杨知玲

摘要：数据挖掘技术可以把电子商务的海量的数据和信息进行一个挖掘，使这些数据和信息得到最有效的利用，既转化为知识的过程。帮助电子商务企业分析电子商务客户的行为，提供更加优质的，具有针对性的服务，最终实现盈利。该文通过Weka完成了对数据的预处理，然后用了关联规则中的Apriori算法对电子商务网络购物用户进行了行为分析，最后对电子商务运用数据挖掘技术促进自身发展和实际应用提出建议和意见。

关键词：Weka；数据挖掘技术；B2C；电子商务

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）13-0259-02

1概述

随着各种有关数据挖掘的新技术和相关研究的出现，使电子商务企业分析客户行为，对客户进行分类，从而采取相应对策发展新客户，留住老客户，提高用户好感度和满意度，提高自身电子商务网站的吸引力和影响力成为可能。电子商务的竞争无比的激烈，也有着很多的商机，谁能从这些数据中挖掘出可以利用的知识，谁就更能在行业竞争中成为获胜的那一方。

本文研究的目的是通过运用数据挖掘技术对电子商务数据和信息（比如客户的个人信息、电子商务网站用户行为信息调查数据等）做一个分析，来挖掘出能够对电子商务企业的决策和未来的发展提供帮助的知识模型。通过数据挖掘技术所挖掘出的模式知识，帮助电子商务企业分析客户的行为，为企业发展新客户，留住老客户，提高企业竞争力。

2用户数据准备