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数据挖掘在电子商务的应用论文大全（16篇）篇一
摘要：电子商务背景下传统商超转型发展是其实现健康、平稳、高效发展的`根本保障。
文章首先对互联网时代电子商务对传统商超的冲击效应进行了简要论述，重点分析电子商务背景下传统商超的经营困境。
在此基础上对电子商务背景下传统商超的发展出路进行了探究，研究显示：要将发展思路与战略进行适当调整，传统商业超市借助互联网平台形成“线下体验销售+线上网络销售”的双线平行转型发展，比单纯线上电子商务更具优势;传统商超凭借较强的商品流流、信息流、资金流，其在零售端的竞争力将非常强。
关键词：电子商务;商业超市;经营困境;发展出路。
一、前言。
迈入21世纪，互联网技术的快速发展与广泛普及已经逐步影响人类生活的各个方面，传统出版行业被网络电子书冲击的奄奄一息，传统光碟行业被网络音频竞争的举步维艰，就连传统的教育行业也有被远程教育革命的趋势，传统的商业超市也不例外。
毫无疑义，互联网时代任何行业都必须接受网络化的变革与冲击，这既是一次经营革命的挑战也是一次创新发展的机遇。
电子商务凭借其超高的效率、超低的成本、超广的覆盖率，已经在零售行业掀起了变革狂潮，b2b、b2c、o2o、c2c等近十种电子商务模式开始广泛普及，传统商超的经营面临极大的威胁和挑战，线下商业运营模式亟待转型升级。
众所周知，电子商务的“引流效应”对传统商超的经营发展具有极强的冲击力。
据全国城市商业信息网络监测数据显示，1-5月我国十大城市销售额前100位百货商店合计销售额同比下降10.6%，其中有82家百货店同比销售呈负增长。
许多商业超市大鳄(如沃尔玛、家乐福等)开始收缩战线，不断地减少线下门店，且开始谋求线上发展的机会，以面对竞争日益加剧的电子商务的分流竞争。
专业店、超市和百货店销售同比增幅分别仅为6.9%、5.3%、4.1%，而网络购物同比增长29.9%，由此可见，传统商业超市不得不思考自身经营模式的出路。
三、电子商务背景下传统商超转型发展的出路与比较优势。
电子商务背景下传统商超转型发展是其实现健康、平稳、高效发展的根本保障。
笔者在这要提出来的是，只要将发展思路与战略进行适当调整，传统商业超市借助互联网平台形成“线下体验销售+线上网络销售”的双线平行转型发展，比单纯的线上电子商务更具优势，具体表现在以下三个方面。
首先，单纯的线上销售虽然成本低，但是其销售后劲存在不足。
从图1可以看到，通常需求曲线是向右下方向倾斜的，即价格越低，产品的销售量越大，但是这里面有一个前提条件：商品同质。
但事实上，网络销售商品的质量往往得不到保障，因此消费者并非会单纯的被其低价格吸引，因此商品需求曲线出现了弯曲。
相反，传统商业超市由于长期的信誉积淀，在消费者的信任反馈上获得了较好的评价，因此其销售具有不小的“超市正品”品牌效应。
其次，单纯的线上销售虽然覆盖广，但是其销售服务水平极低。
目前，大多数网络销售的售后服务缺乏，有的网络销售模式虽然有退货、赔款等制度，但是由于网络交易的虚拟性与开放性，经常造成消费者与网络卖家的纠纷，据中国质量万里行年投诉统计分析报告显示，网络服务投诉量增幅屡屡居于消费者投诉首位，而传统商超由于具有线下实体，往往可以在售后方面做得更好，以此可以吸收客源。
再者，单纯的现实销售虽然效率高，但是其综合销售能力较弱。
由于传统商超有着多年稳定的产品来源与销售团队，其能凭借较强的商品流、信息流、资金流，在零售端充分发挥其销售竞争力，不仅做到“线下+线上”的双销售，还可以做到“线上获客，线下体验，线上线下交易模式仍客户自由选择”的灵活局面，这无疑比单一的线上销售更具吸引力、竞争力。
四、结语。
总而言之，电子商务背景下传统商超转型发展是其实现健康、平稳、高效发展的根本保障。
但传统商业超市的末日并未真正到来，只要将发展思路与战略进行适当调整，传统商业超市借助互联网平台形成“线下体验销售+线上网络销售”的双线平行转型发展，比单纯的线上电子商务更具优势，并且传统商超凭借较强的商品流流、信息流、资金流，其在零售端的竞争力将远远超过单纯的电商模式。
参考文献。
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[8]柴国君.培育超市核心竞争力[j].商业时代.2003(24)。
数据挖掘在电子商务的应用论文大全（16篇）篇二
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大全（16篇）篇三
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大全（16篇）篇四
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大全（16篇）篇五
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。
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数据挖掘在电子商务的应用论文大全（16篇）篇六
目前我国电子商务的应用已经比较成熟，但是仍然存在许多安全问题需引起关注。常见的问题有：遭受到病毒的攻击，安全认证过程中存在安全漏洞，hei客入侵，出现管理漏洞，计算机信息被窃取等等问题。
1.1遭受到病毒的攻击。
计算机网络的广泛应用使得信息交流和数据共享更加便捷，在给通过电子商务进行交易的双方带来便利的同时，也使计算机病毒的大范围传播提供了可能。大量信息和数据的传播，而计算机病毒具有极强的传播和自我复制能力，极大的威胁到了电子商务的正常运营，甚至造成系统完全崩溃。
1.2安全认证过程中存在安全漏洞。
目前电子商务的规模不断增大，但却很难保证网络交易的安全进行，管理上也存在许多漏洞。基于网络进行商务交易活动时，用户的ip地址易被盗用而使ip产生冲突，进而可能出现账号被盗等安全问题。
1.3hei客入侵。
计算机网络的广泛应用，受到利益的驱使而出现了网络hei客，网络hei客常通过攻击他人计算机系统，突破他人计算机的防火墙而入侵其系统，破坏其软硬件系统或盗取资料等行为。目前，hei客们的活动也越发猖獗，各种各样的技术攻击，使用户防不甚防。hei客主要来自外部网络和内部网络的入侵。
1.4出现管理漏洞。
电子商务的特点及其局限性使得难以保障其安全问题，一些单位或者用户疏于管理使得其管理措施和制度未能准确实施，也使得网络hei客及其制造出的病毒易于入侵。一些用户防范意识较为薄弱，未定期对电脑病毒进行清理。电子商务中的买卖双方未能对软硬件设备及其操作系统进行准确设置而存在较多的管理漏洞。
1.5计算机信息被窃取。
电子商务中企业常通过其内部局域网来进行客户数据资料等内部信息的交流，因此局域网中包含了公司的许多机密文件及数据。若这些机密遭窃取或者撰改将为企业带来极大的经济损失。因此，局域网的防护与安全管理至关重要。
2计算机安全技术的功能体现。
2.1建设健全的安全防范系统。
电子商务中计算机安全技术的应用不仅仅是基于技术手段，还应建立一个健全的安全防范系统。（1）建立高效的防火墙系统。这是为了防止系统受到外部网络的攻击，也是不同网络及其网络安全间的唯一出入口，防火墙系统为服务系统提供了信息交流安全的控制措施，防火墙本身也具有一定的自我防御能力。（2）安装检测hei客入侵的系统。为网络系统安装填补防火墙的盲区的检测系统，用来检测是否存在hei客入侵。这样既能弥补防火墙的功能不足，也为交易双方的计算机系统提供可靠的防护措施及实时可靠的检测系统。（3）对计算机病毒专门进行防护和过滤。为了使网络内部不受到病毒入侵，可以为其建立多层次的病毒防护系统，完善杀毒系统，实现多层次的病毒防御。
2.2加强安全控制。
（1）访问方面。用户可通过设置访问控制的访问权限，从不同的角度和层次安排多层访问设置以实现访问端的信息安全，也可以为网络系统设置专门的隔离系统以减少计算机病毒入侵来确保访问内容的安全。（2）网络ren证方面。为了确保网络用户的合法性及确保网站的安全，可对网络用户进行身份认证。（3）网络管理方面。建立科学合理的网络系统，加强网络系统的安全管理，关闭一些不必要的网络出入口等等。
2.3完善安全管理制度。
（1）网络安全防御。电子商务的安全管理中，通过对信息进行加密处理，在网络交易中充分考虑网络安全，不断完善网络系统安全的防御设备，确保信息出入端及服务器的安全。（2）企业的内部管理。利用计算机安全技术制定非常严格的内部管理制度，对交易用户实施口令设置和访问权限，并仔细确认用户身份，确保资源的安全。（3）信息的加密处理。根据网站内部的资源管理对商品和用户的信息进行加密，有对称和非对称加密这两种方式。
数据挖掘在电子商务的应用论文大全（16篇）篇七
摘要:目前,物流模式的正确选择对电子商务企业的发展具有重大的影响力.在结合电子商务对物流提出的新要求下,首先分析了电子商务企业在物流方面存在的问题,并在此基础上对电子商务企业的物流模式进行了阐述,最后针对电子商务企业如何选择物流模式提出了相应的意见.
关键词:电子商务;物流网络;模式。
同时物流配送体系也为电子商务提供了支持;另一方面,电子商务为物流企业提高效率和效益提供了技术条件和市场环境,为物流功能集成、物流企业实现规模化经营创造了有利条件,促进了物流基础设施的改善和物流管理水平的提高,影响和改善了物流运作形态,推动着物流社会化和国际化,同时电子商务环境也要求物流企业创新客户服务模式.
数据挖掘在电子商务的应用论文大全（16篇）篇八
强化信息化应用水平提高竞争力我国信息方面的基础设施有待于进一步完善，国内电子商务的发展还处于起步阶段，因此政府一定要想方设法的利用各个方面的力量，健全国内在信息领域的基础设施，促进我国整体信息化水平实现有效的提升。国内企业对于信息还不是很敏感，而且在信息方面的获取能力需要进一步强化。因此，强化企业在竞争以及信息方面的意识，促进企业朝着信息化的方向发展，打造出安全、让人信赖的市场环境，就会让电子商务实现更好的发展。而企业要想让自身在市场上的竞争力实现有效的提升，就一定要利用信息化手段来强化自己，构建起现代化的企业制度，促使企业信息化管理水平的提高。
二、加快确立企业诚信制度。
(一)引导企业和消费者树立诚信意识在全社会倡导做人诚信，做企业诚信，诚信是一个国家和民族的灵魂，即便是处于日趋激烈化的国际竞争中，依然能够占据重要位置。一直以来，中华民族都是以诚信为荣，现如今却并非如此。市场经济背景下，少数人见利忘义，早就抛弃诚信这一美德，对此，我国需要加强社会信用建设。(二)完善构建企业信用档案、消费者信用档案要清楚记录参与社会经济活动的人员的信用情况，让丧失诚信的企业无法继续展开商业活动，如此一来，能够谨防不诚信行为的出现。选取最合适的方式制定科学合理化的信用评价标准，构建完善成熟的信用评估体系，充分利用媒体、广大消费者的力量，加强监督与管理。完善构建科学合理化的惩罚制度，针对失信于人的个人或者是企业，给予严厉惩治。成功构建信用评价体系之后，还要制定与之相对应的惩治措施，将失信于人的个人与企业驱逐出市场，创造良好的信用环境。
三、发挥人才优势推动网站技术研究。
(一)加强对电子商务人才培养国际贸易期间，电子商务得以广泛应用，信息技术的研发与使用离不开专业国际贸易人才、信息技术人才。电子商务活动中，人们是实际参与者，即便是最精炼的设备与技术都是要依靠人类进行操纵的，所以，个人素质直接决定了设备与技术的整体水平。为推动电子商务事业快速持续发展，尤其要注重信息技术方面的建设，积极培育信息技术人才、国际贸易人才，电子商务人才。(二)深化关键技术的研究电子商务发展期间困难重重，尤其是技术方面，因为科技水平、经济水平不高，加之电子商务发展的时间相对较短，所以，技术方面存在很多不足之处。基于电子商务进行国际贸易，必须要联合商务、进出口、税收、金融、信息等部门，相互配合，相互协作，共同奋斗。电子商务交易过程中，包含诸多核心技术，例如，网络安全、电子支付、信息加密、数字签名等，所以，必须要联合各个行业、技术部门共同解决实质问题。面对一系列的问题，政府需要在其中作好协调员的角色，发挥多行业、各部门的力量努力攻关，争取尽快壮大技术研究力量，提高我国的技术研究水平。
(一)创造自身的营销品牌从某种角度上来讲，品牌是一个进出口企业的核心所在，可以称得上是其“灵魂”。尤其是电子商务的发展，品牌对于一个企业来说其意义就更为深远了，同时其表现形式也出现了创新，即域名，由此诞生了网络品牌。从作用上来讲，网络品牌主要是引导客户点击企业的网站，吸引客户关注的重要途径。对于进出口企业而言，构建网络品牌，提高企业的影响力，对电子商务的成功开展具有极为重要的作用。要想塑造良好的网络品牌，既要在网上付出努力，又要在网下不断努力。网上开展宣传工作主要包括两个方面的内容：首先，在一些比较知名的网站上打广告，通过电子邮件还有各种网络论坛来宣传企业，从而提高网站的点击率；其次，要积极连接相似站点，以及相关站点，从而增大网站的影响力，使宣传效果发挥的更好。网下开展宣传活动，主要是指对传统媒体的'有效利用，以此来扩大网站的影响力。此外，塑造网络品牌的过程中，要注意保持企业名称，以及产品品牌，还有网络品牌这三者之间的一致性，从而提升宣传的有效性。(二)开拓电子商务平台销售渠道借助商务平台进行销售。目前国内外部分比较著名的电子商务平台，也是开辟销售渠道的重要方式。由于此类网站具有较强的针对性，享誉世界，在设计上也比较精美，所以尽管在成本上要比采用搜索引擎营销方式高，然而针对性较强。由于公司的一些潜在客户往往会通过这些平台寻找中国供应商，所以公司信息将会被此类买家反复搜索，这样就有助于增添开发新途径的机会。走定制营销的渠道销售。定制营销指的是外贸企业将消费者的个人意愿作为依据来生产产品，把所有的顾客当成是独立的细分市场，按照个人的独特需求确定市场营销的具体组合，从而是所有顾客的需求都得到满足的营销方式。定制营销对外贸企业的主要意义是将中间商的具体意愿作为依据，生产他们所需要的产品，从而满足他们的个性需求。因此，公司需要转变营销理念，改变被动接收的态度，加强同客户之间的联系，主动提供个性化的产品和服务，以此来提高客户满意度，提升市场竞争力，促进企业的持续发展。总之，我国外贸企业在面对电子商务带来的商机和挑战时，一定要抓住其中的商机，把握改革的机会，才能够战胜电子商务带来的挑战。在未来，电子商务销售渠道是时代的必然发展，外贸企业绝对不能忽视这一点，而且要更加重视这一点。只有这样，我国外贸企业才能够在竞争越来越激烈的国际贸易市场上占据一席之地。
数据挖掘在电子商务的应用论文大全（16篇）篇九
我国提出用十年时间基本实现智游的目标[3]过去几年国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是在借助大数据推动智游的可持续性发展中大数据所产生的价值却亟待提高原因之一就是在收集、储存了大量数据后对它们深入挖掘不够没有发掘出数据更多的价值。
3.1信息化建设。
智游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展,国内许多景区已经实现wi-fi覆盖,部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动,多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台,从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。通过这些平台,已基本能掌握跟游客和景点相关的数据,可以实现更好旅游监控、产业宏观监控,对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看,我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证,但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知,更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上,除了必备的硬件设施,大数据实验平台还涉及大量部门,如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联,要想建立一个完整全面的大数据实验平台,难度可想而知。
3.2大数据挖掘方法。
大数据时代缺的不是数据,而是方法。大数据在旅游行业的应用前景非常广阔,但是面对大量的数据,不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用,那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据,通过云计算技术,对数据的收集、存储都较为容易,但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析,相似度分析,距离分析,聚类分析等等,这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中,相关性分析方法通过关联多个数据来源,挖掘数据价值。但针对旅游数据,采用这些方法挖掘数据的价值信息,难度也很大,因为旅游数据中冗余数据很多,数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中,一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的.旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析,对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
3.3数据安全。
数据安全事件屡见不鲜伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹如何保证这些信息被合法合理使用让数据“可用不可见”[4]这是亟待解决的问题。同时在大数据资源的开放性和共享性下个人隐私和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外经过大数据技术的分析、挖掘个人隐私更易被发现和暴露从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库,被完全共享、挖掘、分析,那游客的人身财产安全将会受到严重影响,最终降低旅游体验。所以,数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
3.4大数据人才。
大数据背景下的智游离不开人才的创新活动及技术支持,然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求,加之创新型人才的外流,以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒,国内智游的构建还缺乏大量人才。
4解决思路。
在信息化建设上,加大政府投入,加强基础设施建设,整合结构化数据,抓取非结构化数据,打通各数据壁垒,建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上,对旅游大数据实时性数据的挖掘应该被放在重要位置;在数据安全上,从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手,提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进,加强产学研合作,培养智游大数据人才。
参考文献。
数据挖掘在电子商务的应用论文大全（16篇）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。
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数据挖掘在电子商务的应用论文大全（16篇）篇十一
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大全（16篇）篇十二
摘要：对于crm数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向crm数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对crm中的数据挖掘进行了分析。
关键词：数据挖掘；客户关系管理(crm)；知识发现。
如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。
1crm体系结构。
客户关系管理(customerrelationshipmanagement，crm)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。crm是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。crm具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。
2.1从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用。
从crm的广义来看，可以简单化的理解为管理所有的和客户之间的一系列互动。在购买实践的过程中，这就需要运用多种信息对客户之间的多维关系进行预测以及分析。在不同的阶段过程中，客户关系可以看做是客户的生命周期。一般说来，客户的生命周期可以划分为3个主要的过程：其一是寻找到客户，其二是能够提升客户的价值，其三是不断维护好效益客户，使其持续受益。如果实现了各个阶段效益的最大化，便可以在此基础上不断提高企业的利润。其一是借助数据挖掘寻找潜在的新客户：crm中首先应该做的便是识别那些潜在的客户，寻找到之后就要尽可能使其转变成企业发展中的忠实客户，数据挖掘可以帮助企业实现这一切。其二是不断提升客户的价值：通过客户盈利能力的相关具体化分析，进一步挖掘和预测客户本身所具有的盈利能力以及未来的具体变化；通过对客户购买模式的相关研究，实现客户的细分化，这样一来可以针对性的提供更加具有针对性的个性化服务，从而能够有效的实现多维化的交叉销售。其三是维护好客户，要及时的对客户忠诚度进行分析研究，以防客户流失。借助数据的深入研究和挖掘，及时分析好客户的历史交易记录，提醒消费者行为，并提出相应的对策和建议。
2.2各行业中crm的应用。
(1)零售业crm中的数据挖掘零售业crm它是数据挖掘领域中最重要的应用方面，伴随着网络以及电子商务模式的不断发展而呈现出繁荣发展的态势。通过对零售数据的挖掘可以对客户的购买行为进行识别和具体化的分析，并且及时发现客户的购买嗜好以及未来的购买趋势，这样便不断提高了服务的质量，为客户满意度的提高提供了条件。例如，我们可以借助多个特性化的数据进行全面的销售，这样一来便实现了客户与产品之间的多维联系，使用多维、相关化的分析来做好促销的'有效性，借助序列模式我们可以挖掘客户忠诚度，通过相关性分析可以为购买参考提供建设性的意见和建议。(2)电信业crm中的数据挖掘当前的电信行业，已经从纯粹的市话服务领域不断转向提供一些综合性的电信服务。它能够把互联网、电信网以及其他的各种通信和计算融合在一起，这是时代发展的大潮流。借助数据挖掘等相关技术可以为一些商业化的实践提供条件，确定好电信服务的基本方式，捕捉每一个盗窃，从而更好地借助技术方面的资源，实现颇具人性的服务。电信数据一般具有多维化的分析功能，可以实现数据的识别与比较，更可以实现数据通信与系统负载等。通过量化分析，聚类分析以及异常值分析对盗用、异常模式进行识别和破解。(3)金融业crm中的数据挖掘如今，大部分的银行以及一些金融性的专业机构能够为客户提供了多种选择，例如最基本的储蓄、投资以及信贷服务等。有时也可以提供一些保险和股票服务。在金融市场中，数据生成已经相对成熟，从整体看来金融领域的数据相对较完整、可靠，它为数据分析提供了基点。下面的几个是平时常见的应用情况：通过多维化的数据分析、挖掘可以做好数据仓库的基本任务；通过特征比较研究做好数据的衡量和计算帮助客户对贷款偿还进行科学化的预测和分析；通过分类以及聚类的方式对客户群体进行识别，对目标市场进行分析；借助数据的可视化以及关联性分析对金融洗钱以及其他的一些金融犯罪进行侦破。
作者:吴磊单位:吉林省长春市吉林建筑大学计算机科学与工程学院。
参考文献。
[1]王一鸿.体检中心crm构建及数据挖掘的应用研究[d].华东理工大学.
[2]潘光强.基于数据挖掘的crm设计与应用研究[d].安徽工业大学.2011。
数据挖掘在电子商务的应用论文大全（16篇）篇十三
摘要：网络经济就是依托网络技术发展的经济，主要特点就是信息，表现形式为信息产业和服务业。
网络经济还存在众多名称：“数字经济”、“信息经济”、“新经济”。
随着我国科学技术的发展，这种新型经济形式表现出强大的生命力，进一步加快了经济增长、经济结构、经济运行规则的转变。
工商管理部门作为国家管理经济、市场的有力工具，在建立和维护市场经济秩序中发挥着重要作用，由于网络经济形式的出现，工商管理部门也需顺应时代发展，而创新管理思路和管理方法，以促进这种新型经济的健康发展。
数据挖掘在电子商务的应用论文大全（16篇）篇十四
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大全（16篇）篇十五
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大全（16篇）篇十六
文章通过介绍数据挖掘技术概述，分析软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战，对数据挖掘技术在软件开发信息管理中的应用展开探讨，旨在为相关人员基于数据挖掘技术概述、软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战的促进软件开发信息管理有序开展研究适用提供一些思路。
数据的挖掘是一项复杂的系统工程，其主要指的是在庞大数据中收集有价值信息数据的过程。对数据挖掘技术在软件开发信息管理中的应用展开研究，有着十分重要的现实意义。
1数据挖掘技术概述。
1.1数据挖掘流程。
通常而言，数据挖掘可划分成四个阶段，分别为选择、预处理、挖掘以及吸收，如图1所示。其中，选择是就有着极强交互性的庞大数据而言的，在工作期间受信息数据不断更新影响，通常要对数据展开重新选择;预处理则是将没有得到加工的信息数据变换成适宜挖掘处理的形式;挖掘是经由科学计算方法将预处理数据输入系统，在庞大数据中收集有价值的信息内容，从而完成分类、聚类等工作;吸收也就是数据的后处理，其是为了将有价值的.信息数据反馈给用户，使数据预处理、挖掘环节具备真实意义。
1.2数据挖掘技术。
现阶段，在软件开发中数据挖掘技术诸如分析、聚类、预测及统计等已经得到较好的应用，这些技术的应用能够使数据挖掘繁杂工程得到一定的简化，也就是在海量的数据中尽可能快的时间内找出人们所需的信息，且对系统予以反馈供人们使用。在数据挖掘工程中，较为常见的技术包括关联发现、分类树、课时数据挖掘等，同时还有一些较为特殊的数据挖掘技术包括回归建模、统计分析等。在软件开发信息管理中应当对数据挖掘技术进行科学合理的选择，以完成好软件开发信息管理工作。
2.1软件开发数据较为复杂。
现阶段，软件开发数据以结构化数据和非结构化数据为主，前一种数据多牵涉软件版本对应信息及缺陷报告等，后一种数据主要涵盖相关软件代码及文档等。该两方面数据无法使用同一种算法，然而它们相互又有着很大的相关性。换而言之，在数据挖掘算法开发方面，为了尽可能权衡到两方面数据的复杂关联，很大程度上提升数据挖掘难度。
2.2分析手段并非传统模式。
软件开发数据挖掘后续工作是把取得的信息提供给需要的用户。在以往数据挖掘应用期间，就好比电子商务或者金融行业，就是把信息转化为文字或图表。然而，软件开发人员所需信息并非如此简单，其还涉及了缺陷定位、编程模板等用户信息，所以对数据挖掘技术提供较高的要求。
2.3数据挖掘结果评价标准不统一。
现如今，数据挖掘技术在诸多行业得到普及推广，同时在结果呈现及评价标准等内容上相对完备。然而，在软件开发新型管理中数据挖掘技术的应用却并非如此。软件开发人员要获取诸多、繁杂的信息，且信息表示方法各不相同，如此很大程度上提升了对数据挖掘结果展开定量准确分析的难度。