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web数据挖掘第2版pdf

发布时间:2023-02-02 18:21:25

㈠ 求 数据挖掘:概念、模型、方法和算法(第二版)pdf完整版(403的)

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《数据挖掘》((美)Jiawei Han)电子书网盘下载免费在线阅读

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书名:数据挖掘

作者:(美)Jiawei Han

译者:范明

豆瓣评分:7.9

出版社:机械工业出版社

出版年份:2012-8

页数:468

内容简介:数据挖掘领域最具里程碑意义的经典着作

完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新

这是一本数据挖掘和知识发现的优秀教材,结构合理、条理清晰。本书既保留了相当篇幅讲述数据挖掘的基本概念和方法,又增加了若干章节介绍数据挖掘领域最新的技术和发展,因此既适合初学者学习又适合专业人员和实践者参考。本书视角广阔、资料翔实、内容全面,能够为有意深入研究相关技术的读者提供足够的参考和支持。总之, 强烈推荐从高年级本科生到专业人员和实践者都来阅读这本书!

—— 美国CHOICE杂志

这是一本非常优秀的数据挖掘教材,最新的第3版反映了数据挖掘领域的最新发展和变化。书中增加了2006年第2版以来最新的引用资料,新增小节讨论可视化、模式挖掘以及最新的聚类方法。本书配有丰富及完善的教辅支持,包括配套网站、大量的习题集以及习题答案等。尽管这是一本数据挖掘的教材,但对于读者没有太高的要求,只需要读者具有少量编程经验并了解基本的数据库设计和统计分析知识。还有两点值得注意:第一,本书的参考书目是关于了解数据挖掘研究的非常好的参考列表;第二,书中的索引非常全面和有效,能够帮助读者很容易地定位相关知识点。其他学科的研究人员和分析人员,例如,流行病学家、金融分析师、心理测量研究人员,也会发现本书非常有用。

—— Computing Reviews

当代商业和科学领域大量激增的数据量要求我们采用更加复杂和精细的工具来进行数据分析、处理和挖掘。尽管近年来数据挖掘技术取得的长足进展使得我们广泛收集数据越来越容易,但技术的发展依然难以匹配爆炸性的数据增长以及随之而来的大量数据处理需求,因此我们比以往更加迫切地需要新技术和自动化工具来帮助我们将这些数据转换为有用的信息和知识。

本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专着,是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展,并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术,流数据挖掘,社会网络挖掘,空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。每章都针对关键专题有单独的指导,提供最佳算法,并对怎样将技术运用到实际工作中给出了经过实践检验的实用型规则。如果你希望自己能熟练掌握和运用当今最有力的数据挖掘技术,那本书正是你需要阅读和学习的宝贵资源。本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的一本书。

【本书特色】

引入了许多算法和实现示例,全部以易于理解的伪代码编写,适用于实际的大规模数据挖掘项目。

讨论了一些高级主题,例如挖掘面向对象的关系型数据库、空间数据库、多媒体数据库、时间序列数据库、文本数据库、万维网以及其他领域的应用等。

全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。

作者简介:Jiawei Han(韩家炜)伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系Abel Bliss教授。由于在数据挖掘和数据库系统领域卓有成效的研究工作,他曾多次获得各种荣誉和奖励,包括2004年ACM SIGKDD颁发的最佳创新奖,2005年IEEE Computer Society颁发的技术成就奖,2009年IEEE颁发的W. Wallace McDowell奖。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位,她是NSERC Scholar,先后在加拿大麦吉尔大学、西蒙-弗雷泽大学及瑞士从事研究工作。

Jian Pei(裴健)目前是加拿大西蒙-弗雷泽大学计算机科学学院教授。2002年,他在Jiawei Han教授的指导下获得西蒙-弗雷泽大学博士学位。


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简介:全书共涵盖15种可视化图形以及10个常用的数据挖掘算法和实战项目,通过本书的学习,读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识和实战技能。本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用,也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。

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简介:数据可视化允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释,数据可视化技术在国内市场长期看好,而现阶段国内相关书籍相对较少,本书选择这个方向进行系统基础研究,希望为那些在想此领域有所发展的读者提供学习帮助。在本书中,我们首先介绍数据可视化的一些基本知识,随后重点介绍使用Tableau、SAS及SPSS Modeler的可视化界面进行数据分析与数据挖掘的方法。

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?pwd=udvb 提取码: udvb
简介:《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年,是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名着。在第2版中,除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外,读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法,其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。书中包含许多实例,各种不同方法的对比,丰富的图表,以及大量的课后习题和计算机练习。


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《R语言实战(第2版)》([美] Robert I. Kabacoff)电子书网盘下载免费在线阅读

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提取码:v2g0

书名:R语言实战(第2版)

作者:[美] Robert I. Kabacoff

译者:王小宁

豆瓣评分:9.1

出版社:人民邮电出版社

出版年份:2016-5

页数:556

内容简介:

本书注重实用性,是一本全面而细致的R指南,高度概括了该软件和它的强大功能,展示了使用的统计示例,且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析,还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正,新增了近200页内容,介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。

作者简介:

作者简介:

Robert I. Kabacoff

R语言社区着名学习网站Quick-R的维护者,现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前,Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授,讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问,擅长数据分析,在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。

译者简介:

王小宁

中国人民大学统计学院14级硕士,16级博士,统计之都副主编,中国人民大学数据挖掘中心分布式计算负责人,研究兴趣包括统计机器学习和缺失数据。

刘撷芯

中国人民大学统计学院13级硕士,爱荷华大学商学院16级博士,中国人民大学数据挖掘中心核心成员之一,研究兴趣包括统计机器学习和文本分析。

黄俊文

2014年毕业于中山大学数学系,2016年毕业于加州大学圣地亚哥分校统计学专业,统计之都成员,易易网创始人之一,目前关注计算机科学和统计学的结合与应用,包括机器学习方法等。他致力于成为一个有趣的人。

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《Python数据挖掘入门与实践》([澳] Robert Layton)电子书网盘下载免费在线阅读

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书名:Python数据挖掘入门与实践

作者:[澳] Robert Layton

译者:杜春晓

豆瓣评分:7.9

出版社:人民邮电出版社

出版年份:2016-7

页数:252

内容简介:

本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

作者简介:

Robert Layton

计算机科学博士,网络犯罪问题和文本分析方面的专家。多年来一直热衷于Python编程,参与过scikit-learn库等很多开源库的开发,曾担任2014年度“谷歌编程之夏”项目导师。他曾与全球几大数据挖掘公司密切合作,挖掘真实数据并研发相关应用。他的公司dataPipeline为多个行业提供数据挖掘和数据分析解决方案。

译者简介:

杜春晓

英语语言文学学士,软件工程硕士。其他译着有《电子达人——我的第一本Raspberry Pi入门手册》《Python数据分析》。新浪微博:@宜_生。

㈧ Web数据挖掘技术探析论文

Web数据挖掘技术探析论文

在日复一日的学习、工作生活中,大家或多或少都会接触过论文吧,论文对于所有教育工作者,对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗?以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文,供大家参考借鉴,希望可以帮助到有需要的朋友。

Web数据挖掘技术探析论文 篇1

引言

当前,随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展,有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术,实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展,使现代企业积累了大量的数据,这些数据不仅能给企业带来更多有用信息,同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务,成为电子商务成败的关键因素,因而受到现代电子商务经营者的高度关注,这也对计算机web数据技术提出了新的要求,Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据,并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考,以便科学合理制定和调整营销策略,为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前,它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。

计算机web数据挖掘概述

1.计算机web数据挖掘的由来

计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中,即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用,目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面,其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。

2.计算机Web数据挖掘含义及特征

(1)Web数据挖掘的含义

Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用,是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术,综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说,就是通过充分利用网络(Internet),挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容,从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息,最后再用于企业管理和商业决策。

(2)Web数据挖掘的特点

计算机Web数据挖掘技术具有以下特点:一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量,并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比,Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。

(3)计算机web数据挖掘技术的类别

web数据挖掘技术共有三类:第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘,查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息,以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式,从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。

计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系

借助计算机技术和网络技术的日臻成熟,电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大,电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加,电子商务企业以此获得了大量的数据,这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源,以便给企业和客户带来更多的便利和实惠,各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前,基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。

计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用

(1)电子商务中的web数据挖掘的过程

在电子商务中,web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段:既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中,分析结果不能让电子商务企业的决策者满意,就需要重复上述过程,直到满意为止。

(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

目前,电子商务在企业中得到广泛应用,极大地促进了电子商务网站的兴起,经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息,便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息,企业信息系统因此会获得大量的数据,如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础,使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而,电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面:

一是寻找潜在客户。电子商务活动中,企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户,通过挖掘Web日志记录等信息资源,对访问者进行分类,寻找访问客户共同的特征和规律,然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。

二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息,了解客户的浏览行为,然后根据客户不同的爱好和要求,及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品,以此来不断提高网站访问的满意度,最大限度延长客户驻留的时间,实现留住老客户发掘新客户的目的。

三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘,电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况,同时结合市场的变化情况,通过聚类分析的方法,推导出客户访问的规律,不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况,为决策提供及时而准确的信息参考,以便决策者能够适时做出商品销售策略调整,优化商品营销。

四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则,来了解客户的行为记录和反馈情况,并以此作为改进网站的依据,不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问,不断提高网站的点击率。

结语

本文对Web数据挖掘技术进行了综述,讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出,随着计算机技术和数据库技术快速发展,计算机Web数据技术的应用将更加广泛,Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域,研究前景巨大、意义深远。目前,我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段,还有许多问题值得深入研究。

Web数据挖掘技术探析论文 篇2

摘要: 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识,分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。

关键词: 电子商务;数据挖掘;应用

1概述

电子商务是指企业或个人以网络为载体,应用电子手段,利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展,电子商务比传统商务具有更明显的优势,由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点,使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多,行业竞争强,为了获得更多的客户资源,电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的,新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理,从中挖掘并进行商业预判,能够帮助电子商务企业决策层依据预判,对市场策略调整,将企业风险降低,从而做出正确的决策,企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛,电子商务活动中会产生大量有用的数据,如何能够数据挖掘出数据的参考价值?研究客户的兴趣和爱好,对客户分门别类,将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。

2数据挖掘技术概述

数据挖掘(DataMining),也称数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程,数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联,发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问,这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。

3Web数据挖掘特点

Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别,Web数据挖掘任务可分为:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。

1)Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息,挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。

2)Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘,挖掘描述内容是如何组织的,从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中,我们可以找出哪些是重要的网页,依据网页的主题,进行自动的聚类和分类,为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息,从而提高检索的质量及效率。

3)Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据,对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面?在每个页面中所停留的时间?下一步点击了什么?在什么样的路线下退出浏览的?这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。

4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析

1)电子商务中序列模式分析的应用

序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法,WEB销售商可以预测未来的访问模式,以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测,当用户浏览站点时,尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页,尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志,可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中,序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时,网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式,将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序,从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等,会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户,一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。

2)电子商务中关联规则的应用

关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系,关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系,从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点,减少用户过滤网站信息的负担,哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买?关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系,分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包,这就是一条关联规则,如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售,将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系,也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性,例如手机加充电宝,鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则,例如在上述例子中,商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放,如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中,如果一些商品被同时购买的概率较大,说明这些商品存在关联性,商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售,商家也根据关联有效搭配进货,提升商品管理水平。如买了灯具的顾客,多半还会购买开关插座,因此,一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则,由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品,也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐,将会大大提高商品的销售量。

3)电子商务中路径分析技术的应用

路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析,用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构,从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时,如果有很多用户不感兴趣的页面存在,就会影响用户的网页浏览速度,从而降低用户的浏览兴趣,同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系,通过分析得出访问频率最高的页面,从而改进网站结构及页面的设计。

4)电子商务中分类分析的应用

分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如,给出一组用户事务,可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据,可以建立一个分类模型,将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类,考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣,也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析,可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向,因而发现一些潜在的购买客户,从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户,提高客户满意度及忠诚度,最大化客户收益率,以降低成本,增加收入。

5)电子商务中聚类分析的应用

聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系,将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征,利用聚类分析技术将市场有效地细分,细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组,可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容,更多在用户分组上基于用户统计属性(如年龄、性别、收入等)的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群,通过聚类具有类似浏览行为的客户,让市场人员对顾客进行类别细分,能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析,发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容,就可以动态改变站点内容,让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客,给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分,然后用分类分析对数据集合进行分类标记,再将该标记重新进行分类,一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。

5结语

随着互联网的飞速发展,大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大,使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理,分析客户购买喜好、跟踪市场变化,调整销售策略,对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。

参考文献:

[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.

[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.

[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融,2013(4):234-235.208

[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.

[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.

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㈨ 手机挂号非法请求

现在很多人都喜欢用支付宝挂号,遇到支付宝挂号总失败是什么原因呢?支付宝挂号怎么用,怎么通过支付宝挂号就诊,这些问题都在困扰着大家,今天小编一并为大家讲解,那就跟随小编的步伐一起来了解并学习吧。

支付宝挂号总失败是什么原因?

网友:连续两天晚上十二点支付宝挂号,还是挂的普通医生号,两天都是显示成功,然后我就安心的睡了,结果两天都是第二天一早收到预约失败的信息,还自动退费了,信息是十二点过十分左右发的,但延迟到第二天才收到,也不知道什么原因,请问有试过这样的吗?到底什么情况?

出现这种情况,是因为现在支付宝都实名认证了,如果不是实名认证是会出错的,还有不要挂不上就重复挂,如果支付宝挂号总失败,并不是什么特别大的问题,实在不行,你还可以咨询相关方面的客服,由他们帮你找出原因,提供解决方法,尤其是在涉及到一些程序、后台服务器方面的原因时,咱们用户是很难搞清楚的,只能在客服的帮助下才能彻底解决。

其实支付宝挂号很方便,如某个开通支付宝支付的病人看门诊,医生给他开了药后,患者手机上的支付宝钱包APP就会出现等待付款的项目,用支付宝交了费就可以去取药。所以支付宝医院挂号怎么付款也是一样的,挂号成功之后,点击支付就OK了,接下来开淘小编还会告诉大家详细步骤。



怎么通过支付宝挂号就诊?

支付宝最近推出了网络医院挂号就诊服务。通过支付宝去网络医院预先挂号,可以免去在医院排长队挂号之苦,为病人去医院就诊带来了极大的方便。小编就为大家来分享一下支付宝挂号就诊的具体方法。

1、点击“支付宝钱包”打开,进入下一步,找到“城市服务”,找到“医疗服务”栏目下面的“挂号就诊”。

2、点击“挂号就诊”后,进入下一步,可以看到二项菜单。一是“免费问医生”;二是“更多医院”供选择。

3、如果觉得要先在线问一下医生,可以点击“免费问医生”,进入如下页面后,填写基本信息和主要症状后,别忘了要填上联系的手机号码,点击“提交问题”,一段时间后会收到医生的回答。如果收到医生的回答后,还是必须去医院的话,就要点击“更多医院”后进入如下页面,在“预约诊疗服务平台”上进行挂号。

4、继续在平台预约挂号时,可以在系统上选择“医院、科室、医生”后点击进入下一步。在选定医生的平台上,根据医生具体的排班信息来选择就诊日期和时间段,注意在蓝色的可选范围中选择,选择“就诊号”,每个就诊号都标有详细的取号时间,这样完全可以避开医院挂号窗口的排队。

看到这里,小编希望大家都能找到支付宝挂号总失败的原因,这样下次遇到同样的问题就知道怎么解决了。另外,如果有对于支付宝预约挂号时间还不是很清楚的朋友可以继续进行了解哦。更多内容小编会继续为大家更新。

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㈩ 《数据挖掘概念与技术(原书第3版)》pdf下载在线阅读全文,求百度网盘云资源

《数据挖掘》((美)Jiawei Han)电子书网盘下载免费在线阅读

链接: https://pan..com/s/1PBSdGNVt_TllzdlylLTetA

提取码: eda4

书名:数据挖掘

作者:(美)Jiawei Han

译者:范明

豆瓣评分:7.9

出版社:机械工业出版社

出版年份:2012-8

页数:468

内容简介:

数据挖掘领域最具里程碑意义的经典着作

完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新

引入了许多算法和实现示例,全部以易于理解的伪代码编写,适用于实际的大规模数据挖掘项目。

讨论了一些高级主题,例如挖掘面向对象的关系型数据库、空间数据库、多媒体数据库、时间序列数据库、文本数据库、万维网以及其他领域的应用等。

全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。

作者简介:

Jiawei Han(韩家炜)伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系Abel Bliss教授。由于在数据挖掘和数据库系统领域卓有成效的研究工作,他曾多次获得各种荣誉和奖励,包括2004年ACM SIGKDD颁发的最佳创新奖,2005年IEEE Computer Society颁发的技术成就奖,2009年IEEE颁发的W. Wallace McDowell奖。他是ACM和IEEE Fellow。

Micheline Kamber 拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位,她是NSERC Scholar,先后在加拿大麦吉尔大学、西蒙-弗雷泽大学及瑞士从事研究工作。

Jian Pei(裴健)目前是加拿大西蒙-弗雷泽大学计算机科学学院教授。2002年,他在Jiawei Han教授的指导下获得西蒙-弗雷泽大学博士学位。

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