数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 本文主要讲述数据挖掘在电子商务中的应用。
因为数据发掘能带来明显的经济效益，它在电子商务中（特别是金融业、零售业和电信业）运用也越来越广泛。
在金融范畴，办理者能够经过对客户归还才能以及信誉的剖析，进行分类，评出等级。然后可削减放贷的麻痹性，进步资金的运用功率。一起还可发现在归还中起决定作用的主导要素，然后拟定相应的金融方针。更值得一提的是经过对数据的剖析还可发现洗暗仓以及其它的犯罪活动。
在零售业，数据发掘可有助于辨认顾客购买行为，发现顾客购买形式和趋势，改善服务质量，获得更好的顾客坚持力和满足程度，进步货品销量比率，规划更好的货品运送与分销战略，削减商业本钱。
电信业现已敏捷地从单纯的供给市话和长话服务演变为归纳电信服务，如语音、传真、寻呼、移动电话、图画、电子邮件、核算机和WEB数据传输以及其它的数据通 信服务。电信、核算机网络、因特网和各种其它方法的通讯和核算的交融是现在的大势所趋。并且跟着许多国家对电信业的敞开和新式核算与通讯技能的开展，电信 商场正在敏捷扩张并越发竞赛剧烈。因而，运用数据发掘技能来协助了解商业行为、确认电信形式、捕捉盗用行为、更好的运用资源和进步服务质量对错常有必要的。剖析人员能够对呼叫源、呼叫方针、呼叫量和每天运用形式等信息进行剖析，还能够经过发掘进行盗用形式剖析和反常形式辨认，然后可尽早发现盗用，为公司削减丢失。
【修改引荐】
- 动态数据仓库渐鼓起 推进BI走到前端
- 轻松把握数据仓库开发
- BI技能在全面预算办理中的研讨
- CRM中商业智能之数据发掘全视图
- 数据仓库的逻辑物理结构及OLAP剖析
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知优网 » 数据发掘在电子商务中的使用（数据发掘在电子商务中的使用情况）
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