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摘要：伴随着新媒体技术在人们生活中各个环节的不断渗入，数据的承载量逐渐的扩大，所以就出现了如今的电子商务数据化运营。电子商务企业的管理层人员的管理模式也根据目前的数据挖掘技术变得更加的精细，能够有效地提升企业的经济利润。本文将通过分析电商零售平台在使用数据化运营方式过程中与数据挖掘技术之间的运用关系，进一步论述数据挖掘技术电商零售平台的运营管理方案，希望能够起到一定的参考性作用。
关键词：数据挖掘;数据化运营;电子商务
中图分类号：G4 文献标识码：A 文章编号：（2020）-08-344
由于人们目前消费超前观念的影响，使大多数的中小型企业发掘到了发展的契机。如今的主流电商零售平台所面临的受众越来越多，同时也有更多的商家来入驻这些主流平台通过自身的方式来展开营销[1]。由于目前电商零售平台所覆盖的范围非常巨大，所以每分每秒都产生了巨大的运行数据，各大商家和主流电商平台在未来的发展过程中如果能够进一步分析数据，那么就能够提升自身在大环境范围内的竞争能力，提升自身的管理效率和水准。
1数据挖掘技术在电商零售平台数据化运营管理中的应用
数据库中的知识储备也称数据挖掘技术，目前人工智能领域和大数据背景下的数据库管理模式中都在着重的研究这一技术。电子商务平台如果有效地利用这种方式，能够将一些废弃的数据发挥出真正的价值，并能够根据这种分析结果来制定更具有针对性的策略和未来预估方案。
1.1客户访问数据及销售数据分析
使用者在搜索自身所需要的商品和浏览网络广告的过程中。所产生的数据都将会成为电商零售平台所收集的重要数据的范围之内。根据这个数据进行分析，可以看出当下时段电商主流平台所面临的受众在这个阶段的大体需求。在进行分析和采集之后，就可以根据大多数使用者的体验方式和浏览内容来制定更符合消费者需求的经营方案[2]。一些商家也可以利用这种方式来发掘消费者在购买一个商品的过程中是否会为了与这种商品搭配而买另一种商品，之后可以进行有效的分类和捆绑销售等方式来提升自身的销售额，同时也可以根据店铺面对的不同受众来发展更具有特色的针对性服务。
1.2平台网站的内容和结构分析
作为联络消费者与经营者的中枢，电商零售平台实际上与实体店铺相类似，其均售卖相同的产品，且售卖价格都相同，只是其存在于网络虚拟环境之中。在售卖策略上，经营者可以看到消费者的网络浏览记录，因此便可据此推测该消费者的购买口味，再根据此购买口味来推荐产品，并不断更新具体的产品布局以及售卖方式，以此来提升店铺的业绩。
1.3运营预测分析
所谓运营预测，即是指立足于探寻科学、可靠的经营技巧之目标，针对引起市场经济躁动的具体成因，充分发挥带有智能特性的技术的新颖性、前茅性作用，不断探寻成因的内部属性和科学要素，最终予以深吸、消化。可以说，预测是任何运作开展的必经途径。通过运营预测，经营者便可掌握到与商品已经客户相关的各种前沿信息，为其后续采取相关策略、落实相关措施奠定基础。此举完全有利于经济效益之提升、营销市场之拓宽。
1.4业务分析
业务乃是效益的前身，要想提升效益就必须拓宽业务。而在拓宽业务之前，就必须先了解自身业务现状，此时对自身进行透彻性反思与审视就相当重要[3]。立足于审视结果，我们便可探寻具体的业务拓宽工作，以促进企业之发展。
1.5经营状况分析
效益乃任何经营者所必须追求的、最直接的、最根本的目的，电商亦是如此。为了找寻到追求经济效益的更好方法，就必须先对自身经营状况进行透彻性掌握，找准自身不足，并在此基础上不断进行探索和革新，最终找准适于自身发展的经营策略。
2电商零售平台数据化运营管理中数据挖掘的流程
在具体流程上，任何经验者处理数据都必须先对数据进行准备，然后再对数据进行挖掘，最后对数据进行展示，因此，消费者最终获得的数据都比较直观易懂。
2.1数据准备
数据准备阶段，即是指对特定数据进行归纳、筛选、引申等处理的过程。所谓归纳，即是指将收集到的所有数据进行整合处理，以确定并区分其价值性[4]。所谓筛选，即是指在归纳的基础上，对含有不同价值的数据进行分层处理，对有价值的、价值性高的数据予以着重关注。所谓引申，即是指对以挑选并区分好的数据进行一定的描述，以增进理解。
2.2数据挖掘
数据挖掘即是指，采用特定的方法來“解剖”数据，以此得知数据的相关特性。特定方法为囊括联系找寻法、相同合并法、差异分离法等方法在内的能够找寻数据内部特性的策略。
2.3数据展示
数据只有被客户所知晓，才能发挥具体作用，因此应当通过特定的方式让客户“看见”数据，并且据此进行深入揣测，最终转化为自己的见解。
结束语
在这个互联网技术迅猛发展的时代，电商行业进行智能化革新和数据化革新的过程便如同一场没有硝烟的战争。任何一个经营者要想从中获胜便必须充分利用并处理好数据，对数据进行深度“解剖”，探寻数据本身所暗示的“秘密”，将这些秘密予以揭穿，深究其发展内涵，并将此内涵予以合理有效运用，转化为自身的独家经营秘术。
参考文献
[1]叶南均.浅析数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].信息记录材料，2019，20（06）：137-138.
[2]李楠楠.大数据挖掘技术在电子商务企业营销中的应用研究[J].全国流通经济，2019（08）：16-17.
[3]刘娜娜，张强.基于电商平台的消费者需求及产品数据挖掘技术分析[J].内蒙古统计，2019（01）：38-41.
[4]焦会英，辛存生，刘俊艳.大数据技术在国网电商平台的应用[J].软件，2019，40（01）：82-84.
关键词：数据挖掘;数据化运营;电子商务
中图分类号：G4 文献标识码：A 文章编号：（2020）-08-344
由于人们目前消费超前观念的影响，使大多数的中小型企业发掘到了发展的契机。如今的主流电商零售平台所面临的受众越来越多，同时也有更多的商家来入驻这些主流平台通过自身的方式来展开营销[1]。由于目前电商零售平台所覆盖的范围非常巨大，所以每分每秒都产生了巨大的运行数据，各大商家和主流电商平台在未来的发展过程中如果能够进一步分析数据，那么就能够提升自身在大环境范围内的竞争能力，提升自身的管理效率和水准。
1数据挖掘技术在电商零售平台数据化运营管理中的应用
数据库中的知识储备也称数据挖掘技术，目前人工智能领域和大数据背景下的数据库管理模式中都在着重的研究这一技术。电子商务平台如果有效地利用这种方式，能够将一些废弃的数据发挥出真正的价值，并能够根据这种分析结果来制定更具有针对性的策略和未来预估方案。
1.1客户访问数据及销售数据分析
使用者在搜索自身所需要的商品和浏览网络广告的过程中。所产生的数据都将会成为电商零售平台所收集的重要数据的范围之内。根据这个数据进行分析，可以看出当下时段电商主流平台所面临的受众在这个阶段的大体需求。在进行分析和采集之后，就可以根据大多数使用者的体验方式和浏览内容来制定更符合消费者需求的经营方案[2]。一些商家也可以利用这种方式来发掘消费者在购买一个商品的过程中是否会为了与这种商品搭配而买另一种商品，之后可以进行有效的分类和捆绑销售等方式来提升自身的销售额，同时也可以根据店铺面对的不同受众来发展更具有特色的针对性服务。
1.2平台网站的内容和结构分析
作为联络消费者与经营者的中枢，电商零售平台实际上与实体店铺相类似，其均售卖相同的产品，且售卖价格都相同，只是其存在于网络虚拟环境之中。在售卖策略上，经营者可以看到消费者的网络浏览记录，因此便可据此推测该消费者的购买口味，再根据此购买口味来推荐产品，并不断更新具体的产品布局以及售卖方式，以此来提升店铺的业绩。
1.3运营预测分析
所谓运营预测，即是指立足于探寻科学、可靠的经营技巧之目标，针对引起市场经济躁动的具体成因，充分发挥带有智能特性的技术的新颖性、前茅性作用，不断探寻成因的内部属性和科学要素，最终予以深吸、消化。可以说，预测是任何运作开展的必经途径。通过运营预测，经营者便可掌握到与商品已经客户相关的各种前沿信息，为其后续采取相关策略、落实相关措施奠定基础。此举完全有利于经济效益之提升、营销市场之拓宽。
1.4业务分析
业务乃是效益的前身，要想提升效益就必须拓宽业务。而在拓宽业务之前，就必须先了解自身业务现状，此时对自身进行透彻性反思与审视就相当重要[3]。立足于审视结果，我们便可探寻具体的业务拓宽工作，以促进企业之发展。
1.5经营状况分析
效益乃任何经营者所必须追求的、最直接的、最根本的目的，电商亦是如此。为了找寻到追求经济效益的更好方法，就必须先对自身经营状况进行透彻性掌握，找准自身不足，并在此基础上不断进行探索和革新，最终找准适于自身发展的经营策略。
2电商零售平台数据化运营管理中数据挖掘的流程
在具体流程上，任何经验者处理数据都必须先对数据进行准备，然后再对数据进行挖掘，最后对数据进行展示，因此，消费者最终获得的数据都比较直观易懂。
2.1数据准备
数据准备阶段，即是指对特定数据进行归纳、筛选、引申等处理的过程。所谓归纳，即是指将收集到的所有数据进行整合处理，以确定并区分其价值性[4]。所谓筛选，即是指在归纳的基础上，对含有不同价值的数据进行分层处理，对有价值的、价值性高的数据予以着重关注。所谓引申，即是指对以挑选并区分好的数据进行一定的描述，以增进理解。
2.2数据挖掘
数据挖掘即是指，采用特定的方法來“解剖”数据，以此得知数据的相关特性。特定方法为囊括联系找寻法、相同合并法、差异分离法等方法在内的能够找寻数据内部特性的策略。
2.3数据展示
数据只有被客户所知晓，才能发挥具体作用，因此应当通过特定的方式让客户“看见”数据，并且据此进行深入揣测，最终转化为自己的见解。
结束语
在这个互联网技术迅猛发展的时代，电商行业进行智能化革新和数据化革新的过程便如同一场没有硝烟的战争。任何一个经营者要想从中获胜便必须充分利用并处理好数据，对数据进行深度“解剖”，探寻数据本身所暗示的“秘密”，将这些秘密予以揭穿，深究其发展内涵，并将此内涵予以合理有效运用，转化为自身的独家经营秘术。
参考文献
[1]叶南均.浅析数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].信息记录材料，2019，20（06）：137-138.
[2]李楠楠.大数据挖掘技术在电子商务企业营销中的应用研究[J].全国流通经济，2019（08）：16-17.
[3]刘娜娜，张强.基于电商平台的消费者需求及产品数据挖掘技术分析[J].内蒙古统计，2019（01）：38-41.
[4]焦会英，辛存生，刘俊艳.大数据技术在国网电商平台的应用[J].软件，2019，40（01）：82-84.