基于数据挖掘的网购平台销售数据分析文献综述

随着电子商务的迅猛发展，网购平台积累了海量的销售数据。

如何有效地挖掘和分析这些数据，已成为电商企业提升竞争力的关键。

本文首先介绍了数据挖掘的基本概念、常用算法以及网购平台销售数据的特点，并对数据预处理方法进行了阐述。

然后，本文从关联规则挖掘、客户群体画像和销售预测三个方面，对国内外学者在网购平台销售数据分析领域的研究成果进行了综述。

最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来的研究方向。

关键词：数据挖掘；网购平台；销售数据分析；关联规则；客户群体画像；销售预测

#1.1数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的、先前未知的、有潜在价值的信息的过程。

它涉及数据库技术、人工智能、机器学习、统计学等多个学科，其主要任务包括关联规则挖掘、分类、聚类、预测等。

#1.2网购平台销售数据网购平台销售数据是指在电子商务平台上进行商品交易过程中产生的各种数据，包括用户浏览、搜索、下单、支付、评价等行为数据，以及商品信息、促销信息、物流信息等。

这些数据具有规模大、维度高、实时性强等特点，蕴含着丰富的商业价值。