跨境电子商务数据挖掘
数据库与互联网技术在日益发展壮大，跨境电子商务每天可以获得的信息量呈指数级增长，如何在庞大的数据中找出需要的数据显得尤为重要。数据挖掘又称作资料探勘、数据采矿,是数据库知识发现中的一个步骤，是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现。
跨境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(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,是一项综合技术涉及Internet技术学、人工智能、计算机语言、信息学、统计学等多个领域。
数据挖掘的概念
数据挖掘(data mining),又称数据库中的知识发现(knowledge discovery in database, KDD),是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中。提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的,主要是为了帮助商业用户处理大量存在的数据发现其后隐含的规律性，同时让其模型化来完成辅助决策的作用。数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的知识。数据挖掘技术从一开始就是面向应用领域，它不仅面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指定实际问题的求解，企图发现事件问的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术在金融、保险电信、大型超市等积累有大量数据的电子商务行业有着广泛的应用，如信用分析、风险分析、欺诈检验、用户聚类分析、消费市场习惯分析等，借此来推动国货出海、提升跨境电商品牌海外口碑。
