A. 電商數據挖掘主要是通過什麼渠道獲得數據的
電商數據挖來掘簡單來說，就是對數據自進行進行自動或半自動的分析,從中提取輔助商業決策的關鍵性數據.
目前處理電商平台數據的服務商不是很多，像慢慢買提供B2C商城商品信息，價格更新速度在一小時一更新，能夠精確掌握商品在每個時間段的價格更新，統計評論數量、銷量，可以根據需求定製專業的數據挖掘。
可以嘗試去找這樣的渠道獲取這方面的數據。
B. 電子商務中數據挖掘及分析的重要性有哪些
數據挖掘是一種新的商業信息處理技術,其主要特點是對商業資料庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其它模型化處理,從中提取輔助商業決策的關鍵性數據.利用功能強大的數據挖掘技術,可以使企業把數據轉化為有用的信息以幫助決策,從而在市場競爭中獲得優勢地位。
C. 我現在是電子商務專業的研究生，我學習數據挖掘行嗎
呃，先頂一樓一下。
我本科在經管學院學的電子商務，現在信息學院讀研版究生，畢業論權文做數據挖掘。。。。呵呵。
這么說吧，看你要走什麼方向了。電子商務分經濟管理方向和技術方向，你要繼續經管方向，就學下演算法，主要會應用就好了。要是技術方向，就要走資料庫編程了。不管哪個方向，如果你認真學，並且導師在這個方向能指導你的話，2年後基本理論和應用肯定沒問題了。如果將來想找工作，最好在上學時跟個項目，一套流程走下來你工作就不愁了。如果做研究，就讀博吧呵呵
D. 電商是如何應用數據挖掘的
轉化率抄一般可分為注冊轉化率襲、申購轉化率、場景用戶轉化率、入口轉化率等，亦即「用戶對某款產品路轉粉」的過程。
進一步拆分，轉化率鏈路上的關鍵數據，分別有：曝光UV→點擊UV→轉化用戶數，對應的則是「用戶看到→用戶感興趣並嘗試→用戶被轉化」的行為。
E. 《基於電子商務的數據挖掘技術分析》的 論文分類號 是多少
TP311.13 學科分類.
F. 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。
G. 數據挖掘對電子商務的影響有哪些
數據挖掘對於電商來說太重要了，它直接可以告訴企業，我未來應該怎麼布局電商、怎麼做推廣、什麼時間做最好等重要的信息，可以說企業電商的發展是否正確，一定要建立在數據的基礎之上。