本文目录导读：
随着互联网的飞速发展，电商平台已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，如何在海量数据中挖掘有价值的信息，对电商平台的发展具有重要意义，本文旨在探讨基于数据挖掘与数据仓库技术的电商平台用户行为分析与应用研究，以期为电商平台提供有益的决策依据。
数据挖掘与数据仓库技术概述
1、数据挖掘
数据挖掘是指从大量、复杂、不完整的数据中，通过特定的算法和模型，提取出有价值的信息和知识的过程，数据挖掘技术在电商平台中的应用主要体现在以下几个方面：
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（1）用户行为分析：通过分析用户在平台上的行为数据，了解用户需求、偏好和购买行为，为个性化推荐、精准营销等提供支持。
（2）商品推荐：根据用户历史行为、兴趣和购买记录，为用户提供个性化的商品推荐，提高用户购买转化率。
（3）风险控制：通过分析交易数据，识别异常交易行为，防范欺诈风险。
2、数据仓库
数据仓库是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统，在电商平台中，数据仓库主要用于以下几个方面：
（1）数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。
（2）数据清洗：对数据进行清洗、去重和标准化，确保数据质量。
（3）数据存储：将处理后的数据存储在数据仓库中，便于后续分析和查询。
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电商平台用户行为分析与应用
1、用户行为数据采集
电商平台用户行为数据主要来源于以下几个方面：
（1）用户浏览行为：包括页面访问量、停留时间、浏览路径等。
（2）用户购买行为：包括购买次数、购买金额、购买商品类别等。
（3）用户评价行为：包括评价内容、评价星级等。
2、用户行为分析模型
（1）关联规则挖掘：通过分析用户购买记录，挖掘商品之间的关联规则，为商品推荐提供依据。
（2）聚类分析：根据用户行为特征，将用户划分为不同的群体，为个性化推荐和精准营销提供支持。
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（3）时间序列分析：分析用户行为随时间变化的规律，为预测用户行为提供依据。
3、用户行为分析应用
（1）个性化推荐：根据用户行为特征，为用户推荐符合其需求的商品。
（2）精准营销：针对不同用户群体，制定差异化的营销策略。
（3）风险控制：识别异常交易行为，防范欺诈风险。
本文对基于数据挖掘与数据仓库技术的电商平台用户行为分析与应用进行了研究，通过数据挖掘和数据分析，可以深入了解用户需求，为电商平台提供有益的决策依据，随着数据挖掘与数据仓库技术的不断发展，其在电商平台中的应用将更加广泛，为电商平台的发展注入新的活力。
标签： #数据挖掘与数据仓库课程设计论文
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