人际沟通是社会交往中必不可少的一环，我们需要不断提升自己的沟通技巧。总结要言简意赅，言之有物。以下是一些成功人士的经验总结，供大家参考借鉴。

数据挖掘在电子商务的应用论文篇一

1.教学内容的创新erp沙盘模拟经营课程使教学活动从以“教”为中心转向以“学”为中心。学生成为教学活动的主体，学生的学习活动成为教学活动的中心；而教师由知识的传授者、灌输者转变成为学生学习的组织者、指导者。课堂教学由听讲模式，变成教师为学生设计情境和组织学生的学习活动，允许多元思维并存，让学生动脑、动口、动手。

2.教学手段的创新erp沙盘模拟经营课程强调传统手段与现代手段相结合，模拟仿真手段与实际操作手段相结合，从而形成一套融情景式教学、互动教学、自主学习、角色实训为一体的、较为完善的教学体系。

二、erp沙盘模拟经营课程的具体实施。

我校电子商务专业学生以男生居多，男生相对而言思维跳跃性更大，教学中难免会出现课堂秩序被中途打断、学生走神发呆等现象。实际上，这些学生不是坐不住，也不是不想听课，而是希望能够得到以他们为主体的学习机会，erp沙盘模拟课程正好符合了电子商务专业学生的求学需求，因此，我们在电子商务专业课程中开展了沙盘实训这门课程，采用由简单到复杂、由模拟到仿真的教学方式：第一步，实训动员和规则介绍，主要进行实训课程介绍，使得学生产生兴趣，分组模拟企业组成，企业模拟角色选定，沙盘模拟规则分发学习。第二步，发挥学生主动性，学生自行模拟经营企业。在erp沙盘模拟经营过程中，学生作为学习主体将企业经营管理各个环节中发生的经济交易或事项及时进行会计核算处理。学生可以将自己所学的知识融会贯通，也能够充分体验到沙盘模拟经营不是个人之间的比赛，而是团队与团队之间的竞争。第三步，因为电子商务专业的学生会计基础薄弱，所以对其填制报表的要求为以取得较高的权益为最终目标的前提下编制正确的资产负债表。在这种情况下，一般以会计基础较好或对财务工作比较感兴趣的学生担任财务总监。另外，教师要求每个学生在实训结束后都得撰写实训心得体会，以加深对课程的理解与巩固。

三、erp沙盘模拟经营课程的教学效果反思。

我们借课题研究的契机，在我校电子商务专业中进行实验教学，角色式的实验教学取得了较好的效果，教学效果反思如下：

1.教学手段的创新激发了学生的学习热情和潜能，努力做到了“寓教于乐”。通过erp沙盘模拟经营课程，学生在浓厚的趣味性“游戏”中走进了社会、实现真正实现寓教于乐。

2.在模拟企业环境，解决了社会实践难题。erp沙盘模拟经营环境中，学生真正体会到在真实的企业环境下如何处理实际问题。这种仿真的企业环境不仅解决了实训课程的根本难题，而且对于学生毕业后快速融入企业接手相关的具体工作至关重要。使学生亲身领会到团队合作的.重要性。在企业经营这样一艘大船上，每个角色要各背其责、各尽其能。

3.现有的erp沙盘模拟教学的综合性很强,这也对教师提出了高要求，决定了教师必须精通营销、会计、计算机等专业知识,而我在今后的教学教育工作中，更得加强专业知识和技能的进修培训。

4.各个岗位都有其不可或缺的重要性。ceo应时刻了解公司动态，才能做出正确决策。采购总监要有配合意识，配合生产计划，预算采购材料数量。生产总监要有责任心，衔接营销和采购工作。对于营销总监来说，要读懂市场预测资料，分析未来市场的走势；要洞察竞争对手行动，努力分析出竞争对手的策略。财务总监的工作，除了做好财务收支的报表，还要配合营销总监做好广告投放工作。erp沙盘模拟实训是一种体验式的互动学习，新颖的体验式教学开阔了学生的视野，拓展了传递知识的容量，提高了学生的学习兴趣，并能够帮助学生在就业前，真实地了解企业运作规则、熟悉企业运作流程、具备实际的动手操作和决策能力的同时学到管理知识，掌握管理技巧，感受管理真谛。

数据挖掘在电子商务的应用论文篇二

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。

[1]陈文伟等.数据挖掘技术[m].北京:北京工业出版社，2002.

[2]郭崇慧等.北京数据挖掘教程[m].北京:清华大学出版社，2005.

[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.

数据挖掘在电子商务的应用论文篇三

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。

数据挖掘在电子商务的应用论文篇四

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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数据挖掘在电子商务的应用论文篇五

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。

数据挖掘在电子商务的应用论文篇六

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。

数据挖掘在电子商务的应用论文篇七

对很多培养机构而言，目前急需解决的问题主要有：如何根据不同成员需求设置合理的课程、如何通过教学方式提高成员学习积极性、如何提高成员培训效果、如何通过考核检验成员学习成果等，都是培养机构发展过程中必须面对的问题。随着我国信息化进程的加快，一些培养机构也开始进行信息化建设，通过信息系统对培训相关事宜进行管理。但目前在针对培养机构的信息系统中，所实现的功能和模块是进行简单的查询、统计。在了解培训评估效果时，目前的信息系统中，学员通过系统对不同课程的教师进行打分，系统自对进行汇总、统计，得出教师评价。但这种汇总、统计是最简单的，对教师评价也缺乏全面性和深度。

大数据时代下，数据信息呈现出海量特点。如何从海量、不完全的信息中寻找到真正有用的信息，是大数据时代中重要的问题。由此便利用到数据挖掘，顾名思义，数据挖掘就是从众多数据信息中寻找到有用、有价值的信息。大数据时代下，教育行业中，信息量也是海量的，要想提高教学质量就需要运用数据挖掘找寻到有用的教育信息，并运用到实际教学中。信息系统通过一段实际应用后，里面存储了大量数据，相应的，学习管理系统也是如此，里面蕴含了大量数据信息。如在线课程等功能中藏有大量师生应用过程中的数据资料。如图1为数据挖掘在培训管理中的流程图。

2.1初步探索。

培训管理系统中一般具有数据统计功能，将相关事宜进行统计。如网络课程开展过程中，数据挖掘在培训管理系统中的应用文/张宏亮在大数据时代，如何使用现有的数据对学员进行培训管理，从而提高培训效率是当前培训管理中所面临的问题。本文分析了数据挖掘在培训管理中的`应用主要表现在初步探索、数据预处理以及数据挖掘过程。其中数据预处理和数据挖掘是培训系统的核心功能。

2.2数据预期处理。

数据预处理时，原始数据库会发生转变，以适应数据挖掘、数据挖掘算法等的要求。在处理结构化的数据时，数据预处理需要完成两项任务，即消除数据缺陷现象的存在和为数据挖掘奠定良好基础。数据处理是对现有的数据进行前期处理，方便后期数据挖掘。如图2为培训管理系统中数据预处理模块。

2.3数据挖掘。

wangj开发了一个将数据挖掘技术与基于模拟的培训相结合的混合框架，以提高培训评估的有效性。以信仰为基础的学习概念，用于从知识/技能水平和信心水平的两个维度来评估学员的学习成果。数据挖掘技术用于分析受训人员的个人资料和基于模拟的培训产生的数据，以评估学员的表现和学习行为。提出的方法论以台湾基于模拟的步兵射击训练的实例为例。结果表明，提出的方法可以准确地评估学员的表现和学习行为，并且可以发现潜在的知识来提高学员的学习成果。bodeacn使用数据挖掘技术进行了培训学习管理，用于分析参加在线两年制硕士学位课程项目管理的学生的表现。系统数据来源是收集学生意见的调查数据，学生记录的操作数据和电子学习的平台记录的学生活动数据。

3、总结。

目前培训机构在进行教学评估时，所选择的指标都是参考其他机构的，并没有真正从自身实际出发进行评估，因此教学评估时存在诸多问题。其中最明显的两个问题是：第一教学评估方式单一化严重，只以数字评估为主；第二评估时容易受各种主观因素影响。

参考文献。

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数据挖掘在电子商务的应用论文篇八

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，．。

数据挖掘在电子商务的应用论文篇九

在软件开发信息管理过程中，经对数据挖掘技术科学合理应用，可为软件开发带来极有利的帮助，达到软件开发信息管理低成本、高质量、短工期的要求，消除软件开发信息管理期间存在的一系列问题。全面软件开发行业在时代发展新形势下，要与时俱进，大力进行改革创新，运用先进的科学技术不断优化数据挖掘技术研究。

开源软件，即源代码为开放的软件，此类软件现阶段大部分对用户是不收取费用的，也正是受此影响提升了开源软件控制管理难度，鉴于此，可应用数据挖掘技术来改善开源软件的资料。就好比，日本某高校学生推出了一个分布式数据挖掘系统，该系统一方面可对大型系统开展数据挖掘，一方面能够一系列开源软件开展数据挖掘。

软件项目管理中数据挖掘多表现于两个方面，一方面为对组织关系开展的挖掘，一方面为对版本控制信息开展的挖掘。软件项目管理作为一个系统工程，对组织关系开展挖掘主要是指对人力资源开展协调分配。就好比，一个庞大工程可能同时有千百余人参与，在工程运行期间人员相互会出现频繁的信息数据交互，经对数据挖掘技术的有效应用，能够对人员组织关系展开合理划分，积极促进软件项目管理的有序开展。同时，数据挖掘技术还可应用于挖掘版本控制信息，能够有效缩减系统维护成本，改善软件项目管理水平。

在数据库中收集有价值的代码、构件，现阶段，较为常用的手段包括经由关键词开展索引、经由记录输入-输出关系索引以及以建立交互关系图为基础的方法等，我们常常使用的百度、搜狗等搜索引擎均能够开展数据检索。

4结束语。

总而言之，在软件开发信息管理过程中，经对数据挖掘技术科学合理应用，可为软件开发带来极有利的帮助，达到软件开发信息管理低成本、高质量、短工期的要求，消除软件开发信息管理期间存在的一系列问题。基于此，相关人员务必要明确认识软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战，不断钻研研究、总结经验，积极促进软件开发信息管理有序开展。

数据挖掘在电子商务的应用论文篇十

对很多培养机构而言，目前急需解决的问题主要有：如何根据不同成员需求设置合理的课程、如何通过教学方式提高成员学习积极性、如何提高成员培训效果、如何通过考核检验成员学习成果等，都是培养机构发展过程中必须面对的问题。随着我国信息化进程的加快，一些培养机构也开始进行信息化建设，通过信息系统对培训相关事宜进行管理。但目前在针对培养机构的信息系统中，所实现的功能和模块是进行简单的查询、统计。在了解培训评估效果时，目前的信息系统中，学员通过系统对不同课程的教师进行打分，系统自对进行汇总、统计，得出教师评价。但这种汇总、统计是最简单的，对教师评价也缺乏全面性和深度。

大数据时代下，数据信息呈现出海量特点。如何从海量、不完全的信息中寻找到真正有用的信息，是大数据时代中重要的问题。由此便利用到数据挖掘，顾名思义，数据挖掘就是从众多数据信息中寻找到有用、有价值的信息。大数据时代下，教育行业中，信息量也是海量的，要想提高教学质量就需要运用数据挖掘找寻到有用的教育信息，并运用到实际教学中。信息系统通过一段实际应用后，里面存储了大量数据，相应的，学习管理系统也是如此，里面蕴含了大量数据信息。如在线课程等功能中藏有大量师生应用过程中的数据资料。如图1为数据挖掘在培训管理中的流程图。

2.1初步探索。

培训管理系统中一般具有数据统计功能，将相关事宜进行统计。如网络课程开展过程中，数据挖掘在培训管理系统中的应用文/张宏亮在大数据时代，如何使用现有的数据对学员进行培训管理，从而提高培训效率是当前培训管理中所面临的问题。本文分析了数据挖掘在培训管理中的`应用主要表现在初步探索、数据预处理以及数据挖掘过程。其中数据预处理和数据挖掘是培训系统的核心功能。

2.2数据预期处理。

数据预处理时，原始数据库会发生转变，以适应数据挖掘、数据挖掘算法等的要求。在处理结构化的数据时，数据预处理需要完成两项任务，即消除数据缺陷现象的存在和为数据挖掘奠定良好基础。数据处理是对现有的数据进行前期处理，方便后期数据挖掘。如图2为培训管理系统中数据预处理模块。

2.3数据挖掘。

wangj开发了一个将数据挖掘技术与基于模拟的培训相结合的混合框架，以提高培训评估的有效性。以信仰为基础的学习概念，用于从知识/技能水平和信心水平的两个维度来评估学员的学习成果。数据挖掘技术用于分析受训人员的个人资料和基于模拟的培训产生的数据，以评估学员的表现和学习行为。提出的方法论以台湾基于模拟的步兵射击训练的实例为例。结果表明，提出的方法可以准确地评估学员的表现和学习行为，并且可以发现潜在的知识来提高学员的学习成果。bodeacn使用数据挖掘技术进行了培训学习管理，用于分析参加在线两年制硕士学位课程项目管理的学生的表现。系统数据来源是收集学生意见的调查数据，学生记录的操作数据和电子学习的平台记录的学生活动数据。

3、总结。

目前培训机构在进行教学评估时，所选择的指标都是参考其他机构的，并没有真正从自身实际出发进行评估，因此教学评估时存在诸多问题。其中最明显的两个问题是：第一教学评估方式单一化严重，只以数字评估为主；第二评估时容易受各种主观因素影响。

参考文献。

数据挖掘在电子商务的应用论文篇十一

近几年，中国经济建设的快速发展也带动了水利这些基础建设的发展，水利工程的增多正在逐渐改善我国的水利体系，如防洪、排水、灌溉、发电、养殖、旅游等，同时也反过来促进国民经济更加稳健发展。此外，为了能加快水利工程建设的发展，需要在水利工程管理上做出新的调整，以给水利工程注入新鲜血液，使水利工程起到更巨大的作用。因此，本文通过阐述数据挖掘技术的一些实施要点，探讨了数据挖掘技术在水利工程中的可行性和应用情况。

从另一个角度看，数据挖掘是资料收集、信息化采矿等。在水利工程项目管理过程中，数据挖掘技术的应用对水利工程项目的管理起着重要的推动作用。同时，数据挖掘是从数据库中发掘信息的过程(数据库知识发现)。数据挖掘的主要应用于大量的数据的采集整理，通过搜索算法来隐藏信息的过程。同样，在当今的信息时代，数据挖掘与计算机和先进的科学技术密切相关，通过计算机、互联网搜索、统计、分析、和其他方面的发展，可服务于许多行业和许多项目，本文借助于某市的水利工程，详细的阐述了其在现场数据管理中的应用情况。

数据挖掘是以现有的海量数据为重要资源，采用数据挖掘引擎技术，通过分析数据库中的数据，提取出最有价值的信息。

2.1相关性分析。

通过数据源之间的相关性，找到所需的目标数据和扩展的信息，通过数据之间的联系找到规律，以便更好地分析数据的使用情况。

2.2数据的分类与整合。

为了达到对更多的数据进行分类和整合的目的，对于没有规律和类型的标记数据按照相关的分类规则，以同一规则将信息汇总在一起，方便查找和应用数据，提高工作效率。

2.3坚持预测分析。

在数据源中坚持预测分析，通过对重要数据进行建模，对信息进行综合有效的分析和预测，从而得出数据的发展趋势。让数据本身通过数据挖掘技术得出必要的结论。

2.4把握概念。

通过了解数据源中所需信息的含义，总结主要特点，并给出概念描述，使数据具有高度的清晰度。

2.5把握据偏差。

数据在输入和输出时不可避免地会出现差错，通过数据挖掘技术检测数据准确性是必要的，要找出参考值与结果之间是否存在差异，寻找一些潜在的信息，以减少数据误差。

3.1部门专家观点之间存在差异。

在水利工程管理中使用了大量的数据，特别是采煤工艺在处理大空间问题上，加之水利部门普遍较大，且越来越多，需要与各部门协调配合工作。但不同的部门通常只负责沟通、交流的时间少，再加上数据分析技术落后于实践，各部门使用的仪器不一样，在数据点的分析上各专家持不同意见，这将阻碍数据处理，从而影响部门之间的合作，数据非常容易干扰，从而影响整个项目进展情况。

3.2与gis系统联系不密切。

gis在水利工程信息系统中占有很大的比重，是水利工程信息系统中不可缺少的一部分，它的主要功能是产生大量的空间数据，空间数据的.计算、查询和分析，以及空间数据可视化是非常复杂的，单纯的依靠手工和一般信息系统是无法解决的，所以我们应该充分利用gis系统。然而，在现实中，由于在这方面缺乏专业人才，充分利用原有的数据和gis系统以进行有效结合，两者一起处理复杂的空间数据，现在还有很多事情要解决。

3.3数据挖掘模型建立不够完善。

我国的水利工程虽然已经开展多年，但水利工程信息系统的应用还处于起步阶段。如今，数据挖掘技术模型可以帮助水利工程数据挖掘的人员可以预见在工程设计和施工过程中存在的差距等问题，确保水利工程项目按照原先设定好的方向进展。

4实例分析。

4.1概况。

某水电站于1963开始建设，于1975年完工，其位于黄河中游的陕西境内，装机容量122万5000kw，是新中国成立以来为数不多的达到百万千瓦的大型水利水电项目。大坝主体结构为混凝土结构，大坝高度为147m，其电站总存储容量为57亿8000万m3。其水利项目主要管理内容包括水库管理、水闸管理、堤防管理、引水工程管理、水利工程管理等。

数据模型主要功能包括水利工程防洪、除涝、灌溉、运输、发电、水产养殖等，电站周边区域的社会经济和农业发展受其影响尤为巨大。在过去的发展过程中，某市的水利工程在管理和决策中，这些都是比较复杂的非结构化决策。因此，构建一个探索性或查询驱动的数据挖掘模型会给水电站的工作人员和专家在数据检索和专业分析的工作上提供方便，使管理者在管理工作上更加的科学合理。

库和数据仓库olap和olam层(数据挖掘的核心内容)，用户界面层。用户界面层主要功能是管理员或用户进行人际对话、挖掘数据查询、挖掘结果显示以及数据结果输出。

该水利工程项目管理的内容主要包括：管理水库，水闸管理、堤防管理、南水北调工程管理、项目管理、灌溉等方面。虽然数据挖掘有助于这个过程的开展，水给利工程的管理提供了科学依据，但如果该水利工程管理只是单单的进行数据挖掘，这是不符合数据挖掘系统理论的基本思想。因此，只有在现有的、成熟的国内水利工程项目管理成果的基础上，结合数据挖掘系统，这才是开发水电站管理种数据挖掘系统的最佳方式。

国内许多水利工程在管理和施工过程中，最常用的是gis技术软件。gis软件具有分析处理功能、空间数据查询功能。gis技术软件本身蕴含着多样的数据信息，如当地的一些社会经济、地形地貌、地质、水文环境等。所以，对于水利工程管理数据挖掘系统的未来发展，首先要考虑的应该是如何实现gis系统和数据挖掘理论系统完美衔接。

5总结。

综上所述，数据挖掘技术在水利工程管理中的应用使我们能够分析水利工程的数据更加的全面，这样我们就可以充分挖掘潜在的、有价值的信息，使项目管理更加有效率，使工程的投入资金能被合理的利用，从而提高水电工程质量和工作效率，降低项目管理成本，使水电工程发挥出最大的社会效益和经济效益。虽然在挖掘数据方面还存在很多问题，但我们希望能在今后的水电工程管理中更多的去采用这种技术，为项目管理提供更多的帮助，促进国民经济的发展。

数据挖掘在电子商务的应用论文篇十二

方剂中药物的研究。

规律时，选取了100张治方，因该病病因病机复杂，证候不一，骨伤名师张玉柱先生对该病的治则治法、药物使用是不同的。因此他们利用excel建立方证数据库，采用sppsclementine12.0软件对这些数据的用药频次、药物关联规则及药物聚类进行分析，最后总结出张氏骨伤治疗腰椎间盘突出症遵循病从肝治、病从血治、标本兼治的原则，也归纳出治疗三种不同证型的腰突症的三类自拟方。由此看出数据挖掘技术在方剂研究中的应用对数据背后信息、规律等的挖掘及名家经验的推广具有重大好处，因此数据挖掘技术在神经根型颈椎病的治方研究中也同样发挥着巨大的作用。

经典中治疗神经根型颈椎病的治则、治法及用药规律是吻合的，是临床用药的积累和升华，可有效地指导临床并提高疗效;另一方面也为中药新药的创制带给处方来源，指导新药研发[13]。

4小结。

数据挖掘技术作为一种新型的研究技术，在神经根型颈椎病的治方研究中的运用相对于其他领域是偏少的，并且基本上是研究文献资料上出现的治方，在对名老中医个人治疗经验及用药规律的总结是缺乏的，因此研究范围广而缺乏针对性，同时使用该技术的相关软件种类往往是单一的。此刻研究者在研究中医方剂时往往采用传统的研究方法，这就导致在大数据的研究中耗时、耗力甚则无能为力，同样也难以精准地提取大数据背后的隐藏的潜在关系和规则及缺乏对未知状况的预测。产生这样的现状，一方面是很多研究者尚未清楚该技术在方剂研究中的优势所在，思维模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚该技术的操作技能及软件种类及其应用范围。故以后应向更多研究者普及该技术的软件种类、其中的优势及操作技能，让该技术在临床中使用更广，产生更大的效益。

参考文献。

[2]曹毅，季聪华.临床科研设计与分析[m].杭州:浙江科学技术出版社，2015:189.

[4]陈丈伟.数据仓库与数据挖掘[m].北京:清华大学出版社，2006:5.

[5]杨玉珠.数据挖掘技术综述与应用[j].河南科技，2014，10(19):21.

[8]李曙明，尹战海，王莹.神经根型颈椎病的影像学特点和分型[j].中国矫形外科杂志，2013，21(1):7-11.

数据挖掘在电子商务的应用论文篇十三

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。

（3）数据挖掘技术也可以适应各种形式的数据，数据挖掘可以是连续的数据，离散数据，而其他形式的数据处理，以便在更大的灵活性，在选择指标时，更加符合客观实际的信用风险模型。

为现代信用风险管理方法有两个：第一是所谓的指数法，其基础是信用相关业务的某些特性来企业信用评估；第二类是所谓的结构化方法，根据历史数据和市场数据模拟在企业资产价值变化的动态持续的过程，然后确定其企业信用的位置。

网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论，是市场营销理念在新时期的发展和应用。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。

1．维护原有客户，挖掘潜在新客户。

网络营销中销售商可以通过客户的访问记录来挖掘出客户的潜在信息，跟据客户的兴趣与需求向客户有针对性的做个性化的推荐，制定出客户满意的产品服务。在做好维护原有老客户的基础上，通过对数据的挖掘，利用分类技术，也可以寻找出潜在的客户，通过对web日志的挖掘，可以对已经存在的访问者进行分类，根据这种精细的分类，还可以找到潜在的新客户。

2．制定营销策略，优化促销活动。

对于保留的商品访问记录和销售记录进行挖掘，可以发现客户的访问规律，了解客户消费的生命周期，起伏规律，结合市场形势的变化，针对不同的商品和客户群制定不同的营销策略，保证促销活动针对客户群有的放矢，收到意想不到的效果。

3．降低运营成本，提高竞争力。

网络营销的管理者可以通过数据挖掘发现市场反馈的可靠信息，预测客户未来的购买行为，有针对性的进行营销活动，还可以根据产品访问者的浏览习惯来觉定产品广告的位置，使广告有针对性的起到宣传的效果。从而提高广告的投资回报率，从而能降低运营成本，提高且的核心竞争力。

4．对客户进行个性化推荐。

根据客户采矿活动对网络规则，有针对性的网络营销平台，提供“个性化”服务。个性化服务是在服务策略和服务内容的不同客户的不同，其本质是客户为中心的web服务的需求。它通过收集和分析客户资料，以了解客户的利益和购买行为，然后采取主动，以达到建议的服务。

5．完善网络营销网站的设计。

参考文献。

1冯英健著,《网络营销基础与实践》,清华大学出版社,1月第1版。

2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.:。

数据挖掘在电子商务的应用论文篇十四

随着城市化建设步伐的加快，城市中人口的集中，产生了许多安全隐患，尤其是火灾隐患，所以消防灭火工作变成了现今城市建设中的重要工作。消防灭火救援中最重要的是对水的需求，做好城市消防灭火工作的基础是有效设置好城市给水系统的合理设置。数据挖掘就是将大量的随机化数据编程课被理解的智慧的过程，使用数据挖掘等相关知识可以对城市消防及水系统中的相关信息进行有效处理。本文通过对数据挖掘技术进行分析，从而得出其在消防灭火救援工作中的作用，从而分析消防灭火救援中数据挖掘的应用。

数据挖掘是20世纪80年代产生的一种用来分析信息数据的一种专业技术，常常用来决策或者解决商业方面的问题。数据挖掘的操作方法是对一些大量的数据进行提纯，运用一定的手段对数据进行处理，将数据中的有效信息提取出来，实现数据和信息的有效转化。数据挖掘就是将大量的随机化数据编程课被理解的智慧的过程。数据挖掘的过程主要可以分为以下几步：首先是数据的准备，将被挖掘的数据进行详细罗列，其次是数据挖掘，也就是从数据样本中提取有效信息，最后是对挖掘结果的解释。数据挖掘是一项十分综合性的技术，他是数理统计、数据库、模糊数学等相关技术的综合体，是一项多种数学学科交叉的综合性学科，数据挖掘的价值主要表现在以下几个方面：可视化、估值与预测、分类与聚类、关联分析以及异类分析几种。

数据挖掘作为综合性的统计技术，在各行业的作用不容小视，其中运用于消防灭火救援过程中也是十分有效的。而数据挖掘在消防灭火救援中被应用的优势也就是其发挥的作用主要表现在以下几点：首先是使用数据挖掘等相关知识可以对城市消防及水系统中的相关信息进行有效处理。其处理步骤为：（1）根据消防灭火救援中的供水需求进行分析，在现有的数据库中寻找相关数据，并将数据进行整合。（2）运用数据仓库分析技术对数据进行初步处理，粗略计算出积水系统的供水量。（3）采用聚类分析方法对数据进行分类，有效规划好城市消防给水系统的大框架。其次，数据挖掘技术中所涉及的数据仓库技术能够有效解决当前消防数据库中信息利用率低的缺点，能够有效整合多个数据库中的数据建立专门的数据库，并能够对数据进行分析，对现有的消防灭火救援工作提供便利。此外，我国现有的地面水源的有效利用率还不是很高，江河湖海中的'水大部分都是火灾的时候临时抽取，难免有些处理不当，数据挖掘能够有效整理消防供水系统，将地面水源规划到消防供水的库存中，提高地面水源利用率，也有效降低管理成本。最后，数据挖掘中的聚类分析方法能够有效对城市中所发生的活在源头和隐患进行整理和排查，有效防止火灾的发生，也能够进一步优化城市消防系统，扩大消防供水系统的覆盖点，完善城市消防灭火系统，而且数据挖掘还能够对不同的建筑分步进行细化分类，对不同程度的火灾所需要的水量进行预测，从而能够实现对城市消火栓的分布情况进行科学性处理。

消防灭火救援中最重要的是对水的需求，做好城市消防灭火工作的基础是有效设置好城市给水系统的合理设置。所以消防灭火救援中数据挖掘的应用要从消防的供水需求出发，对现有的数据库进行分析和整合，确定需水状况，进一步对事实表和维度进行划分，建立新的数据仓库，为消防给水系统的运行提供决策方面的支持。步骤如下：

（一）建立数据模型。

从上文分析来看，建立新的数据库要具有以下功能：火灾风险评估功能、消防给水功能以及历史或再分析功能。而要做到这三点，就要对数据仓库进行分类，建立三层分类模型，分别是概念模型、逻辑模型和物理模型三类。概念模型的设计主要以信息包图为基础进行，首先要确定信息包图的指标、维度和类别三大方面，然后再对实体对象进行分析，从而完成信息包图；逻辑模型的基础是星型图，它的主要方面是指标实体、维度实体和详细类别实体三种，主要反映概念模型中涉及的实体间的关系；物理模型的基础是数据库表，主要是将指标的实体转化成的数据编成表，主要内容的是星型图中各种中心和边角上的数据信息，能够有效形成火灾风险防控的星星模式结构。

（二）联机网络进一步分析。

这一步是运用网络工具进行联机分析，主要的步骤为：首先定义控制流任务，运用合适的多媒体工具进行数据的提取和转换，而且还要确保数据的时效性；其次是建立对微数据，将数据仓库中的事实表和维表从而为表转换为多维化数据。

（三）聚类方法分析火灾风险。

聚类分析是数据挖掘技术中一种重要的数据处理方法，主要原理是将指标量变为数据量，主要步骤是：建立指标体系――确定指标因子的权重――量化指标――实现聚类分析。通过聚类分析可以对不同地区的火灾等级进行分类，评估不同地区的火灾隐患严重度，从而进行供水系统的有效安排，保障该区域的消防灭火工作的进行，也能够对火灾进行有效的防控。结语综上所述，数据挖掘技术是时代发展的成果，是对数据进行统计的重要技术，在各行业的应用都很广泛。本文通过分析消防灭火救援中数据挖掘的应用，对数据挖掘技术有了初步了解。虽然我国消防工作中设计了大量数据，对于数据处理的技术还很生疏使得数据的利用率比较低，本文将消防工作和数据挖掘技术联系起来，能够对消防工作中的数据处理起到一些参考作用，相信随着时间发展，数据挖掘终将运用于消防领域中，为我国未来的建设贡献一份力量。

参考文献。

[1]楼巍.面向大数据的高维数据挖掘技术研究[d].上海大学，.

[2]谢道文.基于数据挖掘的火灾分析模型及应用研究[d].中南大学，.

[4]张大可.数据挖掘技术在火灾事故分析中的应用研究[d].首都经济贸易大学，.

数据挖掘在电子商务的应用论文篇十五

根据波特的影响企业的利益相关者理论，企业有五个利益相关者，分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中，最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅体现在产品上，还体现在市场上，谁能获得更大的市场份额，谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺，因此，企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变，对企业与客户发生的各种关系进行管理。进行有效的客户关系管理，就要通过有效的途径，从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析，获得有利于商业运作，提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘，即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持，才使得客户关系管理的理念和目标得以实现，满足现代电子商务时代的需求和挑战。

一、客户关系管理（crm）。

crm是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通，理解并影响客户行为，最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入，改善企业的服务，提高客户满意度，同时能提高员工的生产能力。

二、数据挖掘（dm）。

数据挖掘（datamining，简称dm），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。

常用的数据挖掘方法有：

（1）关联分析。即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。例如，某商场通过关联分析，可以找出若干个客户在本商场购买商品时，哪些商品被购置率较高，进而可以发现数据库中不同商品的联系，进而反映客户的购买习惯。

（2）序列模式分析。它与关联分析相似，其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联系。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。例如，可以通过分析客户在购买a商品后，必定（或大部分情况下）随着购买b商品，来发现客户潜在的购买模式。

（3）分类分析。是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型，以便能够分类识别未知数据的归属或类别。例如，银行可以根据客户的债务水平、收入水平和工作情况，可对给定用户进行信用风险分析。

（4）聚类分析。是从给定的数据集中搜索数据对象之间所存在的有价值联系。在商业上，聚类可以通过顾客数据将顾客信息分组，并对顾客的购买模式进行描述，找出他们的特征，制定针对性的营销方案。

（5）孤立点分析。孤立点是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象，它可能是收集数据的设备出现故障、人为输入时的输入错误等。孤立点分析就是专门挖掘这些特殊信息的方法。例如，银行可以利用孤立点分析发现信用卡诈骗，电信部门可以利用孤立点分析发现电话盗用等。

1、进行客户分类。

客户分类是将大量的客户分成不同的类别，在每一类别里的客户具有相似的属性，而不同类别里的客户的属性不同。数据挖掘可以帮助企业进行客户分类，针对不同类别的客户，提供个性化的服务来提高客户的满意度，提高现有客户的价值。细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。例如，保险公司在长期的保险服务中，积累了很多的数据信息，包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入，以及客户的人口统计学资料和生活方式等。保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来，以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中，大批客户可能在保险种类、保险年份和保险金额上具有极高的相似性，因而形成了具有共性的.客户群体。经过数据挖掘的聚类分析，可以发现他们的共性，掌握他们的保险理念，提供有针对性的服务，提高保险公司的综合服务水平，并可以降低业务服务成本，取得更高的收益。

2、进行客户识别和保留。

（1）在crm中，首先应识别潜在客户，然后将他们转化为客户。

这时可以采用dm中的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进行分析，从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型，然后对每一个测试样本，用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较，如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可，就可以用这个模型对未来对象进行分类。例如，图书发行公司利用顾客邮件地址数据库，给潜在顾客发送用于促销的新书宣传册。该数据库内容有客户情况的描述，包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、计划等属性的描述，顾客被分类为“是”或“否”会成为购买书籍的顾客。当新顾客的信息被输入到数据库中时，就对该新顾客的购买倾向进行分类，以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。

（2）在客户保留中的应用。

学校的招生人数在逐渐减少，那么就要找出减少的原因，经过广泛的搜集信息，发现原因在于本学校对技能培训不够重视，学生只能学到书本知识，没有实际的技能，在就业市场上找工作很难。针对这种情况，学校应果断的抽取资金，购买先进的、有针对性的实验实训设备，同时修改教学计划，加大实验实训课时和考核力度，培训相关专业的教师。

（3）对客户忠诚度进行分析。

客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、牢固性和稳定性进行分析。比如大型超市通过会员的消费信息，如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析，可以预测出顾客忠诚度的变化，据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新，以便留住老顾客，吸引新顾客。

（4）对客户盈利能力分析和预测。

对于一个企业而言，如果不知道客户的价值，就很难做出合适的市场策略。不同的客户对于企业而言，其价值是不同的。研究表明，一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的，这部分客户就是有价值的优质客户。为了弄清谁才是有价值的客户，就需要按照客户的创利能力来划分客户，进而改进客户关系管理。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助企业制定合适的市场策略。商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进行分析，找出对提高企业盈利能力最重要的客户，进而进行针对性的服务和营销。

（5）交叉销售和增量销售。

交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段，目的是可以拓宽企业和客户间的关系。增量销售是促使客户将现有产品和服务升级的销售活动，目的在于增强企业和客户的关系。这两种销售都是建立在双赢的基础上的，客户因得到更多更好符合其需求的服务而获益，公司也因销售增长而获益。数据挖掘可以采用关联性模型或预测性模型来预测什么时间会发生什么事件，判断哪些客户对交叉销售和增量销售很有意向，以达到交叉销售和增量销售的目的。例如，保险公司的交叉营销策略：保险公司对已经购买某险种的客户推荐其它保险产品和服务。这种策略成功的关键是要确保推销的保险险种是用户所感兴趣的，否则会造成用户的反感。

四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤。

1。需求分析。

只有确定需求，才有分析和预测的目标，然后才能提取数据、选择方法，因此，需求分析是数据挖掘的基础条件。数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后，应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型，是属于关联分析、分类、聚类及预测，还是其他应用。应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。

2、建立数据库。

这是数据挖掘中非常重要也非常复杂的一步。首先，要进行数据收集和集成，其次，要对数据进行描述和整合。数据主要有四个方面的来源：客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。这些数据通过抽取、转换和装载，形成数据仓库，并通过olap和报表，将客户的整体行为结果分析等数据传递给数据库用户。

3、选择合适的数据挖掘工具。

如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。在间接数据挖掘中，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。

4、建立模型。

建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析，得到一个数据挖掘模型的过程。一个好的模型没必要与已有数据完全相符，但模型对未来的数据应有较好的预测。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。如决策树模型、聚类模型都是分类模型，它们将一个事件或对象归类。回归是通过具有已知值的变量来预测其它变量的值。时间序列是用变量过去的值来预测未来的值。这一步是数据挖掘的核心环节。建立模型是一个反复进行的过程，它需要不断地改进或更换算法以寻找对目标分析作用最明显的模型，最后得到一个最合理、最适用的模型。

5、模型评估。

为了验证模型的有效性、可信性和可用性，从而选择最优的模型，需要对模型进行评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估，来测试模型的准确性，模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程，通过这个阶段阶段的工作，能使数据以用户能理解的方式出现，直至找到最优或较优的模型。

6、部署和应用。

将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。在模型的应用过程中，也需要不断地对模型进行评估和检验，并做出适当的调整，以使模型适应不断变化的环境。