網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)下數(shù)據(jù)挖掘在工商管理中的應(yīng)用

 

 

　　摘要:數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)前數(shù)據(jù)庫和信息決策領(lǐng)域的最前沿研究方向之一。該文從知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的概念出發(fā),總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘常采用的技術(shù)方法,同時對數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用及發(fā)展進(jìn)行了闡述。該文以一個淘寶網(wǎng)行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘案例探討了數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)下工商的應(yīng)用;從技術(shù)和商業(yè)需求兩個方面分別研究了數(shù)據(jù)挖掘商務(wù)應(yīng)用的可行性,并指出因競

 

　　爭戰(zhàn)略的細(xì)化導(dǎo)致了對數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)需求。

 

　　關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì);序列模式

 

　　速提高,大量的數(shù)據(jù)儲存在數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中,我們已被淹沒在數(shù)據(jù)和信息的汪洋大海中。這項以數(shù)據(jù)庫技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、統(tǒng)計分析、人工智能等為依托的綜合性運用技術(shù)的出現(xiàn)有其必然性和可行性。人們需要有新的、更有效的手段地各種大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘以發(fā)揮其潛能,數(shù)據(jù)挖掘正是在這樣的應(yīng)用需求環(huán)境下產(chǎn)生并迅速發(fā)展起來的,它的出現(xiàn)為自動和智能地把海量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息和知識提供了手段。

 

　　1網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)

 

　　網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì),一種建立在計算機網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上,以現(xiàn)代信息技術(shù)為核心的新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。它以信息為基礎(chǔ),以計算機網(wǎng)絡(luò)為依托,以生產(chǎn)、分配、交換和消費網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品為主要內(nèi)容,以高科技為支持,以知識和技術(shù)創(chuàng)新為靈魂。它不僅是指以計算機為核心的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的興起和快速增長,也包括以現(xiàn)代計算機技術(shù)為基礎(chǔ)的整個高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的崛起和迅猛發(fā)展,更包括由于高新技術(shù)的推廣和運用所引起的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)部門的深刻的革命性變化和飛躍性發(fā)展。它實際上是一種在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)上產(chǎn)生的、經(jīng)過以計算機為核心的現(xiàn)代信息技術(shù)提升的高級經(jīng)濟(jì)發(fā)展形態(tài)。

 

　　2數(shù)據(jù)挖掘商網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的案例

 

　　2.1電子商務(wù)行業(yè)概況

 

　　隨著電子商務(wù)行業(yè)不斷發(fā)展,新的供應(yīng)商仍在進(jìn)人市場與傳統(tǒng)企業(yè)競爭。電子商務(wù)行業(yè)促使雜貨、藥品、玩具零售商提供更低的價格和更全的商品。電子商務(wù)正以低成本、高效率、覆蓋廣、協(xié)調(diào)性強、透明度高等一系列明顯的交易優(yōu)勢席卷經(jīng)濟(jì)的各個層面。

 

　　2011年中國移動互聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模達(dá)393.1億元,同比增長97.5%,移動電子商務(wù)的飛速發(fā)展正是中國移動互聯(lián)網(wǎng)市場快速增長的主要推動力。2011年,移動電商在移動互聯(lián)網(wǎng)市場中的占比已接近三成,預(yù)計在2012年末可以達(dá)到57%以上。傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)在發(fā)展到一定規(guī)模后,有足夠的經(jīng)驗和資本向移動終端轉(zhuǎn)移,是移動電商快速增長的主要原因。

 

　　2.2數(shù)據(jù)挖掘分析過程

 

　　上面面用一個針對淘寶網(wǎng)滁州店鋪采集的樣本數(shù)據(jù),進(jìn)行挖掘的'例子來說明數(shù)據(jù)挖掘的具體應(yīng)用。表1給出了數(shù)據(jù)源的部分字段格式。表2、表3給出了經(jīng)過整理和轉(zhuǎn)換后的適用于挖掘工具的數(shù)據(jù)樣本。在本案例中,我們自行編寫挖掘工具。限于篇幅,具體數(shù)據(jù)挖掘過程省略。

 

　　2.3數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用分析結(jié)論

 

　　從上面電子商務(wù)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘后分析可以得出:

 

　　電子商務(wù)銷售的主體:我們找到進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)銷售的主體人(店鋪)及相關(guān)個人店鋪信息;

 

　　電子商務(wù)銷售的內(nèi)容:我們可以查詢店鋪所銷售的商品信息,對銷售商品是否違規(guī)進(jìn)行監(jiān)管;

 

　　電子商務(wù)市場行為分析:特定范圍內(nèi)市場消費傾向是什么,以便引導(dǎo),制定銷售、決策方案;

 

　　監(jiān)管范圍的擴展:傳統(tǒng)工商監(jiān)管只對實體店鋪進(jìn)行監(jiān)管,通過對網(wǎng)絡(luò)的市場監(jiān)管,可以擴大工商管理監(jiān)管范圍,更加規(guī)范的市場。

 

　　3網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的分析方法

 

　　針對網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)形態(tài)下的數(shù)據(jù)挖掘,我們主要采用以下三種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘:

 

　　3.1關(guān)聯(lián)分析

 

　　利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。在數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域,對于關(guān)聯(lián)分析的研究開展得比較深入,人們提出了多種關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法,如APRIORI、STEM、AIS、DHP等算法。關(guān)聯(lián)分析的目的是挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系,它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“90%的顧客在一次購買活動中購買商品A的同時購買商品B”之類的知識。關(guān)聯(lián)分析就是生成所有具有用戶指定的最小置信度和最小支持度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

 

　　3.2分類分析

 

　　設(shè)有一個數(shù)據(jù)庫和一組具有不同特征的類別(標(biāo)記),該數(shù)據(jù)庫中的每一個記錄都賦予一個類別的標(biāo)記,這樣的數(shù)據(jù)庫稱為示例數(shù)據(jù)庫或訓(xùn)練集。分類分析就是通過分析示例數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),為每個類別做出準(zhǔn)確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規(guī)則,然后用這個分類規(guī)則對其它數(shù)據(jù)庫中的記錄進(jìn)行分類。

 

　　3.3序列模式分析

 

　　序列模式分析和關(guān)聯(lián)分析法相似,其目的也是為了采掘出數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,但序列模式分析的側(cè)重點在于分析數(shù)據(jù)間的前后(因果)關(guān)系。運用序列模式分析銷售記錄,零售商則可以發(fā)現(xiàn)客戶潛在的購物模式,例如客戶在購買微波爐前常購買何種商品。 3.4數(shù)據(jù)挖掘與信息過濾技術(shù)的結(jié)合 網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展導(dǎo)致了“信息過載”、“信息超載”現(xiàn)象,利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘中得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行信息過濾機制就是為了克服上述現(xiàn)

 

　　象,減少用戶在獲得信息過程中的負(fù)擔(dān),同時向用戶提供數(shù)量適宜、質(zhì)量優(yōu)良的信息應(yīng)運而生的。比如在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘之前對網(wǎng)絡(luò)文檔中包含的信息進(jìn)行過濾、篩選、分類和歸檔等操作,使網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘所要處理的數(shù)據(jù)量得以減少,使輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容挖掘的信息挖掘速度及精確度和用戶所得信息的時效性得以提高。

 

　　4網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘步驟

 

　　1)確定應(yīng)用領(lǐng)域:包括此領(lǐng)域的基本知識和目標(biāo)。

 

　　2)建立目標(biāo)數(shù)據(jù)集:選擇一個數(shù)據(jù)集或在多數(shù)據(jù)集的子集上聚焦。

 

　　3)數(shù)據(jù)預(yù)處理:在大數(shù)據(jù)集中,根據(jù)需求,利用數(shù)據(jù)凈化和整合技術(shù),選擇與任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù),在不降低其準(zhǔn)確度的狀況下減少處理數(shù)據(jù)量。

 

　　4)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:找到數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行編碼,減少有效變量的數(shù)目。

 

　　5)數(shù)據(jù)挖掘:根據(jù)數(shù)據(jù)和所要發(fā)現(xiàn)知識的種類來確定相應(yīng)的挖掘算法。

 

　　6)數(shù)據(jù)評價:將挖掘出的知識和數(shù)據(jù)以各種可視化方式顯示,并將其以圖形、文本等方式存儲在庫中,以便對它們進(jìn)一步挖掘,直至滿意為止。

 

　　7)實施和應(yīng)用:利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所建立模型在實際項目中的應(yīng)用,包括數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建,個性化用戶服務(wù)、基于知識的企業(yè)信息管理(MIS)、企業(yè)目標(biāo)管理、決策支持等等。

 

　　5網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的未來展望

 

　　以上數(shù)據(jù)時網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)形態(tài)下,在工商管理部分的應(yīng)用,實際的工商管理目標(biāo)是為工商管理與決策提供服務(wù),未來的數(shù)據(jù)挖掘?qū)�會形成�?biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)挖掘語言或其他方面的標(biāo)準(zhǔn)化工作的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

 

　　數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中隱含的有價值的信息和知識,從而提高標(biāo)引、自動摘要、自動分類和自動聚類等的準(zhǔn)確率;能促進(jìn)用戶興趣模型的構(gòu)建,從而為用戶提供更好的個性化信息,難以滿足網(wǎng)絡(luò)信息用戶的動態(tài)需求。在網(wǎng)絡(luò)信息檢索的實際應(yīng)用中,往往不是單一地運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘需和其他相關(guān)技術(shù)結(jié)合,才能發(fā)揮出更大的效用。

 

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