在信息化建设上, 加大政府投入, 加强基础设施建设, 整合结构化数据, 抓取非结构化数据, 打通各数据壁垒, 建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上, 对旅游大数据实时性数据的挖掘应该被放在重要位置;在数据安全上, 从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手, 提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进, 加强产学研合作, 培养智游大数据人才。
参考文献
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互联网的迅速发展使得汽车形式有所转变，现在是线上线下两者配合才可以达到最大的效果,这是未来销售渠道要变革。下面是对互联网下汽车营销渠道变革研究分析论文，欢迎欣赏！
摘要:随着经济不断发展，我国俨然已成为世界级汽车消费大国，然而以“4S”店形式为主的汽车营销渠道多年来并未发生实质性的变化，从汽车销售大数据来看，车企亏损情况日益严重，营销渠道的落后和互联网的冲击是主因。文章就如何在“互联网+”背景下实现营销渠道的变革作了深入研究。
关键词:互联网+;汽车营销渠道;变革
一、渠道经销商亏损严重
根据中国汽车流通协会公布的数据显示，在经销商销量和收入均同比增加的情况下，连续两年入围百强的84家汽车经销商2015年毛利与2014年相比大幅下滑至25．79%。2015年，汽车经销商盈利面继续缩小，据统计，48．5%的经销商盈利状况持平，只有21．8%的经销商盈利，剩余的经销商处于亏损状态。当前，汽车产品已远远超出市场能够消化的程度，库存在不断地增加，目前全国共有20000多家经销商，按照当前的产销规模和经销商数量，经销商的压力可想而知。大面积的亏损，严重打击了经销商的信心，很多经销商纷纷退出汽车行业，转而寻找新的盈利机会，这种局面对于厂家来说也是无能为力，以“4S”店为主的营销渠道遇到了前所未有的危机。
二、“互联网+”时代下的渠道“短板”
一直以来，以“4S”店为主体的汽车品牌专营模式一直是汽车营销渠道的主流模式。不过随着互联网技术的发展，网络购物成为时下流行的生活方式，网络购物的商品也从小件商品延伸到了汽车产品领域。据J．D．Power调查，有80%的经销商认为在线购车将成为未来趋势，并且认为这将影响到传统汽车销售业务。这样一来，传统“4S”店作为目前较大的营销渠道而言就遇到了前所未有的挑战。相比新兴互联网汽车业务来说，传统“4S”店营销模式的“短板”很突出。
(一)消费者满意度差
“4S”店的背后是相对独立的经销商，作为经销商而言，追逐利润是第一位的。在市场火爆的情况下，会出现某款车型“加价提车”的现象，消费者甚至加价都提不到车的现象也时有发生，消费者对这种违背市场规律的行为已见怪不怪。虽心有怨言却也是无奈接受。在市场遇冷的情况下，经销商常常会以低于厂家指导价很多的促销价来博得销量，以得到厂家的年终返点，但是在这个促销价格中，包含着强制购买店内装饰和强制购买保险的捆绑销售行为，很让消费者反感。
(二)售后维修价格虚高
“4S”店总是着眼于销售业绩，对售后服务的管理和如何提高客户满意度、怎样加强售后服务、提高技术水平的动力不足，“前店后厂”式的售后服务体系并未健全。在具体的售后服务中，由于技术水平高低不一、人员素质参差不齐、经济利益诱导等现实因素，“4S”店习惯在工时费、零配件价格上做手脚，售后维修价格虚高。这也是“4S”店遭到消费者普遍诟病的重要原因之一。
(三)运营成本过高一家
“4S”店要达到标准化
经营需要经历选址、征地(租地)、建店、招聘店员、培训、试运营等诸多环节，期间发生的征地或租地费用、建店工程款、各种税费、人员工资等所有费用都要摊薄到利润里面，这样一来，“4S”店的初始经营就要面临巨大的压力。小规模的“4S”店一般占地几千平方米，大规模的则达到上万平方米，每年的租地成本就要几百万元。如果土地不是租用的，“4S”店第一年购买土地的成本投入还会高出更多。一家“4S”店平均有大约100名员工，每年的人工支出通常要400万至500万元。仅就人员工资来说，对“4S”店而言就是一笔不小的负担。如果再加上其他开销，一家“4S”店的年运营成本往往接近千万元人民币。
三、“互联网+”时代下如何实现营销渠道变革
据统计，目前全国近40家汽车经销商已签署了汽车经销商电商平台战略合作协议，依托现有的经销商线下渠道与线上资源相结合运营，40家经销商几乎涉及中国过半数经销商集团，规模可覆盖全国成千上万家汽车“4S”店及上亿汽车用户。同时，二手车业务以及汽车租赁业务的扩大，都将成为经销商利润提升的主要途径。在这种趋势下，传统“4S”店必须要做出变革。
(一)提升自身竞争力
商务部于2016年1月发布了《汽车销售管理办法(征求意见稿)》，并将在今年内正式实施。新《办法》鼓励汽车销售模式多样化。新《办法》明确提到推动汽车流通模式创新，积极发展电子商务。这意味着“4S”店模式作为唯一授权销售渠道的时代彻底结束，新兴销售渠道和传统销售体系的共生融合成为趋势。在这种情况下，“4S”店一方面要做好接受市场的冲击，不能再固步自封，必须提升服务水平，注重差异化服务，降低运营成本，从自身挖掘盈利点，另一方面，要及时跟上市场步伐，要提高对市场的信息灵敏度，在实体店的基础上大力发展互联网业务。只有逐步提高自身竞争力，才能在互联网时代下生存。
(二)注重“线上线下”业务融合
对于未来的互联网汽车营销，将不再是“4S”店来全部承担满足客户需求的重任，配套的有大量的城市展厅、体验中心甚至提供定制化服务的互联网平台。我们要建立一个在线上有智能终端，在线下以“4S”店为载体，能够实现线上和线下服务一体化的互联网销售体系，让用户能够在线上和线下之间自由选择。最终呈现给客户的是以汽车消费为主的“一站式”服务体验场景。汽车销售渠道的互联网化，一开始就是一个整体性的变化，不仅仅是新车、二手车，还包括后汽车市场，都在互联网化。未来有可能汽车电商和线下营销渠道是平行的，来让用户选择。目前来说，消费者最担心的是线上产品的质量和线下服务的承接能力，这就涉及到线上线下业务的融合。可以说，只有实现线上营销与实体经济的深度业务融合，汽车营销渠道“互联网+”的时代才算真正来临。
(三)重点打造智能终端APP软件
目前来看，在国内只有两种APP营销方式，一是利用现有社交媒体APP，比如微信、QQ等，另一种是自己开发APP。利用现有的社交媒体APP的好处是能够迅速将营销内容推广给客户，传播效率高;缺点是目标客户群不明确，客户体验感差，缺乏互动。而企业自己开发的APP的优势是能够独立掌控APP资源，拥有自主运营权，内容灵活，客户体验感强;缺点是开发成本高，推广率低，下载安装注册认证程序繁琐，一般需要从企业网站下载，而且无附加功能，客户粘性差。如果我们将社交媒体APP和企业自己开发的APP的优点相结合，打造基于社交媒体APP的，这样一来用户的体验感更强，互动效果更好，客户粘度会更高。
四、结语
互联网正悄悄改变着人们的消费习惯。在汽车消费领域，用户对整车电商的接受程度也变得越来越高。据尼尔森近期数据显示，有92%的客户在购买汽车时，都希望通过互联网来了解产品及相关信息。该机构数据显示，在中国，有86%的客户愿意通过互联网来购买汽车。互联网已经成为用户获取信息的重要渠道和购买终端。与以往不同，如今的消费者对决定购买的车型已越来越熟悉，汽车销售顾问已不用费劲介绍车型信息。此外，消费者在购车之前都会在汽车网站上对各款车的配置、优缺点、和各地区的成交价格进行反复对比。现阶段，越来越多的企业已开展了对互联网汽车业务的探索，无论是汽车企业、综合类传统电商还是汽车媒体，都纷纷开始布局汽车电商平台。总之，对于传统的汽车经销商而言，互联网时代危险与机遇并存。现阶段传统“4S”店只有加快用互联网的思维武装自己、改造自己，才能在互联网时代的渠道竞争中立于不败之地，真正成为“渠道之王”。
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1电子商务中的数据挖掘简介
电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源(即Web文档)和行为(即Web服务)中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术，涉及到Internet技术学、人工智能等多个领域。当电子商务在企业中得到应用时，企业信息系统将产生大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。
2Web数据挖掘的流程
Web数据挖掘是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取商业决策的关键性数据，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。在电子商务环境下，Web数据挖掘主要分为以下几步:(1)数据收集。首先数据收集主要针对web数据中的服务器数据、用户数据。其中服务器数据是Web挖掘中的主要对象。服务器中承载着用户访问时产生的对应的服务数据，其中包括了:日志文件、cookie文件、数据流。将这些数据进行初步收集，再针对这些数据进行深度分析挖掘。(2)数据选择和预处理。通过数据收集将数据进行分类，根据所需的信息主题对收集的数据进行选择，通过选择相关的数据项缩小数据处理的范围，挑选其中的有效数据进行数据预处理。数据预处理能够提高挖掘效率，为之后的数据分析提供有效的数据。Web数据中大多数都是半结构或非结构化的，所以对web数据进行直接处理是不可行的。数据预处理能够把半结构或非结构化的数据处理成标准的数据集方便后期处理。(3)模式发现。模式发现是运用各种方法，发现数据中隐藏的模式和规则。通过模式发现技术对预处理之后的数据进行处理得到相应的事务数据库，利用模式发现对数据进行初步挖掘，将预处理下的事务数据转换成可被挖掘的存储方式，通过数据挖掘模式算法对其中有效的、新奇的、有用的及最终可以理解的信息和知识进行挖掘与总结。(4)模式分析。模式分析主要是采用合适的技术和工具，对挖掘结果进行模式的分析，其目的是根据实际应用，通过观察和选择，把发现的统计结果、规则和模型转换为知识，经过筛选后来指导实际的电子商务行为。
3电子商务中的数据挖掘技术
(1)路径分析技术。路径分析主要是对web访问路径进行搜索分析，对于频繁访问的路径进行总结。利用Web服务器的日志文件进行数据分析，对访客次数以及对应路径进行分析挖掘出频繁访问路径。通过数据可以分析出大多数访问者的共同喜好，从而能够帮助电子商务改进web设计以及提供更好更符合客户的服务。(2)关联分析技术。关联技术是通过对数据进行分析寻找出隐藏的数据联系，关联分析可是对单纯的web数据与对应的电子商务进行联系。从而可以在web数据挖掘中得到该商务网站的关联原则和信息。从而更好的使得客户和网站数据有之间的相互联系。(3)聚类分析技术。聚类分析是根据对象进行数据分析了之后，对数据的信息和客户对象之间的关系进行总结。对数据对象进行分组成为多个类或簇，按照数据对象之间的相似度进行划分。(4)分类分析技术。分类分析是通过对数据库中样本数据的分析，对每个类别做出准确的描述或分析模型或挖掘分类规则。分类分析是电子商务中一个非常重要的任务，也是应用最广泛的技术。通过分类自动推导给定数据的广义描述，以便对未来数据进行预测。
4Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
(1)制定优质个性化服务。电子商务的发展给了人们更多元化的选择，同时，电商网站经营的商品也在不断增加，在这样多元化的网站结构中想要快速找到符合自己的商品必定会是一个繁琐的过程。然而通过数据挖掘对浏览量、购买力、搜索强度进行合理应用，针对数据分析结果对网站进行制定优质的个性化服务设计，更合理的安排网站中的物品摆放，从而为用户提供更个性化的服务。(2)优化站点设计。Web设计者可通过挖掘用户的Web日志文件，对Web站点的结构和外观进行设计和修改。网站网页的内容设置直接影响网站的访问效率。网站管理员按照大多数访问者的浏览模式对网站进行组织，尽量为大多数访问者的浏览提供方便，给客户留下好的印象，增加下次访问的机率。(3)聚类客户。在电子商务中，聚类客户就是主要的运营策略，可以对客户浏览的信息等内容出发，对客户的共性进行分类，从而让电子商务的运营者能更加全面的了解客户的需要，对网页的内容进行适当的调整，并在多方面满足客户的内在需要，尽最大限度的为客户提供优质的、合适的服务。(4)营销效益分析。利用web数据挖掘对商品访问和销售情况进行有效分析，这样能够确定一些营销及消费的生命周期。再者结合目前的市场变化，针对不同的产品进行定制独特的营销策略。数据挖掘能够有助于提高电商的营销效益。
5结语
综上所述，web数据挖掘在电子商务的应用越来越广泛，web数据挖掘能够在海量数据里挖掘出有用的信息。通过数据处理把握客户动态、追踪市场变化，在激烈的市场竞争中，做出正确的决策。Web数据挖掘在电子商务领域中一定会有广阔的应用前景，它将带领电子商务系统走向更加智能化、使客户服务走向更加个性化。
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[摘 要]随着电子商务的迅速发展，中国汽车产业也开始步入营销的“e时代”。本文阐述我国汽车网络营销现状，分析我国汽车网络营销市场的优势及存在问题，提出我国汽车网络营销的发展对策。
[关键词]汽车行业；网络营销；探析
1 我国汽车网络营销的现状
随着我国互联网的快速发展，越来越多的汽车企业认识到网络作为汽车营销平台的巨大优势，并都在不同程度地开展网络营销。大部分汽车企业都建有自己的网站，但内容以介绍企业及产品为主，借助网络做信息发布等简单业务，营销模式也以网络广告为主，倾向于传播品牌与产品及引导消费行为，直接的网络销售极少，离真正意义的网络营销还有很大的差距。与国外相比，国内汽车网络营销发展还处于起步阶段。只有通过大力探索各种具体的营销业务，如电子商务等，才能充分利用网络资源，并不断向网络营销靠拢。
2 汽车网络营销的优势
缩短汽车营销渠道，有利于购销双方节约成本汽车网络营销采用网上设计、网上宣传、网上销售方式，有效地降低了包括场地租赁费等在内的营销成本，节省了大量人力、物力。同时，网络信息制作和传播简便快捷，极大地提高了营销效率。据估计，一般可降低流通成本40%左右。企业可以把这部分实惠直接转让给消费者，消费者可以从中获得更多的价格优惠。在传统营销形式下，消费者在购买之前通常会辗转于各个汽车4S店“货比三家”，既费时费力，又增加了购车成本。但在网络营销形式下，消费者无须到汽车4S店，就可以在网上完成信息查询等购车手续，只需等待物流配送将车交到自己的手中，真正实现足不出户买汽车。
网络媒介即时互动，有利于挖掘更多潜在客户汽车企业通过企业网站等方式，为顾客提供个性化的服务，使客户真正得到其希望的使用价值及额外的消费价值。用户可随时与企业进行互动交流，反映自己的个性化需求和对产品的建议，进行各种咨询。而企业一方面通过及时响应可建立良好的客户关系，提升品牌形象；另一方面可快速了解用户需求，生产出适销对路的产品。通过大量的人性化沟通，树立企业品牌良好形象，增强客户对产品的吸引力，实现顾客由沟通到购买的转变，挖掘更多潜在客户。
3 汽车网络营销存在的问题
营销观念陈旧，对网络营销的认识和投入不足一方面，大部分汽车企业没有充分认识到“e时代”抢占网络虚拟市场，对企业赢得未来竞争优势的必要性与紧迫性，仍旧把竞争焦点定位在实体市场上。有的认为国内电子商务应用环境诸如社会环境等尚不成熟，发展汽车网络营销为时尚早，在网络营销方面的建设和投入不足。另一方面，主要是顾客受传统观念的影响，对于虚拟的网络交易还心存疑虑，认为汽车是一种高价值的商品，还是要货比三家，现场购买才能放心，真正愿意在网上购车的还极少。
品牌意识不强，重促销活动轻品牌宣传我们知道，只有品牌才能让一个企业不断获得和保持竞争优势。国外的汽车营销十分注重品牌的宣传，而我国的汽车网络营销，为了追求更高的经济效益，重价格促销活动轻品牌宣传。从长远来看，促销对汽车行业只是短期有益，不增强品牌意识，会让该汽车品牌湮没在众多品牌汽车之中，消费者也容易受其他品牌的影响而背弃，从而使该汽车的市场份额不断减少。据统计，中国只有一成左右的消费者在换车或者二次购车时只考虑原品牌车，汽车消费者品牌忠诚度仅 5%。
汽车网络营销人才缺乏，服务功能未能有效发挥汽车网络营销对IT技术的要求较高，如汽车营销信息的采集、处理与分析，汽车市场调研与管理决策等，都需要强有力的技术支持。这就决定了，汽车网络营销人才既要懂得汽车知识、熟悉网络技术，又要具备营销经验。而目前的汽车网络营销人员不能集三个方面知识于一身，在遇到顾客提出的各种问题时，不能及时有效地满足客人的需求，服务功能发挥不好，服务质量难以提高。因此，需要大量既懂网络技术又懂汽车营销的复合型人才，才能适应今后汽车网络营销市场的需求。
物流网络不完善，配送效率低下虽然汽车网络营销的优势十分明显，但同时也对汽车企业的物流能力提出了更高的要求。汽车网络营销需要依靠现代化的物流体系。而我国缺乏社会化的汽车物流配送支持，现有的主体汽车物流模式是汽车企业自建的供产销一体化物流，其规模小、设备设施落后、管理经验不足，物流效率低下，费用过高，导致在电子商务环境下的汽车网络营销存在极大的局限性。
法律制度不健全，顾客缺乏网上购车的安全感随着我国在电子商务活动的迅速发展，不可避免地会带来一系列的法律问题，如：电子合同、数字签名的法律效力问题，网上交易的经济纠纷问题，计算机犯罪问题，等等。而目前我国在电子商务的法律体系建设方面却相对滞后，监管体系还未形成，相关标准也不统一，对网络犯罪的定罪和处罚缺乏依据，对消费者权益和经营者权益的保护不利。汽车网络营销发展所需要的市场环境、法律环境尚不完善，社会信用体系尚未完全建立，导致消费者对网上购车缺乏信任感和安全感。据统计，有52%用户对目_上支付没有安全感。
4 汽车网络营销发展对策
强化网络营销意识，改变传统消费观念虽然我国电子商务发展迅速，网上购物已经受到越来越多网民的追捧。但汽车与普通商品不同，毕竟是一件高价值、耐用性的商品，且汽车网络营销又是一种新型的营销模式，大多数顾客一时半会还难以完全接受这种购买方式。为此，汽车企业首先自身要在思想上重视网络营销的作用，充分认识到网络营销的广阔前景，加大对汽车网络营销的投入和宣传，充分发挥网络营销的优势，提高服务质量和商业信誉，比传统营销提供更多的便利和实惠，扩大公众对汽车网络营销的认知，消除广大消费者对汽车网络营销的后顾之忧，才能引导消费者改变传统的眼见为实的购买方式和习惯，使消费者真正从心理上接受汽车网络营销这一新的营销方式。同时，汽车企业在网络营销中要注重品牌意识，在扩大品牌知名度、提高企业信誉度、完善品牌服务体系上下真功夫，提高汽车消费者的品牌忠诚度，这样才能有巨大的号召力与吸引力，使众多消费者抛弃传统的现场购车观念，逐渐接受网上购车交易模式。
加强校企合作，共同培养复合型汽车网络营销人才汽车网络营销能否取得成功，在很大程度上取决于汽车企业所拥有懂技术、会营销的复合型高素质人才队伍。目前，开设电子商务专业和汽车技术的高校很多，但这两个专业一般互不交叉，导致汽车专业的学生不懂网络营销，电子商务专业的学生不懂汽车技术，难以培养出适应企业需求的复合型汽车网络营销人才。为此，要进一步加强校企之间的合作，着力培养出一批既懂汽车技术又懂网络营销管理的汽车网络营销精英，为企业网络营销的发展提供人才保障，同时也提高高校毕业生就业率，实现校企互利双赢的良好格局。一方面汽车企业可通过选送员工到高校深造、委托高校对员工进行培训等各种途径，不断提高员工的业务能力和服务水平，借助于这批素质高、能力强、业务精的专业人才，稳步推进汽车网络营销的发展。同时，企业也可与高校联手采取“订单式”人才培养、学生在企业顶岗实习、校企合作实训基地等多种模式，培养适合自己需求的汽车网络营销人才。另一方面，高校要针对企业的汽车网络营销人才需求，制定出IT技术、物流知识、贸易知识、营销知识、汽车知识等相应的课程来培养这类人才，改变目前汽车网络营销人才匮乏的局面，以更好地适应我国汽车网络营销行业的发展需求。
健全汽车物流配送网络，提高物流效率国外汽车产业大力推行供应链管理，发展第三方物流。汽车企业专注于自身业务，将物流业务外包出去，由专业的第三方物流公司承担。第三方物流公司采用各种先进的物流技术，提升物流效率，降低物流成本，同汽车企业一起提高整体供应链的竞争能力。据统计，在欧美80%以上的汽车企业已把汽车物流外包。因此，我国应鼓励建立一批现代化大型汽车物流企业，完善集物流、商流、信息流于一体的社会汽车物流体系，实现汽车物流配送系统的专业化、系统化、网络化、信息化、现代化、规模化及社会化，为汽车网络营销的发展提供强有力的支撑。
建立健全网络营销法律体系，为汽车网络营销提供良好的法律环境 良好的法制环境是汽车网络营销规范有序开展的重要保证。一方面要健全现有的法律体系，另一方面又需要补充完善新的法律条款，以适应汽车网络营销的发展需要。在网络商场的市场准入制度、网络交易的合同认证、执行和赔偿、反欺骗、知识产权保护、税收征管、广告管制、交易监督以及网络有害信息过滤等方面制定规划，为网络营销的健康、有序、快速发展提供一个公平规范的法律环境。从而增强用户网上购车交易和支付的安全感，消除汽车网络营销的技术障碍和心理障碍。
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摘要：在电子商务中运用数据挖掘技术，对服务器上的日志数据、用户信息和访问链接信息进行数据挖掘，有效了解客户的购买欲望，从而调整电子商务平台，最终实现利益更大化。本文旨在了解电子商务中的数据源有哪些，发掘数据挖掘在电子商务中的具体作用，从而为数据挖掘的具体设计奠定基础。
关键词：数据挖掘电子商务数据源
一、电子商务中数据挖掘的数据源
1.服务器日志数据客户在访问网站时，就会在服务器上产生相应的服务器数据，这些文件主要是日志文件。而日志文件又可分为Ser-vicelogs、Errorlogs、Cookielogs。其中Servicelogs文件格式是最常用的标准公用日志文件格式，也是标准组合日志文件格式。标准公用日志文件的格式存储关于客户连接的物理信息。标准组合日志文件格式主要包含关于日志文件元信息的指令，如版本号，会话监控开始和结束的日期等。在日志文件中，Cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服务器为了自动追踪网站访问者，为单个客户浏览器生成日志[1]。
2.客户登记信息
客户登记信息是指客户通过Web页输入的、并提交给服务器的相关用户信息，这些信息通常是关于用户的常用特征。
在Web的数据挖掘中，客户登记信息需要和访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度，使之能更进一步的了解客户。
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二、Web数据挖掘在电子商务中的应用通过对数据源的原始积累、仔细分析，再利用数据发掘技术，最终达到为企业为用户服务的目的，而这些服务主要有以下几种。
1.改进站点设计，提高客户访问的兴趣对客户来说，传统客户与销售商之间的空间距离在电子商务中已经不存在了，在Internet上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对销售商来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该对客户的访问信息进行挖掘，通过挖掘就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的兴趣及需求所在，并根据需求动态地调整页面，向客户展示一个特殊的页面，提供特有的一些商品信息和广告，以使客户能继续保持对访问站点的兴趣。
2.发现潜在客户
在对web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在Internet上找到未来的潜在客户。获得这些潜在的客户通常的市场策略是：先对已经存在的访问者进行分类。对于一个新的访问者，通过在Web上的分类发现，识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的归类。然后从它所属类判断这个新客户是否为潜在的购买者，决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。
客户的类型确定后，就可以对客户动态地展示Web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。
对于一个新的客户，如果花了一段时间浏览市场站点，就可以把此客户作为潜在的客户并向这个客户展示一些特殊的页面内容。
3.个性化服务
根据网站用户的访问情况，为用户提供个性化信息服务，这是许多互联网应用，尤其是互联网信息服务或电子商务(网站)所追求的目标。根据用户的访问行为和档案向使用者进行动态的推荐，对许多应用都有很大的吸引力。Web日志挖掘是一个能够出色地完成这个目标的方式。通过Web数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类，对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度，从而保住老客户；通过对具有相似浏览行为的客户进行分组，提取组中客户的共同特征，从而实现客户的聚类，这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。
例如全球最大中文购物网站淘宝网。当你购买一件商品后，淘宝网会自动提示你“购买过此商品的人也购买过……”类似的信息，这就是个性化服务的代表。
4.交易评价
现在几乎每一个电子商务网站都增加了交易评价功能，交易评价功能主要就是为了降低交易中的信息不对称问题。
电子商务交易平台设计了在线信誉评价系统，对买卖双方的交易历史及其评价进行记录。在声誉效应的影响下，卖家也更加重视买家的交易满意度，并且也形成了为获取好评减少差评而提高服务质量的良好风气。交易中的不满意（或者成为纠纷）是产生非好评（包括中评和差评）的直接原因。那么，交易中一般会产生哪些交易纠纷，这些交易纠纷的存在会如何影响交易评价结果，这些问题的解决对卖家的经营具有重要的指导价值。
数据挖掘是当今世界研究的热门领域，其研究具有广阔的应用前景和巨大的现实意义。借助数据挖掘可以改进企业的电子商务平台，增加企业的经营业绩，拓宽企业的经营思路，最终提高企业的竞争力。
参考文献：
[1].赵东东.电子商务中的web数据挖掘系统设计[J].微计算机信息20xx,23（10-3）:168[2].刘晔.Web数据挖掘在电子商务中的应用[J].中国市场20xx,39（9）:178
高校人事信息管理系统涉及聘用、入职、考勤、培训、调动、离校、退休等全生命周期管理，人事协同管理要求高，人事工作难度大，高校报表形式多、部门归口多、数据量大、申报、审批复杂等，使得人事信息管理系统工作量大，因此，在当前大数据技术快速发展的背景下，高校要加快引进大数据技术，发挥大数据在人事信息管理系统中优势，运用信息化手段提高人事管理效率与人事管理水平，从而为高校教师人才队伍培养，做出有益的贡献。
参考文献：
[1]蒋周凌.大数据背景下事业科研单位人事档案管理的创新探讨[J].赤子:上中旬,2017(3).
[2]任南竹.大数据时代下的高校人事档案管理信息化建设探讨[J].劳动保障世界,2017(1).
[3]刘倩.事业单位人事档案信息管理的数字化与网络化探析[J].兰台内外,2017(8).
[4]于风山.省直部门干部人事信息管理系统研究[J].信息技术与信息化,2017(6).
