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摘 要：伴随着网络时代的到来，电子商务不断兴起，并且处于不斷的飞速发展中。在电子商务发展过程中，大量数据的产生，使人们不得不面临如何处理利用这些数据的问题。如果可以充分地的处理利用这些数据，就可以更好的了解客户的需求，从而为客户服务。由此诞生了数据挖掘技术，并且数据挖掘技术也是这个网络信息时代最重要的技术之一，用于商业，教育等各个领域。数据挖掘技术是一种处理数据的技术方法，对大批不完全的数据进行处理，挖掘其中潜在的信息，从而获得这大量数据中潜在价值，并加以利用。本文对数据挖掘技术进行了分析，并且对其在电子商务管理中的应用进行了研究。
关键词：电子商务；管理；数据挖掘技术
一、引言
随着信息时代的迅速发展，电子商务成为炙手可热的行业，大众也将更多的目光放在了电子商务的发展与应用上。如何了解顾客的想法，从而为顾客提供他所需要的产品，也是企业在电子商务方面需要面对的重要问题。与此同时，随之而来的是电子商务在应用的时候产生的大量数据。庞大的数据信息为人们带来挑战的同时，带来的也是机遇与机会。在庞大的数据中，包含着许多不完全的、被忽视的有用信息，如果能在这大量的数据中发现有用的数据信息，势必能够为企业带来更多潜在的商业价值。所以，数据挖掘技术对于电子商务管理有着不容小觑的商业用途与价值，对于企业的运营发展起到了重要作用。
二、数据挖掘技术
数据挖掘技术的方法包括人工神经网络数据挖掘法，聚类分析数据挖掘法，粗糙集算数据挖掘法，关联规则数据挖掘法以及遗传算法数据挖掘共五种。这五种数据挖掘技术的产生，为电子商务管理在这个信息时代的发展提供了必不可少的管理技术。
（一）人工神经网络数据挖掘技术
该技术具体是在仿生学专业基础上进行数据挖掘的技术类型。人工神经网络数据挖掘技术能够对生物学当中的结构和传输功能进行生态模拟。该技术能对噪声数据进行有效分析，但是该技术的缺点是过于隐蔽难以理解，并且耗费较长的时间。
（二）聚类分析数据挖掘技术
该数据挖掘技术是在网站的数据库中所需要的对象进行查找，并对所有数据进行分析。在商业运营中，这类技术可以用于分析搜索各类顾客的特征，并由此为各类顾客设计不同的购买方式，使企业对于顾客的喜好能够更好地挖掘与服务，从而为企业获得更多的利益。
（三）粗糙集算数据挖掘技术
这类技术是对于噪声数据中的结构关系进行数据挖掘的一种技术方法。但是该技术目前只能对离散型数据进行分析，无法处理连续型的数据量。
（四）关联规则数据挖掘技术
关联规则数据挖掘技术是最被优先选取的数据挖掘技术，也是最常用的方法。该技术能在庞大的数据找到有价值有意义的数据，也能查找以往的数据，使隐秘的数据变得清晰。
（五）遗传算法数据挖掘技术
此类数据挖掘技术是由生物遗传规律指导，基于生物学中的进化法则上计算的一种数据挖掘技术。同理于生物遗传中的操作，对数据选择到交叉，变异，由此解决问题。
三、电子商务管理中数据挖掘技术的应用
数据挖掘技术在电子商务管理中的许多方面都得到了应用，如客户关系管理，网站运营，甚至是网络营销方面。运用好数据挖掘技术，对企业的经营管理，以及掌控市场需求都有着决定性的作用。
（一）客户关系管理
企业的策划决定以及产品设计，都基于顾客的需求，而如何知晓客户对产品有着什么样的需求就需要企业能够了解客户的信息以及喜好，这也就成为企业的首要问题。利用数据挖掘技术，企业可以在庞大的客户数据库中，对客户的特点喜好进行分析分类，给不同的客户定制不同的营销方案，为企业发展潜在客户。随着企业的不断发展，客户数据的愈发庞大，仅仅只用人工的手段势必费时费力，而数据挖掘技术对于客户的信息管理以及分析，不但能够减少不必要的耗费，省时省力，还能为企业达到利益的最大化。
（二）网站运营
网站的访问者在浏览网站的过程中留下来的痕迹往往都暴露了访问者的信息以及喜好，网站设计运营者，可以根据访问者在浏览网站时留下的痕迹，为访问者设计快捷方式，不但能简化访问者的搜索过程，也可以发现访问者的浏览习惯，为企业明确安排广告投入的位置。
（三）网络营销
数据挖掘技术可以通过分析的客户经常点击浏览的网站，知晓客户的需求，为客户推送其经常浏览的产品，不但方便客户，也促进网站的消费。同时也方便企业为各类客户制定各式各样的营销计划，而不是盲目推送导致客户的厌恶。同时，数据结果也显示，客户更乐意选择能够尽可能满足自己购物需求的网络平台，所以数据挖掘技术在为客户推送相关产品以及网络营销方面有着十分关键的用途。
数据挖掘技术在这些领域的应用，为企业提供了更加具有针对性的销售策略，也为客户购买产品提供了便捷。客户能够方便快捷的买到自己所需要的东西，让客户对网站留下好印象，也就能增加企业网站的点击率，从而吸引更多的人点击网站，为企业的经营造就一个良性循环。
四、结语
综上所述，随着网络信息时代的发展，电子商务管理也面临着很大的挑战，而信息挖掘技术为企业以及客户都提供了方便快捷的管理途径和服务方式。网络数据的日益增加，虽然数据相当庞大冗杂，但却并不是企业的负担，而是潜在的客户需求以及商业价值。数据挖掘技术的广泛应用也为电子商务管理提供了便利。电子商务中数据挖掘技术的应用，为企业在繁琐的数据中找到有商业价值的数据，并为企业所利用，造就更多的利润，也便于企业为客户建立具体完善的管理体制，为企业在市场竞争中博得头筹。
参考文献：
[1]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，（06）：395.
[2]胡永祥.电子商务系统中的数据挖掘技术研究[J].电子世界，2013，（24）：25.
[3]王晓鹏.数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究[J].中国新技术新产品，2013，（18）：25.
作者简介：
李璐（1982.10—），女，汉，四川省达州市人，本科，助教，南昌工程学院，电子商务。
赵冬梅（1982.07.19—），女，汉族，江西省南昌市人，硕士研究生，助教，南昌工程学院，人力资源管理方向。
关键词：电子商务；管理；数据挖掘技术
一、引言
随着信息时代的迅速发展，电子商务成为炙手可热的行业，大众也将更多的目光放在了电子商务的发展与应用上。如何了解顾客的想法，从而为顾客提供他所需要的产品，也是企业在电子商务方面需要面对的重要问题。与此同时，随之而来的是电子商务在应用的时候产生的大量数据。庞大的数据信息为人们带来挑战的同时，带来的也是机遇与机会。在庞大的数据中，包含着许多不完全的、被忽视的有用信息，如果能在这大量的数据中发现有用的数据信息，势必能够为企业带来更多潜在的商业价值。所以，数据挖掘技术对于电子商务管理有着不容小觑的商业用途与价值，对于企业的运营发展起到了重要作用。
二、数据挖掘技术
数据挖掘技术的方法包括人工神经网络数据挖掘法，聚类分析数据挖掘法，粗糙集算数据挖掘法，关联规则数据挖掘法以及遗传算法数据挖掘共五种。这五种数据挖掘技术的产生，为电子商务管理在这个信息时代的发展提供了必不可少的管理技术。
（一）人工神经网络数据挖掘技术
该技术具体是在仿生学专业基础上进行数据挖掘的技术类型。人工神经网络数据挖掘技术能够对生物学当中的结构和传输功能进行生态模拟。该技术能对噪声数据进行有效分析，但是该技术的缺点是过于隐蔽难以理解，并且耗费较长的时间。
（二）聚类分析数据挖掘技术
该数据挖掘技术是在网站的数据库中所需要的对象进行查找，并对所有数据进行分析。在商业运营中，这类技术可以用于分析搜索各类顾客的特征，并由此为各类顾客设计不同的购买方式，使企业对于顾客的喜好能够更好地挖掘与服务，从而为企业获得更多的利益。
（三）粗糙集算数据挖掘技术
这类技术是对于噪声数据中的结构关系进行数据挖掘的一种技术方法。但是该技术目前只能对离散型数据进行分析，无法处理连续型的数据量。
（四）关联规则数据挖掘技术
关联规则数据挖掘技术是最被优先选取的数据挖掘技术，也是最常用的方法。该技术能在庞大的数据找到有价值有意义的数据，也能查找以往的数据，使隐秘的数据变得清晰。
（五）遗传算法数据挖掘技术
此类数据挖掘技术是由生物遗传规律指导，基于生物学中的进化法则上计算的一种数据挖掘技术。同理于生物遗传中的操作，对数据选择到交叉，变异，由此解决问题。
三、电子商务管理中数据挖掘技术的应用
数据挖掘技术在电子商务管理中的许多方面都得到了应用，如客户关系管理，网站运营，甚至是网络营销方面。运用好数据挖掘技术，对企业的经营管理，以及掌控市场需求都有着决定性的作用。
（一）客户关系管理
企业的策划决定以及产品设计，都基于顾客的需求，而如何知晓客户对产品有着什么样的需求就需要企业能够了解客户的信息以及喜好，这也就成为企业的首要问题。利用数据挖掘技术，企业可以在庞大的客户数据库中，对客户的特点喜好进行分析分类，给不同的客户定制不同的营销方案，为企业发展潜在客户。随着企业的不断发展，客户数据的愈发庞大，仅仅只用人工的手段势必费时费力，而数据挖掘技术对于客户的信息管理以及分析，不但能够减少不必要的耗费，省时省力，还能为企业达到利益的最大化。
（二）网站运营
网站的访问者在浏览网站的过程中留下来的痕迹往往都暴露了访问者的信息以及喜好，网站设计运营者，可以根据访问者在浏览网站时留下的痕迹，为访问者设计快捷方式，不但能简化访问者的搜索过程，也可以发现访问者的浏览习惯，为企业明确安排广告投入的位置。
（三）网络营销
数据挖掘技术可以通过分析的客户经常点击浏览的网站，知晓客户的需求，为客户推送其经常浏览的产品，不但方便客户，也促进网站的消费。同时也方便企业为各类客户制定各式各样的营销计划，而不是盲目推送导致客户的厌恶。同时，数据结果也显示，客户更乐意选择能够尽可能满足自己购物需求的网络平台，所以数据挖掘技术在为客户推送相关产品以及网络营销方面有着十分关键的用途。
数据挖掘技术在这些领域的应用，为企业提供了更加具有针对性的销售策略，也为客户购买产品提供了便捷。客户能够方便快捷的买到自己所需要的东西，让客户对网站留下好印象，也就能增加企业网站的点击率，从而吸引更多的人点击网站，为企业的经营造就一个良性循环。
四、结语
综上所述，随着网络信息时代的发展，电子商务管理也面临着很大的挑战，而信息挖掘技术为企业以及客户都提供了方便快捷的管理途径和服务方式。网络数据的日益增加，虽然数据相当庞大冗杂，但却并不是企业的负担，而是潜在的客户需求以及商业价值。数据挖掘技术的广泛应用也为电子商务管理提供了便利。电子商务中数据挖掘技术的应用，为企业在繁琐的数据中找到有商业价值的数据，并为企业所利用，造就更多的利润，也便于企业为客户建立具体完善的管理体制，为企业在市场竞争中博得头筹。
参考文献：
[1]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，（06）：395.
[2]胡永祥.电子商务系统中的数据挖掘技术研究[J].电子世界，2013，（24）：25.
[3]王晓鹏.数据挖掘技术在电子商务管理中的应用研究[J].中国新技术新产品，2013，（18）：25.
作者简介：
李璐（1982.10—），女，汉，四川省达州市人，本科，助教，南昌工程学院，电子商务。
赵冬梅（1982.07.19—），女，汉族，江西省南昌市人，硕士研究生，助教，南昌工程学院，人力资源管理方向。