王鑫

（山东商业职业技术学院，济南250103）



跨行业数据挖掘在农产品电子商务中的应用研究

王鑫

（山东商业职业技术学院，济南250103）

摘要：利用跨行业数据挖掘方法对农产品电子商务网站搜集的各种信息进行整理和分析，并运用数据挖掘模型对数据进行运算，可以发现农产品相关客户的行为特征、购买习惯以及商品的特性。通过发现的这些规律对农产品电子商务网站进行优化可以提高客户的访问率和转化率，大大提高农产品电子商务网站的运营效果。

关键词：CRISP-DM；电子商务；网络日志；C5.0模型

一、引言

跨行业数据挖掘过程标准是目前业界主流的数据挖掘流程，简称CRISP-DM。1999年由欧盟机构联合起草，在金融、医疗保健、市场营销、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险等行业适用广泛。据统计，超过60%的挖掘模型使用跨行业数据挖掘技术。商业理解（Business Understanding）、数据理解（Data Understanding）、数据准备（Data Preparation）、建立模型（Modeling）、模型评估（E鄄valuation）、模型应用（Deployment）六个部分完成了数据挖掘在各个行业的应用，他们从大量的数据中，通过分类、估计、预测、相关分析、关联分析等手段，揭示以往未被发现的、隐含的、有潜在价值的信息。但是，此项技术在农产品电子商务中鲜有应用。

二、农产品电子商务网站CRISP-DM的应用基础

在商业应用上，数据挖掘能够解决以下技术难关：数据库营销（Database Marketing）、客户群划分（Customer Segmentation Classification）、背景分析（Profile Analysis）、交叉销售（Cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失性分析（Churn Anal鄄ysis）、客户信用分析（Credit Scoring）、欺诈发现（Fraud Detection）等等，以上应用全部基于Inter鄄net的发展。［1］由于互联网的信息交互，大量的数据被记录在Web页面或者数据库中，人们通过不同的手段提取这些记录的价值。……