研管理水平，可在不同的管理环节中，对数据挖掘技术进行应用。下面就此展开详细论述。
2．1在立项及可行性评估中的应用。
科研管理工作的开展需要以相关的科研课题作为依托，当课题选定之后，需要对其可行性及合理性进行全面系统地评估，由此使得科研课题的立项及评估成为科研管理的主要工作内容。现阶段，国内的科研课题立项采用的是申请审批制，具体的流程是:由科研机构的相关人员负责提出申请，然后再由科技主管部门从申请中进行筛选，经过业内专家的评审论证之后，择优选取科研项目的承接单位。在进行科研课题立项的过程中，涉及诸多方面的内容，具体包括申请单位、课题的研究领域、经费安排、主管单位以及评审专家等。通过调查发现，由于国家宏观调控政策的缺失，导致科研立项中存在低水平、重复性研究的情况，从而造成大量的研究经费浪费，所取得的研究成果也不显著。科研管理部门虽然建立了相对完善的数据库系统，并且系统也涵盖与项目申请、审评等方面有关的基本操作流程，如上传项目申报文件、将文件发给相关的评审专家、对评审结果进行自动统计等。从本质的角度上讲，数据库管理系统所完成的.这些工作流程，就是将传统管理工作转变为信息化。故此，应当对已有的数据进行深入挖掘，从而找出其中更具利用价值的信息，据此对科研立项进行指导，这样不但能够使有限的科技资源得到最大限度地利用，而且还能使科研经费的使用效益获得全面提升。在科研立项阶段，可对数据挖掘技术进行合理运用，借此来对课题申请中涉及的各种因素进行挖掘，找出其中潜在的规则，为指标体系的构建和遴选方法的选择提供可靠依据，最大限度地降低不合理因素对课题立项带来的影响，对确需资助的科研项目进行准确选择，并给予相应的资助。在科研立项环节中，对数据挖掘技术进行应用时，可以借助改进后的apriori算法进行数据挖掘，从中找出关联规则，在对该规则进行分析的基础上，对立项的合理性进行评价。
项目管理是科研管理的关键环节，为提高项目管理的效率和水平，可对数据挖掘技术进行合理运用。在信息时代到来的今天，计算机技术、网络技术的普及程度越来越高，国内很多科研机构都纷纷构建起了相关的管理信息系统，其中涵盖了诸多的信息，如课题、科研人员、研究条件等等，而在这些信息当中，隐藏着诸多具有特定意义的规则，为找出这些规则，需要借助数据挖掘技术，对信息进行深入分析，进而获取对科研项目有帮助的信息。由于大部分科研管理部门建立的科研管理信息系统时间较早，从而使得系统本身的功能比较单一，如信息删减、修改、查询、统计等等，虽然这些功能可以满足对科研课题进展、经费使用等方面的管理，但其面向的均为数据库管理人员，处理的也都是常规事务。而从科研课题的管理者与决策者的角度上看，管理信息系统这些功能显然是有所不足的，因为他们需要对历史进行分析和提炼，从中获取相应的数据，为决策和管理工作的开展提供支撑。对此，可应用数据挖掘技术的olap，即数据库联机分析处理，由此能够帮助管理者从不同的方面对数据进行观察，进而深入了解数据并获取所需的信息。利用olap可以发现多种于科研课题有关信息之间的内在联系，这样管理者便能及时发现其中存在的相关问题，并针对问题采取有效的方法和措施加以应对。运用数据挖掘技术能够对科研项目的相关数据进行分析，找出其中存在的矛盾，从而使管理工作的开展更具针对性。
3结论。
综上所述，科研管理是一项较为复杂且系统的工作，其中涵盖的信息相对较多。为此，可将数据挖掘技术在科研管理中进行合理应用，对相关信息进行深入分析，从中挖掘出有利用价值的信息，为科研管理工作的开展提供可靠的依据，由此除了能够确保科研项目顺利进行之外，还能提高科研管理水平。
参考文献:。
［3］丁磊．数据挖掘技术在高校教师科研管理中的应用研究［d］．大连海事大学，．。
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇十四
文章通过介绍数据挖掘技术概述，分析软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战，对数据挖掘技术在软件开发信息管理中的应用展开探讨，旨在为相关人员基于数据挖掘技术概述、软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战的促进软件开发信息管理有序开展研究适用提供一些思路。
数据的挖掘是一项复杂的系统工程，其主要指的是在庞大数据中收集有价值信息数据的过程。对数据挖掘技术在软件开发信息管理中的应用展开研究，有着十分重要的现实意义。
1数据挖掘技术概述。
1.1数据挖掘流程。
通常而言，数据挖掘可划分成四个阶段，分别为选择、预处理、挖掘以及吸收，如图1所示。其中，选择是就有着极强交互性的庞大数据而言的，在工作期间受信息数据不断更新影响，通常要对数据展开重新选择;预处理则是将没有得到加工的信息数据变换成适宜挖掘处理的形式;挖掘是经由科学计算方法将预处理数据输入系统，在庞大数据中收集有价值的信息内容，从而完成分类、聚类等工作;吸收也就是数据的后处理，其是为了将有价值的.信息数据反馈给用户，使数据预处理、挖掘环节具备真实意义。
1.2数据挖掘技术。
现阶段，在软件开发中数据挖掘技术诸如分析、聚类、预测及统计等已经得到较好的应用，这些技术的应用能够使数据挖掘繁杂工程得到一定的简化，也就是在海量的数据中尽可能快的时间内找出人们所需的信息，且对系统予以反馈供人们使用。在数据挖掘工程中，较为常见的技术包括关联发现、分类树、课时数据挖掘等，同时还有一些较为特殊的数据挖掘技术包括回归建模、统计分析等。在软件开发信息管理中应当对数据挖掘技术进行科学合理的选择，以完成好软件开发信息管理工作。
2.1软件开发数据较为复杂。
现阶段，软件开发数据以结构化数据和非结构化数据为主，前一种数据多牵涉软件版本对应信息及缺陷报告等，后一种数据主要涵盖相关软件代码及文档等。该两方面数据无法使用同一种算法，然而它们相互又有着很大的相关性。换而言之，在数据挖掘算法开发方面，为了尽可能权衡到两方面数据的复杂关联，很大程度上提升数据挖掘难度。
2.2分析手段并非传统模式。
软件开发数据挖掘后续工作是把取得的信息提供给需要的用户。在以往数据挖掘应用期间，就好比电子商务或者金融行业，就是把信息转化为文字或图表。然而，软件开发人员所需信息并非如此简单，其还涉及了缺陷定位、编程模板等用户信息，所以对数据挖掘技术提供较高的要求。
2.3数据挖掘结果评价标准不统一。
现如今，数据挖掘技术在诸多行业得到普及推广，同时在结果呈现及评价标准等内容上相对完备。然而，在软件开发新型管理中数据挖掘技术的应用却并非如此。软件开发人员要获取诸多、繁杂的信息，且信息表示方法各不相同，如此很大程度上提升了对数据挖掘结果展开定量准确分析的难度。
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇十五
摘要：对于crm数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向crm数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对crm中的数据挖掘进行了分析。
关键词：数据挖掘；客户关系管理(crm)；知识发现。
如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。
1crm体系结构。
客户关系管理(customerrelationshipmanagement，crm)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。crm是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。crm具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。
2.1从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用。
从crm的广义来看，可以简单化的理解为管理所有的和客户之间的一系列互动。在购买实践的过程中，这就需要运用多种信息对客户之间的多维关系进行预测以及分析。在不同的阶段过程中，客户关系可以看做是客户的生命周期。一般说来，客户的生命周期可以划分为3个主要的过程：其一是寻找到客户，其二是能够提升客户的价值，其三是不断维护好效益客户，使其持续受益。如果实现了各个阶段效益的最大化，便可以在此基础上不断提高企业的利润。其一是借助数据挖掘寻找潜在的新客户：crm中首先应该做的便是识别那些潜在的客户，寻找到之后就要尽可能使其转变成企业发展中的忠实客户，数据挖掘可以帮助企业实现这一切。其二是不断提升客户的价值：通过客户盈利能力的相关具体化分析，进一步挖掘和预测客户本身所具有的盈利能力以及未来的具体变化；通过对客户购买模式的相关研究，实现客户的细分化，这样一来可以针对性的提供更加具有针对性的个性化服务，从而能够有效的实现多维化的交叉销售。其三是维护好客户，要及时的对客户忠诚度进行分析研究，以防客户流失。借助数据的深入研究和挖掘，及时分析好客户的历史交易记录，提醒消费者行为，并提出相应的对策和建议。
2.2各行业中crm的应用。
(1)零售业crm中的数据挖掘零售业crm它是数据挖掘领域中最重要的应用方面，伴随着网络以及电子商务模式的不断发展而呈现出繁荣发展的态势。通过对零售数据的挖掘可以对客户的购买行为进行识别和具体化的分析，并且及时发现客户的购买嗜好以及未来的购买趋势，这样便不断提高了服务的质量，为客户满意度的提高提供了条件。例如，我们可以借助多个特性化的数据进行全面的销售，这样一来便实现了客户与产品之间的多维联系，使用多维、相关化的分析来做好促销的'有效性，借助序列模式我们可以挖掘客户忠诚度，通过相关性分析可以为购买参考提供建设性的意见和建议。(2)电信业crm中的数据挖掘当前的电信行业，已经从纯粹的市话服务领域不断转向提供一些综合性的电信服务。它能够把互联网、电信网以及其他的各种通信和计算融合在一起，这是时代发展的大潮流。借助数据挖掘等相关技术可以为一些商业化的实践提供条件，确定好电信服务的基本方式，捕捉每一个盗窃，从而更好地借助技术方面的资源，实现颇具人性的服务。电信数据一般具有多维化的分析功能，可以实现数据的识别与比较，更可以实现数据通信与系统负载等。通过量化分析，聚类分析以及异常值分析对盗用、异常模式进行识别和破解。(3)金融业crm中的数据挖掘如今，大部分的银行以及一些金融性的专业机构能够为客户提供了多种选择，例如最基本的储蓄、投资以及信贷服务等。有时也可以提供一些保险和股票服务。在金融市场中，数据生成已经相对成熟，从整体看来金融领域的数据相对较完整、可靠，它为数据分析提供了基点。下面的几个是平时常见的应用情况：通过多维化的数据分析、挖掘可以做好数据仓库的基本任务；通过特征比较研究做好数据的衡量和计算帮助客户对贷款偿还进行科学化的预测和分析；通过分类以及聚类的方式对客户群体进行识别，对目标市场进行分析；借助数据的可视化以及关联性分析对金融洗钱以及其他的一些金融犯罪进行侦破。
作者:吴磊单位:吉林省长春市吉林建筑大学计算机科学与工程学院。
参考文献。
[1]王一鸿.体检中心crm构建及数据挖掘的应用研究[d].华东理工大学.
[2]潘光强.基于数据挖掘的crm设计与应用研究[d].安徽工业大学.2011。
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇十六
摘要：数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。
该文从知识发现和数据挖掘的概念出发,总结了数据挖掘常采用的技术方法,同时对数据挖掘的应用及发展进行了阐述。
该文以一个淘宝网行业的数据挖掘案例探讨了数据挖掘在网络经济下工商的应用;从技术和商业需求两个方面分别研究了数据挖掘商务应用的可行性，并指出因竞争战略的细化导致了对数据挖掘的商业需求。
关键词：数据挖掘;网络经济;序列模式。
随着数据库和网络等技术的迅速发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高,大量的数据储存在数据库和数据仓库中,我们已被淹没在数据和信息的汪洋大海中。
这项以数据库技术、网络技术、统计分析、人工智能等为依托的综合性运用技术的出现有其必然性和可行性。
人们需要有新的、更有效的手段地各种大量数据进行挖掘以发挥其潜能,数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的,它的出现为自动和智能地把海量的数据转化为有用的信息和知识提供了手段。
1网络经济。
网络经济，一种建立在计算机网络基础之上，以现代信息技术为核心的新的经济形态。
它以信息为基础，以计算机网络为依托，以生产、分配、交换和消费网络产品为主要内容，以高科技为支持，以知识和技术创新为灵魂。
它不仅是指以计算机为核心的信息技术产业的兴起和快速增长，也包括以现代计算机技术为基础的整个高新技术产业的崛起和迅猛发展，更包括由于高新技术的推广和运用所引起的传统产业、传统经济部门的深刻的革命性变化和飞跃性发展。
它实际上是一种在传统经济基础上产生的、经过以计算机为核心的现代信息技术提升的高级经济发展形态。
2.1电子商务行业概况。
随着电子商务行业不断发展，新的供应商仍在进人市场与传统企业竞争。
电子商务行业促使杂货、药品、玩具零售商提供更低的价格和更全的商品。
电子商务正以低成本、高效率、覆盖广、协调性强、透明度高等一系列明显的交易优势席卷经济的各个层面。
中国移动互联网市场规模达393.1亿元，同比增长97.5%，移动电子商务的飞速发展正是中国移动互联网市场快速增长的主要推动力。
20，移动电商在移动互联网市场中的占比已接近三成，预计在末可以达到57%以上。
传统互联网电商企业在发展到一定规模后，有足够的经验和资本向移动终端转移，是移动电商快速增长的主要原因。
2.2数据挖掘分析过程。
上面面用一个针对淘宝网滁州店铺采集的样本数据，进行挖掘的例子来说明数据挖掘的具体应用。
表1给出了数据源的部分字段格式。
表2、表3给出了经过整理和转换后的适用于挖掘工具的数据样本。
在本案例中，我们自行编写挖掘工具。
限于篇幅，具体数据挖掘过程省略。
从上面电子商务行业数据挖掘后分析可以得出:。
电子商务销售的主体:我们找到进行网络销售的主体人(店铺)及相关个人店铺信息;。
监管范围的扩展：传统工商监管只对实体店铺进行监管，通过对网络的市场监管，可以扩大工商管理监管范围，更加规范的市场。
针对网络经济形态下的数据挖掘，我们主要采用以下三种方式进行数据挖掘:。
3.1关联分析。
利用关联规则进行数据挖掘。
在数据挖掘研究领域,对于关联分析的研究开展得比较深入,人们提出了多种关联规则的挖掘算法,如apriori、stem、ais、dhp等算法。
关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系,它能发现数据库中形如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品a的同时购买商品b”之类的知识。
关联分析就是生成所有具有用户指定的最小置信度和最小支持度的关联规则。
3.2分类分析。
设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记),该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记,这样的数据库称为示例数据库或训练集。
分类分析就是通过分析示例数据库中的数据,为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则,然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。
3.3序列模式分析。
序列模式分析和关联分析法相似,其目的也是为了采掘出数据之间的联系,但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后(因果)关系。
运用序列模式分析销售记录,零售商则可以发现客户潜在的购物模式,例如客户在购买微波炉前常购买何种商品。
3.4数据挖掘与信息过滤技术的结合。
网络的迅速发展导致了“信息过载”、“信息超载”现象，利用网络数据挖掘中得到的数据进行信息过滤机制就是为了克服上述现象，减少用户在获得信息过程中的负担，同时向用户提供数量适宜、质量优良的信息应运而生的。
比如在网络内容挖掘之前对网络文档中包含的信息进行过滤、筛选、分类和归档等操作，使网络内容挖掘所要处理的数据量得以减少，使输入数据的质量、网络内容挖掘的信息挖掘速度及精确度和用户所得信息的时效性得以提高。
1)确定应用领域:包括此领域的基本知识和目标。
2)建立目标数据集:选择一个数据集或在多数据集的子集上聚焦。
3)数据预处理:在大数据集中,根据需求,利用数据净化和整合技术,选择与任务相关数据,在不降低其准确度的状况下减少处理数据量。
4)数据转换:找到数据的特征进行编码,减少有效变量的数目。
5)数据挖掘:根据数据和所要发现知识的种类来确定相应的挖掘算法。
6)数据评价:将挖掘出的知识和数据以各种可视化方式显示,并将其以图形、文本等方式存储在库中,以便对它们进一步挖掘,直至满意为止。
7)实施和应用:利用数据挖掘技术所建立模型在实际项目中的应用,包括数据库的构建,个性化用户服务、基于知识的企业信息管理(mis)、企业目标管理、决策支持等等。
以上数据时网络经济形态下，在工商管理部分的应用，实际的工商管理目标是为工商管理与决策提供服务，未来的数据挖掘将会形成标准的数据挖掘语言或其他方面的标准化工作的数据挖掘系统。
数据挖掘能发现网络中隐含的有价值的信息和知识，从而提高标引、自动摘要、自动分类和自动聚类等的准确率;能促进用户兴趣模型的构建，从而为用户提供更好的个性化信息，难以满足网络信息用户的动态需求。
在网络信息检索的实际应用中，往往不是单一地运用数据挖掘技术，数据挖掘需和其他相关技术结合，才能发挥出更大的效用。
参考文献:。
[5]苗杰,倪波.面向集成竞争情报系统的数据挖掘应用研究[j].情报学报,2001(8):443—450.
2023年数据挖掘在电子商务的应用论文（通用17篇）篇十七
摘要：大数据和智游都是当下的热点,没有大数据的智游无从谈“智慧”,数据挖掘是大数据应用于智游的核心,文章探究了在智游应用中,目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据;智游;数据挖掘;。
1引言。
随着人民生活水平的进一步提高,旅游消费的需求进一步上升,在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下,智游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智游发展的有力支撑,没有大数据提供的有利信息,智游无法变得“智慧”。
2大数据与智游。
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1],这让其与大数据自然产生了交汇。,江苏省镇江市首先提出“智游”的概念,虽然至今国内外对于智游还没有一个统一的学术定义,但在与大数据相关的描述中,有学者从大数据挖掘在智游中的作用出发,把智游描述为:通过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据,并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息,然后利用这些信息为相关部门或对象提供服务[2]。这一定义充分肯定了在发展智游中,大数据挖掘所起的至关重要的作用,指出了在智游的过程中,数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务,智游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。