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1.數據挖掘技術介紹

數據挖掘技術就是指通過一定的信息儲備以及信息分析，在龐大的數據庫中搜尋到與某個主體相匹配的信息以及數據。近年來，隨著生活水平的提高以及網絡智能的普及，數據挖掘技術在電子商務平臺被廣泛地應用。具體來說，用戶在進行一次電子商務平臺相關商品瀏覽之后，其瀏覽記錄就會成為一條數據，被上傳至該電子商務交易平臺的數據庫里。在用戶經過多次的數據瀏覽之后，這些瀏覽記錄所包含的內容就會被存儲于這個賬號的數據庫里。然后，通過電子商務平臺的人工智能分析技術，能夠大致對該用戶的生活需求、習慣愛好以及品味做出初步判斷，電子商務平臺人工智能端為其推薦出符合該用戶瀏覽習慣的商品。這種從數據記錄開始，歷經數據存儲以及人工智能分析，最終達到對用戶進行個性化商品推薦的過程，就可以被看作是一項數據挖掘技術。現階段，人工智能技術以及網絡云端儲存技術得到了快速發展，使得數據挖掘技術被廣泛應用到電子商務交易平臺以及網絡營銷等方面。應用數據挖掘技術對全部電子商務平臺客戶進行數據統計以及數據分析，能夠幫助工作人員對于各項數據之間存在的相互關系進行分析，歸納并總結出各個年齡段、各種職業的瀏覽習慣以及用戶購買愛好等重要結論。通過數據挖掘技術，能夠幫助電子商務平臺優化產品結構、掌握市場需求以及最新動向，分析各種商品的銷售利潤和經營數量。近年來，通過數據挖掘技術所取得的數據，能夠對市場競爭對手的經營動向等做出分析，從而實現對其客戶的流量吸引，最終保證該電子商務平臺在市場競爭中處于領先地位。

2.現階段網絡營銷使用的數據挖掘方法

2.1借助信息關聯性進行數據分析

關聯分析，是指通過對于電子商務平臺云端信息存儲的大量數據進行統計以及分析，從而得到這些數據之間的相互聯系。在電子商務平臺及網絡營銷的實際應用中，關聯分析以其對信息處理的高效性和明確性被廣泛應用。具體來說，通過分析客戶在某種商品的瀏覽記錄，平臺人工智能技術能夠通過信息的關聯分析，在用戶進行下次瀏覽時自動推薦與該種商品有一定使用連接關系的商品。

2.2對所存儲的信息進行統計分析

統計分析，是現階段電子商務交易平臺最常使用的數據挖掘技術,是將用戶瀏覽網頁的內容、瀏覽時間以及瀏覽深度進行數據儲存以及統計學分析，從而得到每個用戶使用電子商務交易平臺時最常瀏覽的頁面、商品以及瀏覽路徑長度。通過這些數據，能夠協助電子商務平臺相關工作人員完善網絡站點的站點位置和密度、優化電子商務平臺用戶使用體驗以及提高電子商務交易平臺的交易安全性等。

2.3將用戶以及數據聚類分析

聚類分析，是指將具有相同特征的數據信息進行歸納以及存儲，從而方便人工智能技術對其進行進一步的分析，總結出具有相同使用習慣的客戶以及具有相似功能的商品等。聚類分析，通常被用于電子商務平臺在市場層面的發展。通過將電子商務平臺云端存儲的大量數據進行分析，能夠協助相關工作人員對市場需求進行劃分，并針對每個對應部分的商品市場進行具有強烈針對性的市場營銷手段以及策略，最大限度地滿足客戶的使用以及購買需求，最終達到提升電子商務平臺經營收益的目的。

2.4將龐大的數據進行分類分析

分類分析,是現階段電子商務平臺最多使用的一項數據挖掘技術，可以理解成對于某一類用戶或某一類問題進行歸類，減少電子商務平臺工作人員不必要的工作量，實現工作效率的提升。分類分析不僅能夠對已有存儲記錄的數據進行歸納總結，還能夠通過歸納總結的數據以及發展趨勢對某些信息未來的發展情況做出預測。

3.數據挖掘技術在電子商務平臺網絡營銷中的應用

3.1確定網絡營銷目標

隨著交易平臺從線下實體轉向電子商務平臺，使得傳統商品的營銷策略和營銷手段都發生了巨大的變化。現階段，對某一目標進行網絡營銷需要通過市場數據細分、市場目標選擇以及結合市場需求進行定位等。通過利用數據挖掘技術，能夠準確得到一特定商品的具體市場，從而為公司的發展規劃以及營銷手段的確立提供數據支持。

3.2制定網絡營銷計劃

網絡營銷計劃，可以說是電子商務平臺吸引客流量、搶奪市場的重要手段，因此在制定網絡營銷計劃之前，相關工作人員需要對市場客戶具體需求以及消費群體進行分析。通過確定市場需求以及消費人群，能夠協助相關工作人員確定用戶消費習慣以及消費規律，從而為制定切實可行的營銷計劃打下夯實的基礎。

3.3進行獨立的電子商務平臺網絡營銷

數據挖掘技術在網絡營銷中的最終作用，是為了實現通過數據分析得到準確的消費習慣以及消費需求，從而達到虛擬一對一營銷的目的。數據挖掘技術通過對數據進行存儲以及分析，從而得到消費者的消費習慣以及消費需求，企業根據這些數據對客戶進行分類，從而實現更為準確的服務投放，最終實現提升客戶滿意度的目的。

4.結語

綜上所述，在數據挖掘技術之下，掌握消費者的消費規律以及訪問時間，協助企業制定最恰當的網絡營銷策略，在競爭激烈的市場中，提升企業自身的核心競爭力。