Clementine在电子商务环境中的数据挖掘应用

Clementine在电子商务环境中的数据挖掘应用

邓尚民 韩 靖

(编译)

(山东理工大学科技信息研究所 淄博255091)

=摘要> 针对电子商务环境下对数据挖掘的需求,使用新一代的数据挖掘工具Clementine对具体实例进行处理,给出了数据流形式的挖掘流程,包括应用理解、数据理解、数据准备、应用模型。指出Clementine对电子商务环境下的信息发现具有巨大的发展前景。

=关键词> 电子商务 Clementine 数据挖掘 数据流 =分类号> TP31 F313.36

ApplicationofData-miningwithClementineUnderthe

E-commerceEnvironment

DengShangmin HanJing (Compiler)

(InstituteofScientific&TechnicalInformation,ShandongUniversityofTechnology,

Zibo255091,China)

=Abstract>

Inordertomeetthedemandonthedata-miningundertheE-commerceenvironment,thispaper

copeswithconcreteproblemwithClementine,andputsforwardthestreamsthroughdata-mining,includingtheunder-standingofapplyanddata,aswellaspreparingandmodels.application.Clementinehasenormousdevelopmentpros-pectstothediscoveryofinformationundertheE-commerceenvironment. =Keywords> E-commerce Clementine Data-mining Datastream

1 电子商务环境下的数据挖掘

在电子商务环境下,顾客的需求得以完全呈现在企业面前,使企业为顾客提供大规模个性化服务成为可能。每个企业都希望能够详细地了解自己的顾客。在电子商务环境下企业获取信息的能力得到极大的提高,企业的问题不是缺乏信息而是缺乏有效的手段来对信息进行分析。传统的分析技术已经不能满足需要。面对新情况,必须采用新的技术才能够有效地处理电子商务活动中的海量数据,从中得出有用的结论。可以采用的新技术中,数据挖掘是一个重要的组成部分。

数据挖掘是一类深层次的数据分析方法。是利用各种技术来发现数据中的隐含关系(知识),是一个交互、反复的过程。在电子商务环境下,数据挖掘作为一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。目前,数据挖掘在电子商务活动中主要应用在客户关系管理(CustomerRe- 收稿日期:2007-06-29

收修改稿日期:2007-07-25

lationshipManagemen,tCRM)方面及竞争对手分析

[1]

从国内外目前的研究进展来看,数据挖掘的研究各学科自成一派,没有突破各个领域的技术界限,没有融合各领域的不同方法,尤其是未将并行优化的诸方法集成用于数据挖掘,从而提高实时性,并解决随机的、动态的、不完全的数据挖掘,即所谓智能数据挖掘。Clementine解决了上面的问题,是集成了很多方法的智能数据挖掘。

2 Clementine

Clementine是SPSS公司推出的企业级数据挖掘产品,是能够有效地为企业活动改进决策的一个数据采集工作台。它提供了包括神经网络、决策树、聚类分析、关联分析、因子分析、回归分析等在内的丰富的数据挖掘模型,它通过节点的连接来完成整个数据挖掘过程。它完全支持世界通行的跨行业数据挖掘标准流程(CRISP)DM),提供了从商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估到结果部署的整个数据挖掘过程的项目管理功能和相对应的节点。它主要可以用来生成客户档案和客户生命周期、检查和预测组织的疏漏、预测未来的趋势、研究响应、分类和聚类

[2]

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