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随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来，数据挖掘与商务智能作为大数据技术的重要组成部分，在企业运营中发挥着越来越重要的作用，通过对消费者行为的深入分析，企业可以制定更加精准的营销策略，提高市场竞争力，本文以我国某电商企业为例，运用数据挖掘与商务智能技术，对消费者行为进行分析，并提出相应的策略建议。
数据挖掘与商务智能概述
1、数据挖掘
数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程，它涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域，数据挖掘的主要任务包括关联规则挖掘、分类、聚类、异常检测等。
2、商务智能
商务智能是指利用数据分析技术，对企业的经营状况、市场趋势、消费者行为等进行深入挖掘，为企业决策提供支持，商务智能主要包括数据仓库、数据挖掘、数据可视化等技术。
消费者行为分析
1、数据来源
本文以我国某电商企业为例，选取了2018年至2020年期间的用户购买数据、浏览数据、评论数据等作为分析样本。
2、数据处理
对原始数据进行清洗、整合、预处理等操作，确保数据的准确性和一致性。
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3、消费者行为分析
（1）消费者购买行为分析
通过对消费者购买数据的挖掘，分析消费者购买频率、购买金额、购买品类等特征，发现消费者购买行为规律。
（2）消费者浏览行为分析
通过对消费者浏览数据的挖掘，分析消费者浏览路径、停留时间、页面点击率等特征，了解消费者浏览习惯。
（3）消费者评论行为分析
通过对消费者评论数据的挖掘，分析消费者满意度、评论情感倾向等特征，评估消费者对产品的评价。
策略研究
1、针对消费者购买行为
（1）根据消费者购买频率和金额，制定个性化推荐策略，提高用户粘性。
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（2）针对不同品类，调整产品结构，满足消费者多样化需求。
2、针对消费者浏览行为
（1）优化网站页面布局，提高用户体验。
（2）根据消费者浏览路径，推荐相关产品，提高转化率。
3、针对消费者评论行为
（1）关注消费者评论情感倾向，及时处理负面评论，提高品牌形象。
（2）根据消费者评价，优化产品品质，提升消费者满意度。
本文以我国某电商企业为例，运用数据挖掘与商务智能技术，对消费者行为进行了深入分析，并提出了相应的策略建议，通过本文的研究，有助于电商企业更好地了解消费者需求，提高市场竞争力，本文的研究也存在一定的局限性，如数据样本的局限性、分析方法的局限性等，未来研究可以进一步扩大数据样本范围，探索更有效的分析方法，为电商企业提供更加精准的消费者行为分析及策略建议。
标签： #数据挖掘与商务智能论文
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