试论开放数据在电子政务、电子商务和图书情报领域的应用（共10篇）由网友“及川彻不是天才”投稿提供，下面小编给大家带来试论开放数据在电子政务、电子商务和图书情报领域的应用，希望能帮助到大家!
篇1：试论开放数据在电子政务、电子商务和图书情报领域的应用
摘要：
摘要：随着信息技术的不断发展，大数据时代随之到来，数据的开放与存取也在各个领域显示出越来越重要的作用。基于此，本文就开放数据在电子政务、电子商务和图书情报领域的应用进行探究，首先简要阐述开放数据的...
摘要：随着信息技术的不断发展，大数据时代随之到来，数据的开放与存取也在各个领域显示出越来越重要的作用。基于此，本文就开放数据在电子政务、电子商务和图书情报领域的应用进行探究，首先简要阐述开放数据的产生、内涵及其实践，然后就开放数据在电子政务、电子商务和图书情报领域的具体应用进行分析，以此促进开放数据应用水平的提升。
篇2：试论开放数据在电子政务、电子商务和图书情报领域的应用
如今社会发展速度越来越快，海量信息不断涌现出来，对社会各个领域的运行和管理带来新的挑战。在大数据的时代背景下，把控数据就能在市场竞争中占得有力的先机，因此很多企业都将大数据的分析和管理作为自身运营和发展的重要途径。在此基础上，开放数据这一概念也应运而生，很多领域都建立起数据开放的平台，实现各项数据高效的流转和共享，从而为新时代社会发展提供源源不断的动力。
1开放数据的产生、内涵及其实践
1.2开放数据的产生
开放数据之所以能够产生完全依据开放思维的逐渐普及。这一概念的起源最初来自于“自由软件运动”，这一运动是由一项叫做GUN的科研项目引起的，这个项目的负责人是麻省理工的程序员，名叫理查·斯托曼，目的是在程序员相互协作的基础上开发出一套完全开放自由的软件操作系统，正是这一科研项目的产生和进行，使“自由软件运动”走上历史的舞台。，一本名为《大教堂与集市》的书首次公开阐述了开放源代码的优势，这本书是埃里克·雷蒙出版的，里面着重阐述了作者对开放源代码的认识及推崇，进而将“自由软件运动”推向另一个高潮。自从“开源运动”兴起后，很多企业都对开放源代码表示认同，同时将其运用于实践之中。自“自由软件运动”、“开源运动”之后，一项具有决定性意义的运动逐渐兴起，那就是“开放存取运动”，这一运动对开放数据的各项计划和理念进行完善，使开放数据在政务、商务和图书出版界得到了有效的运用。
1.3开放数据的内涵
现阶段开放数据仍然没有一个明确的定义，人们普遍将这一概念进行宽泛性的理解，认为开放数据是一种可以在免费和重复的基础上使用的数据，因此无论是何种领域，都可以对这些数据信息进行自由使用，不受任何条件的限制。数据是一种原始性的概念，未经过任何加工和处理的是数据，经过各种加工和处理的数据才被称为信息，从这中解释来看，数据是完全客观的、天然的，因此可靠性也强于信息，因此对数据进行开放是极有利于社会向新高度发展的。對开放数据而言，数据不收任何的限制，既不受使用者的限制，也不受使用方式的限制，最为开放的数据是完全真实可信的，不对任何人或团体有所差别，这些优势也可以看作是社会对开放数据做出的潜移默化的要求，即必须保持原始完整、自由开放，还有具备高效的共享性和操作性。
篇3：试论开放数据在电子政务、电子商务和图书情报领域的应用
开放数据在现实中的实践主要体现在政治领域、经济领域和文化领域。在开放数据的实际应用中，电子政务是时间最早且影响力最大的，现阶段美国、英国、新西兰、巴西等国家政府都将开放数据的应用作为政府运行的战略计划，使政府更具有公信力。开放数据在电子商务中的应用更加明显，例如淘宝、京东、亚马逊书城等电子商务平台。在文化领域，开放数据主要应用于图书馆和出版界，使图书情报部门的运行更具有效率，下文通过具体实例对开放数据的应用进行分析。
2.1开放数据在电子政务中的应用
根据开放数据产生和发展的过程可以看到，开放数据这一概念最初由美国民间提出，后来在逐渐完善的过程中被应用于美国政府的政务中。开放数据最初被应用于美国立法法案数据的公开，这是民间的一直要求，也是美国政府增强公信力的必要途径，因此，美国开放数据的运动团体人员对美国政府应用开放数据的标准和原则进行讨论，列出具体的八项内容，对政府开放数据的应用进行完善。开放数据计划由奥巴马政府正式提出，并制定相关法案，旨在提升美国政府的透明度和公信力，让所有公民都能够自由获取政府信息，对政府执政形成强有力的监督。美国电子政务对开放数据的应用具体体现在Data.gov网站的成立上，这一网站中对美国政府的工作数据进行公开展示，用户可以在网站上自由检索各行业信息，并提出自己的意见和建议，同时还能与其他用户展开交流。Data.gov网站不仅为用户监督政府行政提供便利，还鼓励用户对各项数据进行二次利用，使数据在共享的过程中发挥更广泛的作用[1]。
2.2开放数据在电子商务中的应用
随着信息技术的不断发展，电子商务逐渐成为时代的标志性象征，各领域都将大数据和互联网+的理念运用行业发展，使电子商务呈现出蓬勃生机。以我国典型的电子商务平台淘宝为例。淘宝网于正式推出电子商务平台，这一平台的推出便是开放数据应用的典型体现。在这一平台上，淘宝的.各项电子商务业务都聚集起来，为外部的合作者提供账号体系、API的原始数据，并将淘宝网上的基础服务进行输送，为用户提供需求。在淘宝开放平台上，淘宝网中的所有数据都能够进行共享，开发者可以通过这一平台对应用进行完善，从而进一步满足用户的需求。淘宝开放平台还对账号进行开放，用户登录第三方平台时无需重新注册，只要一键登录即可。这一共享应用使得第三方网站能够获取更多淘宝的优质客户，从而扩充第三方网站的影响力。淘宝开放平台不仅满足客户的需求，还对行业发展起到重要的导向作用。在大数据集聚的平台上，淘宝开放平台上的各项消费数据都会得到共享，各个行业领域都能都嗅到最新的消费风向，从而做出针对性的计划。
2.3开放数据在图书情报中的应用
开放数据在图书情报中的应用主要体现为图书馆将书目数据进行公开，在电子平台上实现共享，并为平台用户提供免费下载的功能。以欧洲核研究中心图书馆为例，欧洲核研究中心图书馆是世界上第一批应用开放数据的图书馆，该图书馆将书目记录数据进行对外开放，为第三方提供自由的下载服务，鼓励世界各地的研究者对书目记录数据进行二次利用。在开放图书馆工程中，该图书馆鼓励平台用户根据数据信息增添目录、摘要等内容，并通过大量接口为用户提供网站下载服务[2]。
3结论
综上所述，针对开放数据在电子政务、电子商务和图书情报领域应用的探究是极有必要的。研究可得，开放数据的产生和发展是一个时代向另一个时代发展的标志性象征，使社会各项完整原始、可靠有效的数据都能够得到广泛的流通、共享和应用，从而推动电子政务、电子商务和图书情报得到更好的发展。希望本文可以为研究开放数据在电子政务、电子商务和图书情报领域应用的相关人员提供参考。
参考文献
[1]马海群，蒲攀.国内外开放数据政策研究现状分析及我国研究动向研判[J].中国图书馆学报，，41（05）：76-86.
[2]王元卓，贾岩涛，刘大伟.基于开放网络知识的信息检索与数据挖掘[J].计算机研究与发展，2015，52（02）：456-474.
作者简介：史云飞（1994-），男，汉，江苏省宿迁市，在读研究生，研究方向：情报学。
篇4：数据挖掘在电子商务图书
数据挖掘在电子商务图书推荐
摘要：在这样庞大的图书信息中选择自己想要的信息是比较困难的，这样反而是增加了用户购 买图书的难度。为了有效的解决 这一问题，出现了图书推荐系统。 本文将从数据挖掘方面对电子
1.数据挖掘中关联规则的概念 数据挖掘就是大量数据中提取或者挖掘知识，这种数据应该是海量的。还有另一种说法是把数据挖掘看成是数据库中知识的发现过程的一个基本步骤。 1.1关联规则的概念 关联规则可以说是在数据挖掘中相对来说比较常用的一种方法了，Agmwal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题。在这以后有诸多的研宄员对数据挖掘中的关联规则进行了大量的研究。他们的工作有很多，其中就包括对原有的算法进行了优化处理。比如，引进了随机采样、并行思想等。 关联规则挖掘的过程是这样的一个流程，首先利用算法根据最小支持度找到频繁项集，再依托找到的频繁项集结合置信度生成形如X—Y的强关联规则。在关联关联规则挖掘过程中用到两个最重要的参数，支持度和置信度。 设I={il’i是项集，其中ik(k=l，2，…,m)可以是购物篮中的物品，也可以是保险公司的顾客。设任务相关的数据D是事务集，其中每个事务T是项集，使得TSI。设A是一个项集，且A£T。关联规则是如下形式的逻辑蕴涵：A=>B,ASI，BGI,且AnB=A关联规则具有如下两个重要的属性： 支持度：P(AUB)，即A和B这两个项集在事务集D中同时出现的概率。 置信度：P(BIA)，即在出现项集A的事务集D中，项集B也同时出现的概率。 同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强规则。给定一个事务集D，挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度和最小可信度的关联规则，也就是产生强规则的问题。 1.2 Apriori算法 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。很多的的挖掘算法是在Apriori算法的基础上进行改进的，比如基于散列（Hash)的方法，基于数据分割(Partition)的方法以及不产生候选项集的FP-GROWTH方法等。因此要了解关联规则算法不得不先要了解Apriori算法。 Apriori算法使用的是频繁项集性质的先验知识，是使用了一种称为逐层搜索的迭代方法，其中k项集用于探索（k+1)项集。首先，通过对数据库的扫描，累计每一项的计数，并收集满足最小支持度的项，这样就能找出频繁项的集合。这样得到的集合可以标记L,。然后，使用3^找出频繁项集L2,使用L2找出L3。这样循环下去，直到找到频繁项集k项集为止。这样就对数据库进行了一次完整的扫描。 2.关联规则在电子商务图书推荐系统中的具体应用 2.1数据收集、预处理 用户可以通过登录到公司的网站进行个人信息的注册，从而形成用户个人信息注册表。用户可以进行图书信息浏览，或查看其他用户对图书产品的评价和感受。当用户对某件图书产品进行购买行为，形成订单之后。数据就会被采集，并进行清洗、集成和转换。当此用户再次进行图书购买行为时，购买记录同样会被采集，并根据图书类别进行分析，逐渐形成关联数据。并存储到图书交易数据库中。 2.2生成关联规则 假设某个项目集S={sl，s2...，sn}是频繁项目集，假设D是一个数据集，其中T是一个非空的项集。再假设A是一个项集并且有T包含A。有这样一个式子形如A=>B。其中A£I,B£i, B^0,并且AHB=0。 这样的规则人=>8在事物集D中是成立的，具有支持度s。概率是P(AUB)，还有就是置信度c，概率是P(BIA)。规则人=>8在事物集中的支持度为support,即 support(AUB)=support(AUB,D)=So(3)规则A=>B的置信度可以容易的从A和AUB的支持度计数推出，即表示为P(Y|X)=c%。这样给出式子： confidence(A^B)=P(B|A)=support(AUB^D)/siq)port(A*D)(4) 其中，support(AUB,D)是包括项集AUB的支持度，support(A，D)是项集X的支持度。 对于已经给定的数据集D，求出同时满足最小支持度minsup和最小置信度minconf的关联规则。关联规则须满足这样两个条件：support(A=»B)>minsup；confidence(A=>B)>minconf。 2.3关联规则的改进方法 大部分关联规则挖掘算法都使用支持度-置信度框架。但是由于算法本身的原因，可能即使满足了最小支持度和最小置信度对用户不感兴趣的信息的探查，仍然会产生一些让用户感到不用的信息。 在获得用户购买的行为模式后，并不一定所有的强关联规则都能成为用户所感兴趣的，这样就使得这个规则的可用性并不理想。此时，就需要用到其他的方法来判断用户的兴趣所在。 假设我们分析涉及购买“Java入门经典”和购买“Java实战”两本书的事务兴趣。假设事务A表示包含“Java入门经典”，事务B表示包含“Java实战”。在接下来要进行分析的10000个事务中，得到数据显示为6000个顾客事务包含“Java入门经典”，7500个事务包含“Java实战”，而4000个事务同时包含“Java入门经典”和“Java实战”。现在假设有一个关联规则要在这样的数据上进行分析，可以使用最小支持度为30%，最小置信度为60%。将发现下面规则： buys(X，’’A”）=>buys(X，”B”)[support=40%,confidence=66%] 这样可以很容易的看出来这个关系式是属于强关联的，因为它的支持度为4000/10000=40%。置信度为4000/6000=66%，同时满足了最小支持度和最小置信度阈值。实际上，这是一种误导，因为购买“Java实战”的概率是7500/10000=75%，比66%还高，这就容易出现不明智的商业营销策略。 正如上面出现的问题，支持度和置信度度量不足以过滤掉无趣的关联规则。为了解决这个问题，可以使用其他关系式来进行同时筛查强关联规则，比如，使用相关性度量来进行扩充，可以使用这样的`相关规则（correlationrule)： A=>Bfsupport,confidence,correlation] 通过这个关系式可以看出，相关规则不仅用支持度和置信度，而且还用项集A和B之间的相关度量。 2.4 使用提升度相关分析 提升度(lift)是一种简单的相关性度量，相关度的定义是：项集A的出现独立于项集B的出现，如果P(AUB)=P(A)P(B);否则，作为事件，项集A和B是依赖的和相关的.这样就得到计算式： . lift(A,B)=P(AUB)/P(A)P(B)(4) 如果这个值小于1，则A的出现与B的出现是负相关的，意味着一个出现可能导致另一个不出现。如果值大于1，则A和B是正相关的，如果值等于1，则A和B是独立的。这个式子也称关联规则A=>B的提升度。 这样我们再去看前面的例子，容易得到购买“Java入门经典”的概率P(“A”)=0.6，购买“Java实战”的概率P(“B”）=0.75，而购买两者的概率是P({“A”，”B”})=0.4。则提升度为： P({“A”，”B”})/(P(“A”)xp(“B”))=0.4/(0.6x0.75)=0.89 该值小于1，从而得出购买这两本书的事务是负相关的，因此这两种图书的购买行为不会进行推荐，但这种负相关是不能被支持度-置信度框架识别的。 2.5 电子商务图书推荐过程 首先根据每个顾客的图书产品购买记录或则是浏览记录的数据进行预处理，形成交易数据库。在己经得到的数据库的基础上使用选用好的关联规则挖掘算法对数据库进行关联规则分析和挖掘，形成关联规则数据集合R。之后在通过分析得到的数据集合R为每个顾客设置一个候选推荐集，并将初始值设置为空。对每个用户搜索关联规则数据集合R，找出该用户支持的所有关联规则集合。将符合与当前用户购买图书产品相关联的所有图书产品加入到当前用户的候选推荐集中。将候选推荐集中用户己经购买的图书产品删除。然后可以根据置信度对候选推荐集中的候选项进行排序，从候选推荐集中选择置信度高的图书项作为推荐结果。 3.结束语 现在越来越多的电子商务网站都在出售图书类产品，这可以使用户几乎足不出户就能购买到需要的图书，但是不像在以前到书店购买图书，没有导购员向顾客介绍图书产品信息，顾客也就不会知道那种或那类图书销售最好，最受欢迎。电子商务图书推荐系统的出现，有效的解决了顾客对图书类产品进行“盲选”的尴尬状态。这也成为各商家竞争的一大“主力”。关联规则作为数据挖掘的主要方法之一，也逐渐的引起了人们越来越多的关注。在不久的未来，我相信像这一类推荐系统，一定可以使得将来的电子商务网站更加的人性化，个性化，更符合不同顾客的需求。 文／赵伟毅 作者单位 北方工业大学计算机学院北京市100144篇5：数据挖掘在电子商务的应用论文
数据挖掘在电子商务的应用论文
摘要：数据挖掘就是对潜在的数据及数据关联进行探索和发现。随着信息技术的不断发展，这一技术在电子商务领域逐渐得到普遍应用。基于此，本文就数据挖掘在电子商务中的应用进行研究，首先就数据挖掘中的路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术进行简要介绍，然后分析数据挖掘在电子商务中的实际应用，从而提高数据挖掘技术的应用水平，增强电子商务的发展实力。
关键词：数据挖掘；电子商务；潜在客户
一、数据挖掘在电子商务中的技术应用
就现阶段电子商务对数据挖掘技术的应用现状来看，主要应用到的技术包括以下几方面内容，分别是路径分析技术、关联分析技术、聚类分析技术和分类分析技术。就路径分析技术来看，主要对客户互联网访问路径的频繁性进行分析，通过大数据采集和处理，了解客户对各种网络页面的喜好程度和特点，从而对自身的设计进行针对性的改进，为客户提供更加人性化的服务；就关联分析技术来看，主要指的是对隐藏数据之间的关联进行分析，并且通过分析掌握其相互关联的规律，并根据这一规律对网络站点的结构进行相应的改进，使电子商务中存在相关性的商品能够一起被搜索出来，既为客户提供便利，同时提高交叉销售的几率；聚类分析技术指的是根据数据的信息，按照一定的'原则对数据进行分类。就分类分析技术而言，主要通过分析数据掌握分类规则，然后按照这一规则对数据进行分类。
二、数据挖掘在电子商务中的实际应用
1.对潜在客户进行挖掘在电子商务中应用数据挖掘技术能够对潜在客户进行挖掘。例如商家可以对网站的日志记录进行分析，探究该记录中存在的规律，从而按照这一规律对网站的访问客户进行相应分类。在分类过程中，商家应该对客户属性和相关关系进行确定，对新客户与老客户之间存在重叠的属性进行识别，从而实现对访问网站新用户快速分类，在分类完毕后，商家可以通过分析新客户的属性特点，从而对新客户进行潜在性判断，如果判断新客户可以被作为商家的潜在客户，就可以为该客户提供个性化的页面服务，从而将新客户发展成为老客户。2.对驻留时间进行延长对于电子商务而言，商家必须提高客户在商品页面的驻留时间，并且使客户的购买兴趣和欲望得到激发。电子商务与传统商务最大的不同在于销售商具有虚拟性的特点，因此客户在购物选择时，对销售商的印象是没有差异的。销售商在不断提升自身服务水平的同时，应该对客户的浏览行为和特点进行分析，从而对客户的兴趣和需求进行进一步的了解，以此为依据调整自身的商品页面，用符合客户需求的广告和商品文案吸引客户的驻留时间，从而提高交易的几率。3.对网络站点进行优化电子商务主要依托于网站，因此网站优化也是提高电子商务发展水平的有效措施。利用数据挖掘技术对网络站点进行优化主要由两方面构成，一方面是对存在相关性的网页进行链接设计。例如对用户浏览页面的几率和特点进行分析，然后找出存在相关性的页面，增加网页链接这一功能，使客户的搜索更加便捷；另一方面是对客户的期望位置进行探索，例如对用户频率较高的访问位置进行分析，从而将频率较高的位置设置为客户的期望位置，并且在实际位置与期望位置间建立链接。另外，可以对用户的网页浏览习惯和信息喜好进行分析，强化用户在网页中的自助服务，例如将网页信息参照超市模式进行摆放，根据相关性分类，使用户能够通过自主浏览选择到心仪的产品，从而提高交易的几率。4.对营销手段进行改进在电子商务的实际运营过程中，很多客户都会在购买一种物品时同时选择具有相关性的其他物品，因此销售商应该对销售方式进行改进，利用数据挖掘技术实现交叉销售，从而提高营销水平。在应用交叉销售这一手段时，主要应该利用数据挖掘技术，对客户的喜好进行分析，从而提供具有针对性的商品。
参考文献：
[1]姜宁,牛永洁.Web数据挖掘在电子商务中的应用——以淘宝网为例[J].计算机时代,(7):49-52.
[2]王红玉.数据挖掘在电子商务中的应用[J].电脑编程技巧与维护,2016(3):49-51.
篇6：浅谈数据分析在电子商务中的应用
浅谈数据分析在电子商务中的应用
【摘要】电子商务(EC)在现代商务企业的发展中占有越来越重要的地位。如何利用信息技术掌握更多的商务信息已备受商家们的关注,站点分析技术正是为商家和网站提供了这样一种有效的分析工具。随着Internet的普及,电子商务的兴起,人们的商务理念正在改变,电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据,如何更快、更好地利用各种有效的数据更好地开展电子商务,如何通过数据分析确定你的网店是否符合客户喜好,这是目前电子商务急需解决的问题。
【关键词】电子商务 数据分析 数据挖掘 信息技术
一、市场调查
根据一份市场调查显示;卖家本身体现的实力给人与信任可依赖程度越高,用户越愿意来购买商品。
在我评论之前,我申明一下,一家之言只代表一个群体的言论,并不能涵盖每个人的想法与判断,电子商务的数据报告只能说明趋势,并不能完全反应出每个顾客真实的意图。卖家信誉-28%。价格-26%。网站的外观和感觉-16%。网站易用性-15%。商品打折-4%。快递和交付等原因-3%。出现在搜索引擎上-2%。
这是一份市场调查的结果,数据报告对实际商业产生怎样的影响,一个关键问题就是筛选问题的分类方式,他是否独立又相互依存,论点论据之间重合度越低,数据报告能说明的问题越准确。但在这之前首先是样本数据的获取与筛选方法,这里就不追溯了。我只是想根据个人对电子商务的理解,结合这份报告说点事,实际上这一组数据比较接近我个人对网购的理解,首先我们逐条说明这些影响一个网店的因素。
二、卖家信誉
之所以被普遍认为是最重要的,是因为我们网购时并不真实的接触到产品,也并不了解向你推销商品的人是否值得可信,这都是顾客基本的一个需要认知过程,互联网上哪里去确认?当然如果你在一家多卖家的平台上,往往都会有商家信用,评论等功能,很容易通过别的顾客消费情况增加自己对商家的认知。电子商务为什么要打假信用?这只是顺应顾客需求,维护健康秩序所必须做的事情。所以作为卖家不要轻易尝试作假信用,或者你今天逃过一劫,但说不定你明天网店刚做大的时候被强行关闭了。
三、价格
价格是一道屏障,在相互比拼中,有人拼得起,有人拼不起,但如何更好的控制价格,削减顾客成本,不仅为自己赢得更多展示机会,也会赢得更多顾客。价格不会是越低廉越好,最好的平衡体系没有,只有一个方法,如何在综合上为自己赢得市场??有人习惯选一些比如3.99美元的价格,看上去不加拿一分钱顾客潜在心理是这个人没赚钱,但值得说的是商品定价因产品,因地域时间,顾客等因素制宜,现在的顾客不都是傻子,商品有的是比价机会。也有人选择款0利润或者赔本的商品推,但在商品里关联组合商品卖,通过吸引用户购买自己的组合商品或者别的商品来拉动自己销售利润;还有的人也是利用免费赠送或者赔本的方式挂商品,但通过物流利润来保证自己不亏本的方式拉动店铺其他产品行销。
四、网站的外观与感觉
有的人店铺半年一年都是淘宝默认的最烂的那套模板,也不知道为什么淘宝没更新还是咋的,我没卖过商品,还不是很了解那个,但我买东西基本不光顾这样的店铺,店主对店铺的打理程度决定了我对店主的'看法,因为信用不是绝对可靠的;产品,服务好不好,全在你的形象与行为上。
五、网站易用性
你能忍受自己在一个网站哗啦了半天结果没搞懂应该怎么买商品吗?我一个朋友,按照我的认识他也是比较理性,属于心思敏捷的,他说他在XX网站搞了好久,都不知道怎么买东西,所以以后都没去过;虽然易用的应用都还是不能被所有人接受,但简单清楚的,没有歧义的每一步流程总是好的。不过这个虽然用户关注的多,但我觉得但凡有点认识的,认识相应语言的人大概都明白很多网购系统的操作流程。这里就不说什么了。
篇7：竞争情报的数据分析与应用
在以竞争为导向的市场环境中，越来越多企业开始重视竞争情报工作，并且着手收集和利用竞争情报为企业发展服务，企业开展竞争情报工作一般通过自身独立开展或与第三方合作进行。两种方式各有利弊，无论采用哪种，最终得到的竞争情报无非两种形式：数据或文字资料。赛立信分析员认为，采集到竞争情报并非工作的完结，如何将其分析利用起来才是整个工作流程的核心所在。一般来说，文字资料由于内容确切，相对数据而言容易解读，所以这里我们主要讨论企业在获取数据资料后如何进行分析研究。
首先是数据准备阶段。假设我们已经从各种渠道通过各种方式获取到与竞争情报相关的数据。这些获取方式包括访问相关业务系统数据库、获取数据文件、利用问卷进行用户调查等。既得的数据资源需要仔细审查，以保证资料的正确性及确保能够满足需求。
其次是数据处理阶段，将我们已得的数据资源运用各种工具进行处理，得出我们需要的数据形式。常用的数据处理工具有EXCEL、数据库、SPSS等，将数据进行格式统一。例如一份用户数据，我们需要按照时间、群体属性、产品使用者、渠道来源等进行分类归整录入。这个阶段只是在数据表现格式上做整理，未涉及到数据的取舍。接下来我们根据分析的需要将已经统一格式的数据进行逻辑处理，
可以选择的数据处理方法主要有去重处理、缺失数据补齐、数据转换、数据分组等，依然可以在EXCEL、数据库、SPSS等处理工具上进行。经过这样处理之后，我们将得到一份格式化的标准数据源，这是我们接下来进行情报分析的基础。另外在处理过程中产生的异常数据需要做好备份，以满足之后处理中的翻查需要。
接下来是数据分析及展现阶段，这是这个数据分析过程的重点所在，该阶段取得的结果可以直接影响到整个情报工作的结论。这个阶段一般分为三个步骤：
1、选取合适的方法论。这一步骤应根据企业实际需求情况做选取。比如说，企业将竞争情报的应用定义在战略层面，可以选择PEST分析模型做宏观环境分析、配合SWOT分析法将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机结合。企业市场部需要的竞争情报则可选择4P营销理论做市场营销方面的研究，或者用户行为理论做用户方面的分析。通过企业竞争情报应用方向来确定方法论选择，而选定的方法论则会作为接下来数据分析的牵引方向。
2、选择合适的分析方法为既有的论据寻找数据支撑。选定方法论后我们必须在该论据的引导下进行数据分析。数据分析的方法有多种，常用的有对比分析法、平均分析法、分组分析法等。其中对比分析法是最常用也是适用范围最高的一种。举个例子，我们收集到有关竞争对手的收入和客户相关数据后，可以用对比分析法来做以下分析：
篇8：数据挖掘在电子商务中的应用论文
1数据挖掘的概念及其过程
1.1数据挖掘
数据挖掘，即在数据库中的信息发现，是指在大量的、不完整的、模糊的、有噪音的和随机的数据中，提取出潜在的、不为人知的、同时又是非常有用的知识和信息的过程。数据挖掘是一项应用技术广泛的交叉学科，它聚集了众多不同领域的知识，例如人工智能、可视化、数据库、数理统计等。从始至终数据挖掘技术都是面向应用领域，不仅是对于特定数据库的简单检索查询，还包括对数据的不同层面、不同角度的统计、分析、推理和综合，以此得到问题的求解，以及发现事件之间的联系，还有对未发生活动的预测。另外数据挖掘技术在存在大量数据积累的电子商务行业有着广泛的应用，是现代商务企业发展的不二选择。
1.2数据挖掘的过程
1.2.1数据预处理
在实际情况中，企业获得的数据具有不完整性、模糊性和冗余性，所以数据挖掘技术针对的不是已得到的数据，而是潜在的数据信息，并通过预处理技术获得简洁、准确的数据。预处理的工作分为三步，数据合并、数据选择和数据清洗。先将多个数据库和文件中的数据进行合并，然后选择适合分析的数据信息集合，最后剔除无关记录，并将各个文件转换成方便数据挖掘的格式。
1.2.2模式发现
这个阶段就是利用挖掘计算技术挖掘出有用的、潜在的、新颖的、可以理解的知识和信息。像关联分析、聚类分析、路径选择、序列分析等都可以用于Web的挖掘技术。
1.2.3模式分析
这个阶段是将模式发现中没有用的模式和规则过滤掉。通过技术分析，得到有效的结论。常用关联规则、序列等手段。
2数据挖掘技术的方法
2.1关联分析
所谓的关联分析，就是利用数据间相互关联的规则进行数据挖掘，为的是挖掘数据间潜在的联系规则。比如，在进行关联分析时，能发现类似哪些产品更受客户的欢迎、为什么、产品优势有哪些、有多少客户会再次购买等问题。
2.2序列模式分析
这个过程和第一个关联分析有些类似，但主要任务是发现数据间的`前后顺序联系，比如在这段时间里，企业先销售出x产品，随后销售y产品，然后是z产品，所以就形成x-y-z的销售序列，出现频率较高，进而对其进行分析。序列模式分析工作方向是：在指定的交易数据库中，找出按照时间排布的交易集，发现其中的高频序列，从而进行下一个步骤。
2.3分类分析
假设有一个数据库和一组互相区别的标记，利用特殊标记数据库中的每一个数据，这样的数据库被叫做训练集或者实例数据库。分类分析就是利用分析标记数据库中的每一个数据，对每个类别建立分析模型或做出精准的描述或者挖掘出分析模型，然后利用分类模式对数据库中的数据进行分类分析。
2.4聚类分析
聚类分析所根据的分类规则主要取决于聚类分析工具。不同的聚类方法，对于同样的记录集合会有不同的划分结果。聚类分析针对的未分类的记录，而且所有记录适合分成几类，事先也不知情，然后依据一定的分类规则，分析记录数据，确定每一个数据所对应的类别。
篇9：数据挖掘在电子商务中的应用论文
3.1优化企业资源
企业盈利的关键是节约成本，利用数据挖掘技术可以找到企业消耗资源的关键点和各种活动的投入与产出比例，进而为企业提供科学合理的调整方案，例如资源循环利用、降低库存等方法。通过数据挖掘技术，企业可以预先知道市场上的商业信息，使企业把握市场动态，创造更多的盈利。
3.2管理客户资料
俗话说知己知彼，百战不殆。对于企业来说，了解客户是至关重要的，比如客户是男是女、爱好是什么、职业是什么等，从而根据不同客户需求，改善网络结构，推出个性化网页，吸引更多的客户对本企业的关注。例如对电子商务网站的网站流量进行分析。人们在点击或者是访问某一个网站的同时，就将个人对网站内容的反馈信息反映了出来，用户点击了哪一个链接，在哪个网页中停留的时间最长，采用了哪个搜索的项目或者是总共使用的浏览时间等信息都会被保存在网站中，将这些信息保存下来，进行数据分析，能够有效的确定用户的访问特点以及产品特征，从而提高电子商务信息提供的精确性。
3.3评估商业信誉
一个企业若是没有良好的商业信誉做基础，一切都是空口说白话。所以建立有效的商业评估制度就成了重中之重。利用数据挖掘技术对企业营销进行追踪，开展资产评估、发展潜力预测以及利润收益分析，建立完善的安全系统，对企业商誉安全进行保障，可以有效的预防和解决信用风险，提高企业信誉度。例如，商品售卖出去，要进行科学有效的跟踪，了解客户用后体验，对客户使用产品情况进行追踪式分析，开展科学合理的资产评估，不断发展潜在用户体验，通过客户的反馈信息进行综合性分析，提高客户满意度，提高商家的信用。
3.4确定异常事件
在商业领域中，确定异常事件具有十分重要的商业价值。在企业经营时间里，经常会有异常事件发生，例如话费拖欠、客户流失、信用卡欺诈等，通过数据挖掘技术中的异常点分析可以十分准确快速地发现异常点，使企业及时修整系统，减少不必要损失。例如，当客户将商品加入购物车后，对没有付款的原因进行科学合理的分析，从而确定要催付的客户群体。这种催付的行为在一定程度上可能会打扰到客户，所以需要准确的分析其真正的原因。例如客户没有付款的主要原因为：遗忘、冲动消费不想买了、货比三家，发现更好地商品、支付发生故障等。这个时候就需要商家对号入座，确定是否要进行客户催付。这就需要数据挖掘技术发挥自身的优势，进行数据分析，提出相应的解决方案。在催付时间的选择上，根据数据挖掘技术的分析通常情况下理论上在第三天进行催付是最为合理的，因为在第二天有不少会自发付款的客户。同时还需要考虑到女性消费者冲动购物的习惯，过了这个冲动期就不容易再购买。所以实际上要在客户下单的第二天进行催付最为合理。在拟定催付内容的时候需要科学分析客户一天各个时间段的情绪变化，减少客户对商家的排斥与厌烦的心理。
4结语
随着网络技术的不断发展，电子商务已经成为现如今经济发展的主要方式。数据挖掘技术是电子商务发展的重要手段。利用数据挖掘可以帮助企业从大量的繁杂的数据中发现潜在的规律，找到有效的信息，以此指导企业调整经营策略，提高企业声誉，获得更有利的竞争能力。
篇10：在电子政务和电子商务融合上下功夫
在电子政务和电子商务融合上下功夫
商务部信息化建设目前已取得显著成效。商务部开展电子政务应用的集中、统一的信息化平台已初具规模，建成电子政务应用项目57项，纺织品被动配额的联网核查、进出口许可证的网上申领等在实际应用中获得各方好评。为了进一步了解商务部信息化建设中的有关电子政务和电子商务的具体情况，记者近日采访了中国国际电子商务中心主任刘俊生。
记者：作为商务部信息化工作的执行机构和技术支撑单位，中国国际电子商务中心将本着怎样的原则来开展怎样的工作？
刘俊生：我中心将本着先电子政务后电子商务，依托电子政务、发展电子商务的原则，在高质量地完成商务信息化建设任务的同时，不断优化核心竞争力，积极拓展电子商务，实现电子政务与电子商务的融合。
我中心将继续推进商务部信息化建设，建立基于统一规范的应用系统平台，依托计算机网络，高度集中处理相关信息，覆盖商务部系统所有相关机构的业务，并与有关部门联网，包括行政管理、信息采集、宏观监控、决策支持4大子系统的功能齐全、协调高效、信息共享、监测及时、安全稳定、使用方便的商务部信息化系统。
记者：中国国际电子商务中心成立至今已经做了大量的工作并取得显著的成就，您能否总结一下贵中心的工作亮点？
刘俊生：到目前为止，我中心已完成了加工贸易系统、进出口许可证网络管理系统、外商驻华代表机构管理系统、进出口经营资格管理系统和国外经济合作业务管理系统的升级改造，先后实现了外资司“外商投资企业网络管理系统”5个服务器的托管，人教司“商务部人力资源管理系统”服务器的托管，以及市场运行司“城市生活必需品市场监测系统”和“重点生产资料市场监测系统”在统一平台上的运行。
此外，我中心还承担了2项国家电子政务课题研究，“商业电子信息安全认证系统”就是其中之一。该系统是中国第一个自主开发、具有自主版权的电子商务安全认证系统，自1998年11月投入运行以来，现已广泛应用于中国国际电子商务网的原产地证项目、政府管理部门的联网以及商业银行网上银行项目的建设中，商务部的电子政务体系也已全部引入了这一安全认证技术。
记者：我们知道中国国际电子商务中心是国家级的电子商务全程服务机构，那么贵中心是如何扮演好这一角色的？
刘俊生：在这方面，我中心为我国各级政府外经贸管理部门与从事国际贸易的各类企业提供电子政务与电子商务应用服务。2003年，我中心和中国对外贸易中心（集团）共同出资，将中国国际经济贸易网络中心改制为中国国际经济贸易网络通信有限公司“经贸通”，基于“外经贸电子政务与电子商务的系统解决方案供应商和服务商”的定位，“经贸通”力求以电子政务为基础，电子商务为龙头，通过战略性运作电子政务业务，聚集客户资源，实现电子政务和电子商务协调发展。
为了提供安全、可靠及高增值的信息技术基础设施和电子贸易服务，推动亚太地区及全球电子商务、物流服务的.发展，我中心借助自身的产业优势与资源能力，发起成立了APEC电子商务工商联盟，并作为泛亚电子商务联盟（PanAsiane－CommerceAlliance）创始成员开展国际电子商务活动。
记者：中国国际电子商务网（EC）是国家机关工程主干网和国家“九五”重点信息化建设项目，您能简单介绍一下吗？
刘俊生：经过几年的发展，中国国际电子商务（EC）已具备诸多独特优势，具有一定的政府管理背景，在政府和企业用户群中享有良好的信誉；在政府商贸管理项目的建设、维护和企业电子商务建设、应用上积累了丰富的经验；具备EC网、在线广交会等一系列知名品牌优势；与商务部地区司局、207个驻外经商处（室）有着直接的联系，拥有全国最大的经贸信息资源网络媒体和近40万家进出口企业、400万家内贸企业的客户资源，在全国98个城市建有分支机构。目前，该商务多已建成由通讯平台、数据交换平台、信息平台构架的网络平台，并在全国设立了近百家分支机构，已实现与各级外经贸主管部门、进出口商、驻外商务机构及海关、银行、税务等有关主管机构的联网，初步形成了功能完善、科学规范、安全实用、覆盖全国、联通世界的国家级外经贸专用网。同时，我中心在网上建立、运行了一系列经贸网站，为各级政府和企业进行各类外贸信息的发布，为企业进行外贸活动，招商引资，投资，资信调查，行业及市场分析等提供方便。
★ 论文题目
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