数据挖掘技术在网上书店系统中的应用

随着网络技术的迅速发展,电子商务逐渐成为发展的趋势.数据挖掘是电子商务中重要的应用技术之一.设计了具有数据挖掘功能的网上书店系统,介绍了其设计思想和体系结构,并分析了该系统各部分的功能.     

电子商务中的数据挖掘

电子商务中的海量Web数据与多样性的数据生成过程对数据挖掘的具体应用产生了极大的影响.依据现有的电子商务数据,数据挖掘任务和数据挖掘方法,本文首先介绍了电子商务中信息数据的特点,而后根据挖掘对象的不同,分析了电子商务中数据挖掘应用的类别,最后对电子商务数据挖掘的基本实现过程,尤其是挖掘模式进行了系统的分析.     

数据挖掘技术在电子商务中的应用概述

目前,数据挖掘技术正以前所未有的速度发展,在未来越来越激烈的市场竞争中,拥有数据挖掘技术必将比别人获得更快速的反应,赢得更多的商业机会.我国在这一领域正处在研究开发阶段,加快研究数据挖掘技术,并把它应用于电子商务中,应用到更多行业中,势必会有更好的商业机会和更光明的前景.本文通过阐述数据挖掘技术的概念、功能及作用等方面来介绍数据挖掘在电子商务中的应用,揭示了数据挖掘技术在电子商务中的广阔的应用前景.     

数据挖掘技术及其在电子商务中的应用

介绍了数据挖掘技术的产生、发展和现状,分析了数据挖掘技术在电子商务中应用较为成功的电子商务推荐系统,同时对常用的数据挖掘算法提出了一种改进算法,并通过实验进行了验证。     

数据挖掘在电子商务中的应用研究

近年来,电子商务飞速发展,使其逐渐成为了现代商务经营方式中的一个热门的话题,同时电子商务也得到了更加广泛的应用.与此同时,数据挖掘作为一种新型的信息处理技术,也逐渐深入到了电子商务之中,为电子商务中企业对于相关数据的分析与处理提供了一种更加高效的方式.对数据挖掘的基本概念进行了简单的介绍,并对当前时期该技术在电子商务中的应用进行叙述.     

数据挖掘技术在电子商务上的应用

随着信息化的发展,在大数据背景下的数据挖掘技术也日趋壮大,成为了先进的信息处理技术,电子商务逐步发展成当下最热门的商业模式,因此,人们个性化的服务需求也不断增加。本文主要是对数据挖掘技术在电子商务上的应用进行重点分析,并探究了数据挖掘技术在电子商务中的应用前景及所存在的问题。     

基于电子商务数据挖掘技术的研究与应用

数据挖掘技术作为解决“数据爆炸”时代出现的“信息缺乏”的最有效手段之一,受到了学术界和企业界的极大关注。文章阐述了电子商务中数据挖掘技术的框架、数据资源、基本方法,分析了数据挖掘在电子商务中的具体应用。     

网络挖掘技术在电子商务决策中的应用

讨论电子商务环境中数据挖掘技术在网站管理分析中的应用。将网络挖掘技术和电子商务进行融合,用一个顾客行为类型的应用挖掘案例为背景,诠释了在数据处理和整合的过程中,不同的数据挖掘算法都要有选择地针对不同的应用而采纳。     

数据挖掘技术的应用研究

数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、近邻、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法.本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,提出选择数据挖掘技术的两个重要依据,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统.     

数据挖掘在电子商务中的应用分析

电子商务过程中产生了大量的数据，数据挖掘是对这些数据进行分析的有效方法．本文分析了数据挖掘的功能及其在电子商务中的应用，提出在电子商务过程中有针对性地为数据挖掘收集数据，采用有指导的挖掘及适合电子商务特点的挖掘算法。     

数据挖掘与数据仓库技术在电子商务中的应用综述

电子商务的产生改变了企业的经营理念、管理方式和支付手段,给社会的各个领域带来了巨大的变革。文章在简要介绍了数据仓库、数据挖掘技术和电子商务概念的基础上,详细分析了数据仓库、数据挖掘技术在电子商务中的应用,帮助企业把数据转化为有用的信息并帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。     

从数据仓库中发掘潜在的信息价值

随着信息技术的发展,数据收集、数据访问、数据仓库和决策支撑、高性能并行计算等技术为数据挖掘的发展奠定了基础。如今,数据挖掘技术已经被应用到各行各业,并创造出了巨大的价值。介绍了现今数据挖掘的基本技术,并通过实际的商业应用程序实例阐述其与现在的商业环境之间的关系。通过数据挖掘技术,从数据仓库中为最终用户带来潜在的商业价值。     

数据仓库技术在高校图书馆中的应用研究

网络技术、信息技术以及通讯技术的飞速发展,使得高校图书馆数字化建设进程越来越快．各类自动化管理系统的应用、各种数字资源的购买,从而积累了大量的业务数据,图书馆各级工作人员都想从这些杂乱无章的数据中获取有价值的信息,而现有的图书管理信息系统只能进行简单的查询和分析,如何找出这些业务数据中潜在的规律非常困难,数据仓库、联机分析处理以及数据挖掘技术的开发应用,为我们解决上述困难提供了强有利的技术支持．     

数据挖掘技术在商业银行客户细分中的应用

在数据仓库建设基本到位之后,银行应如何对庞大的客户信息进行深层次数据挖掘,建立客户与市场的细分体系,从而在经营与管理中发挥作用,是一个极为重要与紧迫的研究课题.在介绍客户细分理论与数据挖掘技术的基础上,对银行客户细分形式化描述过程模型做了讨论,并以K均值聚类算法对银行实证客户数据进行了挖掘,实验表明数据挖掘技术在银行客户细分方面的应用具有一定的有效性.     

大数据时代下跨境电商发展的影响因素研究

这两年,跨境电子商务发展势头强劲。阿里巴巴利用自己的跨境电商平台,利用自己的大数据优势,将跨境电商企业带入大数据时代。本文提取了3个要素作为影响跨境电子商务成功的关键因素,外部营销、内部运营,以及领导层决策。基于许多跨境电商企业希望将大数据应用于企业经营的动机,本文从4个方面来阐述大数据如何深耕跨境电商:用于企业外部营销、用于内部运营、用于领导层决策以及用于产品核心支持。     

基于宽度优先搜索的聚类算法的研究

随着计算机技术的迅猛发展以及网络技术的普及,人们有更多机会通过网络与外界进行信息交流。然而,随着数据大量的涌入,增加了我们获取有用信息的难度,数据挖掘正是在这一背景下诞生的。聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术,是分析数据并从中发现有用信息的一种有效手段。本文主要研究的是基于宽度优先搜索的聚类分析算法。     

浅析电子商务交易的安全问题

电子商务是新兴商务形式,信息安全的保障是电子商务实施的前提。本文针对电子商务活动中存在的信息安全隐患问题,实施保障电子商务信息安全的数据加密技术、身份验证技术、防火墙技术等技术性措施,完善电子商务发展的内外部环境,促进我国电子商务可持续发展。     

我国银行业信息化创新的策略性分析

信息化创新是银行业发展的永恒策略。在不同的信息化发展阶段,信息化创新表现为不同的形式。我国银行信息化创新的主要策略包括业务流程再造、数据仓库建设、决策信息化、数据挖掘、系统安全性改造、复合型人才培育、信息技术标准化和信息系统监控等策略。信息化创新的策略性分析为我国商业银行信息化创新的深化提供了理论性借鉴。