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网络技术越来越成熟的背景下，传统商务模式也将经历重大革新，都在向电子商务靠拢，电子化商业的趋势将为客户提供便利的交易和选择。数据挖掘技术可以帮助企业在商务合作，竞争中提供有效的信息数据，从而使企业通过数据挖掘技术，数据路径分析，来达到市场预期结果。
随着社会以及互联网时代的快速发展，也有越来越多的人需要运用电子商务网站来满足自己平常生活和工作的需求，这也促使了电子商务网站数据积累越来越多，公司内部收集了大量数据，并且需要将这些数据转化成有用信息，为公司创造商业价值，这样从商业角度数据挖掘技术应运而生，其在电子商务运用中起到了关键性的作用。
一、电子商务简介
什么是电子商务，可以说电子商务无处不在，比如人们出行，网上订票，需要汇款，网上银行，商场购物，网络支付，刷卡结算等多类型的电子商务形式。企业或个人通过网络，浏览器等方式开展商贸活动，电子商务是前实现网上购物，电子票据交换，多类型的网上交易等的多种电子商务形式，是一种运用网络技术来进行生产经营的手段，在企业中，运用电子商务技术，不仅可以提高生产效率，优化资源配置，还可以降低经营成本，从而为公司以及社会创造实现财富的最大化，电子商务之所以运用广泛是因为操作方便，迅速快捷，使用成本低，账户资金，企业信息资料安全可靠，以及全球各地使用不受空间和时间的限制等很多的突出性优点，从而电子商务逐步在全国以及全球流行。
二、数据挖掘技术
数据挖掘技术就是将在巨大的数据信息仓库中，整组，挖掘出具有价值的信息数据，通过寻找数据仓库中的数据，从中发掘新的模式和关联性，将数据转化为有用信息帮助决策。
数据挖掘挖掘技术在电子商务企业中有三种特点，第一可以在数据中体现出客户的喜好，经常购买的产品和订购产品的周期时间。第二可以通过数据挖掘技术，得知在企业中的产品销量，库存和走量情况以及产品的盈利或亏损状态。第三可以通过以上两点的数据挖掘，做出相应的营销策略，将客户进行分类，针对不同的客户，不同的需求，来提供相应的策略及方案。
例如：对企业公司的客户年龄，性别，会购买公司的哪类产品，哪些活动的效益高，进行网络数据来分析，显而易见的就可以得到公司企业想得到的商业数据，如果运用之前的传统人工统计，在巨大的数据信息中得到答案，可能会需要更多的时间以及人力，物力，财力的支撑。
三、路径分析
路径分析，其实就是在大量的，复杂的访问记录中挖掘访问者频繁的访问路径。
例如在一个网站访问了哪些页面，哪些产品。哪些网站或产品信息浏览量高。采用路径分析就可以得知，为此可改进自身网络的不足，为客户和访问者更好的服务。
四、数据挖掘在电子商务中的关联性
在电子商务中，商业信息来自各种渠道，当我们在申办会员卡，银行卡，执照证件，填写联系方式等场合时，我们的信息数据就存入了相应的数据库中，企业可以自行收集相关业务信息，甚至也可以从外部购买此类信息，从中发掘，并为己所用。
这些来自各种渠道的数据信息被组合，运用大数据分析、数据挖掘算法和其他信息处理技术手段进行处理，从中得到商家用于向消费群体或个体进行定向营销的决策信息。
如果一个企业网站的平台数据分析员想调查出货方面问题，比如：25-32岁之间的男性对哪些产品感兴趣，什么时间会购买，在购买过程中还会购买什么其他产品，但是如果通过传统的人工技术筛选，想得到答案几乎是不可能的，这就必然要用到数字挖掘技术，来减轻自己的工作劳累，减少时间，加速工作完成量。
五、数据挖掘在电子商务中应用
（一）数据挖掘在电子商务中的可行性
在商业角度来看，数据挖掘在企业决策中具有可行性，在企业进行商业决策活动时，确定好销售对象，对销售目标进行数据收集，分析及解剖，寻找当中的规律，并进行可行性分析。在技术角度，数据挖掘大多可直接用于服务目标所掌握的信息，并对信息进行分析，为进行高级商务活动，可以通过分析数据来发掘数据间的规律以及各方面的联系。企业也可通过搜索引擎技术的数据汇总，发掘潜在客户，买家也可全方位了解卖家及产品信息，提升交易便利性，所以电子商务中运用数据挖掘技术，对于交易双方来讲都是一件有意义的事。
（二）数据挖掘在电子商务应用中的策略
通过数据挖掘来寻找浏览网站人的潜在信息，引导其感兴趣关注，规划分类网站适合用户的层次结构，根据挖掘每个客户喜爱的点和兴趣爱好，调整页面结构，收集大部分客户的爱好制作出大多数人喜欢的页面信息，定时定期的针对用户信息重新挖掘整理，做出随时及时的网站调整，针对网络营销设计合理有效的营销模式，提供可信赖的依据，分析用户点击量，购买量，确定用户阶段，为客户量身打造吸引其目光的方式，同时分类挖掘市场的信息导向，对市场各个层次合理划分，挖掘出市场有用信息，随时做出统筹安排，让企业灵活掌握市场方向，提升客户满意度，管理者在复杂多变的市场环境中运用数字挖掘精确的获得消息，快速定位以及改良方法，进行营销调整，以此为公司获得较高盈利。
（三）电子商务中数据挖掘的过程
数据挖掘通过所挖掘信息的提炼，精简，筛选，精益求精，让客户满意度增加，他的过程是一个不断循环的。经由数据准備，经过初步的处理以及区域选择，分析人员经过发现数据消除无关数据及重复数据，改变类型，留下有用数据来完成，在挖掘阶段利用挖掘算法在数据库中调取所需要的数据，通过对目标数据的挖掘，判定数据类型，适当选择挖掘算法，评测所挖掘数据的重要性，去掉关联性小的数据，或者重新细致挖掘，直到达到客户需求，满足公司要求，最后用简单易懂的方式对用户做出解释，提供良好服务。
六、结语
在当下，信息时代的来临，在21世纪的今天，未来商业的发展趋势主要是电子商务，而数据挖掘将会是帮助企业挖掘商业信息，市场导向，预测已有客户和潜在客户消费，喜好，购买能力的有效技术手段，但是面向电子商务，数据挖掘技术还处于发展中的阶段，有些方面还不够完善，也给信息管理者和研究人员面临严峻挑战，但随着数据挖掘技术的不断更新与发展，电子商务数据挖掘定会有更多地市场应用前景，也会给更多的企业及用户提供更好的服务和技术手段。（作者单位：湘西民族职业技术学院）
随着社会以及互联网时代的快速发展，也有越来越多的人需要运用电子商务网站来满足自己平常生活和工作的需求，这也促使了电子商务网站数据积累越来越多，公司内部收集了大量数据，并且需要将这些数据转化成有用信息，为公司创造商业价值，这样从商业角度数据挖掘技术应运而生，其在电子商务运用中起到了关键性的作用。
一、电子商务简介
什么是电子商务，可以说电子商务无处不在，比如人们出行，网上订票，需要汇款，网上银行，商场购物，网络支付，刷卡结算等多类型的电子商务形式。企业或个人通过网络，浏览器等方式开展商贸活动，电子商务是前实现网上购物，电子票据交换，多类型的网上交易等的多种电子商务形式，是一种运用网络技术来进行生产经营的手段，在企业中，运用电子商务技术，不仅可以提高生产效率，优化资源配置，还可以降低经营成本，从而为公司以及社会创造实现财富的最大化，电子商务之所以运用广泛是因为操作方便，迅速快捷，使用成本低，账户资金，企业信息资料安全可靠，以及全球各地使用不受空间和时间的限制等很多的突出性优点，从而电子商务逐步在全国以及全球流行。
二、数据挖掘技术
数据挖掘技术就是将在巨大的数据信息仓库中，整组，挖掘出具有价值的信息数据，通过寻找数据仓库中的数据，从中发掘新的模式和关联性，将数据转化为有用信息帮助决策。
数据挖掘挖掘技术在电子商务企业中有三种特点，第一可以在数据中体现出客户的喜好，经常购买的产品和订购产品的周期时间。第二可以通过数据挖掘技术，得知在企业中的产品销量，库存和走量情况以及产品的盈利或亏损状态。第三可以通过以上两点的数据挖掘，做出相应的营销策略，将客户进行分类，针对不同的客户，不同的需求，来提供相应的策略及方案。
例如：对企业公司的客户年龄，性别，会购买公司的哪类产品，哪些活动的效益高，进行网络数据来分析，显而易见的就可以得到公司企业想得到的商业数据，如果运用之前的传统人工统计，在巨大的数据信息中得到答案，可能会需要更多的时间以及人力，物力，财力的支撑。
三、路径分析
路径分析，其实就是在大量的，复杂的访问记录中挖掘访问者频繁的访问路径。
例如在一个网站访问了哪些页面，哪些产品。哪些网站或产品信息浏览量高。采用路径分析就可以得知，为此可改进自身网络的不足，为客户和访问者更好的服务。
四、数据挖掘在电子商务中的关联性
在电子商务中，商业信息来自各种渠道，当我们在申办会员卡，银行卡，执照证件，填写联系方式等场合时，我们的信息数据就存入了相应的数据库中，企业可以自行收集相关业务信息，甚至也可以从外部购买此类信息，从中发掘，并为己所用。
这些来自各种渠道的数据信息被组合，运用大数据分析、数据挖掘算法和其他信息处理技术手段进行处理，从中得到商家用于向消费群体或个体进行定向营销的决策信息。
如果一个企业网站的平台数据分析员想调查出货方面问题，比如：25-32岁之间的男性对哪些产品感兴趣，什么时间会购买，在购买过程中还会购买什么其他产品，但是如果通过传统的人工技术筛选，想得到答案几乎是不可能的，这就必然要用到数字挖掘技术，来减轻自己的工作劳累，减少时间，加速工作完成量。
五、数据挖掘在电子商务中应用
（一）数据挖掘在电子商务中的可行性
在商业角度来看，数据挖掘在企业决策中具有可行性，在企业进行商业决策活动时，确定好销售对象，对销售目标进行数据收集，分析及解剖，寻找当中的规律，并进行可行性分析。在技术角度，数据挖掘大多可直接用于服务目标所掌握的信息，并对信息进行分析，为进行高级商务活动，可以通过分析数据来发掘数据间的规律以及各方面的联系。企业也可通过搜索引擎技术的数据汇总，发掘潜在客户，买家也可全方位了解卖家及产品信息，提升交易便利性，所以电子商务中运用数据挖掘技术，对于交易双方来讲都是一件有意义的事。
（二）数据挖掘在电子商务应用中的策略
通过数据挖掘来寻找浏览网站人的潜在信息，引导其感兴趣关注，规划分类网站适合用户的层次结构，根据挖掘每个客户喜爱的点和兴趣爱好，调整页面结构，收集大部分客户的爱好制作出大多数人喜欢的页面信息，定时定期的针对用户信息重新挖掘整理，做出随时及时的网站调整，针对网络营销设计合理有效的营销模式，提供可信赖的依据，分析用户点击量，购买量，确定用户阶段，为客户量身打造吸引其目光的方式，同时分类挖掘市场的信息导向，对市场各个层次合理划分，挖掘出市场有用信息，随时做出统筹安排，让企业灵活掌握市场方向，提升客户满意度，管理者在复杂多变的市场环境中运用数字挖掘精确的获得消息，快速定位以及改良方法，进行营销调整，以此为公司获得较高盈利。
（三）电子商务中数据挖掘的过程
数据挖掘通过所挖掘信息的提炼，精简，筛选，精益求精，让客户满意度增加，他的过程是一个不断循环的。经由数据准備，经过初步的处理以及区域选择，分析人员经过发现数据消除无关数据及重复数据，改变类型，留下有用数据来完成，在挖掘阶段利用挖掘算法在数据库中调取所需要的数据，通过对目标数据的挖掘，判定数据类型，适当选择挖掘算法，评测所挖掘数据的重要性，去掉关联性小的数据，或者重新细致挖掘，直到达到客户需求，满足公司要求，最后用简单易懂的方式对用户做出解释，提供良好服务。
六、结语
在当下，信息时代的来临，在21世纪的今天，未来商业的发展趋势主要是电子商务，而数据挖掘将会是帮助企业挖掘商业信息，市场导向，预测已有客户和潜在客户消费，喜好，购买能力的有效技术手段，但是面向电子商务，数据挖掘技术还处于发展中的阶段，有些方面还不够完善，也给信息管理者和研究人员面临严峻挑战，但随着数据挖掘技术的不断更新与发展，电子商务数据挖掘定会有更多地市场应用前景，也会给更多的企业及用户提供更好的服务和技术手段。（作者单位：湘西民族职业技术学院）