關鍵詞數(shù)據(jù)挖掘（關鍵詞挖掘的工具）

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本文目錄:

• 1、python數(shù)據(jù)挖掘技術及應用論文怎么寫

• 2、Web數(shù)據(jù)挖掘技術探析論文

• 3、說說數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)的作用

• 4、python數(shù)據(jù)挖掘——文本分析

一、python數(shù)據(jù)挖掘技術及應用論文怎么寫

python數(shù)據(jù)挖掘技術及應用論文選題如下：

1、基于關鍵詞的文本知識的挖掘系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。

2、基于MapReduce的氣候數(shù)據(jù)的分析。

3、基于概率圖模型的蛋白質功能預測。

4、基于第三方庫的人臉識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。

5、基于hbase搜索引擎的設計與實現(xiàn)。

6、基于Spark-Streaming的黑名單實時過濾系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。

7、客戶潛在價值評估系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。

8、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的文本分類的設計與實現(xiàn)。

二、Web數(shù)據(jù)挖掘技術探析論文

Web數(shù)據(jù)挖掘技術探析論文

在日復一日的學習、工作生活中，大家或多或少都會接觸過論文吧，論文對于所有教育工作者，對于人類整體認識的提高有著重要的意義。那么你知道一篇好的論文該怎么寫嗎？以下是我收集整理的Web數(shù)據(jù)挖掘技術探析論文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。

Web數(shù)據(jù)挖掘技術探析論文 篇1

引言

當前，隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展和數(shù)據(jù)庫技術的迅猛發(fā)展，有效推動了商務活動由傳統(tǒng)活動向電子商務變革。電子商務就是利用計算機和網(wǎng)絡技術以及遠程通信技術，實現(xiàn)整個商務活動的電子化、數(shù)字化和網(wǎng)絡化?；贗nternet的電子商務快速發(fā)展，使現(xiàn)代企業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅能給企業(yè)帶來更多有用信息，同時還使其他現(xiàn)代企業(yè)管理者能夠及時準確的搜集到大量的數(shù)據(jù)。訪問客戶提供更多更優(yōu)質的服務，成為電子商務成敗的關鍵因素，因而受到現(xiàn)代電子商務經(jīng)營者的高度關注，這也對計算機web數(shù)據(jù)技術提出了新的要求，Web數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。它是一種能夠從網(wǎng)上獲取大量數(shù)據(jù)，并能有效地提取有用信息供企業(yè)決策者分析參考，以便科學合理制定和調(diào)整營銷策略，為客戶提供動態(tài)、個性化、高效率服務的全新技術。目前，它已成為電子商務活動中不可或缺的重要載體。

計算機web數(shù)據(jù)挖掘概述

1.計算機web數(shù)據(jù)挖掘的由來

計算機Web數(shù)據(jù)挖掘是一個在Web資源上將對自己有用的數(shù)據(jù)信息進行篩選的過程。Web數(shù)據(jù)挖掘是把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘思想和方法移植到Web應用中，即從現(xiàn)有的Web文檔和活動中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數(shù)據(jù)信息。計算機Web數(shù)據(jù)挖掘可以在多領域中展示其作用，目前已被廣泛應用于數(shù)據(jù)庫技術、信息獲取技術、統(tǒng)計學、人工智能中的機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡等多個方面，其中對商務活動的變革起到重大的推動作用方面最為明顯。

2.計算機Web數(shù)據(jù)挖掘含義及特征

(1)Web數(shù)據(jù)挖掘的含義

Web數(shù)據(jù)挖掘是指數(shù)據(jù)挖掘技術在Web環(huán)境下的應用，是一項數(shù)據(jù)挖掘技術與WWW技術相結合產(chǎn)生的新技術，綜合運用到了計算機語言、Internet、人工智能、統(tǒng)計學、信息學等多個領域的技術。具體說，就是通過充分利用網(wǎng)絡(Internet)，挖掘用戶訪問日志文件、商品信息、搜索信息、購銷信息以及網(wǎng)絡用戶登記信息等內(nèi)容，從中找出隱性的、潛在有用的和有價值的信息，最后再用于企業(yè)管理和商業(yè)決策。

(2)Web數(shù)據(jù)挖掘的特點

計算機Web數(shù)據(jù)挖掘技術具有以下特點：一是用戶不用提供主觀的評價信息;二是用戶“訪問模式動態(tài)獲取”不會過時;三是可以處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)量，并且使用方便;四是與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫相比，Web是一個巨大、分布廣泛、全球性的信息服務中心。

(3)計算機web數(shù)據(jù)挖掘技術的類別

web數(shù)據(jù)挖掘技術共有三類：第一類是Web使用記錄挖掘。就是通過網(wǎng)絡對Web日志記錄進行挖掘，查找用戶訪問Web頁面的模式及潛在客戶等信息，以此提高其站點所有服務的競爭力。第二類是Web內(nèi)容挖掘。既是指從Web文檔中抽取知識的過程。第三類是Web結構挖掘。就是通過對Web上大量文檔集合的內(nèi)容進行小結、聚類、關聯(lián)分析的方式，從Web文檔的組織結構和鏈接關系中預測相關信息和知識。

計算機web數(shù)據(jù)挖掘技術與電子商務的關系

借助計算機技術和網(wǎng)絡技術的日臻成熟，電子商務正以其快速、便捷的特點受到越來越多的企業(yè)和個人的關注。隨著電子商務企業(yè)業(yè)務規(guī)模的不斷擴大，電子商務企業(yè)的商品和客戶數(shù)量也隨之迅速增加，電子商務企業(yè)以此獲得了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)正成為了電子商務企業(yè)客戶管理和銷售管理的重要信息。為了更好地開發(fā)和利用這些數(shù)據(jù)資源，以便給企業(yè)和客戶帶來更多的便利和實惠，各種數(shù)據(jù)挖掘技術也逐漸被應用到電子商務網(wǎng)站中。目前，基于數(shù)據(jù)挖掘(特別是web數(shù)據(jù)挖掘)技術構建的電子商務推薦系統(tǒng)正成為電子商務推薦系統(tǒng)發(fā)展的一種趨勢。

計算機web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的具體應用

(1)電子商務中的web數(shù)據(jù)挖掘的過程

在電子商務中，web數(shù)據(jù)挖掘的過程主要有以下三個階段：既是數(shù)據(jù)準備階段、數(shù)據(jù)挖掘操作階段、結果表達和解釋階段。如果在結果表達階段中，分析結果不能讓電子商務企業(yè)的決策者滿意，就需要重復上述過程，直到滿意為止。

(2)Web數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用

目前，電子商務在企業(yè)中得到廣泛應用，極大地促進了電子商務網(wǎng)站的興起，經(jīng)過分析一定時期內(nèi)站點上的用戶的訪問信息，便可發(fā)現(xiàn)該商務站點上潛在的客戶群體、相關頁面、聚類客戶等數(shù)據(jù)信息，企業(yè)信息系統(tǒng)因此會獲得大量的數(shù)據(jù)，如此多的數(shù)據(jù)使Web數(shù)據(jù)挖掘有了豐富的數(shù)據(jù)基礎，使它在各種商業(yè)領域有著更加重要的.實用價值。因而，電子商務必將是未來Web數(shù)據(jù)挖掘的主攻方向。Web數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用主要包含以下幾方面：

一是尋找潛在客戶。電子商務活動中，企業(yè)的銷售商可以利用分類技術在Internet上找到潛在客戶，通過挖掘Web日志記錄等信息資源，對訪問者進行分類，尋找訪問客戶共同的特征和規(guī)律，然后從已經(jīng)存在的分類中找到潛在的客戶。

二是留住訪問客戶。電子商務企業(yè)通過商務網(wǎng)站可以充分挖掘客戶瀏覽訪問時留下的信息，了解客戶的瀏覽行為，然后根據(jù)客戶不同的愛好和要求，及時做出讓訪問客戶滿意的頁面推薦和專屬性產(chǎn)品，以此來不斷提高網(wǎng)站訪問的滿意度，最大限度延長客戶駐留的時間，實現(xiàn)留住老客戶發(fā)掘新客戶的目的。

三是提供營銷策略參考。通過Web數(shù)據(jù)挖掘，電子商務企業(yè)銷售商能夠通過挖掘商品訪問情況和銷售情況，同時結合市場的變化情況，通過聚類分析的方法，推導出客戶訪問的規(guī)律，不同的消費需求以及消費產(chǎn)品的生命周期等情況，為決策提供及時而準確的信息參考，以便決策者能夠適時做出商品銷售策略調(diào)整，優(yōu)化商品營銷。

四是完善商務網(wǎng)站設計。電子商務網(wǎng)站站點設計者能夠利用關聯(lián)規(guī)則，來了解客戶的行為記錄和反饋情況，并以此作為改進網(wǎng)站的依據(jù)，不斷對網(wǎng)站的組織結構進行優(yōu)化來方便客戶訪問，不斷提高網(wǎng)站的點擊率。

結語

本文對Web數(shù)據(jù)挖掘技術進行了綜述，講述了其在電子商務中廣泛應用?？梢钥闯?，隨著計算機技術和數(shù)據(jù)庫技術快速發(fā)展，計算機Web數(shù)據(jù)技術的應用將更加廣泛，Web數(shù)據(jù)挖掘也將成為非常重要的研究領域，研究前景巨大、意義深遠。目前，我國的Web數(shù)據(jù)應用還處于探索和起步階段，還有許多問題值得深入研究。

Web數(shù)據(jù)挖掘技術探析論文 篇2

摘要： 該文通過介紹電子商務及數(shù)據(jù)挖掘基本知識，分別從幾個方面分析了電子商務中WEB數(shù)據(jù)挖掘技術的應用。

關鍵詞： 電子商務；數(shù)據(jù)挖掘；應用

1概述

電子商務是指企業(yè)或個人以網(wǎng)絡為載體，應用電子手段，利用現(xiàn)代信息技術進行商務數(shù)據(jù)交換和開展商務業(yè)務的活動。隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，電子商務比傳統(tǒng)商務具有更明顯的優(yōu)勢，由于電子商務具有方便、靈活、快捷的特點，使它已逐漸成為人們生活中不可缺少的活動。目前電子商務平臺網(wǎng)站多，行業(yè)競爭強，為了獲得更多的客戶資源，電子商務網(wǎng)站必須加強客戶關系管理、改善經(jīng)營理念、提升售后服務。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)集中識別出隱含的、潛在有用的、有效的，新穎的、能夠被理解的信息和知識的過程。由數(shù)據(jù)集合做出歸納推理，從中挖掘并進行商業(yè)預判，能夠幫助電子商務企業(yè)決策層依據(jù)預判，對市場策略調(diào)整，將企業(yè)風險降低,從而做出正確的決策，企業(yè)利潤將最大化。隨著電子商務的應用日益廣泛，電子商務活動中會產(chǎn)生大量有用的數(shù)據(jù)，如何能夠數(shù)據(jù)挖掘出數(shù)據(jù)的參考價值？研究客戶的興趣和愛好，對客戶分門別類，將客戶心儀的商品分別推薦給相關客戶。因此,如何在電子商務平臺上進行數(shù)據(jù)挖掘成為研究的熱點問題。

2數(shù)據(jù)挖掘技術概述

數(shù)據(jù)挖掘（DataMining），也稱數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從海量數(shù)據(jù)中應用算法查找出隱藏的、未知的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一個在大數(shù)據(jù)資源中利用分析工具發(fā)現(xiàn)模型與數(shù)據(jù)之間關系的一個過程，數(shù)據(jù)挖掘對決策者尋找數(shù)據(jù)間潛在的某種關聯(lián)，發(fā)現(xiàn)隱藏的因素起著關鍵作用。這些模式是有潛在價值的、并能夠被理解的。數(shù)據(jù)挖掘將人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計、可視化、信息檢索、并行計算等多個領域的理論與技術融合在一起的一門多學科交叉學問，這些學科也對數(shù)據(jù)挖掘提供了很大的技術支撐。

3Web數(shù)據(jù)挖掘特點

Web數(shù)據(jù)挖掘就是數(shù)據(jù)挖掘在Web中的應用。Web數(shù)據(jù)挖掘的目的是從萬維網(wǎng)的網(wǎng)頁的內(nèi)容、超鏈接的結構及使用日志記錄中找到有價值的數(shù)據(jù)或信息。依據(jù)挖掘過程中使用的數(shù)據(jù)類別，Web數(shù)據(jù)挖掘任務可分為：Web內(nèi)容挖掘、Web結構挖掘、Web使用記錄挖掘。

1）Web內(nèi)容挖掘指從網(wǎng)頁中提取文字、圖片或其他組成網(wǎng)頁內(nèi)容的信息，挖掘對象通常包含文本、圖形、音視頻、多媒體以及其他各種類型數(shù)據(jù)。

2）Web結構挖掘是對Web頁面之間的結構進行挖掘，挖掘描述內(nèi)容是如何組織的，從Web的超鏈接結構中尋找Web結構和頁面結構中的有價值模式。例如從這些鏈接中，我們可以找出哪些是重要的網(wǎng)頁，依據(jù)網(wǎng)頁的主題，進行自動的聚類和分類，為了不同的目的從網(wǎng)頁中根據(jù)模式獲取有用的信息，從而提高檢索的質量及效率。

3）Web使用記錄挖掘是根據(jù)對服務器上用戶訪問時的訪問記錄進行挖掘的方法。Web使用挖掘將日志數(shù)據(jù)映射為關系表并采用相應的數(shù)據(jù)挖掘技術來訪問日志數(shù)據(jù)，對用戶點擊事件的搜集和分析發(fā)現(xiàn)用戶導航行為。它用來提取關于客戶如何瀏覽和使用訪問網(wǎng)頁的鏈接信息。如訪問了哪些頁面？在每個頁面中所停留的時間？下一步點擊了什么？在什么樣的路線下退出瀏覽的？這些都是Web使用記錄挖掘所關心要解決的問題。

4電子商務中Web挖掘中技術的應用分析

1）電子商務中序列模式分析的應用

序列模式數(shù)據(jù)挖掘就是要挖掘基于時間或其他序列的模式。如在一套按時間順序排列的會話或事務中一個項目有存在跟在另一個項目后面。通過這個方法，WEB銷售商可以預測未來的訪問模式，以幫助針對特定用戶組進行廣告排放設置。發(fā)現(xiàn)序列模式容易使客戶的行為被電子商務的組織者預測，當用戶瀏覽站點時，盡可能地迎合每個用戶的瀏覽習慣并根據(jù)用戶感興趣的內(nèi)容不斷調(diào)整網(wǎng)頁，盡可能地使每個用戶滿意。使用序列模式分析挖掘日志，可以發(fā)現(xiàn)客戶的訪問序列模式。在萬維網(wǎng)使用記錄挖掘應用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用戶路徑之中常用的導航路徑。當用戶訪問電子商務網(wǎng)站時，網(wǎng)站管理員能夠搜索出這個訪問者的對該網(wǎng)站的訪問序列模式，將訪問者感興趣但尚未瀏覽的頁面推薦給他。序列模式分析還能分析出商品購買的前后順序，從而向客戶提出推薦。例如在搜索引擎是發(fā)出查詢請求、瀏覽網(wǎng)頁信息等，會彈出與這些信息相關的廣告。例如購買了打印機的用戶，一般不久就會購買如打印紙、硒鼓等打印耗材。優(yōu)秀的推薦系統(tǒng)將為客戶建立一個專屬商店,由每個客戶的特征來調(diào)整網(wǎng)站的內(nèi)容。也能由挖掘出的一些序列模式分析網(wǎng)站及產(chǎn)品促銷的效果。

2）電子商務中關聯(lián)規(guī)則的應用

關聯(lián)規(guī)則是揭示數(shù)據(jù)之間隱含的相互關系，關聯(lián)分析的任務是發(fā)現(xiàn)事物間的關聯(lián)規(guī)則或相關程序。關聯(lián)規(guī)則挖掘的目標是在數(shù)據(jù)項目中找出每一個數(shù)據(jù)信息的內(nèi)在關系。關聯(lián)規(guī)則挖掘就是要搜索出用戶在服務器上訪問的內(nèi)容、頁面、文件之間的聯(lián)系，從而改進電子商務網(wǎng)站設計?？梢愿迷诮M織站點，減少用戶過濾網(wǎng)站信息的負擔，哪些商品顧客會可能在一次購物時同時購買？關聯(lián)規(guī)則技術能夠通過購物籃中的不同商品之間的聯(lián)系，分析顧客的購物習慣。例如購買牛奶的顧客90%會同時還購買面包，這就是一條關聯(lián)規(guī)則，如果商店或電子商務網(wǎng)站將這兩種商品放在一起銷售，將會提高它們的銷量。關聯(lián)規(guī)則挖掘目標是利用工具分析出顧客購買商品間的聯(lián)系，也即典型購物籃數(shù)據(jù)分析應用。關聯(lián)規(guī)則是發(fā)現(xiàn)同類事件中不同項目的相關性，例如手機加充電寶，鼠標加鼠標墊等購買習慣就屬于關聯(lián)分析。關聯(lián)規(guī)則挖掘技術可以用相應算法找出關聯(lián)規(guī)則，例如在上述例子中，商家可以依據(jù)商品間的關聯(lián)改進商品的擺放，如果顧客購買了手機則將充電寶放入推薦的商品中，如果一些商品被同時購買的概率較大，說明這些商品存在關聯(lián)性，商家可以將這些有關聯(lián)的商品鏈接放在一起推薦給客戶,有利于商品的銷售，商家也根據(jù)關聯(lián)有效搭配進貨，提升商品管理水平。如買了燈具的顧客，多半還會購買開關插座，因此，一般會將燈具與開關插座等物品放在一個區(qū)域供顧客選購。依據(jù)分析找出顧客所需要的商品的關聯(lián)規(guī)則，由挖掘分析結果向顧客推薦所需商品，也即向顧客提出可能會感興趣的商品推薦，將會大大提高商品的銷售量。

3）電子商務中路徑分析技術的應用

路徑分析技術通過對Web服務器的日志文件中客戶訪問站點的訪問次數(shù)的分析，用來發(fā)現(xiàn)Web站點中最經(jīng)常訪問的路徑來調(diào)整站點結構，從而幫助使用用戶以最快的速度找到其所需要的產(chǎn)品或是信息。例如在用戶訪問某網(wǎng)站時，如果有很多用戶不感興趣的頁面存在，就會影響用戶的網(wǎng)頁瀏覽速度，從而降低用戶的瀏覽興趣，同時也會使整個站點的維護成本提高。而利用路徑分析技術能夠全面地掌握網(wǎng)站各個頁面之間的關聯(lián)以及超鏈接之間的聯(lián)系，通過分析得出訪問頻率最高的頁面，從而改進網(wǎng)站結構及頁面的設計。

4）電子商務中分類分析的應用

分類技術在根據(jù)各種預定義規(guī)則進行用戶建模的Web分析應用中扮演著很重要的角色。例如，給出一組用戶事務，可以計算每個用戶在某個期間內(nèi)購買記錄總和。基于這些數(shù)據(jù)，可以建立一個分類模型，將用戶分成有購買傾向和沒有購買傾向兩類，考慮的特征如用戶統(tǒng)計屬性以及他們的導航活動。分類技術既可以用于預測哪些購買客戶對于哪類促銷手段感興趣，也可以預測和劃分顧客類別。在電子商務中通過分類分析，可以得知各類客戶的興趣愛好和商品購買意向，因而發(fā)現(xiàn)一些潛在的購買客戶，從而為每一類客戶提供個性化的網(wǎng)絡服務及開展針對性的商務活動。通過分類定位模型輔助決策人員定位他們的最佳客戶和潛在客戶，提高客戶滿意度及忠誠度，最大化客戶收益率，以降低成本，增加收入。

5）電子商務中聚類分析的應用

聚類技術可以將具有相同特征的數(shù)據(jù)項聚成一類。聚類分析是對數(shù)據(jù)庫中相關數(shù)據(jù)進行對比并找出各數(shù)據(jù)之間的關系，將不同性質特征的數(shù)據(jù)進行分類。聚類分析的目標是在相似的基礎上收集數(shù)據(jù)來分類。根據(jù)具有相同或相似的顧客購買行為和顧客特征，利用聚類分析技術將市場有效地細分，細分后應可每類市場都制定有針對性的市場營銷策略。聚類分別有頁面聚類和用戶聚類兩種。用戶聚類是為了建立擁有相同瀏覽模式的用戶分組，可以在電子中商務中進行市場劃分或給具有相似興趣的用戶提供個性化的Web內(nèi)容，更多在用戶分組上基于用戶統(tǒng)計屬性（如年齡、性別、收入等）的分析可以發(fā)現(xiàn)有價值的商業(yè)智能。在電子商務中將市場進行細化的區(qū)分就是運用聚類分析技術。聚類分析可根據(jù)顧客的購買行為來劃分不同顧客特征的不同顧客群，通過聚類具有類似瀏覽行為的客戶，讓市場人員對顧客進行類別細分，能夠給顧客提供更人性化的貼心服務。比如通過聚類技術分析，發(fā)現(xiàn)一些顧客喜歡訪問有關汽車配件網(wǎng)頁內(nèi)容，就可以動態(tài)改變站點內(nèi)容，讓網(wǎng)絡自動地給這些顧客聚類發(fā)送有關汽車配件的新產(chǎn)品信息或郵件。分類和聚類往往是相互作用的。在電子商務中通過聚類行為或習性相似的顧客，給顧客提供更滿意的服務。技術人員在分析中先用聚類分析將要分析的數(shù)據(jù)進行聚類細分，然后用分類分析對數(shù)據(jù)集合進行分類標記，再將該標記重新進行分類，一直如此循環(huán)兩種分析方法得到相對滿意的結果。

5結語

隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析應用越來越廣。商業(yè)貿(mào)易中電子商務所占比例越來越大，使用web挖掘技術對商業(yè)海量數(shù)據(jù)進行挖掘處理，分析客戶購買喜好、跟蹤市場變化，調(diào)整銷售策略，對決策者做出有效決策及提高企業(yè)的市場競爭力有重要意義。

參考文獻：

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[5]段紅英.Web數(shù)據(jù)挖掘技術在電子商務中的應用[J].隴東學院學報,2009(3):32-34.

三、說說數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)的作用

介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術在零售業(yè)的應用,并結合馬克威分析系統(tǒng)介紹了常用的案例 數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)中的應用摘要：本文首先系統(tǒng)的介紹了零售業(yè)的功能，定位及要解決的問題，然后介紹了數(shù)據(jù)挖掘的定義、算法及應用，最后結合“馬克威分析系統(tǒng)”，利用數(shù)據(jù)挖掘技術，以案例的形式解決了零售業(yè)領域的幾個典型應用。關鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘，關聯(lián)分析，聚類，零售業(yè) 1 零售業(yè)定義：零售商業(yè)企業(yè)是指向批發(fā)商業(yè)企業(yè)或生產(chǎn)企業(yè)購進商品，再將商品直接出售給最終消費者的商業(yè)企業(yè)。其特征是： ① 銷售對象是直接消費者，而不是那些進行轉賣或生產(chǎn)加工的使用者。 ② 零售商業(yè)企業(yè)的交易次數(shù)頗繁，平均每次交易額較小。 ③ 零售商業(yè)企業(yè)是商品流通的最終環(huán)節(jié)。零售企業(yè)的交易活動一旦成功、便意味著商品脫離了流通領域而進入消費領域，從而實現(xiàn)了商品價值和使用價值。 ④ 就商品而言，除了專業(yè)的特賣店，一般零售商所包含的商品品種巨大，零售商采取的商品銷售方式很多：經(jīng)銷，代銷，聯(lián)銷等。隨著經(jīng)濟、技術的不斷發(fā)展，零售業(yè)面臨著重大變革：日益成熟的電子商務；與關鍵客戶和供應商之間的聯(lián)盟；供應鏈整合、協(xié)同作業(yè)；全球化等等。為了適應環(huán)境的快速變化，因此具有競爭優(yōu)勢的零售商不但要知道客戶是誰，買了什么，還要能夠了解最適合的采購方式等。信息技術的發(fā)展推動著傳統(tǒng)商業(yè)的發(fā)展，利用現(xiàn)代信息技術，實現(xiàn)企業(yè)管理的自動化、現(xiàn)代化，充分把信息技術運用與經(jīng)營中，以最低的成本、最優(yōu)質的服務、最快速的管理反應進行運作。 2 數(shù)據(jù)挖掘技術數(shù)據(jù)挖掘（data mining,DM）是一個萃?。╡xtracting）和展現(xiàn)（presenting）新知識的流程。通過分析具體數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)確定有效的、新穎的、有潛在使用價值的、以往不為人知的、最終可理解的信息，為企業(yè)良好運營和決策部門做出重要決策提供幫助。數(shù)據(jù)挖掘涉及的學科領域和方法很多。根據(jù)挖掘任務分可分為分類或預測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結、聚類、關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等等；根據(jù)挖掘方法可分為:機器學習方法、統(tǒng)計方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法和數(shù)據(jù)庫方法。機器學習方法包括：歸納學習方法(決策樹、規(guī)則歸納等)、基于范例學習、遺傳算法等；統(tǒng)計方法包括：回歸分析 (多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數(shù)判別等)、聚類分析(系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等；神經(jīng)網(wǎng)絡方法包括：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(BP算法等)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(自組織特征映射、競爭學習等)等；數(shù)據(jù)庫方法主要包括多維數(shù)據(jù)分析（OLAP）方法。 DM在很多行業(yè)都可以有較好的應用。如：國外DM已廣泛應用于銀行金融、制造、保險、公共設施、政府、教育、遠程通訊、軟件開發(fā)等領域。據(jù)報導，DM的投資回報率有達400%甚至10倍的事例。 3 零售業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘通過條形碼、編碼系統(tǒng)、銷售管理系統(tǒng)、客戶資料管理及其它業(yè)務數(shù)據(jù)中，可以收集到關于商品銷售、客戶信息、貨存單位及店鋪信息等信息資料。數(shù)據(jù)從各種應用系統(tǒng)中采集，經(jīng)分類整理，放到數(shù)據(jù)倉庫里，允許高級管理人員、分析人員、采購人員、市場人員和廣告客戶訪問，利用DM工具對這些數(shù)據(jù)進行分析，為他們提供高效的科學決策工具。如對商品進行購物籃分析，分析那些商品顧客最有希望一起購買。如被業(yè)界廣為傳誦的 “啤酒和尿布”案例就是通過數(shù)據(jù)挖掘技術找出人與物間規(guī)律的典型。在零售業(yè)應用領域，利用數(shù)據(jù)挖掘技術在很多方面有卓越表現(xiàn)：

四、python數(shù)據(jù)挖掘——文本分析

作者 | zhouyue65

來源 | 君泉計量

文本挖掘：從大量文本數(shù)據(jù)中抽取出有價值的知識，并且利用這些知識重新組織信息的過程。

一、語料庫（Corpus）

語料庫是我們要分析的所有文檔的集合。

二、中文分詞

2.1 概念：

中文分詞（Chinese Word Segmentation）：將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。

eg：我的家鄉(xiāng)是廣東省湛江市-->我/的/家鄉(xiāng)/是/廣東省/湛江市

停用詞（Stop Words）：

數(shù)據(jù)處理時，需要過濾掉某些字或詞

√泛濫的詞，如web、網(wǎng)站等。

√語氣助詞、副詞、介詞、連接詞等，如 的，地，得；

2.2 安裝Jieba分詞包：

最簡單的方法是用CMD直接安裝：輸入pip install jieba，但是我的電腦上好像不行。

后來在這里：https://pypi.org/project/jieba/#files下載了jieba0.39解壓縮后 放在Python36Libsite-packages里面，然后在用cmd，pip install jieba 就下載成功了，不知道是是什么原因。

然后我再anaconda 環(huán)境下也安裝了jieba，先在Anaconda3Lib這個目錄下將jieba0.39的解壓縮文件放在里面，然后在Anaconda propt下輸入 pip install jieba，如下圖：

2.3 代碼實戰(zhàn)：

jieba最主要的方法是cut方法：

jieba.cut方法接受兩個輸入?yún)?shù):

1) 第一個參數(shù)為需要分詞的字符串

2）cut_all參數(shù)用來控制是否采用全模式

jieba.cut_for_search方法接受一個參數(shù)：需要分詞的字符串,該方法適合用于搜索引擎構建倒排索引的分詞，粒度比較細

注意：待分詞的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode

jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的結構都是一個可迭代的generator，可以使用for循環(huán)來獲得分詞后得到的每一個詞語(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))轉化為list代碼示例( 分詞 )

輸出結果為： 我 愛

Python

工信處

女干事

每月 經(jīng)過 下屬 科室 都 要 親口

交代

24 口 交換機 等 技術性 器件 的 安裝

工作

分詞功能用于專業(yè)的場景：

會出現(xiàn)真武七截陣和天罡北斗陣被分成幾個詞。為了改善這個現(xiàn)象，我們用導入詞庫的方法。

但是，如果需要導入的單詞很多，jieba.add_word()這樣的添加詞庫的方法就不高效了。

我們可以用jieba.load_userdict(‘D:PDM2.2金庸武功招式.txt’)方法一次性導入整個詞庫，txt文件中為每行一個特定的詞。

2.3.1 對大量文章進行分詞

先搭建語料庫：

分詞后我們需要對信息處理，就是這個分詞來源于哪個文章。

四、詞頻統(tǒng)計

3.1詞頻（Term Frequency）：

某個詞在該文檔中出現(xiàn)的次數(shù)。

3.2利用Python進行詞頻統(tǒng)計

3.2.1 移除停用詞的另一種方法，加if判斷

代碼中用到的一些常用方法：

分組統(tǒng)計：

判斷一個數(shù)據(jù)框中的某一列的值是否包含一個數(shù)組中的任意一個值：

取反：（對布爾值）

四、詞云繪制

詞云（Word Cloud）：是對文本中詞頻較高的分詞，給與視覺上的突出，形成“關鍵詞渲染”，從而國旅掉大量的文本信息，使瀏覽者一眼掃過就可以領略文本的主旨。

4.1 安裝詞云工具包

這個地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python庫，進去根據(jù)自己的系統(tǒng)和Python的版本進行下載即可。

在python下安裝很方便，在anaconda下安裝費了點勁，最終將詞云的文件放在C:UsersAdministrator 這個目錄下才安裝成功。

五、美化詞云（詞云放入某圖片形象中）

六、關鍵詞提取

結果如下:

七、關鍵詞提取實現(xiàn)

詞頻（Term Frequency）：指的是某一個給定的詞在該文檔中出現(xiàn)的次數(shù)。

計算公式： TF = 該次在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)

逆文檔頻率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每個詞的權重，它的大小與一個詞的常見程度成反比

計算公式：IDF = log（文檔總數(shù)/（包含該詞的文檔數(shù) - 1））

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：權衡某個分詞是否關鍵詞的指標，該值越大，是關鍵詞的可能性就越大。

計算公式：TF - IDF = TF * IDF

7.1文檔向量化

7.2代碼實戰(zhàn)

以上就是關于關鍵詞數(shù)據(jù)挖掘相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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