1. 谁能给我提供几个数据挖掘在电子商务中的应用案例急！！！！！！
数据挖掘交流讨论（26，与汪生讨论“网络日志分析的整体想法”）http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/816705772010111091055823/
数据挖掘实践应用（76，网络路径分析挖掘实战，上）
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/8167057720106483155869/
数据挖掘营销应用（77，网络路径分析挖掘实战，下）
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/816705772010614113824282/
数据挖掘实践应用(81, 《X产品功能点价值分析报告》落地应用讨论汇总)
http://shzxqdj.blog.163.com/blog/static/8167057720108111156557/
2. 数据挖掘在电子商务中的作用
购物篮分析。。信用评价、预测。。etc.
3. 哪个电子商务网站应用了数据挖掘技术
电子商务网站一般都会应用一些数据挖掘技术进行推荐，比如关联分析，协同过滤等等。像卓越是应用的最好的，你登录你的帐户后，就会基于你的浏览行为、基于你的购物篮、基于你的成交记录、基于用户相似度分别进行推荐；当你查看某一个具体的物品时，会推荐一个另外的物品进行捆绑销售。这里面用的都是数据挖掘技术，只是方法略有不同，大体上会用到关联分析、协同过滤、基于内容的、基于情景的、KNN等算法中的一种或者多种。
4. 数据在电子商务中的应用有什么作用
大数据在电子商务应用中的作用：
第一，对于利用大数据进行商品关联进行的挖掘营销来说，通过大数据挖掘技术，保证数据之间得到有效的关联性，这样在具体的企业运用过程中，应该保证有效分析原有数据的基础上，建立起相关的数据联系。比如，通过相关的啤酒和尿布的关联营销的案例，能够给电商提供有效的解决思路，能够有效实现电商企业产品信息的相关推荐以及结算界面的互补推荐的内容。利用小型的数据库进行处理和分析，能够使得用户的短期需求得到满足，但是，通过大数据对于商品关联度进行关联，则能够有效保证界面信息的准确度大大提升，能够更好保证用户潜在需求得到一定激发。所以，利用大数据的分析，保证充分对于商品的关联性进行挖掘，并能能够保证推荐界面的有效性，这点则是电商应该注重的地方。
第二，对于利用大数据进行的社会网络营销来说，当前，社会化媒体的高度发展，已经使得海量的人群得到覆盖，并且社会网络营销的传播速度正在呈现飞速的发展，利用大数据，人们可以对于社会化网络的传播进行充分地了解，能更好地开展电商进行类似于社会网络营销活动的开展。对于电子商务企业来说，应该充分利用好大数据分析的优势，能够有效把握好社会化网络传播媒介对于消费者的偏好的分析，在相关的社会媒介上进行分享活动的积极开展，使得传播范围不断扩大，有效提高营销效率。
第三，对于利用大数据进行的地理营销来说，利用大数据的技术优势，能够充分对于网站的交易数据进行有效分析，在进行商品的地理营销中，能够根据地理位置区域特定区域中人们的不同喜好，因此有效地开展不同类型的营销策略活动。对于电子商务企业来说，大部分电商则是在交易最后环节获得用户的收货地址，只有部分的电商则会有效地在开始阶段，就能够获得用户地理位置，这样的情况不利于进行商品的地理销售。应该通过大数据技术，分析用户地理位置的有效划分，保证存在的差异性的确定，应该充分保证用户地理信息和感兴趣商品的关联度，同时，能够在对于产品的服务，在细节上更加完善。
第四，对于利用大数据进行用户行为的分析营销来说，电商主要分析消费者的历史记录以及涉及的购买行为，这样就能有效获得用户的消费习惯，有效可以为企业提供用户行为分析营销。比如，用户的心理、行为轨迹可以通过浏览网页时停留在具体产品上的时间进行判断，有利于发现潜在的用户，进行具有针对性的商品广告的投放，使得广告转化率大大增加，另外，电子商务企业来可以通过一定相关的搜索行为，针对潜在用户的需求进行分析，使得商品种类进一步完善化。
第五，对于利用大数据实现的个性化推荐营销来说，在实际市场分析过程中，满足消费者的个性化要求显得越来越重要，这就要求电子商务企业也能更好满足个性化的营销水平。根据大数据环境的发展特点，电子商务企业应该根据用户的个性化要求来进行商品的推荐活动，以及产品分类等，能够积极邀请用户对于感兴趣商品进行关注，之后还能够继续进行个性化信息的添加和推荐，保证用户对于喜欢的类别进行有效修改，使得数据库内容进行有效更新。
5. 如何对电商用户进行数据挖掘
根据不同的应用需求选择挖掘模型，主要模型有： 关联规则分析、分类分析、聚类分析等，版当前数据挖权掘也存在一些用户模型，这些用户模型将人以性别、种族、年龄和兴趣等分类。 得到数据挖掘结果后，进行解释应用，一般挖掘应用包括排名与个性化推荐、异常检测、Web挖掘与搜索、大数据的可视化计算与分析等。必联悦采正牌B2B电商，支持数据分析。
6. 求：数据挖掘技术在电子商务中有哪些应用谢谢！
购买推荐,反馈分析,客户分析等.都在用.
7. 求《数据挖掘技术在电子商务中的应用》文献检索表达式
（数字挖掘技术）AND（电子商务）AND（应用）
8. 数据挖掘技术在电子商务中的作用，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. 数据挖掘。应用在B2B,B2C的效果
数据挖掘技术是随着数据库技术和人工智能技术发展起来的一种新型的交叉 信息技术。无论是 B2B、B2C 还是 B2G 电子商务模式，商品的采购者都需要通过 Web 方式与商品的供应商及其合作者之间建立信息流的交互，面向电子商务的数 据挖掘的特点就是从 Web 数据库中，运用关联、分类、聚类等技术手段，从中提 取出可以指导市场策略的有用数据。它基于“消费者过去的行为预示着其今后的 消费倾向”的原理，通过收集、分析和处理从网上获取的有关消费者消费行为的 数据，从潜在的、隐含的、事先不知的状态，经过提取、洗涤、加工变为潜力巨 大的价值信息， 从而实现网络营销的目的， 确定特定消费群体或个体的消费习惯、 爱好、倾向，进而预示出消费者下一步的消费行为，有针对性地提供服务。
所以说，数据挖掘应用在B2B、B2C里面，效果都是有的，而且差异也没有多少