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作为待处理的数据内容，网站数据的本质特征是用户在使用网络过程中的行为数据，具有非常鲜明的行为特征。所以在数据分析的技术设置上，可以借助更成熟的用户行为分析处理技术进行处理。用户行为是电子商务网站运营中营销数据分析的关键技术，也是数据挖掘应用的最终目标。用户行为需要完成的任务是还原用户习惯的特征，并与海量特征信息整合，实现用户群体管理。
1.网站销售数据的用户行为特征
在当前的网络环境下，针对用户行为的数据分析和管理技术主要需要分两步操作。第一步，根据用户上网的日志数据分析用户上网特征，获取用户上网特征描述，确定用户属性，完成用户分类；第二步，根据数据特征描述相应的行为，确认典型的特征行为，寻找行为规律。通过这两步数据处理，可以初步构建用户行为的分析模型，最终实现用户行为特征的评估，并基于网站营销数据做出用户行为的预估。
2.用户行为数据的分析过程
基于平台模型的用户行为数据分析，主要是基于电子商务网站在网站营销中的商业属性。只有确定了市场主题，才能准确把握用户行为的分析方向。首先，数据分析要有阶段性的战略眼光。它可以从全生命周期的角度识别电子商务当前的运营阶段和需要完成的网站营销任务，进而确认用户行为分析和判断的价值取向，更好地理解和确认当前的营销策略，判断用户行为是否达到了当前的营销预期，避免用最终的战略目标来判断阶段性的营销目标是否已经实现。其次，根据数据处理结果，建立数据分析模型。在现有hadoop技术的基础上，简化了总数据的特征量类型，确定了模型中的用户指标参数。在数据挖掘方面，选择具体的挖掘技术，确定各阶段数据挖掘分析的目标，模型分析结果有真实运行数据支持，判断文档是否准确，并进行测试。最后展示分析结果，结合数据处理结论，提出对当前网站营销情况的总体认知，对网站营销数据达到营销目标或未达到营销目标的基本情况给出准确意见，为后续电子商务服务模式的调整升级提供帮助。
3.网站营销数据分析中的聚类算法
数据分析的本质是从现有的数据系统中提取数据知识，然后在复杂数据系统的基础上整合知识系统的信息内容。在电子商务背景下，虽然数据信息量巨大，但整体数据构建框架仍然是循证的，其中提取特征量，进行类型化的数据挖掘和分析，可以判断数据中有用信息和规则的优势，从而实现模型框架下未来预测和分析的可能性。在众多的数据分析方法中，聚类算法是一种典型的基于数据特征的挖掘和分析技术手段。
4.聚类算法的特点和主要表现。
聚类算法是一种基于自动学习的数据分析和推理算法，是目前广泛使用的数据分析方法。与其他算法相比，聚类算法可以在没有明确训练目标的情况下，通过样本聚类的方式对海量数据样本进行分类，主要解决客户特征细分、文本类型分类、行为特征跟踪等领域。聚类算法是一种典型的分类算法，可以借助密度进行有效的类型分析，实现可变级别的类型统计。目前常用的聚类算法根据类型特征可以分为系统聚类、动态聚类、有序样本聚类和其他类型。在分析和表达方面，聚类算法主要有三种方式来表达聚类信息。
第一种方法是用聚类中心来表示类型，聚类中心是当前聚类的中心位置。通过计算半径和标准偏差，可以描述中心簇的每个维度的延伸。这种聚类方法主要是针对高维球面数据的聚类。第二种方式是通过分类模型来表示聚类。在这个表达式中，每个聚类对应一个类别，类别由数据点标识。可以通过分配簇标识符来识别特定的数据簇。当它们具有相同的标识符时，这意味着两组或更多组数据属于同一个聚类。第三种方式是通过共同值来表示数据聚类，共同值用于描述当前数据的类别属性特征。在文本数据聚类中，这种表达更为常见，主要用于描述小型数据集。
5.层次聚类模型的应用。
层次聚类是一种典型的分类模型聚类方法，主要采用嵌套方式的决策树形式对多层次的数据信息进行聚类。在决策树中，根节点位于顶层，叶节点用于表示单点聚类信息，位于底层。根节点需要完成所有簇的全面覆盖，而兄弟节点需要覆盖和聚类当前父节点中的所有数据。层次聚类在数据分析中非常可信。通常采用自顶向下或自底向上的方法对数据量进行分类。自顶向下模式需要从聚类的根节点开始，划分当前聚类模型的子聚类的类型，并通过向下传递的方式不断划分每个子聚类，使所有的聚类只包含一个数据点，最终聚类完成；自底向上是叶子节点的后推，主要是利用聚类模型对当前聚类特征进行识别和合并，最终完成所有数据点的合并和聚类。
二、基于聚类分析的电子商务网站营销数据分析方法
1.客户群特征描述
根据网站流量的客户群体，构建客户群体数据库，然后根据客户数据分析描述客户特征，最后形成聚类体系。电子商务网站的数据分类主要从性别、年龄、职业、消费水平、网购时间、网购类型等几个方面对统计对象进行描述和确认。，构建数据系统模型，进行有针对性的营销数据分析。结合现代电子商务网站的销售数据，可以从消费市场的需求层面划分消费类型的需求，从而从行为特征上界定电子商务网购消费者的基本偏好。常见的分类方法，如高端商务、都市白领、学生校园等。，主要是针对识别系统；此外，还可以分为金融偏好、购物偏好、沟通偏好、信息偏好和其他偏好。通过类型分类，初步完成对用户行为特征的判断。
2.客户群体行为挖掘策略
通过层次聚类进行分类后，需要借助模型对原始数据的噪声进行处理，减少变量的影响，避免客观因素的干扰，进而制定相应的动态分析机制。在数据挖掘中，利用用户轨迹的动态数据来监测网站数据信息，如在特定时间段内设置数据观察模式，从当前时间段内的网站获取反馈数据来描述和分析该时间段内的用户行为特征，将行为特征与数据库中的类型聚类相结合进行特定维度分析，找出系统中的价值维度信息，重新组合数据，验证全网用户数据中具有特征的用户的数据信息，得到固定的分析模型；当无法获取用户动态数据并与客户群数据库进行比对时，可以根据数据库的特点对数据进行粒化，对单一类型的数据进行曲线动态描述，重新定义可信维度和不可信维度。随机选取一些样本数据，对固化的维度进行分析，获得群体特征的展示，从中获取有价值的数据内容。
三、决策树预测机制及优势
1.数据分析中决策树的预测机制
在具体应用中，可以通过拆分已有的变量值重新建立分类规则，然后使用概念路径分析方法进行预测，这种方法广泛应用于电子商务网站的数据分析。在具体实现层面，决策树模型会先完成变量和变量值的选择，分析变量对分类效果的影响；然后将选定的变量和变量值划分成矩形区域，比较实际划分效果，选择最优区间。在这种方法中，所有数据节点都通过连续的节点迭代来遍历。虽然整个操作过程相对复杂，但是分类后的动态数据拟合预测会更加准确。
2.决策树预测在数据分析中的主要优势
与一般的数据分析和预测相比，决策树更具优势，其主要优势体现在几个方面:一是决策树可以对电子商务网站营销数据的非线性数据系统进行分类，构建非固定模型的分析系统；其次，决策树给出的表达式更加清晰准确，对变量的动态推演解释更加清晰；第三，可以准确排序决策树对数据系统中所有概念的影响，明确各种变量元素影响的传导机制，辅助数据预测和判断，提高准确性。第四，决策树可以预测整个数据量，个别离群点对整个预测结果误差的影响非常有限。
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它是决策树算法应用中对数据结论的一种树形分类模型。它主要利用回归问题的数据拟合来预测数据的动态变化过程。
