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數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇一
摘要：電子商務背景下傳統商超轉型發展是其實現健康、平穩、高效發展的`根本保障。
文章首先對互聯網時代電子商務對傳統商超的沖擊效應進行了簡要論述，重點分析電子商務背景下傳統商超的經營困境。
在此基礎上對電子商務背景下傳統商超的發展出路進行了探究，研究顯示：要將發展思路與戰略進行適當調整，傳統商業超市借助互聯網平臺形成“線下體驗銷售+線上網絡銷售”的雙線平行轉型發展，比單純線上電子商務更具優勢;傳統商超憑借較強的商品流流、信息流、資金流，其在零售端的競爭力將非常強。
關鍵詞：電子商務;商業超市;經營困境;發展出路。
一、前言。
邁入21世紀，互聯網技術的快速發展與廣泛普及已經逐步影響人類生活的各個方面，傳統出版行業被網絡電子書沖擊的奄奄一息，傳統光碟行業被網絡音頻競爭的舉步維艱，就連傳統的教育行業也有被遠程教育革命的趨勢，傳統的商業超市也不例外。
毫無疑義，互聯網時代任何行業都必須接受網絡化的變革與沖擊，這既是一次經營革命的挑戰也是一次創新發展的機遇。
電子商務憑借其超高的效率、超低的成本、超廣的覆蓋率，已經在零售行業掀起了變革狂潮，b2b、b2c、o2o、c2c等近十種電子商務模式開始廣泛普及，傳統商超的經營面臨極大的威脅和挑戰，線下商業運營模式亟待轉型升級。
眾所周知，電子商務的“引流效應”對傳統商超的經營發展具有極強的沖擊力。
據全國城市商業信息網絡監測數據顯示，1-5月我國十大城市銷售額前100位百貨商店合計銷售額同比下降10.6%，其中有82家百貨店同比銷售呈負增長。
許多商業超市大鱷(如沃爾瑪、家樂福等)開始收縮戰線，不斷地減少線下門店，且開始謀求線上發展的機會，以面對競爭日益加劇的電子商務的分流競爭。
專業店、超市和百貨店銷售同比增幅分別僅為6.9%、5.3%、4.1%，而網絡購物同比增長29.9%，由此可見，傳統商業超市不得不思考自身經營模式的出路。
三、電子商務背景下傳統商超轉型發展的出路與比較優勢。
電子商務背景下傳統商超轉型發展是其實現健康、平穩、高效發展的根本保障。
筆者在這要提出來的是，只要將發展思路與戰略進行適當調整，傳統商業超市借助互聯網平臺形成“線下體驗銷售+線上網絡銷售”的雙線平行轉型發展，比單純的線上電子商務更具優勢，具體表現在以下三個方面。
首先，單純的線上銷售雖然成本低，但是其銷售后勁存在不足。
從圖1可以看到，通常需求曲線是向右下方向傾斜的，即價格越低，產品的銷售量越大，但是這里面有一個前提條件：商品同質。
但事實上，網絡銷售商品的質量往往得不到保障，因此消費者并非會單純的被其低價格吸引，因此商品需求曲線出現了彎曲。
相反，傳統商業超市由于長期的信譽積淀，在消費者的信任反饋上獲得了較好的評價，因此其銷售具有不小的“超市正品”品牌效應。
其次，單純的線上銷售雖然覆蓋廣，但是其銷售服務水平極低。
目前，大多數網絡銷售的售后服務缺乏，有的網絡銷售模式雖然有退貨、賠款等制度，但是由于網絡交易的虛擬性與開放性，經常造成消費者與網絡賣家的糾紛，據中國質量萬里行年投訴統計分析報告顯示，網絡服務投訴量增幅屢屢居于消費者投訴首位，而傳統商超由于具有線下實體，往往可以在售后方面做得更好，以此可以吸收客源。
再者，單純的現實銷售雖然效率高，但是其綜合銷售能力較弱。
由于傳統商超有著多年穩定的產品來源與銷售團隊，其能憑借較強的商品流、信息流、資金流，在零售端充分發揮其銷售競爭力，不僅做到“線下+線上”的雙銷售，還可以做到“線上獲客，線下體驗，線上線下交易模式仍客戶自由選擇”的靈活局面，這無疑比單一的線上銷售更具吸引力、競爭力。
四、結語。
總而言之，電子商務背景下傳統商超轉型發展是其實現健康、平穩、高效發展的根本保障。
但傳統商業超市的末日并未真正到來，只要將發展思路與戰略進行適當調整，傳統商業超市借助互聯網平臺形成“線下體驗銷售+線上網絡銷售”的雙線平行轉型發展，比單純的線上電子商務更具優勢，并且傳統商超憑借較強的商品流流、信息流、資金流，其在零售端的競爭力將遠遠超過單純的電商模式。
參考文獻。
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數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇二
隨著互聯網技術的快速發展，學術研究環境較以前更加開放，對傳統的科技出版業提出了開放性、互動性和快速性的要求;因此，以信息技術為基礎的現代數字化出版方式對傳統的科技出版業產生著深刻的影響。為了順應這一趨勢，不少科技期刊都進行了數字化建設，構建了符合自身情況、基于互聯網b/s結構的稿件處理系統。
以中華醫學會雜志社為代表的部分科技期刊出版集團均開發使用了發行系統、廣告登記系統、在線銷售系統以及站。這些系統雖然積累了大量的原始用戶業務數據;但從工作系統來看，由于數據本身只屬于編輯部的業務數據，因此一旦相關業務工作進行完畢，將很少再對這些數據進行分析使用。
隨著目前人工智能和機器學習技術的發展，研究人員發現利用最新的數據挖掘方法可以對原始用戶業務數據進行有效分析和學習，找出其中數據背后隱含的內在規律。這些有價值的規律和寶貴的經驗將對后續科技期刊經營等工作提供巨大的幫助。
姚偉欣等指出，從stm期刊出版平臺的技術發展來看，利用數據存取、數據管理、關聯數據分析、海量數據分析等數據挖掘技術將為科技期刊的出版和發行提供有力的幫助。通過使用數據挖掘(datamining)等各種數據處理技術，人們可以很方便地從大量不完全且含有噪聲或相對模糊的實際數據中，提取隱藏在其中有價值的信息，從而對后續科技期刊出版工作起到重要的知識發現和決策支持的作用。
數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇三
1.教學內容的創新erp沙盤模擬經營課程使教學活動從以“教”為中心轉向以“學”為中心。學生成為教學活動的主體，學生的學習活動成為教學活動的中心；而教師由知識的傳授者、灌輸者轉變成為學生學習的組織者、指導者。課堂教學由聽講模式，變成教師為學生設計情境和組織學生的學習活動，允許多元思維并存，讓學生動腦、動口、動手。
2.教學手段的創新erp沙盤模擬經營課程強調傳統手段與現代手段相結合，模擬仿真手段與實際操作手段相結合，從而形成一套融情景式教學、互動教學、自主學習、角色實訓為一體的、較為完善的教學體系。
二、erp沙盤模擬經營課程的具體實施。
我校電子商務專業學生以男生居多，男生相對而言思維跳躍性更大，教學中難免會出現課堂秩序被中途打斷、學生走神發呆等現象。實際上，這些學生不是坐不住，也不是不想聽課，而是希望能夠得到以他們為主體的學習機會，erp沙盤模擬課程正好符合了電子商務專業學生的求學需求，因此，我們在電子商務專業課程中開展了沙盤實訓這門課程，采用由簡單到復雜、由模擬到仿真的教學方式：第一步，實訓動員和規則介紹，主要進行實訓課程介紹，使得學生產生興趣，分組模擬企業組成，企業模擬角色選定，沙盤模擬規則分發學習。第二步，發揮學生主動性，學生自行模擬經營企業。在erp沙盤模擬經營過程中，學生作為學習主體將企業經營管理各個環節中發生的經濟交易或事項及時進行會計核算處理。學生可以將自己所學的知識融會貫通，也能夠充分體驗到沙盤模擬經營不是個人之間的比賽，而是團隊與團隊之間的競爭。第三步，因為電子商務專業的學生會計基礎薄弱，所以對其填制報表的要求為以取得較高的權益為最終目標的前提下編制正確的資產負債表。在這種情況下，一般以會計基礎較好或對財務工作比較感興趣的學生擔任財務總監。另外，教師要求每個學生在實訓結束后都得撰寫實訓心得體會，以加深對課程的理解與鞏固。
三、erp沙盤模擬經營課程的教學效果反思。
我們借課題研究的契機，在我校電子商務專業中進行實驗教學，角色式的實驗教學取得了較好的效果，教學效果反思如下：
1.教學手段的創新激發了學生的學習熱情和潛能，努力做到了“寓教于樂”。通過erp沙盤模擬經營課程，學生在濃厚的趣味性“游戲”中走進了社會、實現真正實現寓教于樂。
2.在模擬企業環境，解決了社會實踐難題。erp沙盤模擬經營環境中，學生真正體會到在真實的企業環境下如何處理實際問題。這種仿真的企業環境不僅解決了實訓課程的根本難題，而且對于學生畢業后快速融入企業接手相關的具體工作至關重要。使學生親身領會到團隊合作的.重要性。在企業經營這樣一艘大船上，每個角色要各背其責、各盡其能。
3.現有的erp沙盤模擬教學的綜合性很強,這也對教師提出了高要求，決定了教師必須精通營銷、會計、計算機等專業知識,而我在今后的教學教育工作中，更得加強專業知識和技能的進修培訓。
4.各個崗位都有其不可或缺的重要性。ceo應時刻了解公司動態，才能做出正確決策。采購總監要有配合意識，配合生產計劃，預算采購材料數量。生產總監要有責任心，銜接營銷和采購工作。對于營銷總監來說，要讀懂市場預測資料，分析未來市場的走勢；要洞察競爭對手行動，努力分析出競爭對手的策略。財務總監的工作，除了做好財務收支的報表，還要配合營銷總監做好廣告投放工作。erp沙盤模擬實訓是一種體驗式的互動學習，新穎的體驗式教學開闊了學生的視野，拓展了傳遞知識的容量，提高了學生的學習興趣，并能夠幫助學生在就業前，真實地了解企業運作規則、熟悉企業運作流程、具備實際的動手操作和決策能力的同時學到管理知識，掌握管理技巧，感受管理真諦。
數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇四
1.1由相關協會組織在行業協會的組織下、企業贊助的形勢下，這種競賽主要是以培訓和實習的方式推動大學生的實務操作能力、建立了促進就業的平臺，為電子商務專業的學生的職業發展奠定基礎。為我國互聯網行業儲備人才、推動發展、提高競爭力提供保障。1.2由企業組織電子商務企業組織這類競賽活動的目的主要是為了在競賽中發現人才、為企業帶來新鮮的血液，同時也為促進大學生就業貢獻力量。
數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇五
摘要：人類利用圖書館產生信息活動時所表現出的最基礎、最平常、最通用的一種關系，便是用戶資源和圖書館之間的關系。從這種關系出發，分析嫁接起這一簡單聯系的規律，便是數據挖掘技術。本文認為對圖書館用戶資源分析研究應以數據挖掘技術為邏輯起點，從云計算、信息共享、數據排查、智能搜索、大數據存儲等對圖書館用戶資源進行整合和建設。應對信息資源日益豐富的這天，數據挖掘技術對管理圖書館信息資源技術帶給了巨大便利。
關鍵詞：數據挖掘；用戶資源。
數據挖掘，即數據系統中的信息發現。隨著計算機技術，個性是云計算、大數據記憶技術的快速發展，傳統的手動查找信息模式被大數據智能檢索替代。數據挖掘技術廣泛應用于市場、工業、金融行業、科學界、互聯網行業以及醫療業。數據挖掘技術在圖書館的應用，能夠將海量的用戶資源進行聚類、關聯、整合，能夠對用戶搜索記錄、圖書流通記錄、用戶借閱信息等數據進行精確預判，發現一些隱蔽的聯系，為圖書館采購圖書、淘汰文獻資料帶給科學推薦，也能夠為用戶帶給個性化訂閱服務，創新用戶服務模式，為圖書館建設整個信息網絡帶給有力支撐。
1大數據下的圖書館用戶資源特征。
圖書館用戶資源是透過數字技術進行組織和管理的：（1）經過數據關聯分析，把數據庫中存在的兩個或兩個以上用戶之間的相同性提取出來，提高支持度和說服力；（2）把用戶信息按照相似性歸納成幾個類別，建立宏觀概念，發現其間的相互關系；其次定義這些相互關系，概念產生以后，即等同于這些相互關系的整體信息，用于建構分類規則或者數據模型；其次利用以上數據找出變化規律，對此規律進行模型化處理，并由數據模型對未知信息進行預判；（3）把用戶資源進行時序排序，檢索出高重復率的模型；（4）進行偏差比對，檢查數據之中的異常狀況。圖書館利用超多的用戶訪問信息獲取用戶興趣，發現用戶群體，為不同的群體定制信息，還能夠建立一個共享信息平臺，讓不同用戶建立網絡交流。
1.1數據量大并且分布更廣。
大數據形勢下，圖書館能夠獲取的用戶資源不僅僅限于用戶個人信息和搜索記錄，也包括檔案、學術研究、教學模式、用戶評價和反饋等，數據豐富。同時，數據分布廣泛，在互聯網時代，可從圖書館應用系統、數據系統記錄以及各種網頁、移動終端的信息獲取，顯示出用戶資源的分散性。
1.2數據資料多元化，形式靈活化。
數據系統里的存儲方式不同，服務器不同，系統開發平臺不同，致使許多用戶資源無法交流互換。圖書館用戶資源有半模型化、模型化和非模型化之分。傳統的圖書館用戶資源中，用戶只是圖書資源的使用者，與圖書館之間只是點對點單線互動，用戶之間不存在交流，而在大數據網絡平臺下，用戶之間能夠建立資料共享互動平臺，使得用戶資源的資料更加多元化。
2圖書館用戶資源利用。
2.1有助于利用數據挖掘技術建立用戶資源圖書館。
用戶資源圖書館具備信息量大的特點，用戶可獲得各方各面的信息，且從服務的個性化和全方位化而言，圖書館可根據社會熱點或用戶需求定制服務。一方面，建立用戶資源圖書館，使各類用戶信息在同一界面統一呈現，方便用戶的選取和檢索。另一方面，利用數據挖掘技術建立的用戶資源圖書館，服務器眾多，具有較強的計算潛力和存儲潛力，擁有較高的數據處理潛力，能同時容納多數用戶。因數據量大所導致的硬件費用和后期運行費用劇增，可透過構建用戶資源圖書館平臺以及應用服務得到解決。為應付不斷提高的用戶資源存儲方面的壓為，目前亟需的就是投入超多資金以擴容存儲設備，無疑，建立用戶資源平臺能夠解決此問題。
2.2加速圖書館資源的數字化。
強大的互聯網呈現功能和用戶信息保存的可靠性功能，用戶資源存儲的復雜性問題可得到很好的解決。其次，數據挖掘技術對于資源整合方面具有優勢，透過分布式的存儲模式整合超多信息資源帶給給用戶檢索。不同的數據之間的互相操作以及全方位的互聯網服務得以實現，很好的解決了資源重復建設的問題。因此，利用數據挖掘使得圖書館資源數字化具備可行性。從這個好處上來看，資源的館藏數字化將會加快發展，而不只是圖書書目的劇增。
2.3降低人力資源成本，使圖書館各類資源得以整合和優化。
隨著各類用戶資源利用步伐的加快，加之依靠因特網的用戶對服務的可行性和效率性要求更高，超多不同體系的服務器布置在機房，系統維護人員的壓力也相應増大。透過數據挖掘技術，可有效進行資源整合和優化，無需透過人力進行。
2.4有利于分析用戶心理和提升用戶體驗。
數據挖掘技術能夠利用用戶資源計算出用戶模型，這是研究用戶需求、偏好、行為的一種常規方式，一般認為用戶模型是對用戶在某段時間內相對穩定的信息需求的記錄。用戶模型反過來對獲取用戶資源有十分重要的作用，建構用戶模型，能夠使圖書館更加精深、準確地掌握當前用戶資源。透過對用戶資源的處理來預測用戶需求，進而到達持續提高服務質量和用戶滿意度的目的。一方面，預判用戶心理是利用圖書館用戶資源更加深入的表現。隨著用戶環境與圖書館環境的不斷變化，這種預判力覆蓋范圍已經不單單是用戶信息行為的某個過程或某幾個過程，相反，用戶心理能夠對用戶需求的強弱、層次、方向產生極為重要的影響，同時也能夠對獲取用戶資源全部過程產生重要影響。另一方面，最先研究用戶體驗研究當屬企業營銷活動，主要用來研究用戶與企業、產品或服務之間的互動。數據挖掘技術能夠更精準預測用戶的實際感受，透過研究用戶情感體驗與用戶行為動作，提高用戶的滿意度，滿足用戶需求。
3結語。
在數據大爆發時代，重視圖書館用戶資源，透過多渠道、多方式匯聚用戶資源，采用數據挖掘、數據歸檔分析等技術，掌握用戶資源特征，有助于圖書館精準定位用戶群體，對調整圖書館運營策略有重要前置作用，更能創新圖書館服務的資料和形式，實現圖書館資源的有效利用。
參考文獻。
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數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇六
目前我國電子商務的應用已經比較成熟，但是仍然存在許多安全問題需引起關注。常見的問題有：遭受到病毒的攻擊，安全認證過程中存在安全漏洞，hei客入侵，出現管理漏洞，計算機信息被竊取等等問題。
1.1遭受到病毒的攻擊。
計算機網絡的廣泛應用使得信息交流和數據共享更加便捷，在給通過電子商務進行交易的雙方帶來便利的同時，也使計算機病毒的大范圍傳播提供了可能。大量信息和數據的傳播，而計算機病毒具有極強的傳播和自我復制能力，極大的威脅到了電子商務的正常運營，甚至造成系統完全崩潰。
1.2安全認證過程中存在安全漏洞。
目前電子商務的規模不斷增大，但卻很難保證網絡交易的安全進行，管理上也存在許多漏洞。基于網絡進行商務交易活動時，用戶的ip地址易被盜用而使ip產生沖突，進而可能出現賬號被盜等安全問題。
1.3hei客入侵。
計算機網絡的廣泛應用，受到利益的驅使而出現了網絡hei客，網絡hei客常通過攻擊他人計算機系統，突破他人計算機的防火墻而入侵其系統，破壞其軟硬件系統或盜取資料等行為。目前，hei客們的活動也越發猖獗，各種各樣的技術攻擊，使用戶防不甚防。hei客主要來自外部網絡和內部網絡的入侵。
1.4出現管理漏洞。
電子商務的特點及其局限性使得難以保障其安全問題，一些單位或者用戶疏于管理使得其管理措施和制度未能準確實施，也使得網絡hei客及其制造出的病毒易于入侵。一些用戶防范意識較為薄弱，未定期對電腦病毒進行清理。電子商務中的買賣雙方未能對軟硬件設備及其操作系統進行準確設置而存在較多的管理漏洞。
1.5計算機信息被竊取。
電子商務中企業常通過其內部局域網來進行客戶數據資料等內部信息的交流，因此局域網中包含了公司的許多機密文件及數據。若這些機密遭竊取或者撰改將為企業帶來極大的經濟損失。因此，局域網的防護與安全管理至關重要。
2計算機安全技術的功能體現。
2.1建設健全的安全防范系統。
電子商務中計算機安全技術的應用不僅僅是基于技術手段，還應建立一個健全的安全防范系統。（1）建立高效的防火墻系統。這是為了防止系統受到外部網絡的攻擊，也是不同網絡及其網絡安全間的唯一出入口，防火墻系統為服務系統提供了信息交流安全的控制措施，防火墻本身也具有一定的自我防御能力。（2）安裝檢測hei客入侵的系統。為網絡系統安裝填補防火墻的盲區的檢測系統，用來檢測是否存在hei客入侵。這樣既能彌補防火墻的功能不足，也為交易雙方的計算機系統提供可靠的防護措施及實時可靠的檢測系統。（3）對計算機病毒專門進行防護和過濾。為了使網絡內部不受到病毒入侵，可以為其建立多層次的病毒防護系統，完善殺毒系統，實現多層次的病毒防御。
2.2加強安全控制。
（1）訪問方面。用戶可通過設置訪問控制的訪問權限，從不同的角度和層次安排多層訪問設置以實現訪問端的信息安全，也可以為網絡系統設置專門的隔離系統以減少計算機病毒入侵來確保訪問內容的安全。（2）網絡ren證方面。為了確保網絡用戶的合法性及確保網站的安全，可對網絡用戶進行身份認證。（3）網絡管理方面。建立科學合理的網絡系統，加強網絡系統的安全管理，關閉一些不必要的網絡出入口等等。
2.3完善安全管理制度。
（1）網絡安全防御。電子商務的安全管理中，通過對信息進行加密處理，在網絡交易中充分考慮網絡安全，不斷完善網絡系統安全的防御設備，確保信息出入端及服務器的安全。（2）企業的內部管理。利用計算機安全技術制定非常嚴格的內部管理制度，對交易用戶實施口令設置和訪問權限，并仔細確認用戶身份，確保資源的安全。（3）信息的加密處理。根據網站內部的資源管理對商品和用戶的信息進行加密，有對稱和非對稱加密這兩種方式。
數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇七
摘要:目前,物流模式的正確選擇對電子商務企業的發展具有重大的影響力.在結合電子商務對物流提出的新要求下,首先分析了電子商務企業在物流方面存在的問題,并在此基礎上對電子商務企業的物流模式進行了闡述,最后針對電子商務企業如何選擇物流模式提出了相應的意見.
關鍵詞:電子商務;物流網絡;模式。
同時物流配送體系也為電子商務提供了支持;另一方面,電子商務為物流企業提高效率和效益提供了技術條件和市場環境,為物流功能集成、物流企業實現規模化經營創造了有利條件,促進了物流基礎設施的改善和物流管理水平的提高,影響和改善了物流運作形態,推動著物流社會化和國際化,同時電子商務環境也要求物流企業創新客戶服務模式.
數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇八
強化信息化應用水平提高競爭力我國信息方面的基礎設施有待于進一步完善，國內電子商務的發展還處于起步階段，因此政府一定要想方設法的利用各個方面的力量，健全國內在信息領域的基礎設施，促進我國整體信息化水平實現有效的提升。國內企業對于信息還不是很敏感，而且在信息方面的獲取能力需要進一步強化。因此，強化企業在競爭以及信息方面的意識，促進企業朝著信息化的方向發展，打造出安全、讓人信賴的市場環境，就會讓電子商務實現更好的發展。而企業要想讓自身在市場上的競爭力實現有效的提升，就一定要利用信息化手段來強化自己，構建起現代化的企業制度，促使企業信息化管理水平的提高。
二、加快確立企業誠信制度。
(一)引導企業和消費者樹立誠信意識在全社會倡導做人誠信，做企業誠信，誠信是一個國家和民族的靈魂，即便是處于日趨激烈化的國際競爭中，依然能夠占據重要位置。一直以來，中華民族都是以誠信為榮，現如今卻并非如此。市場經濟背景下，少數人見利忘義，早就拋棄誠信這一美德，對此，我國需要加強社會信用建設。(二)完善構建企業信用檔案、消費者信用檔案要清楚記錄參與社會經濟活動的人員的信用情況，讓喪失誠信的企業無法繼續展開商業活動，如此一來，能夠謹防不誠信行為的出現。選取最合適的方式制定科學合理化的信用評價標準，構建完善成熟的信用評估體系，充分利用媒體、廣大消費者的力量，加強監督與管理。完善構建科學合理化的懲罰制度，針對失信于人的個人或者是企業，給予嚴厲懲治。成功構建信用評價體系之后，還要制定與之相對應的懲治措施，將失信于人的個人與企業驅逐出市場，創造良好的信用環境。
三、發揮人才優勢推動網站技術研究。
(一)加強對電子商務人才培養國際貿易期間，電子商務得以廣泛應用，信息技術的研發與使用離不開專業國際貿易人才、信息技術人才。電子商務活動中，人們是實際參與者，即便是最精煉的設備與技術都是要依靠人類進行操縱的，所以，個人素質直接決定了設備與技術的整體水平。為推動電子商務事業快速持續發展，尤其要注重信息技術方面的建設，積極培育信息技術人才、國際貿易人才，電子商務人才。(二)深化關鍵技術的研究電子商務發展期間困難重重，尤其是技術方面，因為科技水平、經濟水平不高，加之電子商務發展的時間相對較短，所以，技術方面存在很多不足之處。基于電子商務進行國際貿易，必須要聯合商務、進出口、稅收、金融、信息等部門，相互配合，相互協作，共同奮斗。電子商務交易過程中，包含諸多核心技術，例如，網絡安全、電子支付、信息加密、數字簽名等，所以，必須要聯合各個行業、技術部門共同解決實質問題。面對一系列的問題，政府需要在其中作好協調員的角色，發揮多行業、各部門的力量努力攻關，爭取盡快壯大技術研究力量，提高我國的技術研究水平。
(一)創造自身的營銷品牌從某種角度上來講，品牌是一個進出口企業的核心所在，可以稱得上是其“靈魂”。尤其是電子商務的發展，品牌對于一個企業來說其意義就更為深遠了，同時其表現形式也出現了創新，即域名，由此誕生了網絡品牌。從作用上來講，網絡品牌主要是引導客戶點擊企業的網站，吸引客戶關注的重要途徑。對于進出口企業而言，構建網絡品牌，提高企業的影響力，對電子商務的成功開展具有極為重要的作用。要想塑造良好的網絡品牌，既要在網上付出努力，又要在網下不斷努力。網上開展宣傳工作主要包括兩個方面的內容：首先，在一些比較知名的網站上打廣告，通過電子郵件還有各種網絡論壇來宣傳企業，從而提高網站的點擊率；其次，要積極連接相似站點，以及相關站點，從而增大網站的影響力，使宣傳效果發揮的更好。網下開展宣傳活動，主要是指對傳統媒體的'有效利用，以此來擴大網站的影響力。此外，塑造網絡品牌的過程中，要注意保持企業名稱，以及產品品牌，還有網絡品牌這三者之間的一致性，從而提升宣傳的有效性。(二)開拓電子商務平臺銷售渠道借助商務平臺進行銷售。目前國內外部分比較著名的電子商務平臺，也是開辟銷售渠道的重要方式。由于此類網站具有較強的針對性，享譽世界，在設計上也比較精美，所以盡管在成本上要比采用搜索引擎營銷方式高，然而針對性較強。由于公司的一些潛在客戶往往會通過這些平臺尋找中國供應商，所以公司信息將會被此類買家反復搜索，這樣就有助于增添開發新途徑的機會。走定制營銷的渠道銷售。定制營銷指的是外貿企業將消費者的個人意愿作為依據來生產產品，把所有的顧客當成是獨立的細分市場，按照個人的獨特需求確定市場營銷的具體組合，從而是所有顧客的需求都得到滿足的營銷方式。定制營銷對外貿企業的主要意義是將中間商的具體意愿作為依據，生產他們所需要的產品，從而滿足他們的個性需求。因此，公司需要轉變營銷理念，改變被動接收的態度，加強同客戶之間的聯系，主動提供個性化的產品和服務，以此來提高客戶滿意度，提升市場競爭力，促進企業的持續發展。總之，我國外貿企業在面對電子商務帶來的商機和挑戰時，一定要抓住其中的商機，把握改革的機會，才能夠戰勝電子商務帶來的挑戰。在未來，電子商務銷售渠道是時代的必然發展，外貿企業絕對不能忽視這一點，而且要更加重視這一點。只有這樣，我國外貿企業才能夠在競爭越來越激烈的國際貿易市場上占據一席之地。
數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇九
我國提出用十年時間基本實現智游的目標[3]過去幾年國家旅游局的相關動作均為了實現這一目標。但是在借助大數據推動智游的可持續性發展中大數據所產生的價值卻亟待提高原因之一就是在收集、儲存了大量數據后對它們深入挖掘不夠沒有發掘出數據更多的價值。
3.1信息化建設。
智游的發展離不開移動網絡、物聯網、云平臺。隨著大數據的不斷發展,國內許多景區已經實現wi-fi覆蓋,部分景區也已實現人與人、人與物、人與景點之間的實時互動,多省市已建有旅游產業監測平臺或旅游大數據中心以及數據可視化平臺,從中進行數據統計、行為分析、監控預警、服務質量監督等。通過這些平臺,已基本能掌握跟游客和景點相關的數據,可以實現更好旅游監控、產業宏觀監控,對該地的旅游管理和推廣都能發揮重要作用。
但從智慧化的發展來看,我國的信息化建設還需加強。雖然通訊網絡已基本能保證,但是大部分景區還無法實現對景區全面、透徹、及時的感知,更為困難的是對平臺的建設。在數據共享平臺的建設上,除了必備的硬件設施,大數據實驗平臺還涉及大量部門,如政府管理部門、氣象部門、交通、電子商務、旅行社、旅游網站等。如此多的部門相關聯,要想建立一個完整全面的大數據實驗平臺,難度可想而知。
3.2大數據挖掘方法。
大數據時代缺的不是數據,而是方法。大數據在旅游行業的應用前景非常廣闊,但是面對大量的數據,不懂如何收集有用的數據、不懂如何對數據進行挖掘和利用,那么“大數據”猶如礦山之中的廢石。旅游行業所涉及的結構化與非結構化數據,通過云計算技術,對數據的收集、存儲都較為容易,但對數據的挖掘分析則還在不斷探索中。大數據的挖掘常用的方法有關聯分析,相似度分析,距離分析,聚類分析等等,這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。其中,相關性分析方法通過關聯多個數據來源,挖掘數據價值。但針對旅游數據,采用這些方法挖掘數據的價值信息,難度也很大,因為旅游數據中冗余數據很多,數據存在形式很復雜。在旅游非結構化數據中,一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價等都將會對游客的.旅行計劃帶來影響。對這些數據完全挖掘分析,對游客“行前、行中、行后”大數據的實時性挖掘都是很大的挑戰。
3.3數據安全。
數據安全事件屢見不鮮伴著大數據而來的數據安全問題日益凸顯出來。在大數據時代無處不在的數據收集技術使我們的個人信息在所關聯的數據中心留下痕跡如何保證這些信息被合法合理使用讓數據“可用不可見”[4]這是亟待解決的問題。同時在大數據資源的開放性和共享性下個人隱私和公民權益受到嚴重威脅。這一矛盾的存在使數據共享程度與數據挖掘程度成反比。此外經過大數據技術的分析、挖掘個人隱私更易被發現和暴露從而可能引發一系列社會問題。
大數據背景下的旅游數據當然也避免不了數據的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數據被放入數據庫,被完全共享、挖掘、分析,那游客的人身財產安全將會受到嚴重影響,最終降低旅游體驗。所以,數據的安全管理是進行大數據挖掘的前提。
3.4大數據人才。
大數據背景下的智游離不開人才的創新活動及技術支持,然而與專業相銜接的大數據人才培養未能及時跟上行業需求,加之創新型人才的外流,以及數據統計未來3~5年大數據行業將面臨全球性的人才荒,國內智游的構建還缺乏大量人才。
4解決思路。
在信息化建設上,加大政府投入,加強基礎設施建設,整合結構化數據,抓取非結構化數據,打通各數據壁壘,建設旅游大數據實驗平臺;在挖掘方法上,對旅游大數據實時性數據的挖掘應該被放在重要位置;在數據安全上,從加強大數據安全立法、監管執法及強化技術手段建設等幾個方面著手,提升大數據環境下數據安全保護水平。加強人才的培養與引進,加強產學研合作,培養智游大數據人才。
參考文獻。
數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇十
對很多培養機構而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據不同成員需求設置合理的課程、如何通過教學方式提高成員學習積極性、如何提高成員培訓效果、如何通過考核檢驗成員學習成果等，都是培養機構發展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進程的加快，一些培養機構也開始進行信息化建設，通過信息系統對培訓相關事宜進行管理。但目前在針對培養機構的信息系統中，所實現的功能和模塊是進行簡單的查詢、統計。在了解培訓評估效果時，目前的信息系統中，學員通過系統對不同課程的教師進行打分，系統自對進行匯總、統計，得出教師評價。但這種匯總、統計是最簡單的，對教師評價也缺乏全面性和深度。
大數據時代下，數據信息呈現出海量特點。如何從海量、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數據時代中重要的問題。由此便利用到數據挖掘，顧名思義，數據挖掘就是從眾多數據信息中尋找到有用、有價值的信息。大數據時代下，教育行業中，信息量也是海量的，要想提高教學質量就需要運用數據挖掘找尋到有用的教育信息，并運用到實際教學中。信息系統通過一段實際應用后，里面存儲了大量數據，相應的，學習管理系統也是如此，里面蘊含了大量數據信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應用過程中的數據資料。如圖1為數據挖掘在培訓管理中的流程圖。
2.1初步探索。
培訓管理系統中一般具有數據統計功能，將相關事宜進行統計。如網絡課程開展過程中，數據挖掘在培訓管理系統中的應用文/張宏亮在大數據時代，如何使用現有的數據對學員進行培訓管理，從而提高培訓效率是當前培訓管理中所面臨的問題。本文分析了數據挖掘在培訓管理中的`應用主要表現在初步探索、數據預處理以及數據挖掘過程。其中數據預處理和數據挖掘是培訓系統的核心功能。
2.2數據預期處理。
數據預處理時，原始數據庫會發生轉變，以適應數據挖掘、數據挖掘算法等的要求。在處理結構化的數據時，數據預處理需要完成兩項任務，即消除數據缺陷現象的存在和為數據挖掘奠定良好基礎。數據處理是對現有的數據進行前期處理，方便后期數據挖掘。如圖2為培訓管理系統中數據預處理模塊。
2.3數據挖掘。
wangj開發了一個將數據挖掘技術與基于模擬的培訓相結合的混合框架，以提高培訓評估的有效性。以信仰為基礎的學習概念，用于從知識/技能水平和信心水平的兩個維度來評估學員的學習成果。數據挖掘技術用于分析受訓人員的個人資料和基于模擬的培訓產生的數據，以評估學員的表現和學習行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓練的實例為例。結果表明，提出的方法可以準確地評估學員的表現和學習行為，并且可以發現潛在的知識來提高學員的學習成果。bodeacn使用數據挖掘技術進行了培訓學習管理，用于分析參加在線兩年制碩士學位課程項目管理的學生的表現。系統數據來源是收集學生意見的調查數據，學生記錄的操作數據和電子學習的平臺記錄的學生活動數據。
3、總結。
目前培訓機構在進行教學評估時，所選擇的指標都是參考其他機構的，并沒有真正從自身實際出發進行評估，因此教學評估時存在諸多問題。其中最明顯的兩個問題是：第一教學評估方式單一化嚴重，只以數字評估為主；第二評估時容易受各種主觀因素影響。
參考文獻。
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數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇十一
方劑中藥物的研究。
規律時，選取了100張治方，因該病病因病機復雜，證候不一，骨傷名師張玉柱先生對該病的治則治法、藥物使用是不同的。因此他們利用excel建立方證數據庫，采用sppsclementine12.0軟件對這些數據的用藥頻次、藥物關聯規則及藥物聚類進行分析，最后總結出張氏骨傷治療腰椎間盤突出癥遵循病從肝治、病從血治、標本兼治的原則，也歸納出治療三種不同證型的腰突癥的三類自擬方。由此看出數據挖掘技術在方劑研究中的應用對數據背后信息、規律等的挖掘及名家經驗的推廣具有重大好處，因此數據挖掘技術在神經根型頸椎病的治方研究中也同樣發揮著巨大的作用。
經典中治療神經根型頸椎病的治則、治法及用藥規律是吻合的，是臨床用藥的積累和升華，可有效地指導臨床并提高療效;另一方面也為中藥新藥的創制帶給處方來源，指導新藥研發[13]。
4小結。
數據挖掘技術作為一種新型的研究技術，在神經根型頸椎病的治方研究中的運用相對于其他領域是偏少的，并且基本上是研究文獻資料上出現的治方，在對名老中醫個人治療經驗及用藥規律的總結是缺乏的，因此研究范圍廣而缺乏針對性，同時使用該技術的相關軟件種類往往是單一的。此刻研究者在研究中醫方劑時往往采用傳統的研究方法，這就導致在大數據的研究中耗時、耗力甚則無能為力，同樣也難以精準地提取大數據背后的隱藏的潛在關系和規則及缺乏對未知狀況的預測。產生這樣的現狀，一方面是很多研究者尚未清楚該技術在方劑研究中的優勢所在，思維模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚該技術的操作技能及軟件種類及其應用范圍。故以后應向更多研究者普及該技術的軟件種類、其中的優勢及操作技能，讓該技術在臨床中使用更廣，產生更大的效益。
參考文獻。
[2]曹毅，季聰華.臨床科研設計與分析[m].杭州:浙江科學技術出版社，2015:189.
[4]陳丈偉.數據倉庫與數據挖掘[m].北京:清華大學出版社，2006:5.
[5]楊玉珠.數據挖掘技術綜述與應用[j].河南科技，2014，10(19):21.
[8]李曙明，尹戰海，王瑩.神經根型頸椎病的影像學特點和分型[j].中國矯形外科雜志，2013，21(1):7-11.
數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇十二
摘要：對于crm數據挖掘的應用程序，本文做出了系統性的總結和研究，這包括了面向crm數據挖掘的體系和結構，立足于客戶生命周期的角度，并結合本行業發展的前景，對crm中的數據挖掘進行了分析。
關鍵詞：數據挖掘；客戶關系管理(crm)；知識發現。
如今，經濟全球化發展的速度不斷加快，在市場經濟的背景之下呈現出蓬勃發展的局面，外加互聯網技術的日益普及化，促使當前的市場競爭不斷加劇。眾所周知，客戶對于一家企業來說至關重要，因此為了更好的促使現代企業發展順利，理應不斷維護好企業與客戶之間的關系。這種關系對于不斷增強企業的綜合競爭力十分重要，因此企業不斷改善客戶關系，便成了企業發展中一項重要的任務。客戶分析是企業發展中處理好客戶關系管理的基本，然而如何做好客戶分析呢，這就需要對數據挖掘進行應用，數據挖掘的研究應用在現代企業客戶關系管理意義非凡。
1crm體系結構。
客戶關系管理(customerrelationshipmanagement，crm)起源于上個世紀的八十年代初期，首次提出了接觸管理，也就是不斷收集客戶與企業聯系的所有有關信息。到了九十年代初，又增加了電話服務以及客戶服務支持數據等相關的分析。經過20多年的發展，如今企業發展中的客戶之間的關系其管理的手段和方式逐漸走向成熟化，并且在理論和實踐方面不斷成熟化。crm是一個把客戶看做中心的營銷理念，通過信息化的技術方式，重新設計企業業務單元，優化工作中的每一個環節的過程。它將現代信息技術也就是我們常說的互聯網技術、多媒體信息技術、電子商務技術、數據倉庫管理信息技術、專家數據管理系統以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。crm具有較強的自動化特點，并且能夠處理好銷售與客戶管理之間的關系。它的目的在于不斷的縮短銷售的周期以及銷售中投入的成本，進而不斷增加企業在盈利方面的能力，并且尋找一片新的產品市場，逐漸增加企業的業務領域，從而提高潛在客戶以及忠誠客戶的滿意度，盈利能力以及忠誠度等。
2.1從客戶生命周期角度分析數據挖掘技術的應用。
從crm的廣義來看，可以簡單化的理解為管理所有的和客戶之間的一系列互動。在購買實踐的過程中，這就需要運用多種信息對客戶之間的多維關系進行預測以及分析。在不同的階段過程中，客戶關系可以看做是客戶的生命周期。一般說來，客戶的生命周期可以劃分為3個主要的過程：其一是尋找到客戶，其二是能夠提升客戶的價值，其三是不斷維護好效益客戶，使其持續受益。如果實現了各個階段效益的最大化，便可以在此基礎上不斷提高企業的利潤。其一是借助數據挖掘尋找潛在的新客戶：crm中首先應該做的便是識別那些潛在的客戶，尋找到之后就要盡可能使其轉變成企業發展中的忠實客戶，數據挖掘可以幫助企業實現這一切。其二是不斷提升客戶的價值：通過客戶盈利能力的相關具體化分析，進一步挖掘和預測客戶本身所具有的盈利能力以及未來的具體變化；通過對客戶購買模式的相關研究，實現客戶的細分化，這樣一來可以針對性的提供更加具有針對性的個性化服務，從而能夠有效的實現多維化的交叉銷售。其三是維護好客戶，要及時的對客戶忠誠度進行分析研究，以防客戶流失。借助數據的深入研究和挖掘，及時分析好客戶的歷史交易記錄，提醒消費者行為，并提出相應的對策和建議。
2.2各行業中crm的應用。
(1)零售業crm中的數據挖掘零售業crm它是數據挖掘領域中最重要的應用方面，伴隨著網絡以及電子商務模式的不斷發展而呈現出繁榮發展的態勢。通過對零售數據的挖掘可以對客戶的購買行為進行識別和具體化的分析，并且及時發現客戶的購買嗜好以及未來的購買趨勢，這樣便不斷提高了服務的質量，為客戶滿意度的提高提供了條件。例如，我們可以借助多個特性化的數據進行全面的銷售，這樣一來便實現了客戶與產品之間的多維聯系，使用多維、相關化的分析來做好促銷的'有效性，借助序列模式我們可以挖掘客戶忠誠度，通過相關性分析可以為購買參考提供建設性的意見和建議。(2)電信業crm中的數據挖掘當前的電信行業，已經從純粹的市話服務領域不斷轉向提供一些綜合性的電信服務。它能夠把互聯網、電信網以及其他的各種通信和計算融合在一起，這是時代發展的大潮流。借助數據挖掘等相關技術可以為一些商業化的實踐提供條件，確定好電信服務的基本方式，捕捉每一個盜竊，從而更好地借助技術方面的資源，實現頗具人性的服務。電信數據一般具有多維化的分析功能，可以實現數據的識別與比較，更可以實現數據通信與系統負載等。通過量化分析，聚類分析以及異常值分析對盜用、異常模式進行識別和破解。(3)金融業crm中的數據挖掘如今，大部分的銀行以及一些金融性的專業機構能夠為客戶提供了多種選擇，例如最基本的儲蓄、投資以及信貸服務等。有時也可以提供一些保險和股票服務。在金融市場中，數據生成已經相對成熟，從整體看來金融領域的數據相對較完整、可靠，它為數據分析提供了基點。下面的幾個是平時常見的應用情況：通過多維化的數據分析、挖掘可以做好數據倉庫的基本任務；通過特征比較研究做好數據的衡量和計算幫助客戶對貸款償還進行科學化的預測和分析；通過分類以及聚類的方式對客戶群體進行識別，對目標市場進行分析；借助數據的可視化以及關聯性分析對金融洗錢以及其他的一些金融犯罪進行偵破。
作者:吳磊單位:吉林省長春市吉林建筑大學計算機科學與工程學院。
參考文獻。
[1]王一鴻.體檢中心crm構建及數據挖掘的應用研究[d].華東理工大學.
[2]潘光強.基于數據挖掘的crm設計與應用研究[d].安徽工業大學.2011。
數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇十三
摘要：網絡經濟就是依托網絡技術發展的經濟，主要特點就是信息，表現形式為信息產業和服務業。
網絡經濟還存在眾多名稱：“數字經濟”、“信息經濟”、“新經濟”。
隨著我國科學技術的發展，這種新型經濟形式表現出強大的生命力，進一步加快了經濟增長、經濟結構、經濟運行規則的轉變。
工商管理部門作為國家管理經濟、市場的有力工具，在建立和維護市場經濟秩序中發揮著重要作用，由于網絡經濟形式的出現，工商管理部門也需順應時代發展，而創新管理思路和管理方法，以促進這種新型經濟的健康發展。
數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇十四
科研是科學研究的簡稱，具體是指為認識客觀事物在內在本質及其運動規律，而借助某些技術手段和設備，開展調查研究、實驗等活動，并為發明和創造新產品提供理論依據。科研管理是對科研項目全過程的管理，如課題管理、經費管理、成果管理等等。由于科學研究中涉及的內容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進一步提升科研管理水平，可在不同的管理環節中，對數據挖掘技術進行應用。下面就此展開詳細論述。
2．1在立項及可行性評估中的應用。
科研管理工作的開展需要以相關的科研課題作為依托，當課題選定之后，需要對其可行性及合理性進行全面系統地評估，由此使得科研課題的立項及評估成為科研管理的主要工作內容。現階段，國內的科研課題立項采用的是申請審批制，具體的流程是:由科研機構的相關人員負責提出申請，然后再由科技主管部門從申請中進行篩選，經過業內專家的評審論證之后，擇優選取科研項目的承接單位。在進行科研課題立項的過程中，涉及諸多方面的內容，具體包括申請單位、課題的研究領域、經費安排、主管單位以及評審專家等。通過調查發現，由于國家宏觀調控政策的缺失，導致科研立項中存在低水平、重復性研究的情況，從而造成大量的研究經費浪費，所取得的研究成果也不顯著。科研管理部門雖然建立了相對完善的數據庫系統，并且系統也涵蓋與項目申請、審評等方面有關的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發給相關的評審專家、對評審結果進行自動統計等。從本質的角度上講，數據庫管理系統所完成的.這些工作流程，就是將傳統管理工作轉變為信息化。故此，應當對已有的數據進行深入挖掘，從而找出其中更具利用價值的信息，據此對科研立項進行指導，這樣不但能夠使有限的科技資源得到最大限度地利用，而且還能使科研經費的使用效益獲得全面提升。在科研立項階段，可對數據挖掘技術進行合理運用，借此來對課題申請中涉及的各種因素進行挖掘，找出其中潛在的規則，為指標體系的構建和遴選方法的選擇提供可靠依據，最大限度地降低不合理因素對課題立項帶來的影響，對確需資助的科研項目進行準確選擇，并給予相應的資助。在科研立項環節中，對數據挖掘技術進行應用時，可以借助改進后的apriori算法進行數據挖掘，從中找出關聯規則，在對該規則進行分析的基礎上，對立項的合理性進行評價。
項目管理是科研管理的關鍵環節，為提高項目管理的效率和水平，可對數據挖掘技術進行合理運用。在信息時代到來的今天，計算機技術、網絡技術的普及程度越來越高，國內很多科研機構都紛紛構建起了相關的管理信息系統，其中涵蓋了諸多的信息，如課題、科研人員、研究條件等等，而在這些信息當中，隱藏著諸多具有特定意義的規則，為找出這些規則，需要借助數據挖掘技術，對信息進行深入分析，進而獲取對科研項目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門建立的科研管理信息系統時間較早，從而使得系統本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢、統計等等，雖然這些功能可以滿足對科研課題進展、經費使用等方面的管理，但其面向的均為數據庫管理人員，處理的也都是常規事務。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統這些功能顯然是有所不足的，因為他們需要對歷史進行分析和提煉，從中獲取相應的數據，為決策和管理工作的開展提供支撐。對此，可應用數據挖掘技術的olap，即數據庫聯機分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數據進行觀察，進而深入了解數據并獲取所需的信息。利用olap可以發現多種于科研課題有關信息之間的內在聯系，這樣管理者便能及時發現其中存在的相關問題，并針對問題采取有效的方法和措施加以應對。運用數據挖掘技術能夠對科研項目的相關數據進行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開展更具針對性。
3結論。
綜上所述，科研管理是一項較為復雜且系統的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數據挖掘技術在科研管理中進行合理應用，對相關信息進行深入分析，從中挖掘出有利用價值的信息，為科研管理工作的開展提供可靠的依據，由此除了能夠確保科研項目順利進行之外，還能提高科研管理水平。
參考文獻:。
［3］丁磊．數據挖掘技術在高校教師科研管理中的應用研究［d］．大連海事大學，．。
數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇十五
對很多培養機構而言，目前急需解決的問題主要有：如何根據不同成員需求設置合理的課程、如何通過教學方式提高成員學習積極性、如何提高成員培訓效果、如何通過考核檢驗成員學習成果等，都是培養機構發展過程中必須面對的問題。隨著我國信息化進程的加快，一些培養機構也開始進行信息化建設，通過信息系統對培訓相關事宜進行管理。但目前在針對培養機構的信息系統中，所實現的功能和模塊是進行簡單的查詢、統計。在了解培訓評估效果時，目前的信息系統中，學員通過系統對不同課程的教師進行打分，系統自對進行匯總、統計，得出教師評價。但這種匯總、統計是最簡單的，對教師評價也缺乏全面性和深度。
大數據時代下，數據信息呈現出海量特點。如何從海量、不完全的信息中尋找到真正有用的信息，是大數據時代中重要的問題。由此便利用到數據挖掘，顧名思義，數據挖掘就是從眾多數據信息中尋找到有用、有價值的信息。大數據時代下，教育行業中，信息量也是海量的，要想提高教學質量就需要運用數據挖掘找尋到有用的教育信息，并運用到實際教學中。信息系統通過一段實際應用后，里面存儲了大量數據，相應的，學習管理系統也是如此，里面蘊含了大量數據信息。如在線課程等功能中藏有大量師生應用過程中的數據資料。如圖1為數據挖掘在培訓管理中的流程圖。
2.1初步探索。
培訓管理系統中一般具有數據統計功能，將相關事宜進行統計。如網絡課程開展過程中，數據挖掘在培訓管理系統中的應用文/張宏亮在大數據時代，如何使用現有的數據對學員進行培訓管理，從而提高培訓效率是當前培訓管理中所面臨的問題。本文分析了數據挖掘在培訓管理中的`應用主要表現在初步探索、數據預處理以及數據挖掘過程。其中數據預處理和數據挖掘是培訓系統的核心功能。
2.2數據預期處理。
數據預處理時，原始數據庫會發生轉變，以適應數據挖掘、數據挖掘算法等的要求。在處理結構化的數據時，數據預處理需要完成兩項任務，即消除數據缺陷現象的存在和為數據挖掘奠定良好基礎。數據處理是對現有的數據進行前期處理，方便后期數據挖掘。如圖2為培訓管理系統中數據預處理模塊。
2.3數據挖掘。
wangj開發了一個將數據挖掘技術與基于模擬的培訓相結合的混合框架，以提高培訓評估的有效性。以信仰為基礎的學習概念，用于從知識/技能水平和信心水平的兩個維度來評估學員的學習成果。數據挖掘技術用于分析受訓人員的個人資料和基于模擬的培訓產生的數據，以評估學員的表現和學習行為。提出的方法論以臺灣基于模擬的步兵射擊訓練的實例為例。結果表明，提出的方法可以準確地評估學員的表現和學習行為，并且可以發現潛在的知識來提高學員的學習成果。bodeacn使用數據挖掘技術進行了培訓學習管理，用于分析參加在線兩年制碩士學位課程項目管理的學生的表現。系統數據來源是收集學生意見的調查數據，學生記錄的操作數據和電子學習的平臺記錄的學生活動數據。
3、總結。
目前培訓機構在進行教學評估時，所選擇的指標都是參考其他機構的，并沒有真正從自身實際出發進行評估，因此教學評估時存在諸多問題。其中最明顯的兩個問題是：第一教學評估方式單一化嚴重，只以數字評估為主；第二評估時容易受各種主觀因素影響。
參考文獻。
數據挖掘在電子商務的應用論文大全（16篇）篇十六
文章通過介紹數據挖掘技術概述，分析軟件開發信息管理數據挖掘面臨的挑戰，對數據挖掘技術在軟件開發信息管理中的應用展開探討，旨在為相關人員基于數據挖掘技術概述、軟件開發信息管理數據挖掘面臨的挑戰的促進軟件開發信息管理有序開展研究適用提供一些思路。
數據的挖掘是一項復雜的系統工程，其主要指的是在龐大數據中收集有價值信息數據的過程。對數據挖掘技術在軟件開發信息管理中的應用展開研究，有著十分重要的現實意義。
1數據挖掘技術概述。
1.1數據挖掘流程。
通常而言，數據挖掘可劃分成四個階段，分別為選擇、預處理、挖掘以及吸收，如圖1所示。其中，選擇是就有著極強交互性的龐大數據而言的，在工作期間受信息數據不斷更新影響，通常要對數據展開重新選擇;預處理則是將沒有得到加工的信息數據變換成適宜挖掘處理的形式;挖掘是經由科學計算方法將預處理數據輸入系統，在龐大數據中收集有價值的信息內容，從而完成分類、聚類等工作;吸收也就是數據的后處理，其是為了將有價值的.信息數據反饋給用戶，使數據預處理、挖掘環節具備真實意義。
1.2數據挖掘技術。
現階段，在軟件開發中數據挖掘技術諸如分析、聚類、預測及統計等已經得到較好的應用，這些技術的應用能夠使數據挖掘繁雜工程得到一定的簡化，也就是在海量的數據中盡可能快的時間內找出人們所需的信息，且對系統予以反饋供人們使用。在數據挖掘工程中，較為常見的技術包括關聯發現、分類樹、課時數據挖掘等，同時還有一些較為特殊的數據挖掘技術包括回歸建模、統計分析等。在軟件開發信息管理中應當對數據挖掘技術進行科學合理的選擇，以完成好軟件開發信息管理工作。
2.1軟件開發數據較為復雜。
現階段，軟件開發數據以結構化數據和非結構化數據為主，前一種數據多牽涉軟件版本對應信息及缺陷報告等，后一種數據主要涵蓋相關軟件代碼及文檔等。該兩方面數據無法使用同一種算法，然而它們相互又有著很大的相關性。換而言之，在數據挖掘算法開發方面，為了盡可能權衡到兩方面數據的復雜關聯，很大程度上提升數據挖掘難度。
2.2分析手段并非傳統模式。
軟件開發數據挖掘后續工作是把取得的信息提供給需要的用戶。在以往數據挖掘應用期間，就好比電子商務或者金融行業，就是把信息轉化為文字或圖表。然而，軟件開發人員所需信息并非如此簡單，其還涉及了缺陷定位、編程模板等用戶信息，所以對數據挖掘技術提供較高的要求。
2.3數據挖掘結果評價標準不統一。
現如今，數據挖掘技術在諸多行業得到普及推廣，同時在結果呈現及評價標準等內容上相對完備。然而，在軟件開發新型管理中數據挖掘技術的應用卻并非如此。軟件開發人員要獲取諸多、繁雜的信息，且信息表示方法各不相同，如此很大程度上提升了對數據挖掘結果展開定量準確分析的難度。