1. 誰能給我提供幾個數據挖掘在電子商務中的應用案例急！！！！！！
數據挖掘交流討論（26，與汪生討論「網路日誌分析的整體想法」）http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/816705772010111091055823/
數據挖掘實踐應用（76，網路路徑分析挖掘實戰，上）
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/8167057720106483155869/
數據挖掘營銷應用（77，網路路徑分析挖掘實戰，下）
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/816705772010614113824282/
數據挖掘實踐應用(81, 《X產品功能點價值分析報告》落地應用討論匯總)
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/8167057720108111156557/
2. 數據挖掘在電子商務中的作用
購物籃分析。。信用評價、預測。。etc.
3. 哪個電子商務網站應用了數據挖掘技術
電子商務網站一般都會應用一些數據挖掘技術進行推薦，比如關聯分析，協同過濾等等。像卓越是應用的最好的，你登錄你的帳戶後，就會基於你的瀏覽行為、基於你的購物籃、基於你的成交記錄、基於用戶相似度分別進行推薦；當你查看某一個具體的物品時，會推薦一個另外的物品進行捆綁銷售。這裡面用的都是數據挖掘技術，只是方法略有不同，大體上會用到關聯分析、協同過濾、基於內容的、基於情景的、KNN等演算法中的一種或者多種。
4. 數據在電子商務中的應用有什麼作用
大數據在電子商務應用中的作用：
第一，對於利用大數據進行商品關聯進行的挖掘營銷來說，通過大數據挖掘技術，保證數據之間得到有效的關聯性，這樣在具體的企業運用過程中，應該保證有效分析原有數據的基礎上，建立起相關的數據聯系。比如，通過相關的啤酒和尿布的關聯營銷的案例，能夠給電商提供有效的解決思路，能夠有效實現電商企業產品信息的相關推薦以及結算界面的互補推薦的內容。利用小型的資料庫進行處理和分析，能夠使得用戶的短期需求得到滿足，但是，通過大數據對於商品關聯度進行關聯，則能夠有效保證界面信息的准確度大大提升，能夠更好保證用戶潛在需求得到一定激發。所以，利用大數據的分析，保證充分對於商品的關聯性進行挖掘，並能能夠保證推薦界面的有效性，這點則是電商應該注重的地方。
第二，對於利用大數據進行的社會網路營銷來說，當前，社會化媒體的高度發展，已經使得海量的人群得到覆蓋，並且社會網路營銷的傳播速度正在呈現飛速的發展，利用大數據，人們可以對於社會化網路的傳播進行充分地了解，能更好地開展電商進行類似於社會網路營銷活動的開展。對於電子商務企業來說，應該充分利用好大數據分析的優勢，能夠有效把握好社會化網路傳播媒介對於消費者的偏好的分析，在相關的社會媒介上進行分享活動的積極開展，使得傳播范圍不斷擴大，有效提高營銷效率。
第三，對於利用大數據進行的地理營銷來說，利用大數據的技術優勢，能夠充分對於網站的交易數據進行有效分析，在進行商品的地理營銷中，能夠根據地理位置區域特定區域中人們的不同喜好，因此有效地開展不同類型的營銷策略活動。對於電子商務企業來說，大部分電商則是在交易最後環節獲得用戶的收貨地址，只有部分的電商則會有效地在開始階段，就能夠獲得用戶地理位置，這樣的情況不利於進行商品的地理銷售。應該通過大數據技術，分析用戶地理位置的有效劃分，保證存在的差異性的確定，應該充分保證用戶地理信息和感興趣商品的關聯度，同時，能夠在對於產品的服務，在細節上更加完善。
第四，對於利用大數據進行用戶行為的分析營銷來說，電商主要分析消費者的歷史記錄以及涉及的購買行為，這樣就能有效獲得用戶的消費習慣，有效可以為企業提供用戶行為分析營銷。比如，用戶的心理、行為軌跡可以通過瀏覽網頁時停留在具體產品上的時間進行判斷，有利於發現潛在的用戶，進行具有針對性的商品廣告的投放，使得廣告轉化率大大增加，另外，電子商務企業來可以通過一定相關的搜索行為，針對潛在用戶的需求進行分析，使得商品種類進一步完善化。
第五，對於利用大數據實現的個性化推薦營銷來說，在實際市場分析過程中，滿足消費者的個性化要求顯得越來越重要，這就要求電子商務企業也能更好滿足個性化的營銷水平。根據大數據環境的發展特點，電子商務企業應該根據用戶的個性化要求來進行商品的推薦活動，以及產品分類等，能夠積極邀請用戶對於感興趣商品進行關注，之後還能夠繼續進行個性化信息的添加和推薦，保證用戶對於喜歡的類別進行有效修改，使得資料庫內容進行有效更新。
5. 如何對電商用戶進行數據挖掘
根據不同的應用需求選擇挖掘模型，主要模型有： 關聯規則分析、分類分析、聚類分析等，版當前數據挖權掘也存在一些用戶模型，這些用戶模型將人以性別、種族、年齡和興趣等分類。 得到數據挖掘結果後，進行解釋應用，一般挖掘應用包括排名與個性化推薦、異常檢測、Web挖掘與搜索、大數據的可視化計算與分析等。必聯悅采正牌B2B電商，支持數據分析。
6. 求：數據挖掘技術在電子商務中有哪些應用謝謝！
購買推薦,反饋分析,客戶分析等.都在用.
7. 求《數據挖掘技術在電子商務中的應用》文獻檢索表達式
（數字挖掘技術）AND（電子商務）AND（應用）
8. 數據挖掘技術在電子商務中的作用，英文摘要
A wide range of e-business applications enable companies generated a lot of business data, according to corporate business objectives set for these data, data mining can help companies analyze the key factors needed to complete tasks. The article outlines the definition of data mining, methods, processes, discusses the data mining technology and e-commerce relationship between the proposed data mining technology in the application of e-commerce system architecture, has been tested to achieve a predetermined result
9. 數據挖掘。應用在B2B,B2C的效果
數據挖掘技術是隨著資料庫技術和人工智慧技術發展起來的一種新型的交叉 信息技術。無論是 B2B、B2C 還是 B2G 電子商務模式，商品的采購者都需要通過 Web 方式與商品的供應商及其合作者之間建立信息流的交互，面向電子商務的數 據挖掘的特點就是從 Web 資料庫中，運用關聯、分類、聚類等技術手段，從中提 取出可以指導市場策略的有用數據。它基於「消費者過去的行為預示著其今後的 消費傾向」的原理，通過收集、分析和處理從網上獲取的有關消費者消費行為的 數據，從潛在的、隱含的、事先不知的狀態，經過提取、洗滌、加工變為潛力巨 大的價值信息， 從而實現網路營銷的目的， 確定特定消費群體或個體的消費習慣、 愛好、傾向，進而預示出消費者下一步的消費行為，有針對性地提供服務。
所以說，數據挖掘應用在B2B、B2C裡面，效果都是有的，而且差異也沒有多少