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网站建设数据挖掘的应用

发布时间:2019-09-03 作者:深圳网站建设

  深圳网站建设公司在对网站进行数据挖掘时,所需要的数据主要来自两个方面:一方面是客户的背景信息,此部分信息主要来自于客户的登记表;而另外一部分数据主要来自浏览者的点击流(Clickstream),此部分数据主要用于考查客户的行为表现。但有的时候,客户对自己的背景信息十分珍重,不肯把这部分信息填写在登记表上,这就会给数据分析和挖掘带来不便。在这种情况之下,就不得不从浏览者的表现数据中来推测客户的背景信息,进而再加以利用。
  就分析和建立模型的技术和算法而言,网站的数据挖掘和原来的数据挖掘差别并不是特别大,很多方法和分析思想都可以运用。所不同的是网站的数据格式有很大一部分来自点击流,和传统的数据库格式有区别。因而对电子商务网站进行数据挖掘所做的主要工作是数据准备。
1)用户信息分析
用户在网站上的浏览行为反映了用户的兴趣和购买意向。对一个电子商务网站来说,了解、关注在册客户群体非常重要,但从众多的访问者中发现潜在客户群体也同样非常关键。运用分类和聚类挖掘方法对用户的信息进行分析,可以得到用户的一些特征。对于一个新的访问者,通过在Web上的分类发现,识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述,从而对这个新客户进行正确的分类,然后从它的分类判断这个新客户是有利可图的客户群还是无利可图的客户,分析他们与销售商提供的产品和服务之间的关联。
对客户来说,传统客户与销售商之间的空间距离在电子商务中已经不存在了,在Internet上,每一个销售商对于客户来说都是一样的,那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间,对销售商来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间,就应该了解客户的浏览行为,知道客户的兴趣及需求所在,动态地调整Web页面,以满足客户的需求。通过对客户访问信息的挖掘,就能知道客户的浏览行为,从而了解客户的兴趣及需求。在Internet上的电子商务中的一个典型序列,恰好就代表了一个购物者以页面形式在站点上导航的行为,所以可运用数据挖掘中的序列模式发现技术。
2)商品信息分析
运用关联规则挖掘、发现商品访问中所有关联和相联系的规则,可以从交易事务数据库中发现商品间的相互联系。通过不同时期的数据,用数据挖掘和统计的方法,找到针对某项服务或商品的销售对象。传统上不属于OLAP的范围,但通过多维数据分析的引入,会取得很好的效果。
3)物流信息分析
采用神经网络预测技术,根据各物流配送点接到的网站用户订单来预测其库存数量。预测信息可以给物流配送中心以参考,用来合理地确定各配送点仓库的库存量,使各配送点的补货能更加合理有序,降低物流成本,节约库存费用。
4)网站信息分析
通过对WebLog的挖掘,发现用户访问页面的相关性,从而在密切联系的网页之间增加链接,方便用户使用。利用路径分析技术判定在一个Web站点中最频繁的访问路径,可以考虑把重要的商品信息放在这些页面中,改进页面和网站结构的设计,增强对客户的吸引力,提高销售量。通过对WebLog的挖掘,发现用户的期望位置。如果在期望位置的访问频率高于对实际位置的访问频率,可考虑在期望位置和实际位置之间建立导航链接,从而实现对Web站点结构的优化。
  数据挖掘是一个新兴的领域,具有广阔应用前景,目前,电子商务在我国正处于快速发展和应用阶段,利用数据挖掘技术,能够强化对客户的服务、促进市场最优化、加速资金周转、实现企业的创新发展。电子商务网站上的数据挖掘技术有待人们去进行更深入的研究工作,这将不断地推动数据挖掘技术的深入发展和广泛应用,创造出更多的社会和经济价值。网站建设公司本文关于“网站建设数据挖掘的应用”的知识就介绍分享到这里,谢谢关注,博纳网络编辑整理。
 
文章标题: 网站建设数据挖掘的应用
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