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◆摘 要：随着大数据时代的到来，针对海量数据信息的提取与分析，可以为不同行业做出正确决策提供相应的依据，尤其是电子商务的快速发展已经成为重要的营销途径之一，数据挖掘技术成为电子商务的坚强后盾。通过数据挖掘可以分析出客户的需求、喜欢的产品等信息，企业根据这些信息制定有针对性的营销策略，以此提升企业的销量以及企业品牌。本文主要分析了电子商务中数据挖掘的概念、数据挖掘在电子商务中的应用，最大限度发挥电子商务的优势，提升电子商务在运营过程技术和管理方法的创新。
◆关键词：数据挖掘;电子商务;运营策略
1概述
随着电子商务技术的不断扩大，电子商务网站的功能也在随着用户需求的不同在不断的增加，这对有个性服务的企业而言很容易获得基础数据，而数据挖掘技术在电子商务中的应用， 提升了数据的精准性，帮助企业做出正确的决策， 增加企业的竞争力
2数据挖掘
“数据”是人们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字，也可以是文字、图像、声音等。数据可用于各类研究、设计、查证等工作。商業是与数据分析的关系较为紧密的一个行业，也是数据分析广泛应用的行业之一。通过数据分析对数据进行有效的整理和分析，数据分析以便企业采取适当的企业决策行动，这是数据分析在商业领域应用的目的。通过对相关数据的有效统计、分析和使用，形成预测模型，促进客户商业伙伴之间的沟通及技术优化应用，通常需要计算机软件的支持。名数据分析与应用的意义
3数据分析在电子商务中的应用
由于疫情的原因，电子商务的这种营销模式越来越受重视，在营销过程中形成了大量的数据，如交易数据、客户数据、商品数据等，挖掘这些数据对营销活动会产生重要的影响，通过这些数据可以指定有针对性的营销策略，挖掘市场的需求和用户感兴趣的商品及商品购物的习惯，对市场变化可以做成快速的反应，能够及时调整运营策略。
3.1监测行业竞争
行业规模和市场需求决定了企业进入策略和推广策略，掌握行业信息对企业意义重大。企业参与市场竞争，不仅要了解谁是自己的顾客，还要弄清楚谁是自己的竞争对手。通过行业数据分析，掌握行业现状、发展趋势、竞争情况，监视主要竞争对手的活动，企业能判断行业现状和竞争格局，预测行业发展走势和竞争对手未来的战略，从而规划设计发展策略，确保企业行业地位。
3.2提升客户关系
“一切以客户为中心”已成为许多企业的口号，其深层目的在于改善客户关系、提高客户满意度、实现客户忠诚。通过数据分析能够帮助企业了解客户个人特征、购买行为、消费偏好，进而分析客户价值，分类开展有针对性的客户关怀活动，提高老客户的忠诚度，提高获取新客户的数量，实现客户关系的改善和提升。在此基础上对客户数据进行分析和管理，找到数据的关联规则，对客户进行细分，针对不同类型客户的喜好提供不同的产品，提升客户的满意度，提高客户的转化率。
3.3改善用户体验
通过分析用户特征、产品需求等数据，企业可以改善现有的服务或推出新的产品。新研发的产品或者新包装的产品投入市场，进行实境的模拟，根据已经建立的数据模型进行测试和实境模拟，可以发掘出消费者新的需求、改善用户体验、提高产品的投入回报率。例如，可对历史评价、社交网络、论坛上产生的大量的数据，利用数据分析技术进行挖掘，在某些情况下通过模拟实境来判断哪一种情况下产品投入效率最高。
3.4精细化运营
在数字化时代，需要进行精细化运营才能更好地从管理、营销等方面提升用户的服务体验，同时根据差异化的服务让运营更加精细化。商务活动是一个由供应链组成的系统，之间涉及从采购到销售的各个环节，数据分析能帮助企业进行客户群体细分，企业针对特定的细分群体采用差异化的营销策略或根据现有营销目标筛选目标群体，提高投入产出比，实现营销推广优化。对企业而言，打造精细化运营的好处在于可对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内的特征和习惯，最后使企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。
4电子商务在数据挖掘中存在的问题
在电子商务中使用数据分析中，将信息变为数据形式进行表达，随着计算机网络技术的不断提升，如何深层次的解决数据的分散性、相异性数据情况的挖掘是数据挖掘技术上要不断的提升。例如对用户需求方面解的过程中，就要将客户的信息进行最大程度范围的的扩展和关联，欠缺对数据进行科学合理的分析。针对这个问题，这些网站可以借助Target的数据挖掘情况，通过分析客户购买的记录，分析出精准的客户，然后再从自己的数据仓库中挖掘出与客户相关度比较高的产品，制定响应的运营策略。
5结论
随着现代化信息技术的不断发展，电子商务将会成为商业发展的重要组成部分。对于企业而言离不开信息化的技术，而数据挖掘是在此基础上进行的创新模式的发展，这种技术为企业资金周转、提升经济效益、企业运营策略做等方面起到很重要的作用。随着数据挖掘技术的完善，数据挖掘技术会在各行各业中都发挥着重要的作用。
参考文献
[1]朱蔚恒，陈健.数据挖掘在电子商务中的应用[J].计算机工程，2002，23（8）：51-53.
[2]袁溪.数据挖掘技术及其应用[J].科技资讯，2010（10）.
[3]姚淼.数据挖掘在电子商务中的应用[J].高校图书情报论坛，2009，8（1）
◆关键词：数据挖掘;电子商务;运营策略
1概述
随着电子商务技术的不断扩大，电子商务网站的功能也在随着用户需求的不同在不断的增加，这对有个性服务的企业而言很容易获得基础数据，而数据挖掘技术在电子商务中的应用， 提升了数据的精准性，帮助企业做出正确的决策， 增加企业的竞争力
2数据挖掘
“数据”是人们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种，最简单的就是数字，也可以是文字、图像、声音等。数据可用于各类研究、设计、查证等工作。商業是与数据分析的关系较为紧密的一个行业，也是数据分析广泛应用的行业之一。通过数据分析对数据进行有效的整理和分析，数据分析以便企业采取适当的企业决策行动，这是数据分析在商业领域应用的目的。通过对相关数据的有效统计、分析和使用，形成预测模型，促进客户商业伙伴之间的沟通及技术优化应用，通常需要计算机软件的支持。名数据分析与应用的意义
3数据分析在电子商务中的应用
由于疫情的原因，电子商务的这种营销模式越来越受重视，在营销过程中形成了大量的数据，如交易数据、客户数据、商品数据等，挖掘这些数据对营销活动会产生重要的影响，通过这些数据可以指定有针对性的营销策略，挖掘市场的需求和用户感兴趣的商品及商品购物的习惯，对市场变化可以做成快速的反应，能够及时调整运营策略。
3.1监测行业竞争
行业规模和市场需求决定了企业进入策略和推广策略，掌握行业信息对企业意义重大。企业参与市场竞争，不仅要了解谁是自己的顾客，还要弄清楚谁是自己的竞争对手。通过行业数据分析，掌握行业现状、发展趋势、竞争情况，监视主要竞争对手的活动，企业能判断行业现状和竞争格局，预测行业发展走势和竞争对手未来的战略，从而规划设计发展策略，确保企业行业地位。
3.2提升客户关系
“一切以客户为中心”已成为许多企业的口号，其深层目的在于改善客户关系、提高客户满意度、实现客户忠诚。通过数据分析能够帮助企业了解客户个人特征、购买行为、消费偏好，进而分析客户价值，分类开展有针对性的客户关怀活动，提高老客户的忠诚度，提高获取新客户的数量，实现客户关系的改善和提升。在此基础上对客户数据进行分析和管理，找到数据的关联规则，对客户进行细分，针对不同类型客户的喜好提供不同的产品，提升客户的满意度，提高客户的转化率。
3.3改善用户体验
通过分析用户特征、产品需求等数据，企业可以改善现有的服务或推出新的产品。新研发的产品或者新包装的产品投入市场，进行实境的模拟，根据已经建立的数据模型进行测试和实境模拟，可以发掘出消费者新的需求、改善用户体验、提高产品的投入回报率。例如，可对历史评价、社交网络、论坛上产生的大量的数据，利用数据分析技术进行挖掘，在某些情况下通过模拟实境来判断哪一种情况下产品投入效率最高。
3.4精细化运营
在数字化时代，需要进行精细化运营才能更好地从管理、营销等方面提升用户的服务体验，同时根据差异化的服务让运营更加精细化。商务活动是一个由供应链组成的系统，之间涉及从采购到销售的各个环节，数据分析能帮助企业进行客户群体细分，企业针对特定的细分群体采用差异化的营销策略或根据现有营销目标筛选目标群体，提高投入产出比，实现营销推广优化。对企业而言，打造精细化运营的好处在于可对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内的特征和习惯，最后使企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。
4电子商务在数据挖掘中存在的问题
在电子商务中使用数据分析中，将信息变为数据形式进行表达，随着计算机网络技术的不断提升，如何深层次的解决数据的分散性、相异性数据情况的挖掘是数据挖掘技术上要不断的提升。例如对用户需求方面解的过程中，就要将客户的信息进行最大程度范围的的扩展和关联，欠缺对数据进行科学合理的分析。针对这个问题，这些网站可以借助Target的数据挖掘情况，通过分析客户购买的记录，分析出精准的客户，然后再从自己的数据仓库中挖掘出与客户相关度比较高的产品，制定响应的运营策略。
5结论
随着现代化信息技术的不断发展，电子商务将会成为商业发展的重要组成部分。对于企业而言离不开信息化的技术，而数据挖掘是在此基础上进行的创新模式的发展，这种技术为企业资金周转、提升经济效益、企业运营策略做等方面起到很重要的作用。随着数据挖掘技术的完善，数据挖掘技术会在各行各业中都发挥着重要的作用。
参考文献
[1]朱蔚恒，陈健.数据挖掘在电子商务中的应用[J].计算机工程，2002，23（8）：51-53.
[2]袁溪.数据挖掘技术及其应用[J].科技资讯，2010（10）.
[3]姚淼.数据挖掘在电子商务中的应用[J].高校图书情报论坛，2009，8（1）