摘 要：
　　电子商务的发生活力窜改了企业的经营理念、企图方法和领取本事，给社会的各个范围带来了宏大的革新。文章在简明介绍了数据客栈、数据挖掘手艺和电子商务观点的基础上，具体阐发了数据客栈、数据挖掘手艺在电子商务中的应用，帮助企业把数据转化为有用的动静并帮助决议计划，从而在市场合作中得到优势位置。
　　
　　关键词：数据客栈；数据挖掘；电子商务
　　
　　随着网络手艺的迅速发展和数据库手艺的成熟，电子商务显现出宏大的市场价格和发展潜力。当企业采纳电子商务时，急迫须要把企业动静系统发生活力的多量数据转换为有用的数据，为企业缔造更大的财产。
　　
　　数据客栈和数据挖掘手艺，梗概使企业把数据转化为有用的动静并帮助决议计划，从而是企业在剧烈的市场合作中处于优势位置。
　　
　　一、数据客栈和数据挖掘
　　
　　1．数据客栈
　　
　　数据客栈是面向主题的(subject—oriented)、集成的(integrated)、非守约的(non—volatile)且时变的(time—variant)用于企图和决议计划订定的数据集。由此可见，数据客栈是一种阐发型数据库，基于规范企业模型集成的、带有工夫属性的、面向主题的数据汇合，和保守支持盘问为主的事项性行使数据库有着素质判袂，具备如下四个特征：
　　
　　(1)面向主题主题是一个难熟习的观点。基于主题构造的数据，依据范围的逻辑内涵，分为自力的范围，互不交叉，并构成相应的数据视图，汇总表等，是以适于联机阐发处理(0LAP)。
　　
　　(2)集成化当数据从面向应用提取到数据客栈时，由于定名摩擦、数据布局转换等的摩擦，须要对原有数据发展抽取、清理、加工，构成分歧的定名、变量肚量、编码布局、物理属性等。
　　
　　(3)非守约性由于数据客栈中的数据是汗青数据， 当数据集成到数据客栈后，不须要更改。仅限于装数据和会见数据；并不具备数据恢复，数据同步，修复死锁等冗杂题目。
　　
　　(4)时变性出于决议计划的须要，数据客栈中的数据须要剖明工夫参数，并随工夫接续变卦，即随着工夫变卦，接续有新的数据模式添加；接续导出和删除没用的数据模式；接续地从新解析数据。
　　
　　2．数据挖掘
　　
　　数据挖掘(Data Mining)等于从多量的、不纯粹的、模糊的、有噪声的、随机的数据中，提取隐含在此中的、人们事先不知道的、但又是隐蔽有用的动静和知识的非平庸过程，这些动静的显现模式为：规则、观点、轨则及模式等。决议计划者运用它阐发汗青数据和当前数据，提存入匿伏的关系和模式，对未来发生活力的行为发展料想。
　　
　　数据挖掘和数据客栈的协同工作，不但前进了数据挖掘的功用和才干，确保了数据挖掘中数据起原的遍布性和完整性；而且数据挖掘手艺已经成为数据客栈应用中尤其紧要的方面和绝对自力的东西。
　　
　　二、电子商务
　　
　　电子商务是指整体或企业经由网络网络，采纳数字化电子方法发展商务数据换取和开展商务活动。电子商务涵盖的范围很广，通常可分为企业对企Jk(Business—to—Business)模式，比如阿里巴巴为众多企业供应一个网络贸易平台；企业抵消费者(Busi—ness—to—Consumer)模式，比如亚马逊书店、逊色网、当当网，具有其利便快速个性化消费；别的另有消费者抵消费者(Consumer—to—Consumer)模式，梗概为整体在网络平台上开店赚取本钱。随着国内网络网络运用人数的添加，行使网络网络发展购物并以银行卡付款的消费方法已渐流行，市场份额也在迅速添加，电子商务网站也全国无双，如图1所示。
　　
　　三、数据客栈、数据挖掘在电子商务中的应用
　　
　　1．牵制商品库存关于零售业，库存销量比是一个紧要的功用目标。经由运用数据客栈，企业梗概随时跟踪库存，实时经由网上供货商补充，实现了库存商品的有用牵制。
　　
　　比如美国沃玛特连锁店，数据客栈范围从开头的6万亿字节添加到当初的100万亿字节，实现了存货少效益高的良性循环，不停坚持着行业领先。
　　
　　2．减少跳线率关于航空、银行等效能性行业，由于行业合作剧烈，具备“跳线”的现象，即客户从A公司跳到B公司，几个月后又从新回到A公司，招致企业资金节约。采纳数据客栈后，发展数据挖掘，料想客户跳线机率，在客户跳线从前尽大要挽留，减少跳线率。
　　
　　3．客户跟踪当前在电子商务网站中，84％的在线生意不有跟踪客户；96％的在线生意不能供应合适客户的个性化效能；75％的在线生意无法区分反复客户；招致电子商务企业不能捉住已有的客户，更毋庸谈隐蔽客户的发展，迷失了该部分紧要的本钱。随着客户个性化需要的逐渐添加，电子商务企业更是无从抵御。当启用数据客栈后，网站或是对客户的动静以及阅读页面发展整顿并存储，当客户再次会见后，数据客栈就会为客户提出相应的扩展效能，使主顾或是更加信赖该网站，进而提升了该企业的效益。
　　
　　4．聚类客户在电子商务中，经由客户相同阅读行为和客户的一起特征发展阐发，深层次挖掘和阐发企业的客户、市场、销售、效能和支持动静，梗概帮助电子商务的构造者实时明确客户，尽大要惬意客户需要，向客户供应更恰当的效能。
　　
　　5．供应优秀个性化效能，前进客户虔敬度在电子商务活动中，网站的模式、题目、褒奖操持、效能等方面均大要吸收客户。由于电子商务网站的众多，客户梗概很利便的在网站问切换，是以电子商务网站理应或是对客户会见动静发展挖掘，经由客户的阅读行为，从而明确客户的虔敬度、爱好及需要，快速调停WEB页面惬意客户的需要。比如京东网，经由阐发客户阅读的页面，运用数据挖掘中的序列模式缔造手艺发展挖掘，梗概把客户需要的关系物品出现进去，利便客户筛选，如图2所示。
　　
　　6．前进点击率，完竣电子商务网站筹划经由数据挖掘手艺，阐发客户的行为记录和反馈行为， 电子商务企业梗概更加有用地优化网站布局，前进网站的点击率。比如经由关联规则，针对客户需要，调停web布局，把客户会见过的无关联的文件发展直接链接，从而使客户很容易会见想要的页面，添加客户再次会见的几率。
　　
　　7．决议计划动静效能数据客栈用于实现对决议计划主体数据的存储和解析，经由从源数据库中抽取、清理、集成和转换，供应规范的报表和图表；经由从多种角度树立多维数据模型，采纳联机阐发处理实现多维数据阐发；进而挖掘出匿伏在数据面前的模式和动静，梗概针对整个企业的环境和未来发展做出相比完整、合理、准确的阐发和料想，从而为企业供应了多方位的决议计划支持。
　　
　　四、结论
　　
　　由于电子商务范围拥有丰富的动静本钱，为企业实施数据客栈和数据挖掘手艺供应了良好的基础；同时，数据客栈和数据挖掘手艺又为电子商务供应了无力的手艺支持，放慢了电子商务的发展和普及。
　　
　　在电子商务活动中，数据客栈、数据挖掘手艺已成为数据企图、动静处理范围最热门的手艺之一。经由对源数据的整顿、演绎，它梗概帮助决议计划者查找数据间的隐蔽关联，缔造匿伏在数据面前的动静，不但梗概料想客户的消费趋势以及进一步的市场走向，而且梗概指导电子商务企业前进网站运转功用，进一步改进企业客户关系，前进销售额，具有良好的发展和应用前景。