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摘 要：Web 数据挖掘就是基于互联网的环境，特定用户借助于数据挖掘技术将存在于文档或者服务中的潜在的有用信息进行提取的综合过程。一般来说，Web 数据挖掘技术主要分为Web内容挖掘、Web 结构挖掘、Web使用挖掘等三种类型。本文主要从企业资源管理、客户关系管理、产品数据管理、商业信用评估等四个方面来分析Web 数据挖掘技术对电子商务中的作用。
关键词：互联网；Web 数据挖掘；电子商务
随着网络技术的不断发展，人们对于网络的依赖性也日益加强。电子商务的产生一方面从很大程度上改变了企业的经营理念，也给社会的各行各业带了极大变化，另一方面，电子商务的不断发展又给企业积累的数量庞大的数据信息。如何有效利用数据信息是企业发展的难题之一。Web 数据挖掘技术能够帮助企业提供有效信息，并将其转化为生产力，从而提高企业个性化服务，增加企业利润。
一、Web数据挖掘与电子商务
1.电子商务的含义
所谓电子商务，就是在商户之间、商户与消费者之间突破时间、空间的约束，随时利用网络平台进行网上交易、电子支付以及其他活动的新型商业运营模式。通俗地说，电子商务就在网络上实现商品买卖等商业活动。一般来说，电子商务模式主要有B2B、B2C、C2C三种模式。
2.Web 数据挖掘的概念
一般而言，Web 数据挖掘就是基于互联网的环境，特定用户借助于数据挖掘技术将存在于文档或者服务中的潜在的有用信息进行提取的综合过程。与传统的数据挖掘相比，Web 数据挖掘更倾向于对那些没有统一格式、缺乏语义信息的内容进行描述，要将这些半结构化的数据进行分析与处理，必然要涉及到计算机语言学、统计学、信息获取等多个领域。之所以要开展Web 数据挖掘，其主要目标就是通过对数据信息进行分析以达到帮助决策者进一步优化决策行为并有效提高企业效益的目的。
二、Web 数据挖掘技术的类型
1.Web内容挖掘
按照内容来源，可以将Web 内容挖掘分为两种：第一，Web 页面内容的挖掘。这里所指的页面内容往往是已经存储在网站中的有关产品信息的各项内容，即产品价格、相关参数、品牌及客户评价等等。第二，用户搜索结果的挖掘。与前者相比，搜索结果挖掘更重要，终端用户按照自己的购物习惯、偏好程度主动进行产品信息的搜索，网站通过对用户搜索结果的分析来了解其消费行为。
2.Web 结构挖掘
通俗地说，用户在浏览产品信息时，除了网页本身所显示的信息之外，网页链接也隐藏着大量潜在信息，为Web 挖掘提供了丰富的信息资源。其中Web 结构挖掘就是以Web本身的超链接为主要对象，以期发现其中的超文本信息的过程，能够客观地分析不同文档之间的超链接结构并实现对权威页面的自动推断。
3.Web使用挖掘
Web使用挖掘就是对客户之前访问时留下的记录进行分析，了解客户兴趣，识别客户需求，预测客户心理，从而有针对性地为客户提供更实用、更优质的服务。其中，Web使用记录数据内容很多，主要包括日志记录、注册信息、交易信息、Cookie中的信息、切用户与站点之间可能的交互记录等等。
三、Web 数据挖掘技术在电子商务中的应用
值得指出的是，数据挖掘技术给电子商务的发展提供了深厚的技术支撑。一方面，数据挖掘技术有助于增强企业获取大量信息资源的能力，实现资源的有效利用价值；另一方面，数据挖掘技术有助于提高企业的经营管理水平，进一步促进企业开拓市场空间。
1.在企业资源管理方面的应用
我们知道，对于任何一个企业来说，获得盈利的最有效途径是最大限度地节约运营成本。而节约运营成本的前提便是要先找到企业资源消耗的问题所在。在这一点，利用数据挖掘技术对企业经营中的历史数据进行收集、分析与整理，从而为企业进行资源优化提供良好的条件。与此同时，企业经营者要想准确、迅速、全面地把握市场动态，获取更多商业信息，也同样可以利用数据挖掘技术来实现。如此一来，企业对其市场形势的应变及适应能力都会获得极大的提高。當然，企业经营者也可以借助于数据挖掘技术，对客户购买行为、浏览历史记录等信息进行分析，从而在制作广告时更具针对性，也可以有效降低企业成本，大大提高企业核心竞争力。
2.在客户关系管理方面的应用
在任何时期，企业都应当始终将客户需求放在首要位置，并树立以客户需求为核心的经营理念。其中，客户关系管理恰恰体现了以客户需求为内容的经营策略，主要任务是发掘客户信息，分析客户需求。在这一方面，企业管理者可以通过数据挖掘技术的应用来充分了解客户需求，不断进行产品创新，有针对性地为客户提供满意的服务，从而提高客户满意度。除此之外，还可以调整页面、挖掘日志记录来区分潜在客户，最大限度地发掘客户资源，从而有效提高企业利润。
3.在产品数据管理方面的应用
在分析产品质量的相关制约因素的时候，可以结合数据挖掘技术提取有关信息，并在此基础上制定出特定的设计参数，之后分析产品结构，有针对性地对其进行优化。另外，为进一步提高产品质量，还可以构建产品质量控制模型。利用此模型，对产品的生产与制作过程中所遇到的产品零件的质量问题、制作工艺问题等进行追踪与检测，之后分析原因，作出相应的措施来改成产品生产流程，进而有效避免产品缺陷。
4.在商业信用评估方面的应用
现阶段，由于互联网突破时空约束，具有虚拟性、开放性等特点，造成企业造假、网上诈骗现象屡见不鲜。毫不夸张地说，信任危机已经成为当今社会影响电子商务发展的关键原因。为改善这一状况，可以借助于数据挖掘技术对企业的经营状况进行实时的全程监控与追踪，及时掌握企业发展的各种动向，并为下一步进行资产评估、收益预测等相关分析提供一定的基础条件。除此之外，通过数据挖掘技术对企业经营过程中所涉及到的历史数据进行分析，进而帮助企业建立信用评估模型，以此为基础，深入分析各种数据信息的属性特征，并制定不同的信用级别，有效防范信用风险，提供企业风险管理水平。
参考文献：
[1] 牛红惠，金显华.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J]. 淮阳职业技术学院学报，2006（8）
[2] 张娅妮.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].福建电脑，2013（5）
[3] 蔺莉，潘浩.Web 数据挖掘技术在电子商务中的应用[J]. 电脑知识与技术，2010（4）
作者简介：
寇志谦（1985-）男，汉族，河南省新乡人，河南理工大学在读硕士研究生，研究方向：图像，多媒体技术。
关键词：互联网；Web 数据挖掘；电子商务
随着网络技术的不断发展，人们对于网络的依赖性也日益加强。电子商务的产生一方面从很大程度上改变了企业的经营理念，也给社会的各行各业带了极大变化，另一方面，电子商务的不断发展又给企业积累的数量庞大的数据信息。如何有效利用数据信息是企业发展的难题之一。Web 数据挖掘技术能够帮助企业提供有效信息，并将其转化为生产力，从而提高企业个性化服务，增加企业利润。
一、Web数据挖掘与电子商务
1.电子商务的含义
所谓电子商务，就是在商户之间、商户与消费者之间突破时间、空间的约束，随时利用网络平台进行网上交易、电子支付以及其他活动的新型商业运营模式。通俗地说，电子商务就在网络上实现商品买卖等商业活动。一般来说，电子商务模式主要有B2B、B2C、C2C三种模式。
2.Web 数据挖掘的概念
一般而言，Web 数据挖掘就是基于互联网的环境，特定用户借助于数据挖掘技术将存在于文档或者服务中的潜在的有用信息进行提取的综合过程。与传统的数据挖掘相比，Web 数据挖掘更倾向于对那些没有统一格式、缺乏语义信息的内容进行描述，要将这些半结构化的数据进行分析与处理，必然要涉及到计算机语言学、统计学、信息获取等多个领域。之所以要开展Web 数据挖掘，其主要目标就是通过对数据信息进行分析以达到帮助决策者进一步优化决策行为并有效提高企业效益的目的。
二、Web 数据挖掘技术的类型
1.Web内容挖掘
按照内容来源，可以将Web 内容挖掘分为两种：第一，Web 页面内容的挖掘。这里所指的页面内容往往是已经存储在网站中的有关产品信息的各项内容，即产品价格、相关参数、品牌及客户评价等等。第二，用户搜索结果的挖掘。与前者相比，搜索结果挖掘更重要，终端用户按照自己的购物习惯、偏好程度主动进行产品信息的搜索，网站通过对用户搜索结果的分析来了解其消费行为。
2.Web 结构挖掘
通俗地说，用户在浏览产品信息时，除了网页本身所显示的信息之外，网页链接也隐藏着大量潜在信息，为Web 挖掘提供了丰富的信息资源。其中Web 结构挖掘就是以Web本身的超链接为主要对象，以期发现其中的超文本信息的过程，能够客观地分析不同文档之间的超链接结构并实现对权威页面的自动推断。
3.Web使用挖掘
Web使用挖掘就是对客户之前访问时留下的记录进行分析，了解客户兴趣，识别客户需求，预测客户心理，从而有针对性地为客户提供更实用、更优质的服务。其中，Web使用记录数据内容很多，主要包括日志记录、注册信息、交易信息、Cookie中的信息、切用户与站点之间可能的交互记录等等。
三、Web 数据挖掘技术在电子商务中的应用
值得指出的是，数据挖掘技术给电子商务的发展提供了深厚的技术支撑。一方面，数据挖掘技术有助于增强企业获取大量信息资源的能力，实现资源的有效利用价值；另一方面，数据挖掘技术有助于提高企业的经营管理水平，进一步促进企业开拓市场空间。
1.在企业资源管理方面的应用
我们知道，对于任何一个企业来说，获得盈利的最有效途径是最大限度地节约运营成本。而节约运营成本的前提便是要先找到企业资源消耗的问题所在。在这一点，利用数据挖掘技术对企业经营中的历史数据进行收集、分析与整理，从而为企业进行资源优化提供良好的条件。与此同时，企业经营者要想准确、迅速、全面地把握市场动态，获取更多商业信息，也同样可以利用数据挖掘技术来实现。如此一来，企业对其市场形势的应变及适应能力都会获得极大的提高。當然，企业经营者也可以借助于数据挖掘技术，对客户购买行为、浏览历史记录等信息进行分析，从而在制作广告时更具针对性，也可以有效降低企业成本，大大提高企业核心竞争力。
2.在客户关系管理方面的应用
在任何时期，企业都应当始终将客户需求放在首要位置，并树立以客户需求为核心的经营理念。其中，客户关系管理恰恰体现了以客户需求为内容的经营策略，主要任务是发掘客户信息，分析客户需求。在这一方面，企业管理者可以通过数据挖掘技术的应用来充分了解客户需求，不断进行产品创新，有针对性地为客户提供满意的服务，从而提高客户满意度。除此之外，还可以调整页面、挖掘日志记录来区分潜在客户，最大限度地发掘客户资源，从而有效提高企业利润。
3.在产品数据管理方面的应用
在分析产品质量的相关制约因素的时候，可以结合数据挖掘技术提取有关信息，并在此基础上制定出特定的设计参数，之后分析产品结构，有针对性地对其进行优化。另外，为进一步提高产品质量，还可以构建产品质量控制模型。利用此模型，对产品的生产与制作过程中所遇到的产品零件的质量问题、制作工艺问题等进行追踪与检测，之后分析原因，作出相应的措施来改成产品生产流程，进而有效避免产品缺陷。
4.在商业信用评估方面的应用
现阶段，由于互联网突破时空约束，具有虚拟性、开放性等特点，造成企业造假、网上诈骗现象屡见不鲜。毫不夸张地说，信任危机已经成为当今社会影响电子商务发展的关键原因。为改善这一状况，可以借助于数据挖掘技术对企业的经营状况进行实时的全程监控与追踪，及时掌握企业发展的各种动向，并为下一步进行资产评估、收益预测等相关分析提供一定的基础条件。除此之外，通过数据挖掘技术对企业经营过程中所涉及到的历史数据进行分析，进而帮助企业建立信用评估模型，以此为基础，深入分析各种数据信息的属性特征，并制定不同的信用级别，有效防范信用风险，提供企业风险管理水平。
参考文献：
[1] 牛红惠，金显华.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J]. 淮阳职业技术学院学报，2006（8）
[2] 张娅妮.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].福建电脑，2013（5）
[3] 蔺莉，潘浩.Web 数据挖掘技术在电子商务中的应用[J]. 电脑知识与技术，2010（4）
作者简介：
寇志谦（1985-）男，汉族，河南省新乡人，河南理工大学在读硕士研究生，研究方向：图像，多媒体技术。