網絡經濟工商管理的論文

【摘要】近年來，隨着我國經濟的日益發展，網絡經濟的發展速度也非常快，由於數據挖掘的研究是當前數據庫和信息決策方面最前沿的方向，所以數據挖掘的發展速度也越來越快，與此同時也被應用到社會生活中多個領域。本文對數據挖掘在工商管理中的應用進行分析和探究。

【關鍵詞】網絡經濟；數據挖掘；工商管理；應用；研究

隨着網絡經濟的日益發展，可以説當今社會已經進入一個“大數據”時代，同時人們對數據額的收集和分析能力也逐步提高，大量的數據儲存在數據庫中，這就導致很多數據和信息被掩埋在龐大的數據庫海洋之中。數據挖掘技術是以數據庫技術、計算機網絡技術、統計和分析技術、人工智能技術等為基礎而產生的具有綜合性科學技術，同時它的出現也是必然的，其功能主要是可以自動地對海量的數據進行挖掘，從而直接為人們提供有用的數據和信息。數據挖掘有自身的優越性，如何應用到工商管理領域中顯得尤為重要。

一、數據挖掘概述

（一）數據挖掘的定義。數據挖掘指的是在大量無序、複雜、隨機、不規則等的實際數據應用中，獲得一些有應用價值數據和信息，這樣能夠幫助人們有目的地篩選出自己想要獲得的信息。換句話説，數據挖掘就是在龐大的數據庫中挖掘一些具有潛在用處的知識和信息。其中它的定義包括一下幾個方面的含義：第一，數據源具有大量性、隨機性、不規則性等特點，其次，有用的信息是用户所感興趣的東西；第三，篩選和選取的信息和知識必須在用户的理解、可接受和可利用的範圍之內，並不是所有符合用户需求的信息都是有用的，這就需要具有針對性的選取信息，也就是説選取的知識是具有約束條件的，與此同時也必須符合用户的實際情況，比如用户的理解和學習能力。

（二）網絡數據挖掘的類型。1.網絡內容的挖掘。網絡內容的挖掘就是對網頁的內容、數據信息、文檔信息的那個進行挖掘，一般來説就是網頁在緊急搜索時所需要考察的訪問對象。因為網絡信息具有大量性和複雜性，所以按照信息來源不同可以分為Gopher、FTP、Usenet等，並隱藏到WWW形式之後的資源稱為WWW信息資源，存儲在數據管理庫中的數據和不能直接搜索和訪問的信息是私人數據；按照網絡資源的形式來分又可以分為：文本、圖像、音頻、視頻等數據。2.網絡結構的挖掘。網絡結構的挖掘對象一般就是Web潛在的鏈接結構模式，這種類型的數據挖掘最早是在引文分析中出現的，在建立Web連接結構時還參考了網頁鏈接和被連接網頁的數量以及對象。在對網頁進行歸類的過程中通常也會採取這種模式，這樣還可以得到不同網頁之間的相似度以及相關聯的數據。3.網絡用法的挖掘。網絡用法的挖掘是掌握用户的網絡行為數據，網絡內容挖掘和網絡結構的挖掘都是針對網絡現存的原始數據的，但是網絡用法的挖掘是根據用户在使用網絡過程中所產生的數據，這些數據屬於二手數據，主要包括以下內容：用户的網頁瀏覽記錄、服務器代理的日誌記錄、瀏覽網頁的維護信息、用户網絡簡介、用户註冊信息、交易記錄和聊天記錄等。

二、對數據挖掘在工商管理中應用的研究

（一）對網站訪問者信息進行識別。在網絡經濟下，企業網站對數據挖掘進行的第一步就是要先識別用户自身的特點，獲取用户使用條款的特徵。用户訪問的特點主要有入口統計和心理特點以及技術手段等幾個方面。用户人數統計信息是變化的，並不是一成不變的，例如：用户的家庭住址、個人收入、個人購買力等因素都會隨着時間的變化而變化。其次心理特點就是指在對用户心理調研的過程中所表現出的個性特徵，例如：用户對商品的選擇心理、價格優惠心理以及技術方面等。隨着時間的推移，訪問者的數量會越來越多，這就使數據積累的越來越多。關於條款交互信息主要包括以下幾個方面：用户購買商品的歷史、瀏覽廣告歷史、優選信息等。網絡統計的信息主要是指每一次會話中相關聯的要素。公司的信息則主要是與用户的服務器對接過程中所包括的相關重要信息。

（二）明確目標。在網絡經濟的背景下，網上交易的優勢就是企業對用户的反饋信息可以進行有效地分析。當企業工商管理制定了具體的'目標以後，就可以使用數據的挖掘技術，從而使企業更好完成任務。企業工商管理制定的目標主要有以下幾個方面：增加網頁的瀏覽數量、類似企業的網站瀏覽時長增多、退換商品的次數減少、增加顧客的數量以及增大品牌的影響力等。

（三）問題的描述。在網絡經濟發展前提下，很多企業都是電子商務企業，那麼這些企業面對的第一個關鍵問題就是如何宣傳商品，從而擴大商品的知名度，這就需要通過數據挖掘技術對信息進行處理，然後將企業的商品信息傳遞給顧客。

（四）關聯數據的分析。工商管理要想達到目標，就需要對顧客所有的交易數據進行相關聯的分析，這樣就可以發現顧客對相關商品的選擇偏好。數據的關聯分析就是指顧客在瀏覽網頁的過程中涉及到哪些商品的關鍵字。如果電商網站把這些出現的商品放在一個網頁中，這樣就可以增大顧客購買多種商品的機率。比如關聯商品中的某一種商品正在促銷，這樣就可以有效地提高其他相關商品的銷量。

（五）聚類分析。聚類就是把具有相同特點的產品歸到一類，將這些特點進行平均分配。數據的聚類可以確定出一組數據的種類，並且用這些聚類來表示其他的大部分數據特徵，一般情況下企業工商管理部門在分析訪問者類型的時候會使用聚類分析技術。

（六）評估和預測。評估是對未知數據的判斷，預測就是根據當前的數據走向對將來的數據走向做出判斷的過程。評估和預測所使用的方法時算法類擬，估計可以對顧客的潛力做出判斷，預測是對顧客未來的選擇進行判斷，也是對以往事件的分析，從中也可以得到有效的信息，這樣管理部門通過對這些數據進行總結和分析就會基本瞭解每個客户的信息，從而幫助企業創造出符合顧客偏好的商品，以滿足顧客的需求。

三、結束語

近年來，隨着大數據、雲計算等的興起，我們已經在不知不覺中進入了“大數據”時代。在網絡經濟下，數據挖掘技術是目前最具有發展潛力的技術之一，要想將數據挖掘技術應用到工商管理中，就需要不斷對數據挖掘技術進行修改和完善，同時數據挖掘需要符合工商管理自身的特點和發展的需要，這樣才可以促進企業的發展。

【參考文獻】

[1]王豔.網絡經濟下數據挖掘在工商管理中的應用[J].電腦知識與技術,2012,08(21):5261-5263.

[2]陳芳.試述網絡經濟下數據挖掘在工商管理中的應用[J].城市建設理論研究:電子版,2013(14).