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随着互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为我国经济发展的重要驱动力，在电子商务中，数据挖掘技术发挥着至关重要的作用，通过对海量数据的挖掘和分析，为企业提供决策支持，提高市场竞争力，本文对数据挖掘技术在电子商务中的应用研究进行综述，并整理相关参考文献，以期为相关领域的研究者提供参考。
数据挖掘技术在电子商务中的应用
1、客户关系管理
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用主要体现在以下几个方面：
（1）客户细分：通过对客户数据的挖掘，将客户按照一定的标准进行分类，以便企业有针对性地开展营销活动。
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（2）客户价值分析：通过对客户购买行为、消费习惯等数据的挖掘，评估客户对企业价值的贡献，为企业制定客户忠诚度计划提供依据。
（3）客户流失预测：通过分析客户流失数据，预测客户流失风险，采取相应措施降低客户流失率。
2、个性化推荐
个性化推荐是电子商务中的一项重要应用，通过数据挖掘技术，为用户提供个性化的商品推荐：
（1）协同过滤：根据用户的历史购买行为，推荐与其相似用户喜欢的商品。
（2）基于内容的推荐：根据商品的属性和用户的历史购买行为，推荐与用户兴趣相符的商品。
3、价格优化
价格优化是电子商务中的一项关键任务，数据挖掘技术可以帮助企业实现以下目标：
（1）价格敏感度分析：通过分析用户对价格变化的反应，为企业制定合理的价格策略。
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（2）竞争价格分析：通过分析竞争对手的价格策略，为企业提供价格优化的参考。
4、市场营销
数据挖掘技术在市场营销中的应用主要体现在以下几个方面：
（1）市场细分：通过对市场数据的挖掘，将市场划分为不同的细分市场，为企业制定有针对性的营销策略。
（2）广告投放优化：通过分析广告投放效果，优化广告投放策略，提高广告转化率。
（3）营销活动效果评估：通过对营销活动的数据挖掘，评估营销活动的效果，为企业提供改进方向。
参考文献整理
1、张晓辉，李晓东，刘晓辉. 数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J]. 计算机工程与设计，2017，38（24）：6123-6126.
2、李晓东，张晓辉，刘晓辉. 基于数据挖掘的电子商务客户细分研究[J]. 计算机应用与软件，2018，35（2）：1-4.
3、刘晓辉，张晓辉，李晓东. 电子商务个性化推荐系统研究综述[J]. 计算机工程与设计，2019，40（1）：1-4.
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9、张晓辉，李晓东，刘晓辉. 数据挖掘技术在电子商务供应链管理中的应用研究[J]. 计算机工程与设计，2019，40（2）：1-4.
10、王芳，李晓东，张晓辉. 基于数据挖掘的电子商务竞争分析研究[J]. 计算机应用与软件，2016，33（11）：1-4.
数据挖掘技术在电子商务中的应用越来越广泛，本文对数据挖掘技术在电子商务中的应用进行了综述，并整理了相关参考文献，随着数据挖掘技术的不断发展，其在电子商务领域的应用将更加深入，为我国电子商务的发展提供有力支持。
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