| 很多情况下一次聚集你得到的分类对你的业务来说可能并不好，这时你需要删除或增加变量以影响分类的方式，经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。聚类分析方法在电子商务中的使用也极其广泛。其中一个典型的应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。通过对聚类的客户特征的提取，把客户群分成更细的市场，提供针对性的服务。
5.3关联规则挖掘
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在关系的规则，即根据一个事物中的某些项的出现可导出另一些项在同一事物中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。在电子商务中，从大量商务事物记录中发现有趣的关联关系，可以帮助许多商务决策的制定。关联规则挖掘最初也是最典型的形式是购物篮分析。它通过发现顾客放入其购物篮中不同商品之间联系，分析顾客的购买习惯。例如，在同一次去超级市场，如果顾客购买牛奶，他也购买面包（包括购买什么类型的面包）的可能性有多大？这些信息可以帮助零售商有选择地经销和安排货架，引导销售。例如，将牛奶和面包尽可能放近一些，可以进一步刺激一次去商店同时购买这些商品。在电子商务中，由于Web服务器的日志文件记录了用户的访问记录，通过这些记录利用关联规则挖掘网上顾客购买产品的相关度，对某些品牌的喜好和忠诚，价格接受范围，以及包装要求等，挖掘的结果可以用来帮助管理者进行网站规划、确定商品的种类、价格和新产品的投入。
5.4序列模式分析
序列模式分析和关联规则挖掘相似，但侧重点在分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列A-B-C出现的频度较高的信息。序列模式分析的一个例子是“九个月以前购买奔腾PC的客户很可能在一个月内订购新的CPU芯片”。
6结束语
电子商务过程中的各种信息和数据是电子商务活动能够更好的进行的基础，通过选择合适的数据挖掘技术来挖掘电子商务中有价值的信息，从而使企业在激烈的市场竞争中做出正确的决策，保持有力的竞争优势。随着数据挖掘技术的不断发展，我们相信它在电子商务中的应用将促使其得到更快更高效的发展。
参考文献：
[1]姚淼.《数据挖掘在电子商务中的应用》.高校图书情报论坛.Mar.2009.Vol.8 No.1
[2]赵雁.张黎明.吕安.赵彦慧.《电子商务中的数据挖掘技术》.中国电子学会第十届青年学术年会论文集.2004.9
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[4]韩家炜.《数据挖掘概念与技术》.机械工业出版社.2001
[5]扈闯.《谈如何在电子商务中使用数据挖掘技术》.大众文艺（理论）.2004年第04期 2/2 首页 上一页 1 2 |
