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电子商务教学的应用论文
摘要：随着社会经济的发展，现代电子商务发展越来越快，并占据着越来越重要的地位。而高职院校的发展中也将电子商务专业列为重要的发展课程，其教学模式和应用也在日益发展成熟。但在高职电子商务教学中还存在很多问题，必须要解决教学过程中遇到的问题，通过这些问题的解决提高高职电子商务的教学质量，并明确构建多元化教学模式的重要性，推动高职电子商务教学的多元化发展，最终提高高职院校学生的就业率。
作为社会人才输送的重要媒介，高职院校在进行大量人才培养的同时，要注重进行高职学生具体操作技能和实践能力的提高，尤其在电子商务教学中。结合目前的高职电子商务教学，就会发现教学中存在很多问题，必须要进行改革，要运用科学有效的教学手段，丰富其教学模式，改变传统的教学方式，弥补其教学过程中的不足，多途径的提高高职电子商务教学的教学质量。
1.1与教学体系不配套高职电子商务教学体系打造是“基础+核心+特色”的教学模式，并依据学科优势进行学生基础理论的构建，要求学生具备经济、管理和计算机理论知识等相关基础知识。在这样的基础上，再为学生讲述电子商务的专业理论和知识，将其应用和技术开发相结合，最终提高学生的问题分析和解决能力。但在目前的高职院校电子商务教学中，教学模式和教学体系不配套，没有结合其具体教学实践出发，而且教学方法比较落后，缺乏新意和创新，影响教学质量，使得教学过程变为一种被动的月子过程。
1.2不重视实践。
高职电子商务教学中还比较偏重理论教学，不重视具体实践，理论教学方法的阐述更普遍。而电子商务其实是一门理论性也非常强的学科，如果不开展实务模拟和社会实践，学生在具体实践过程中就会难以下手。目前教育部推行高职“2+1”的教学模式，高职院校也普遍开始缩减课时，但在课程处理中就使得授课内容的缩减出现很多不合理的问题，严重制约了课程的教学效果，使得其教学实践更加被忽视。
1.3人才培养与需求不符。
高职院校的人才培养和实际社会需求相脱节，制订的人才培养方案难以满足企业和社会的发展需求，只注重学校自身的教学，继续沿用传统的人才培养模式，使得学生缺乏自主学习的.能力，教学方法也不够先进。而且目前校企的衔接比较疏离，学校和企业间没有开展合作，使得高职院校的教学过程与具体实践吻合更差，和企业行业结合不紧密。
1.4教学条件差。
要提高高职电子商务的教学质量必须要有与之相配套的教学设施和良好的教学环境，这样才能推进其教学模式发展。因为现在的高职电子商务教学不重视实践，其教学环境和教学条件设置就比较差，专用的实验室、教学设备和软件配置都比较落后，实际的教学效果也容易被忽视，严重影响课程的教学质量。目前电子商务已经从传统的3g转变到4g的移动模式，但高职院校的教学中大多还没有建立起与之相适应的教学设施，而且也没有更新建设的规划，使得学校的教学更加落后。如果学生还继续接受这样的教育，在其到企业就业前还要开展上岗培训，无形中增加了企业负担。高职院校在具备教学设施和良好的教学环境的同时，还需要有相应的信息技术支持，需要很多运行费用、损耗成本等，这在目前高职院校是很难开展的。而且学校和企业间没有开展校企合作平台，学校在人才培养时就要先了解企业的发展需求，需要专门去收集人才培养信息，这也增加了学校的难度，难以实现标准化的教学质量和人才培养。
1.5考核体系不完善。
在高职电子商务教学中缺乏完善的考核评价体系，对于学生的技能和实践很少有涉及，考核体系缺失。在大多数高职院校运用的考核模式都只注重理论考核，就平时的考勤、作业完成情况和最后的笔试进行考核，完全将实践教学屏蔽在课程考核之外，使得学生和教师都不重视教学实践，这与其教学目标有很大的出入，面对实际问题学生难以有效的解决。
2.1弥补教材不足。
在高职电子商务教学中要构建多元化的教学模式，建立信息交流的交互式平台，这样才能解决目前教学中缺失的实践性教学，为学校和企业交流合作提供条件，弥补教材的不足，增加更多实践教学。而且多元化的教学模式在教学内容制定、人才培养计划等方面都有非常重要的作用，可以推动教学过程的监督机制发展，实现人才培养目标。通过运用多元化教学模式，可以丰富实践教学的手段，能够结合具体教学情况进行课程设置。比如教师可以直接为学生模拟实践中的电子商务，通过网店和电子商务应用平台进行客户咨询、付款、下订单、发货的全过程，还可以设置一些教学环节让学生可以直接参与进来，明确具体的操作过程，弥补教材中的不足。
2.2增加学习动力。
通过多元化的教学模式，学生在课堂中可以了解到更多的案例和实践项目，其学习内容更加能够丰富，这就有利于改变传统的教学氛围，提高学生的综合素质。这样的教学模式不仅丰富了课堂内容，而且学生有更多的自我学习和研究的空间，学生的积极性更容易被激发，学生更愿意主动参与到课堂教学中，这样才能提高课堂的教学质量。在课堂教学中，通过网络技术资源的运用，将更多图片、视频、实际案例结合到课堂中来，不仅可以弥补以往教学中的不足，学生也更加愿意学习。
2.3优化人才培养。
在高职电子商务教学中运用多元化教学模式可以培养满足社会和企业需求的专业人才，优化其人才培养机制。在多元化的教学模式中，教师会采用多种形式不同的教学方法开展教学，学生也可以通过自主学习和小组讨论的形式参与课程教学，通过更多的具体实践，学生才能了解具体的课程操作。通过在教学过程中的学习和讨论，学生有了更多的经验体会，而教师提供的实践途径和机会为学生资料收集整理提供了可靠的数据来源，通过小组协作，学生的团队协作能力和协作意识都得到了提升。在课程学习中，教师可以设置相关的评价机制等培养学生的评价能力，并提高学生的课堂参与积极性。
3.1创新教学思想。
要构建多元化的高职电子商务教学，就必须要先进行其课程体系改革，并将人才培养计划与之结合起来，根据市场需求和就业形势变化进行改革，紧紧把握其对应岗位中需要具备的工作技能，加强对学生实践操作技能的提高。目前高职院校要改变其办学理念，注重学生实际技能的培养，发挥电子商务专业的专业技能。同时还要提高学校的人才培养定位目标，将其专业设置与人才培养目标相结合，推动学校的人才培养发展计划，并依据其行业的特点打造学校的人才培养模式，实现高职电子商务专业的专业人才培养计划，提高学生的的信息技术操作能力，培养复合型的应用型人才。
3.2改革教学模式。
随着电子商务专业人才培养目标的确立，高职电子商务教学必须要培养具备专业知识和专业技能的优秀人才，因此，高职院校必须要改革其教学模式，深入市场调研，丰富其教学模式，并继续推行课程改革，推动“基础+专业+实践”的教学模式改革。在教学过程中，要让学生了解电子商务的基础知识，奠定其扎实的专业基础，并在此基础上提升学生的专业技能，为学生提供继续深入研究的条件。在高职电子商务教学中，要改变其传统的教学模式，推动实践教学模式发展，并建立系统的实践教学体系，发挥学生的课堂主体地位。通过加强学校和企业间的合作，将工程案例引入到教学中来，不断强化学生的实践能力和职业技能。
3.3丰富教学手段。
在高职电子商务教学中要丰富其教学手段，改变以往单一的教学手段，将高职教育的特色体现出来，加强双向互动教学的应用，运用更加科学的教学方法，最终调动学生的积极性，让他们主动参与到课堂教学中来。在不同的课程设置中，要结合其课程特点进行教学方法的制定，比如运用案例教学、研讨式教学等，营造多样有趣的教学氛围，提高学生的学习主动性。同时要加强实验室教学的应用，将课程教学和实验操作结合起来，为学生提供更多动手实践的机会，多途径的提高其动手操作能力。通过多种教学手段的结合运用，学生对课程学习就更加感兴趣，可以积极配合教师完成教学，而且学校还可以组织学生参与不同的设计制作，去企业内部进行实地调研等，对自己所从事的专业和以后的主要工作进行了解，提高其课程教学质量。
3.4提高教师素质。
在高职院校的课程教学中，提高教学质量的基础就是要提高教师的综合素质，建设新型的师资队伍。在高职电子商务专业中也是如此，必须要全方位的提高教师的综合素质能力，打造现代化高素质的教师队伍，并与社会经济发展相适应。因此，在高职院校的校内教师必须要树立终身学习的新思想，不断进行自我充电，为教师提供更多本专业发展的新动向，并为其提供培训和深造的机会，让其可以不断进行自我知识的更新和储备。在教师招聘中也要与其专业发展相结合，提高对教师的素质能力要求，将社会和企业的相关教学资源充分利用起来，加快专业教师队伍的建立，提高高职电子商务教学的实用性。
结语。
随着我国高职院校的建立和发展，其教学理念也在不断转变，专业人才培养成为了各高职院校的主要教学目标。现阶段我国的高职院校教学有很多问题，在高职电子商务教学中更是如此，其教学模式和教学体系还不配套，教学目标也存在很大问题，使得人才培养和社会需求不相符，教学环境和设施还不够完善，忽视了教学过程中实践的作用，考核体系也需要进一步完善。在这样的条件下，高职电子商务课程就要构建一种多元化的教学模式，不断创新其教学理念和教学手段，通过多元化的教学模式为学生提供实践的机会，并在具体实践过程中掌握专业知识和技能，通过主动参与教学活动，最终提高自身的动手操作能力，培养高素质、专业化的电子商务专业人才，推动高职的电子商务教学发展。
参考文献：
[2]张欣.高职电子商务课程实践教学模式探索[j].知识经济，2016(8):165.
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电子商务教学的应用论文
目前我国电子商务的应用已经比较成熟，但是仍然存在许多安全问题需引起关注。常见的问题有：遭受到病毒的攻击，安全认证过程中存在安全漏洞，hei客入侵，出现管理漏洞，计算机信息被窃取等等问题。
1.1遭受到病毒的攻击。
计算机网络的广泛应用使得信息交流和数据共享更加便捷，在给通过电子商务进行交易的双方带来便利的同时，也使计算机病毒的大范围传播提供了可能。大量信息和数据的传播，而计算机病毒具有极强的传播和自我复制能力，极大的威胁到了电子商务的正常运营，甚至造成系统完全崩溃。
1.2安全认证过程中存在安全漏洞。
目前电子商务的规模不断增大，但却很难保证网络交易的安全进行，管理上也存在许多漏洞。基于网络进行商务交易活动时，用户的ip地址易被盗用而使ip产生冲突，进而可能出现账号被盗等安全问题。
1.3hei客入侵。
计算机网络的广泛应用，受到利益的驱使而出现了网络hei客，网络hei客常通过攻击他人计算机系统，突破他人计算机的防火墙而入侵其系统，破坏其软硬件系统或盗取资料等行为。目前，hei客们的活动也越发猖獗，各种各样的技术攻击，使用户防不甚防。hei客主要来自外部网络和内部网络的入侵。
1.4出现管理漏洞。
电子商务的特点及其局限性使得难以保障其安全问题，一些单位或者用户疏于管理使得其管理措施和制度未能准确实施，也使得网络hei客及其制造出的病毒易于入侵。一些用户防范意识较为薄弱，未定期对电脑病毒进行清理。电子商务中的买卖双方未能对软硬件设备及其操作系统进行准确设置而存在较多的管理漏洞。
1.5计算机信息被窃取。
电子商务中企业常通过其内部局域网来进行客户数据资料等内部信息的交流，因此局域网中包含了公司的许多机密文件及数据。若这些机密遭窃取或者撰改将为企业带来极大的经济损失。因此，局域网的防护与安全管理至关重要。
2计算机安全技术的功能体现。
2.1建设健全的安全防范系统。
电子商务中计算机安全技术的应用不仅仅是基于技术手段，还应建立一个健全的安全防范系统。（1）建立高效的防火墙系统。这是为了防止系统受到外部网络的攻击，也是不同网络及其网络安全间的唯一出入口，防火墙系统为服务系统提供了信息交流安全的控制措施，防火墙本身也具有一定的自我防御能力。（2）安装检测hei客入侵的系统。为网络系统安装填补防火墙的盲区的检测系统，用来检测是否存在hei客入侵。这样既能弥补防火墙的功能不足，也为交易双方的计算机系统提供可靠的防护措施及实时可靠的检测系统。（3）对计算机病毒专门进行防护和过滤。为了使网络内部不受到病毒入侵，可以为其建立多层次的病毒防护系统，完善杀毒系统，实现多层次的病毒防御。
2.2加强安全控制。
（1）访问方面。用户可通过设置访问控制的访问权限，从不同的角度和层次安排多层访问设置以实现访问端的信息安全，也可以为网络系统设置专门的隔离系统以减少计算机病毒入侵来确保访问内容的安全。（2）网络ren证方面。为了确保网络用户的合法性及确保网站的安全，可对网络用户进行身份认证。（3）网络管理方面。建立科学合理的网络系统，加强网络系统的安全管理，关闭一些不必要的网络出入口等等。
2.3完善安全管理制度。
（1）网络安全防御。电子商务的安全管理中，通过对信息进行加密处理，在网络交易中充分考虑网络安全，不断完善网络系统安全的防御设备，确保信息出入端及服务器的安全。（2）企业的内部管理。利用计算机安全技术制定非常严格的内部管理制度，对交易用户实施口令设置和访问权限，并仔细确认用户身份，确保资源的安全。（3）信息的加密处理。根据网站内部的资源管理对商品和用户的信息进行加密，有对称和非对称加密这两种方式。
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
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。
1.2.1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。
2.1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。
电子商务教学的应用论文
摘要:目前,物流模式的正确选择对电子商务企业的发展具有重大的影响力.在结合电子商务对物流提出的新要求下,首先分析了电子商务企业在物流方面存在的问题,并在此基础上对电子商务企业的物流模式进行了阐述,最后针对电子商务企业如何选择物流模式提出了相应的意见.
关键词:电子商务;物流网络;模式。
同时物流配送体系也为电子商务提供了支持;另一方面,电子商务为物流企业提高效率和效益提供了技术条件和市场环境,为物流功能集成、物流企业实现规模化经营创造了有利条件,促进了物流基础设施的改善和物流管理水平的提高,影响和改善了物流运作形态,推动着物流社会化和国际化,同时电子商务环境也要求物流企业创新客户服务模式.
电子商务教学的应用论文
摘要：电子商务背景下传统商超转型发展是其实现健康、平稳、高效发展的`根本保障。
文章首先对互联网时代电子商务对传统商超的冲击效应进行了简要论述，重点分析电子商务背景下传统商超的经营困境。
在此基础上对电子商务背景下传统商超的发展出路进行了探究，研究显示：要将发展思路与战略进行适当调整，传统商业超市借助互联网平台形成“线下体验销售+线上网络销售”的双线平行转型发展，比单纯线上电子商务更具优势;传统商超凭借较强的商品流流、信息流、资金流，其在零售端的竞争力将非常强。
关键词：电子商务;商业超市;经营困境;发展出路。
一、前言。
迈入21世纪，互联网技术的快速发展与广泛普及已经逐步影响人类生活的各个方面，传统出版行业被网络电子书冲击的奄奄一息，传统光碟行业被网络音频竞争的举步维艰，就连传统的教育行业也有被远程教育革命的趋势，传统的商业超市也不例外。
毫无疑义，互联网时代任何行业都必须接受网络化的变革与冲击，这既是一次经营革命的挑战也是一次创新发展的机遇。
电子商务凭借其超高的效率、超低的成本、超广的覆盖率，已经在零售行业掀起了变革狂潮，b2b、b2c、o2o、c2c等近十种电子商务模式开始广泛普及，传统商超的经营面临极大的威胁和挑战，线下商业运营模式亟待转型升级。
众所周知，电子商务的“引流效应”对传统商超的经营发展具有极强的冲击力。
据全国城市商业信息网络监测数据显示，1-5月我国十大城市销售额前100位百货商店合计销售额同比下降10.6%，其中有82家百货店同比销售呈负增长。
许多商业超市大鳄(如沃尔玛、家乐福等)开始收缩战线，不断地减少线下门店，且开始谋求线上发展的机会，以面对竞争日益加剧的电子商务的分流竞争。
专业店、超市和百货店销售同比增幅分别仅为6.9%、5.3%、4.1%，而网络购物同比增长29.9%，由此可见，传统商业超市不得不思考自身经营模式的出路。
三、电子商务背景下传统商超转型发展的出路与比较优势。
电子商务背景下传统商超转型发展是其实现健康、平稳、高效发展的根本保障。
笔者在这要提出来的是，只要将发展思路与战略进行适当调整，传统商业超市借助互联网平台形成“线下体验销售+线上网络销售”的双线平行转型发展，比单纯的线上电子商务更具优势，具体表现在以下三个方面。
首先，单纯的线上销售虽然成本低，但是其销售后劲存在不足。
从图1可以看到，通常需求曲线是向右下方向倾斜的，即价格越低，产品的销售量越大，但是这里面有一个前提条件：商品同质。
但事实上，网络销售商品的质量往往得不到保障，因此消费者并非会单纯的被其低价格吸引，因此商品需求曲线出现了弯曲。
相反，传统商业超市由于长期的信誉积淀，在消费者的信任反馈上获得了较好的评价，因此其销售具有不小的“超市正品”品牌效应。
其次，单纯的线上销售虽然覆盖广，但是其销售服务水平极低。
目前，大多数网络销售的售后服务缺乏，有的网络销售模式虽然有退货、赔款等制度，但是由于网络交易的虚拟性与开放性，经常造成消费者与网络卖家的纠纷，据中国质量万里行年投诉统计分析报告显示，网络服务投诉量增幅屡屡居于消费者投诉首位，而传统商超由于具有线下实体，往往可以在售后方面做得更好，以此可以吸收客源。
再者，单纯的现实销售虽然效率高，但是其综合销售能力较弱。
由于传统商超有着多年稳定的产品来源与销售团队，其能凭借较强的商品流、信息流、资金流，在零售端充分发挥其销售竞争力，不仅做到“线下+线上”的双销售，还可以做到“线上获客，线下体验，线上线下交易模式仍客户自由选择”的灵活局面，这无疑比单一的线上销售更具吸引力、竞争力。
四、结语。
总而言之，电子商务背景下传统商超转型发展是其实现健康、平稳、高效发展的根本保障。
但传统商业超市的末日并未真正到来，只要将发展思路与战略进行适当调整，传统商业超市借助互联网平台形成“线下体验销售+线上网络销售”的双线平行转型发展，比单纯的线上电子商务更具优势，并且传统商超凭借较强的商品流流、信息流、资金流，其在零售端的竞争力将远远超过单纯的电商模式。
参考文献。
[1]江育.b2c的发展对传统商超的影响[j].财经界.(05)。
[2]陈玲，肖继新.大型综合超市的经营特征和组织管理——沃尔玛、家乐福、易买得经营管理比较分析[j].特区经济.(04)。
[3]杨宜苗.沃尔玛、家乐福在华市场营销组合比较研究[j].商业研究.2008(08)。
[4]林泉，林志扬.沃尔玛的信息化之路与启示——基于信息依赖度分析模型的案例研究[j].中国工业经济.(10)。
[5]高旭涛，荣朝和.从实体店到线上线下融合——沃尔玛的电商物流[j].综合运输.(05)。
[6]周勇，池丽华，伊铭.上海大型综合超市调查发现与对策分析[j].上海商学院学报.2011(01)。
[7]顾国建.大型综合超市需要转型与提升[j].中国市场.(51)。
[8]柴国君.培育超市核心竞争力[j].商业时代.2003(24)。
电子商务教学的应用论文
但从总体上来看，物流信息化建设仍处于起步阶段，尚未形成完整的、系统的物流信息化体系建设。
为了满足电子商务企业向现代物流转型的需要，进行完整、系统的物流信息化建设是一项十分紧迫的工作。
从而实现对现有物流资源及各应用信息系统的综合利用与管控，提升整体物流管理水平，为实现国家局提出的“科技物流、精益物流、人本物流”要求的物流综合管理平台的建设提供理论、数据支撑和建设指导。
一、电子商务下物流信息管理模式现状。
信息资源互联互通及共享程度仍不高;对电子商务总体物流建设、运行、管理支撑功能不全，相关工作还缺少信息化数据手段;物流信息整体应用水平也有待提高，还未充分发挥出信息化的拉动作用;物流信息化建设尚不完整，需要加快推进电子商务业务领域的物流信息化建设;物流信息化人才队伍建设有待进一步提高。
二、电子商务下物流信息管理模式存在问题。
1、部分业务环节缺乏信息系统支持。
电子商务物流信息管理包括采购、销售、存储、配送等多个环节，同时也包括采购与销售计划的制订与跟踪等。
目前信息模式管理还没有深入到物流管理的每一个环节，尚缺少一个完整的、全面地物流信息化平台，可以涵盖物流业务与管理的各个层面;信息系统缺少对整个流程的管理支持，缺少实时的监控手段，缺少必要的绩效考核与管理等。
2、信息孤岛现象依然存在。
由于在用物流信息系统实施时，多为独立进行，整个物流信息系统平台缺少统一规划，且各系统采用的技术与数据标准不同，造成各系统间没有一个统一的物流数据接口，以至于无法实现数据的互连互通，或是数据在各系统传递时经常发生错误，也为今后物流及相关信息系统的集成增加了难度。
3、部分现有信息系统的技术架构落后。
在开发上，基本没有采用工作流技术，使信息系统对流程的变化很难支持，从而限制了物流管理目标的实现。
4、物流信息系统多，运行维护困难。
由于采用的物流信息系统较多，各系统又分别由不同的公司进行开发，给信息系统管理和维护造成很多不便。
三、电子商务下物流信息管理模式。
1、建立物流业务规范体系。
为实现对物流作业过程及管理的规范，同时为利用信息量化管理打下基础，需要对电子商务公司的物流业务现状进行梳理，按业务的范围、种类、过程、作业岗位等维度进行分析，总结出一套适合电子商务公司的标准化物流作业流程。
建立我国的电子商务物流业务规范体系可以系统而全面的指导和帮助各地市公司管理电子商务物流各作业环节的工作，有利于各地市电子商务公司了解配送中心作业规范的构成内容以及如何实施作业规范，同时可参考的作业规范和质量标准，对作业过程中存在的问题做出有效评价和改进。
2、建立技术标准规范体系。
由于各地市建设的物流信息系统标准不统一，各种代码、编码和接口没有规范化和标准化，造成系统在互通互联和信息共享上存在一定困难，影响了我国电子商务物流信息系统的整合。
建立技术标准规范体系可以消除数字鸿沟和信息孤岛，实现物流信息化从“异构、分散”向“统一、融合”的转变。
同时，为确保电子商务公司的物流信息化水平和质量，物流信息化系统的建设必须遵循着一定的技术标准和原则，以确保使用的技术具有一定的先进性、安全性和良好的性能，因此，建立完毕的技术标准规范体系是物流信息建设的重要保证。
3、建立物流数据安全保障体系。
最后是管理保障，要制定切实可行、行之有效的安全策略和响应机制，以明确要实现的安全目标和实现安全目标的途径。
参考文献。
[1]张明睿.电子商务下物流管理信息管理模式的研究[j].经营者,,28(1):8.
[2]李洪海.基于电子商务模式数字物流的研究[d].西南交通大学,.
[3]陈真.第三方物流企业电子商务系统分析与设计[d].复旦大学,.
[4]谢明.电子商务物流配送系统设计与应用[d].湖南大学,.
电子商务教学的应用论文
2.1建立“赛教结合”的教学体系这样的教学模式可以将基础理论、专业基础、专业课的循序渐进的体系取而代之传统的较为单一的教学方式。这三个阶段的教学能够系统的夯实学生的基础知识，使得教学体系更加系统丰富且全面。但是要想使理论与实际相结合，就要在这基础之上增强与实际应用的联系。一方面，要根据岗位需求制定相应的培养计划。电子商务专业对应的岗位包括网站策划、网络营销、网络推广等等，这就要求教学计划能够根据不同的岗位需求有针对性的进行教学，并且安排学生深入到企业的实际工作中去感受，这样才能认清相应岗位所需的专业技能和知识点。另一方面，将竞赛与教学相结合。学校应在每个学年都设置丰富的竞赛形式，其内容既要与教学内容相联系，又要与企业需求相适应，这样的竞赛结果才能得到较高的社会认可度。
2.2加强实训基地建设为了建设更为完善的电子商务实践教学的平台，实训基地的建设是开放式课外实践教学环节的关键，这打破了传统的关在教室里学习理论的封闭性。教学的过程也不是传统的先课堂后实验室，而是改为在实训基地实现教学、实践同步进行的形式。学校要增加对实训基地的投入，构建完善的软件和硬件设施，营造真实的实训环境。在进行管理时，要增加实训基地的开放性，使得学生能随时对所学进行锻炼。为实训基地引入企业的合作，使学生感受企业的文化、管理和工作，定期与企业联合举行竞赛，实现实训基地建设与企业实际需要的'对接。另外，电子商务专业本身是与互联网分不开的，加强实训基地互联网的建设，满足学生在网络学习资源方面的需求。
2.3任务驱动式教学根据现阶段电子商务市场所需要的人才，把教学内容分为三大部分：电子商务技术教学、电子商务实务教学和电子商务综合教学。其中任何一个部分都要以任务驱动的方式进行教学，即每一个部分的教学都要根据企业的需要进行任务化，老师要根据任务教学、学生要根据任务学习，这样就增加了学习兴趣、明确了教学目标。任务的设置要由浅转深、由易转难、循序渐进的进行，期间要经过制定计划、实施计划、反馈学习成果、评价教学成果等步骤，利用竞赛带动任务、任务渗透竞赛的方式培养电子商务专业人才。
2.4加强师资和教材建设“赛教结合”的教学模式需要专业知识和实践能力都过硬的综合型人才教师，这是良好的教学效果的保障。“赛教结合”的形式要求教师不仅有夯实的理论知识，更加要有丰富的实践经验，同时能够掌握时代脉搏、了解电子商务专业相关就业动态，甚至要求教师能够首先亲身深入到企业，了解实际的生产情况。另一方面，在任务驱动式的教学方式下，要求老师能够分工明确的进行教学，尽量减少和避免多位老师的教学内容有所重复。在对学生进行教学和考核的同时，也要注重教师的再教育、培训和考核，保证其教学内容的先进性、规范性、科学性等等。
2.5建立健全的竞赛机制规范的竞赛制度是公平公正的体现，更是为锻炼和选拔出在电子商务专业表现出色学生的必要环节。第一，建立多层次竞赛。学校的校级竞赛中，初赛允许全部电子商务专业学生参加，是初步的筛查环节，在考察学习情况的同时也增加了学习乐趣。从初赛中筛选出的成绩优秀的学生可以进一步参加决赛，随着比赛难度的增加，考察的内容也从基础向综合转换。在决赛前为初步选拔出的人才进行密集且高强度的培训，进一步提高这一类人才的技能能力。校级竞赛的优胜者代表了该校在电子商务专业方面的教学成果，为了更好的较量与交流，可以举行市级的甚至全球性的竞赛来加强学生的技能训练。第二，良好的比赛机制离不开专业的评委和领导小组，对比赛的顺利进行有效的规划实施方案和细则并有效执行，其比赛与教学内容的紧密度也掌握在领导小组的协商中。同时，各高校可以聘请企业在电子商务领域的专家来对学生的实际操作进行辅导。
电子商务教学的应用论文
1.1由相关协会组织在行业协会的组织下、企业赞助的形势下，这种竞赛主要是以培训和实习的方式推动大学生的实务操作能力、建立了促进就业的平台，为电子商务专业的学生的职业发展奠定基础。为我国互联网行业储备人才、推动发展、提高竞争力提供保障。1.2由企业组织电子商务企业组织这类竞赛活动的目的主要是为了在竞赛中发现人才、为企业带来新鲜的血液，同时也为促进大学生就业贡献力量。
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
根据波特的影响企业的利益相关者理论，企业有五个利益相关者，分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。其中，最重要的利益相关者就是客户。现代企业的竞争优势不仅体现在产品上，还体现在市场上，谁能获得更大的市场份额，谁就能在竞争中占据优势和主动。而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺，因此，企业必须完成从“产品”导向向“客户”导向的转变，对企业与客户发生的各种关系进行管理。进行有效的客户关系管理，就要通过有效的途径，从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析，获得有利于商业运作，提高企业市场竞争力的有效信息。而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘，即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。正是有了数据挖掘技术的支持，才使得客户关系管理的理念和目标得以实现，满足现代电子商务时代的需求和挑战。
一、客户关系管理（crm）。
crm是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通，理解并影响客户行为，最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入，改善企业的服务，提高客户满意度，同时能提高员工的生产能力。
二、数据挖掘（dm）。
数据挖掘（datamining，简称dm），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。
常用的数据挖掘方法有：
（1）关联分析。即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。例如，某商场通过关联分析，可以找出若干个客户在本商场购买商品时，哪些商品被购置率较高，进而可以发现数据库中不同商品的联系，进而反映客户的购买习惯。
（2）序列模式分析。它与关联分析相似，其目的也是为了控制挖掘出的数据间的联系。但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后（因果）关系。例如，可以通过分析客户在购买a商品后，必定（或大部分情况下）随着购买b商品，来发现客户潜在的购买模式。
（3）分类分析。是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型，以便能够分类识别未知数据的归属或类别。例如，银行可以根据客户的债务水平、收入水平和工作情况，可对给定用户进行信用风险分析。
（4）聚类分析。是从给定的数据集中搜索数据对象之间所存在的有价值联系。在商业上，聚类可以通过顾客数据将顾客信息分组，并对顾客的购买模式进行描述，找出他们的特征，制定针对性的营销方案。
（5）孤立点分析。孤立点是数据库中与数据的一般模式不一致的数据对象，它可能是收集数据的设备出现故障、人为输入时的输入错误等。孤立点分析就是专门挖掘这些特殊信息的方法。例如，银行可以利用孤立点分析发现信用卡诈骗，电信部门可以利用孤立点分析发现电话盗用等。
1、进行客户分类。
客户分类是将大量的客户分成不同的类别，在每一类别里的客户具有相似的属性，而不同类别里的客户的属性不同。数据挖掘可以帮助企业进行客户分类，针对不同类别的客户，提供个性化的服务来提高客户的满意度，提高现有客户的价值。细致而可行的客户分类对企业的经营策略有很大益处。例如，保险公司在长期的保险服务中，积累了很多的数据信息，包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入，以及客户的人口统计学资料和生活方式等。保险公司必须将这些众多的信息资源综合起来，以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中，大批客户可能在保险种类、保险年份和保险金额上具有极高的相似性，因而形成了具有共性的.客户群体。经过数据挖掘的聚类分析，可以发现他们的共性，掌握他们的保险理念，提供有针对性的服务，提高保险公司的综合服务水平，并可以降低业务服务成本，取得更高的收益。
2、进行客户识别和保留。
（1）在crm中，首先应识别潜在客户，然后将他们转化为客户。
这时可以采用dm中的分类方法。首先是通过对数据库中各数据进行分析，从而建立一个描述已知数据集类别或概念的模型，然后对每一个测试样本，用其已知的类别与学习所获模型的预测类别做比较，如果一个学习所获模型的准确率经测试被认可，就可以用这个模型对未来对象进行分类。例如，图书发行公司利用顾客邮件地址数据库，给潜在顾客发送用于促销的新书宣传册。该数据库内容有客户情况的描述，包括年龄、收入、职业、阅读偏好、订购习惯、购书资金、计划等属性的描述，顾客被分类为“是”或“否”会成为购买书籍的顾客。当新顾客的信息被输入到数据库中时，就对该新顾客的购买倾向进行分类，以决定是否给该顾客发送相应书籍的宣传手册。
（2）在客户保留中的应用。
学校的招生人数在逐渐减少，那么就要找出减少的原因，经过广泛的搜集信息，发现原因在于本学校对技能培训不够重视，学生只能学到书本知识，没有实际的技能，在就业市场上找工作很难。针对这种情况，学校应果断的抽取资金，购买先进的、有针对性的实验实训设备，同时修改教学计划，加大实验实训课时和考核力度，培训相关专业的教师。
（3）对客户忠诚度进行分析。
客户的忠诚意味着客户不断地购买公司的产品或服务。数据挖掘在客户忠诚度分析中主要是对客户持久性、牢固性和稳定性进行分析。比如大型超市通过会员的消费信息，如最近一次消费、消费频率、消费金额三个指标对数据进行分析，可以预测出顾客忠诚度的变化，据此对价格、商品的种类以及销售策略加以调整和更新，以便留住老顾客，吸引新顾客。
（4）对客户盈利能力分析和预测。
对于一个企业而言，如果不知道客户的价值，就很难做出合适的市场策略。不同的客户对于企业而言，其价值是不同的。研究表明，一个企业的80%的利润是由只占客户总数的20%的客户创造的，这部分客户就是有价值的优质客户。为了弄清谁才是有价值的客户，就需要按照客户的创利能力来划分客户，进而改进客户关系管理。数据挖掘技术可以用来分析和预测不同市场活动情况下客户盈利能力的变化，帮助企业制定合适的市场策略。商业银行一般会利用数据挖掘技术对客户的资料进行分析，找出对提高企业盈利能力最重要的客户，进而进行针对性的服务和营销。
（5）交叉销售和增量销售。
交叉销售是促使客户购买尚未使用的产品和服务的营销手段，目的是可以拓宽企业和客户间的关系。增量销售是促使客户将现有产品和服务升级的销售活动，目的在于增强企业和客户的关系。这两种销售都是建立在双赢的基础上的，客户因得到更多更好符合其需求的服务而获益，公司也因销售增长而获益。数据挖掘可以采用关联性模型或预测性模型来预测什么时间会发生什么事件，判断哪些客户对交叉销售和增量销售很有意向，以达到交叉销售和增量销售的目的。例如，保险公司的交叉营销策略：保险公司对已经购买某险种的客户推荐其它保险产品和服务。这种策略成功的关键是要确保推销的保险险种是用户所感兴趣的，否则会造成用户的反感。
四、客户关系管理应用数据挖掘的步骤。
1。需求分析。
只有确定需求，才有分析和预测的目标，然后才能提取数据、选择方法，因此，需求分析是数据挖掘的基础条件。数据挖掘的实施过程也是围绕着这个目标进行的。在确定用户的需求后，应该明确所要解决的问题属于哪种应用类型，是属于关联分析、分类、聚类及预测，还是其他应用。应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。
2、建立数据库。
这是数据挖掘中非常重要也非常复杂的一步。首先，要进行数据收集和集成，其次，要对数据进行描述和整合。数据主要有四个方面的来源：客户信息、客户行为、生产系统和其他相关数据。这些数据通过抽取、转换和装载，形成数据仓库，并通过olap和报表，将客户的整体行为结果分析等数据传递给数据库用户。
3、选择合适的数据挖掘工具。
如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。在间接数据挖掘中，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。
4、建立模型。
建立模型是选择合适的方法和算法对数据进行分析，得到一个数据挖掘模型的过程。一个好的模型没必要与已有数据完全相符，但模型对未来的数据应有较好的预测。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对所需解决的问题最有用。如决策树模型、聚类模型都是分类模型，它们将一个事件或对象归类。回归是通过具有已知值的变量来预测其它变量的值。时间序列是用变量过去的值来预测未来的值。这一步是数据挖掘的核心环节。建立模型是一个反复进行的过程，它需要不断地改进或更换算法以寻找对目标分析作用最明显的模型，最后得到一个最合理、最适用的模型。
5、模型评估。
为了验证模型的有效性、可信性和可用性，从而选择最优的模型，需要对模型进行评估。我们可以将数据中的一部分用于模型评估，来测试模型的准确性，模型是否容易被理解模型的运行速度、输入结果的速度、实现代价、复杂度等。模型的建立和检验是一个反复的过程，通过这个阶段阶段的工作，能使数据以用户能理解的方式出现，直至找到最优或较优的模型。
6、部署和应用。
将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。在模型的应用过程中，也需要不断地对模型进行评估和检验，并做出适当的调整，以使模型适应不断变化的环境。
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
摘要：对于crm数据挖掘的应用程序，本文做出了系统性的总结和研究，这包括了面向crm数据挖掘的体系和结构，立足于客户生命周期的角度，并结合本行业发展的前景，对crm中的数据挖掘进行了分析。
关键词：数据挖掘；客户关系管理(crm)；知识发现。
如今，经济全球化发展的速度不断加快，在市场经济的背景之下呈现出蓬勃发展的局面，外加互联网技术的日益普及化，促使当前的市场竞争不断加剧。众所周知，客户对于一家企业来说至关重要，因此为了更好的促使现代企业发展顺利，理应不断维护好企业与客户之间的关系。这种关系对于不断增强企业的综合竞争力十分重要，因此企业不断改善客户关系，便成了企业发展中一项重要的任务。客户分析是企业发展中处理好客户关系管理的基本，然而如何做好客户分析呢，这就需要对数据挖掘进行应用，数据挖掘的研究应用在现代企业客户关系管理意义非凡。
1crm体系结构。
客户关系管理(customerrelationshipmanagement，crm)起源于上个世纪的八十年代初期，首次提出了接触管理，也就是不断收集客户与企业联系的所有有关信息。到了九十年代初，又增加了电话服务以及客户服务支持数据等相关的分析。经过20多年的发展，如今企业发展中的客户之间的关系其管理的手段和方式逐渐走向成熟化，并且在理论和实践方面不断成熟化。crm是一个把客户看做中心的营销理念，通过信息化的技术方式，重新设计企业业务单元，优化工作中的每一个环节的过程。它将现代信息技术也就是我们常说的互联网技术、多媒体信息技术、电子商务技术、数据仓库管理信息技术、专家数据管理系统以及人工智能呼叫中心等融合在了一起。crm具有较强的自动化特点，并且能够处理好销售与客户管理之间的关系。它的目的在于不断的缩短销售的周期以及销售中投入的成本，进而不断增加企业在盈利方面的能力，并且寻找一片新的产品市场，逐渐增加企业的业务领域，从而提高潜在客户以及忠诚客户的满意度，盈利能力以及忠诚度等。
2.1从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用。
从crm的广义来看，可以简单化的理解为管理所有的和客户之间的一系列互动。在购买实践的过程中，这就需要运用多种信息对客户之间的多维关系进行预测以及分析。在不同的阶段过程中，客户关系可以看做是客户的生命周期。一般说来，客户的生命周期可以划分为3个主要的过程：其一是寻找到客户，其二是能够提升客户的价值，其三是不断维护好效益客户，使其持续受益。如果实现了各个阶段效益的最大化，便可以在此基础上不断提高企业的利润。其一是借助数据挖掘寻找潜在的新客户：crm中首先应该做的便是识别那些潜在的客户，寻找到之后就要尽可能使其转变成企业发展中的忠实客户，数据挖掘可以帮助企业实现这一切。其二是不断提升客户的价值：通过客户盈利能力的相关具体化分析，进一步挖掘和预测客户本身所具有的盈利能力以及未来的具体变化；通过对客户购买模式的相关研究，实现客户的细分化，这样一来可以针对性的提供更加具有针对性的个性化服务，从而能够有效的实现多维化的交叉销售。其三是维护好客户，要及时的对客户忠诚度进行分析研究，以防客户流失。借助数据的深入研究和挖掘，及时分析好客户的历史交易记录，提醒消费者行为，并提出相应的对策和建议。
2.2各行业中crm的应用。
(1)零售业crm中的数据挖掘零售业crm它是数据挖掘领域中最重要的应用方面，伴随着网络以及电子商务模式的不断发展而呈现出繁荣发展的态势。通过对零售数据的挖掘可以对客户的购买行为进行识别和具体化的分析，并且及时发现客户的购买嗜好以及未来的购买趋势，这样便不断提高了服务的质量，为客户满意度的提高提供了条件。例如，我们可以借助多个特性化的数据进行全面的销售，这样一来便实现了客户与产品之间的多维联系，使用多维、相关化的分析来做好促销的'有效性，借助序列模式我们可以挖掘客户忠诚度，通过相关性分析可以为购买参考提供建设性的意见和建议。(2)电信业crm中的数据挖掘当前的电信行业，已经从纯粹的市话服务领域不断转向提供一些综合性的电信服务。它能够把互联网、电信网以及其他的各种通信和计算融合在一起，这是时代发展的大潮流。借助数据挖掘等相关技术可以为一些商业化的实践提供条件，确定好电信服务的基本方式，捕捉每一个盗窃，从而更好地借助技术方面的资源，实现颇具人性的服务。电信数据一般具有多维化的分析功能，可以实现数据的识别与比较，更可以实现数据通信与系统负载等。通过量化分析，聚类分析以及异常值分析对盗用、异常模式进行识别和破解。(3)金融业crm中的数据挖掘如今，大部分的银行以及一些金融性的专业机构能够为客户提供了多种选择，例如最基本的储蓄、投资以及信贷服务等。有时也可以提供一些保险和股票服务。在金融市场中，数据生成已经相对成熟，从整体看来金融领域的数据相对较完整、可靠，它为数据分析提供了基点。下面的几个是平时常见的应用情况：通过多维化的数据分析、挖掘可以做好数据仓库的基本任务；通过特征比较研究做好数据的衡量和计算帮助客户对贷款偿还进行科学化的预测和分析；通过分类以及聚类的方式对客户群体进行识别，对目标市场进行分析；借助数据的可视化以及关联性分析对金融洗钱以及其他的一些金融犯罪进行侦破。
作者:吴磊单位:吉林省长春市吉林建筑大学计算机科学与工程学院。
参考文献。
[1]王一鸿.体检中心crm构建及数据挖掘的应用研究[d].华东理工大学.
[2]潘光强.基于数据挖掘的crm设计与应用研究[d].安徽工业大学.2011。
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
摘要：大数据和智游都是当下的热点,没有大数据的智游无从谈“智慧”,数据挖掘是大数据应用于智游的核心,文章探究了在智游应用中,目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据;智游;数据挖掘;。
1引言。
随着人民生活水平的进一步提高,旅游消费的需求进一步上升,在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下,智游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智游发展的有力支撑,没有大数据提供的有利信息,智游无法变得“智慧”。
2大数据与智游。
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1],这让其与大数据自然产生了交汇。,江苏省镇江市首先提出“智游”的概念,虽然至今国内外对于智游还没有一个统一的学术定义,但在与大数据相关的描述中,有学者从大数据挖掘在智游中的作用出发,把智游描述为:通过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据,并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息,然后利用这些信息为相关部门或对象提供服务[2]。这一定义充分肯定了在发展智游中,大数据挖掘所起的至关重要的作用,指出了在智游的过程中,数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务,智游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
科研管理中数据挖掘技术的应用论文
近几年，中国经济建设的快速发展也带动了水利这些基础建设的发展，水利工程的增多正在逐渐改善我国的水利体系，如防洪、排水、灌溉、发电、养殖、旅游等，同时也反过来促进国民经济更加稳健发展。此外，为了能加快水利工程建设的发展，需要在水利工程管理上做出新的调整，以给水利工程注入新鲜血液，使水利工程起到更巨大的作用。因此，本文通过阐述数据挖掘技术的一些实施要点，探讨了数据挖掘技术在水利工程中的可行性和应用情况。
从另一个角度看，数据挖掘是资料收集、信息化采矿等。在水利工程项目管理过程中，数据挖掘技术的应用对水利工程项目的管理起着重要的推动作用。同时，数据挖掘是从数据库中发掘信息的过程(数据库知识发现)。数据挖掘的主要应用于大量的数据的采集整理，通过搜索算法来隐藏信息的过程。同样，在当今的信息时代，数据挖掘与计算机和先进的科学技术密切相关，通过计算机、互联网搜索、统计、分析、和其他方面的发展，可服务于许多行业和许多项目，本文借助于某市的水利工程，详细的阐述了其在现场数据管理中的应用情况。
数据挖掘是以现有的海量数据为重要资源，采用数据挖掘引擎技术，通过分析数据库中的数据，提取出最有价值的信息。
2.1相关性分析。
通过数据源之间的相关性，找到所需的目标数据和扩展的信息，通过数据之间的联系找到规律，以便更好地分析数据的使用情况。
2.2数据的分类与整合。
为了达到对更多的数据进行分类和整合的目的，对于没有规律和类型的标记数据按照相关的分类规则，以同一规则将信息汇总在一起，方便查找和应用数据，提高工作效率。
2.3坚持预测分析。
在数据源中坚持预测分析，通过对重要数据进行建模，对信息进行综合有效的分析和预测，从而得出数据的发展趋势。让数据本身通过数据挖掘技术得出必要的结论。
2.4把握概念。
通过了解数据源中所需信息的含义，总结主要特点，并给出概念描述，使数据具有高度的清晰度。
2.5把握据偏差。
数据在输入和输出时不可避免地会出现差错，通过数据挖掘技术检测数据准确性是必要的，要找出参考值与结果之间是否存在差异，寻找一些潜在的信息，以减少数据误差。
3.1部门专家观点之间存在差异。
在水利工程管理中使用了大量的数据，特别是采煤工艺在处理大空间问题上，加之水利部门普遍较大，且越来越多，需要与各部门协调配合工作。但不同的部门通常只负责沟通、交流的时间少，再加上数据分析技术落后于实践，各部门使用的仪器不一样，在数据点的分析上各专家持不同意见，这将阻碍数据处理，从而影响部门之间的合作，数据非常容易干扰，从而影响整个项目进展情况。
3.2与gis系统联系不密切。
gis在水利工程信息系统中占有很大的比重，是水利工程信息系统中不可缺少的一部分，它的主要功能是产生大量的空间数据，空间数据的.计算、查询和分析，以及空间数据可视化是非常复杂的，单纯的依靠手工和一般信息系统是无法解决的，所以我们应该充分利用gis系统。然而，在现实中，由于在这方面缺乏专业人才，充分利用原有的数据和gis系统以进行有效结合，两者一起处理复杂的空间数据，现在还有很多事情要解决。
3.3数据挖掘模型建立不够完善。
我国的水利工程虽然已经开展多年，但水利工程信息系统的应用还处于起步阶段。如今，数据挖掘技术模型可以帮助水利工程数据挖掘的人员可以预见在工程设计和施工过程中存在的差距等问题，确保水利工程项目按照原先设定好的方向进展。
4实例分析。
4.1概况。
某水电站于1963开始建设，于1975年完工，其位于黄河中游的陕西境内，装机容量122万5000kw，是新中国成立以来为数不多的达到百万千瓦的大型水利水电项目。大坝主体结构为混凝土结构，大坝高度为147m，其电站总存储容量为57亿8000万m3。其水利项目主要管理内容包括水库管理、水闸管理、堤防管理、引水工程管理、水利工程管理等。
数据模型主要功能包括水利工程防洪、除涝、灌溉、运输、发电、水产养殖等，电站周边区域的社会经济和农业发展受其影响尤为巨大。在过去的发展过程中，某市的水利工程在管理和决策中，这些都是比较复杂的非结构化决策。因此，构建一个探索性或查询驱动的数据挖掘模型会给水电站的工作人员和专家在数据检索和专业分析的工作上提供方便，使管理者在管理工作上更加的科学合理。
库和数据仓库olap和olam层(数据挖掘的核心内容)，用户界面层。用户界面层主要功能是管理员或用户进行人际对话、挖掘数据查询、挖掘结果显示以及数据结果输出。
该水利工程项目管理的内容主要包括：管理水库，水闸管理、堤防管理、南水北调工程管理、项目管理、灌溉等方面。虽然数据挖掘有助于这个过程的开展，水给利工程的管理提供了科学依据，但如果该水利工程管理只是单单的进行数据挖掘，这是不符合数据挖掘系统理论的基本思想。因此，只有在现有的、成熟的国内水利工程项目管理成果的基础上，结合数据挖掘系统，这才是开发水电站管理种数据挖掘系统的最佳方式。
国内许多水利工程在管理和施工过程中，最常用的是gis技术软件。gis软件具有分析处理功能、空间数据查询功能。gis技术软件本身蕴含着多样的数据信息，如当地的一些社会经济、地形地貌、地质、水文环境等。所以，对于水利工程管理数据挖掘系统的未来发展，首先要考虑的应该是如何实现gis系统和数据挖掘理论系统完美衔接。
5总结。
综上所述，数据挖掘技术在水利工程管理中的应用使我们能够分析水利工程的数据更加的全面，这样我们就可以充分挖掘潜在的、有价值的信息，使项目管理更加有效率，使工程的投入资金能被合理的利用，从而提高水电工程质量和工作效率，降低项目管理成本，使水电工程发挥出最大的社会效益和经济效益。虽然在挖掘数据方面还存在很多问题，但我们希望能在今后的水电工程管理中更多的去采用这种技术，为项目管理提供更多的帮助，促进国民经济的发展。
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
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。
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
对很多培养机构而言，目前急需解决的问题主要有：如何根据不同成员需求设置合理的课程、如何通过教学方式提高成员学习积极性、如何提高成员培训效果、如何通过考核检验成员学习成果等，都是培养机构发展过程中必须面对的问题。随着我国信息化进程的加快，一些培养机构也开始进行信息化建设，通过信息系统对培训相关事宜进行管理。但目前在针对培养机构的信息系统中，所实现的功能和模块是进行简单的查询、统计。在了解培训评估效果时，目前的信息系统中，学员通过系统对不同课程的教师进行打分，系统自对进行汇总、统计，得出教师评价。但这种汇总、统计是最简单的，对教师评价也缺乏全面性和深度。
大数据时代下，数据信息呈现出海量特点。如何从海量、不完全的信息中寻找到真正有用的信息，是大数据时代中重要的问题。由此便利用到数据挖掘，顾名思义，数据挖掘就是从众多数据信息中寻找到有用、有价值的信息。大数据时代下，教育行业中，信息量也是海量的，要想提高教学质量就需要运用数据挖掘找寻到有用的教育信息，并运用到实际教学中。信息系统通过一段实际应用后，里面存储了大量数据，相应的，学习管理系统也是如此，里面蕴含了大量数据信息。如在线课程等功能中藏有大量师生应用过程中的数据资料。如图1为数据挖掘在培训管理中的流程图。
2.1初步探索。
培训管理系统中一般具有数据统计功能，将相关事宜进行统计。如网络课程开展过程中，数据挖掘在培训管理系统中的应用文/张宏亮在大数据时代，如何使用现有的数据对学员进行培训管理，从而提高培训效率是当前培训管理中所面临的问题。本文分析了数据挖掘在培训管理中的`应用主要表现在初步探索、数据预处理以及数据挖掘过程。其中数据预处理和数据挖掘是培训系统的核心功能。
2.2数据预期处理。
数据预处理时，原始数据库会发生转变，以适应数据挖掘、数据挖掘算法等的要求。在处理结构化的数据时，数据预处理需要完成两项任务，即消除数据缺陷现象的存在和为数据挖掘奠定良好基础。数据处理是对现有的数据进行前期处理，方便后期数据挖掘。如图2为培训管理系统中数据预处理模块。
2.3数据挖掘。
wangj开发了一个将数据挖掘技术与基于模拟的培训相结合的混合框架，以提高培训评估的有效性。以信仰为基础的学习概念，用于从知识/技能水平和信心水平的两个维度来评估学员的学习成果。数据挖掘技术用于分析受训人员的个人资料和基于模拟的培训产生的数据，以评估学员的表现和学习行为。提出的方法论以台湾基于模拟的步兵射击训练的实例为例。结果表明，提出的方法可以准确地评估学员的表现和学习行为，并且可以发现潜在的知识来提高学员的学习成果。bodeacn使用数据挖掘技术进行了培训学习管理，用于分析参加在线两年制硕士学位课程项目管理的学生的表现。系统数据来源是收集学生意见的调查数据，学生记录的操作数据和电子学习的平台记录的学生活动数据。
3、总结。
目前培训机构在进行教学评估时，所选择的指标都是参考其他机构的，并没有真正从自身实际出发进行评估，因此教学评估时存在诸多问题。其中最明显的两个问题是：第一教学评估方式单一化严重，只以数字评估为主；第二评估时容易受各种主观因素影响。
参考文献。
消防灭火救援中数据挖掘的应用论文
随着城市化建设步伐的加快，城市中人口的集中，产生了许多安全隐患，尤其是火灾隐患，所以消防灭火工作变成了现今城市建设中的重要工作。消防灭火救援中最重要的是对水的需求，做好城市消防灭火工作的基础是有效设置好城市给水系统的合理设置。数据挖掘就是将大量的随机化数据编程课被理解的智慧的过程，使用数据挖掘等相关知识可以对城市消防及水系统中的相关信息进行有效处理。本文通过对数据挖掘技术进行分析，从而得出其在消防灭火救援工作中的作用，从而分析消防灭火救援中数据挖掘的应用。
数据挖掘是20世纪80年代产生的一种用来分析信息数据的一种专业技术，常常用来决策或者解决商业方面的问题。数据挖掘的操作方法是对一些大量的数据进行提纯，运用一定的手段对数据进行处理，将数据中的有效信息提取出来，实现数据和信息的有效转化。数据挖掘就是将大量的随机化数据编程课被理解的智慧的过程。数据挖掘的过程主要可以分为以下几步：首先是数据的准备，将被挖掘的数据进行详细罗列，其次是数据挖掘，也就是从数据样本中提取有效信息，最后是对挖掘结果的解释。数据挖掘是一项十分综合性的技术，他是数理统计、数据库、模糊数学等相关技术的综合体，是一项多种数学学科交叉的综合性学科，数据挖掘的价值主要表现在以下几个方面：可视化、估值与预测、分类与聚类、关联分析以及异类分析几种。
数据挖掘作为综合性的统计技术，在各行业的作用不容小视，其中运用于消防灭火救援过程中也是十分有效的。而数据挖掘在消防灭火救援中被应用的优势也就是其发挥的作用主要表现在以下几点：首先是使用数据挖掘等相关知识可以对城市消防及水系统中的相关信息进行有效处理。其处理步骤为：（1）根据消防灭火救援中的供水需求进行分析，在现有的数据库中寻找相关数据，并将数据进行整合。（2）运用数据仓库分析技术对数据进行初步处理，粗略计算出积水系统的供水量。（3）采用聚类分析方法对数据进行分类，有效规划好城市消防给水系统的大框架。其次，数据挖掘技术中所涉及的数据仓库技术能够有效解决当前消防数据库中信息利用率低的缺点，能够有效整合多个数据库中的数据建立专门的数据库，并能够对数据进行分析，对现有的消防灭火救援工作提供便利。此外，我国现有的地面水源的有效利用率还不是很高，江河湖海中的'水大部分都是火灾的时候临时抽取，难免有些处理不当，数据挖掘能够有效整理消防供水系统，将地面水源规划到消防供水的库存中，提高地面水源利用率，也有效降低管理成本。最后，数据挖掘中的聚类分析方法能够有效对城市中所发生的活在源头和隐患进行整理和排查，有效防止火灾的发生，也能够进一步优化城市消防系统，扩大消防供水系统的覆盖点，完善城市消防灭火系统，而且数据挖掘还能够对不同的建筑分步进行细化分类，对不同程度的火灾所需要的水量进行预测，从而能够实现对城市消火栓的分布情况进行科学性处理。
消防灭火救援中最重要的是对水的需求，做好城市消防灭火工作的基础是有效设置好城市给水系统的合理设置。所以消防灭火救援中数据挖掘的应用要从消防的供水需求出发，对现有的数据库进行分析和整合，确定需水状况，进一步对事实表和维度进行划分，建立新的数据仓库，为消防给水系统的运行提供决策方面的支持。步骤如下：
（一）建立数据模型。
从上文分析来看，建立新的数据库要具有以下功能：火灾风险评估功能、消防给水功能以及历史或再分析功能。而要做到这三点，就要对数据仓库进行分类，建立三层分类模型，分别是概念模型、逻辑模型和物理模型三类。概念模型的设计主要以信息包图为基础进行，首先要确定信息包图的指标、维度和类别三大方面，然后再对实体对象进行分析，从而完成信息包图；逻辑模型的基础是星型图，它的主要方面是指标实体、维度实体和详细类别实体三种，主要反映概念模型中涉及的实体间的关系；物理模型的基础是数据库表，主要是将指标的实体转化成的数据编成表，主要内容的是星型图中各种中心和边角上的数据信息，能够有效形成火灾风险防控的星星模式结构。
（二）联机网络进一步分析。
这一步是运用网络工具进行联机分析，主要的步骤为：首先定义控制流任务，运用合适的多媒体工具进行数据的提取和转换，而且还要确保数据的时效性；其次是建立对微数据，将数据仓库中的事实表和维表从而为表转换为多维化数据。
（三）聚类方法分析火灾风险。
聚类分析是数据挖掘技术中一种重要的数据处理方法，主要原理是将指标量变为数据量，主要步骤是：建立指标体系――确定指标因子的权重――量化指标――实现聚类分析。通过聚类分析可以对不同地区的火灾等级进行分类，评估不同地区的火灾隐患严重度，从而进行供水系统的有效安排，保障该区域的消防灭火工作的进行，也能够对火灾进行有效的防控。结语综上所述，数据挖掘技术是时代发展的成果，是对数据进行统计的重要技术，在各行业的应用都很广泛。本文通过分析消防灭火救援中数据挖掘的应用，对数据挖掘技术有了初步了解。虽然我国消防工作中设计了大量数据，对于数据处理的技术还很生疏使得数据的利用率比较低，本文将消防工作和数据挖掘技术联系起来，能够对消防工作中的数据处理起到一些参考作用，相信随着时间发展，数据挖掘终将运用于消防领域中，为我国未来的建设贡献一份力量。
参考文献。
[1]楼巍.面向大数据的高维数据挖掘技术研究[d].上海大学，.
[2]谢道文.基于数据挖掘的火灾分析模型及应用研究[d].中南大学，.
[4]张大可.数据挖掘技术在火灾事故分析中的应用研究[d].首都经济贸易大学，.
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
在软件开发信息管理过程中，经对数据挖掘技术科学合理应用，可为软件开发带来极有利的帮助，达到软件开发信息管理低成本、高质量、短工期的要求，消除软件开发信息管理期间存在的一系列问题。全面软件开发行业在时代发展新形势下，要与时俱进，大力进行改革创新，运用先进的科学技术不断优化数据挖掘技术研究。
开源软件，即源代码为开放的软件，此类软件现阶段大部分对用户是不收取费用的，也正是受此影响提升了开源软件控制管理难度，鉴于此，可应用数据挖掘技术来改善开源软件的资料。就好比，日本某高校学生推出了一个分布式数据挖掘系统，该系统一方面可对大型系统开展数据挖掘，一方面能够一系列开源软件开展数据挖掘。
软件项目管理中数据挖掘多表现于两个方面，一方面为对组织关系开展的挖掘，一方面为对版本控制信息开展的挖掘。软件项目管理作为一个系统工程，对组织关系开展挖掘主要是指对人力资源开展协调分配。就好比，一个庞大工程可能同时有千百余人参与，在工程运行期间人员相互会出现频繁的信息数据交互，经对数据挖掘技术的有效应用，能够对人员组织关系展开合理划分，积极促进软件项目管理的有序开展。同时，数据挖掘技术还可应用于挖掘版本控制信息，能够有效缩减系统维护成本，改善软件项目管理水平。
在数据库中收集有价值的代码、构件，现阶段，较为常用的手段包括经由关键词开展索引、经由记录输入-输出关系索引以及以建立交互关系图为基础的方法等，我们常常使用的百度、搜狗等搜索引擎均能够开展数据检索。
4结束语。
总而言之，在软件开发信息管理过程中，经对数据挖掘技术科学合理应用，可为软件开发带来极有利的帮助，达到软件开发信息管理低成本、高质量、短工期的要求，消除软件开发信息管理期间存在的一系列问题。基于此，相关人员务必要明确认识软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战，不断钻研研究、总结经验，积极促进软件开发信息管理有序开展。
网络经济数据挖掘在工商管理中的应用论文
摘要：数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。
该文从知识发现和数据挖掘的概念出发,总结了数据挖掘常采用的技术方法,同时对数据挖掘的应用及发展进行了阐述。
该文以一个淘宝网行业的数据挖掘案例探讨了数据挖掘在网络经济下工商的应用;从技术和商业需求两个方面分别研究了数据挖掘商务应用的可行性，并指出因竞争战略的细化导致了对数据挖掘的商业需求。
关键词：数据挖掘;网络经济;序列模式。
随着数据库和网络等技术的迅速发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高,大量的数据储存在数据库和数据仓库中,我们已被淹没在数据和信息的汪洋大海中。
这项以数据库技术、网络技术、统计分析、人工智能等为依托的综合性运用技术的出现有其必然性和可行性。
人们需要有新的、更有效的手段地各种大量数据进行挖掘以发挥其潜能,数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的,它的出现为自动和智能地把海量的数据转化为有用的信息和知识提供了手段。
1网络经济。
网络经济，一种建立在计算机网络基础之上，以现代信息技术为核心的新的经济形态。
它以信息为基础，以计算机网络为依托，以生产、分配、交换和消费网络产品为主要内容，以高科技为支持，以知识和技术创新为灵魂。
它不仅是指以计算机为核心的信息技术产业的兴起和快速增长，也包括以现代计算机技术为基础的整个高新技术产业的崛起和迅猛发展，更包括由于高新技术的推广和运用所引起的传统产业、传统经济部门的深刻的革命性变化和飞跃性发展。
它实际上是一种在传统经济基础上产生的、经过以计算机为核心的现代信息技术提升的高级经济发展形态。
2.1电子商务行业概况。
随着电子商务行业不断发展，新的供应商仍在进人市场与传统企业竞争。
电子商务行业促使杂货、药品、玩具零售商提供更低的价格和更全的商品。
电子商务正以低成本、高效率、覆盖广、协调性强、透明度高等一系列明显的交易优势席卷经济的各个层面。
中国移动互联网市场规模达393.1亿元，同比增长97.5%，移动电子商务的飞速发展正是中国移动互联网市场快速增长的主要推动力。
20，移动电商在移动互联网市场中的占比已接近三成，预计在末可以达到57%以上。
传统互联网电商企业在发展到一定规模后，有足够的经验和资本向移动终端转移，是移动电商快速增长的主要原因。
2.2数据挖掘分析过程。
上面面用一个针对淘宝网滁州店铺采集的样本数据，进行挖掘的例子来说明数据挖掘的具体应用。
表1给出了数据源的部分字段格式。
表2、表3给出了经过整理和转换后的适用于挖掘工具的数据样本。
在本案例中，我们自行编写挖掘工具。
限于篇幅，具体数据挖掘过程省略。
从上面电子商务行业数据挖掘后分析可以得出:。
电子商务销售的主体:我们找到进行网络销售的主体人(店铺)及相关个人店铺信息;。
监管范围的扩展：传统工商监管只对实体店铺进行监管，通过对网络的市场监管，可以扩大工商管理监管范围，更加规范的市场。
针对网络经济形态下的数据挖掘，我们主要采用以下三种方式进行数据挖掘:。
3.1关联分析。
利用关联规则进行数据挖掘。
在数据挖掘研究领域,对于关联分析的研究开展得比较深入,人们提出了多种关联规则的挖掘算法,如apriori、stem、ais、dhp等算法。
关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系,它能发现数据库中形如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品a的同时购买商品b”之类的知识。
关联分析就是生成所有具有用户指定的最小置信度和最小支持度的关联规则。
3.2分类分析。
设有一个数据库和一组具有不同特征的类别(标记),该数据库中的每一个记录都赋予一个类别的标记,这样的数据库称为示例数据库或训练集。
分类分析就是通过分析示例数据库中的数据,为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则,然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。
3.3序列模式分析。
序列模式分析和关联分析法相似,其目的也是为了采掘出数据之间的联系,但序列模式分析的侧重点在于分析数据间的前后(因果)关系。
运用序列模式分析销售记录,零售商则可以发现客户潜在的购物模式,例如客户在购买微波炉前常购买何种商品。
3.4数据挖掘与信息过滤技术的结合。
网络的迅速发展导致了“信息过载”、“信息超载”现象，利用网络数据挖掘中得到的数据进行信息过滤机制就是为了克服上述现象，减少用户在获得信息过程中的负担，同时向用户提供数量适宜、质量优良的信息应运而生的。
比如在网络内容挖掘之前对网络文档中包含的信息进行过滤、筛选、分类和归档等操作，使网络内容挖掘所要处理的数据量得以减少，使输入数据的质量、网络内容挖掘的信息挖掘速度及精确度和用户所得信息的时效性得以提高。
1)确定应用领域:包括此领域的基本知识和目标。
2)建立目标数据集:选择一个数据集或在多数据集的子集上聚焦。
3)数据预处理:在大数据集中,根据需求,利用数据净化和整合技术,选择与任务相关数据,在不降低其准确度的状况下减少处理数据量。
4)数据转换:找到数据的特征进行编码,减少有效变量的数目。
5)数据挖掘:根据数据和所要发现知识的种类来确定相应的挖掘算法。
6)数据评价:将挖掘出的知识和数据以各种可视化方式显示,并将其以图形、文本等方式存储在库中,以便对它们进一步挖掘,直至满意为止。
7)实施和应用:利用数据挖掘技术所建立模型在实际项目中的应用,包括数据库的构建,个性化用户服务、基于知识的企业信息管理(mis)、企业目标管理、决策支持等等。
以上数据时网络经济形态下，在工商管理部分的应用，实际的工商管理目标是为工商管理与决策提供服务，未来的数据挖掘将会形成标准的数据挖掘语言或其他方面的标准化工作的数据挖掘系统。
数据挖掘能发现网络中隐含的有价值的信息和知识，从而提高标引、自动摘要、自动分类和自动聚类等的准确率;能促进用户兴趣模型的构建，从而为用户提供更好的个性化信息，难以满足网络信息用户的动态需求。
在网络信息检索的实际应用中，往往不是单一地运用数据挖掘技术，数据挖掘需和其他相关技术结合，才能发挥出更大的效用。
参考文献:。
[5]苗杰,倪波.面向集成竞争情报系统的数据挖掘应用研究[j].情报学报,2001(8):443—450.
科研管理中数据挖掘技术的应用论文
近些年来，已经有越来越多的企业把通信、网络技术和计算机应用引入企业的日常管理工作和业务开发处理当中，企业的各类信息化程度也在不断提高。现代科技信息技术的广泛应用已经显著的提高了企业的工作效率和经济效益。但是，在使用信息技术给企业带来的方便、快捷的同时，也不断的出现了新的问题和需求。企业经过多年积累了大量的历史数据，这些数据对企业当前的日常经营活动几乎没有任何的使用价值，成了留之无用弃之可惜的累赘。而且储藏这些历史数据会对企业造成很大的困难和费用开销。为此数据挖掘技术应用在网络营销中势在必行，全面细致的分析数据库资源并从中提取有价值的信息来对商业决策进行支持，从而来控制运营成本、提高经济效益。本文将从网络营销中数据挖掘技术的几个应用进行探讨和分析。
1客户关系管理。
客户关系管理在网络营销，商业竞争是一家以客户为中心的竞技状态的客户，留住客户，扩大客户基础，建立密切的客户关系，客户需求分析和创造客户需求等，是非常关键的营销问题。客户关系管理，营销和信息技术领域是一个新概念，这在90年代初，软件产品在上世纪90年代后期出现的诞生。目前，在国内和国外的此类产品的研究和发展阶段。然而，继续与数据仓库和数据挖掘技术的进步和发展，客户关系管理，也是对实际应用阶段。crm的目标是管理者与客户的互动，提升客户价值，提高客户满意度，提高客户的忠诚度，还发现，市场营销和销售渠道，然后寻找新客户，提高客户的利润贡献率的最终目的是为了推动社会和经济效益。客户关系管理的目的，应用是改善企业与客户的关系，它是企业和服务本质管理和协调，以满足客户的需求，企业政策支持这项工作，并联系客户服务加强管理，提高客户满意度和品牌忠诚度。
然而，数据挖掘可以应用到很多方面的crm和不同阶段，包括以下内容：
（1）“一对一”营销的内部工作人员认识到，客户是在这个领域的企业，而不是贸易发展生存的关键。与每一个客户接触的过程，也是了解客户的进程，而且也让客户了解业务流程。
（2）企业与客户之间的销售应该是一种商业关系不断向前发展。客户和营销公司成立这种方式，而且有许多方法可以使这种与客户的关系，往往以改善包括：延长时间，客户关系和维护客户关系，以进一步加强相互交往过程中，公司可以在对方取得联系更多的利润。
（3）客户对客户盈利能力分析。我们的客户盈利能力是非常不同的，如果你不明白客户盈利能力，很难制定有效的营销策略，以获取最有价值的客户，或进一步提高客户的忠诚度的价值。数据挖掘技术可以用来预测客户在市场条件变化不同的盈利能力。它可以找到所有这些行为和使用模型来预测客户行为模式的客户交易盈利水平或新客户找到高利润。
（4）在所有部门维护客户关系的竞争日趋激烈，企业获得新客户的成本上升，因此，保持现有客户的关系变得越来越重要。对于企业客户可分为三大类：没有价值或者低价值的客户，不容易失去宝贵的客户，并不断寻找更多的优惠，更有价值的服务给客户。前两个类型的`客户，客户关系管理，现代化，然而，最具潜力的市场活动，是第三个层次的用户，而且还特别需求和营销工具，以保护客户，可以减缓企业经营成本，而且还获得了宝贵的客户。数据挖掘还可以发现，由于客户流失，该公司能够满足这些客户的需要，采取适当措施，保持销售。
（5）客户访问企业业务系统资源，包括能够获得新客户的关键指标。为了提供这些新的资源，包括企业搜索客户谁不知道该产品的客户，可能是竞争对手，服务客户。这些细分客户，潜在客户可以帮助企业完成检查。
2企业经营定位。
通过挖掘客户的有关数据，可以对客户进行分类，找出其相同点和不同点，以便为客户提供个性化的产品和服务，使企业和客户之间能够通过网络进行有效的沟通和信息交流。例如，关联分析，客户在购买某种商品时，有可能会连带着购买其他的相关产品，这样购买的某种商品和连带购买的其他相关产品之间就存在着某种关联，企业可以针对这种关联进行分析，分析出规律，已制定有效的营销策略来长效的起到吸引客户连带消费，购买其他产品的营销策略。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。
客户群体的划分也会用到数据挖掘，没有基于数据挖掘的客户划分，就没有真正的差异化、个性化营销，就没有现代营销的根本。做为企业的领导者，不管你的企业是卖产品的还是卖服务，第一个应该准确把握的商业问题就是你的目标客户群体，他们是谁，有什么特点和行为模式，有那些独特的喜好可以作为营销的突破口，有多大的多长久的赢利价值。这些问题是你整个商业运做的核心和基础，不了解你的客户，下面的路就根本别指望能走下去了。数据挖掘营销应用中的客户群体划分可以科学有效的解决这个问题，也能给企业找到一个合理的营销定位。
3客户信用风险控制。
数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。企业在进行网络营销的过程中会受到各种各样的来自买方的信用风险的威胁，随着市场竞争的加剧，贸易信用已经成为企业成功开发客户和加强客户关系的重要条件。客户信用管理主要是搜集储存客户信息，因为客户既是企业最大的财富来源，也是风险的主要来源。为了让企业在这方面更少的受到威胁，可以利用数据挖掘技术发现企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为，进而进行回避。同时尽可能把客户信用风险控制在交易发生之前是成功信用管理的根本。因此，充分获取客户的详细资料并做出安全的决策非常重要。
（3）数据挖掘技术也可以适应各种形式的数据，数据挖掘可以是连续的数据，离散数据，而其他形式的数据处理，以便在更大的灵活性，在选择指标时，更加符合客观实际的信用风险模型。
为现代信用风险管理方法有两个：第一是所谓的指数法，其基础是信用相关业务的某些特性来企业信用评估；第二类是所谓的结构化方法，根据历史数据和市场数据模拟在企业资产价值变化的动态持续的过程，然后确定其企业信用的位置。
网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论，是市场营销理念在新时期的发展和应用。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术使数据库技术进入了一个更高级的阶段，它不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，从而促进信息的传递。
1．维护原有客户，挖掘潜在新客户。
网络营销中销售商可以通过客户的访问记录来挖掘出客户的潜在信息，跟据客户的兴趣与需求向客户有针对性的做个性化的推荐，制定出客户满意的产品服务。在做好维护原有老客户的基础上，通过对数据的挖掘，利用分类技术，也可以寻找出潜在的客户，通过对web日志的挖掘，可以对已经存在的访问者进行分类，根据这种精细的分类，还可以找到潜在的新客户。
2．制定营销策略，优化促销活动。
对于保留的商品访问记录和销售记录进行挖掘，可以发现客户的访问规律，了解客户消费的生命周期，起伏规律，结合市场形势的变化，针对不同的商品和客户群制定不同的营销策略，保证促销活动针对客户群有的放矢，收到意想不到的效果。
3．降低运营成本，提高竞争力。
网络营销的管理者可以通过数据挖掘发现市场反馈的可靠信息，预测客户未来的购买行为，有针对性的进行营销活动，还可以根据产品访问者的浏览习惯来觉定产品广告的位置，使广告有针对性的起到宣传的效果。从而提高广告的投资回报率，从而能降低运营成本，提高且的核心竞争力。
4．对客户进行个性化推荐。
根据客户采矿活动对网络规则，有针对性的网络营销平台，提供“个性化”服务。个性化服务是在服务策略和服务内容的不同客户的不同，其本质是客户为中心的web服务的需求。它通过收集和分析客户资料，以了解客户的利益和购买行为，然后采取主动，以达到建议的服务。
5．完善网络营销网站的设计。
参考文献。
1冯英健著,《网络营销基础与实践》,清华大学出版社,1月第1版。
2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.:。