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數(shù)據(jù)挖掘按照其挖掘任務(wù)主要包括分類和預(yù)測(cè)、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，回歸發(fā)現(xiàn)和序列模式發(fā)現(xiàn)等技術(shù)。在選擇某種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前，首先要將需要解決的問(wèn)題轉(zhuǎn)化成正確的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，然后根據(jù)挖掘的任務(wù)來(lái)選擇使用哪些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。在電子商務(wù)活動(dòng)中，主要使用下面的一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

　　5.1分類

　　分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過(guò)分類模型或分類函數(shù)，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。分類的主要方法有基于決策樹模型的數(shù)據(jù)分類，貝葉斯分類算法，ID3算法和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。

　　假定現(xiàn)在我們有一個(gè)描述顧客屬性的數(shù)據(jù)庫(kù)，包括他們的姓名、年齡、收入、職業(yè)等，我們可以按照他們是否購(gòu)買某種商品（例如，計(jì)算機(jī)）來(lái)進(jìn)行分類。如果現(xiàn)在有新的顧客添加到數(shù)據(jù)庫(kù)中，我想將新計(jì)算機(jī)的銷售信息通知顧客，若將促銷材料分發(fā)給數(shù)據(jù)庫(kù)中的每個(gè)新顧客，如此可能會(huì)導(dǎo)致耗費(fèi)較多的精力和物力。而若我們只給那些可能購(gòu)買新計(jì)算機(jī)的顧客分發(fā)材料，可以在較大的程度上節(jié)省成本。為此，可以構(gòu)造和使用分類模型。分類方法的特點(diǎn)是通過(guò)對(duì)示例數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，已經(jīng)建立了一個(gè)分類模型，然后利用分類模型對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的其它記錄進(jìn)行分類。

　　5.2聚類分析

　　聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。聚類分析的方法是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最為常見的技術(shù)之一。常用的聚類分析方法有：分割聚類方法，層次聚類方法，基于密度的聚類方法和高維稀疏聚類算法等。聚類分析方法與分類方法的不同之處是聚類事先對(duì)數(shù)據(jù)集的分布沒有任何的了解。因此在聚集之后要有一個(gè)對(duì)業(yè)務(wù)很熟悉的人來(lái)解釋這樣聚集的意義。很多情況下一次聚集你得到的分類對(duì)你的業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)可能并不好，這時(shí)你需要?jiǎng)h除或增加變量以影響分類的方式，經(jīng)過(guò)幾次反復(fù)之后才能最終得到一個(gè)理想的結(jié)果。聚類分析方法在電子商務(wù)中的使用也極其廣泛。其中一個(gè)典型的應(yīng)用是幫助市場(chǎng)分析人員從客戶基本庫(kù)中發(fā)現(xiàn)不同的客戶群，并且用購(gòu)買模式來(lái)刻畫不同客戶群的特征。通過(guò)對(duì)聚類的客戶特征的提取，把客戶群分成更細(xì)的市場(chǎng)，提供針對(duì)性的服務(wù)。