主持：OK，我们回到正题，我想知道什么是数据挖掘？
KEE：数据挖掘，是从数据库中发现相关的模式。
主持：哈哈，就这么简单？那数据挖掘在网站的应用中有那些方面呢？
KEE：是啊。
我见过最有趣的数据挖掘就是《星座对市场用户的分类研究》http://lady.allnet.cn/astro/faqs/content!xzdfcyhdblxj!c95b0b5e.html
数据挖掘对于网站运营来说，常见的有如下几个方面的应用：
1、 商业规则的挖掘，象市场规划的支持，广告策划，广告投放、市场定位、广告效果监测等。
基于数据挖掘的营销，常常可以向消费者发出与其以前的消费行为相关的推销材料。卡夫(Kraft)食品公司建立了一个拥有3000万客户资料的数据库，数据库是通过收集对公司发出的优惠券等其他促销手段作出积极反应的客户和销售记录而建立起来的，卡夫公司通过数据挖掘了解特定客户的兴趣和口味，并以此为基础向他们发送特定产品的优惠券，并为他们推荐符合客户口味和健康状况的卡夫产品食谱。
在零售业应用领域，利用数据挖掘会在很多方面有卓越表现：
1）． 了解销售全局：通过分类信息——按商品种类、销售数量、商店地点、价格和日期等了解每天的运营和财政情况，对销售的每一点增长、库存的变化以及通过促销而提高的销售额都可了如指掌。零售商店在销售商品时，随时检查商品结构是否合理十分重要，如每类商品的经营比例是否大体相当。调整商品结构时需考虑季节变化导致的需求变化、同行竞争对手的商品结构调整等因素。
2）． 商品分组布局：分析顾客的购买习惯，考虑购买者在商店里所穿行的路线、购买时间和地点、掌握不同商品一起购买的概率；通过对商品销售品种的活跃性分析和关联性分析，用主成分分析方法，建立商品设置的最佳结构和商品的最佳布局。
3）． 降低库存成本：通过数据挖掘系统，将销售数据和库存数据集中起来，通过数据分析，以决定对各个商品各色货物进行增减，确保正确的库存。数据仓库系统还可以将库存信息和商品销售预测信息，通过电子数据交换（EDI）直接送到供应商那里，这样省去商业中介，而且由供应商负责定期补充库存，零售商可减少自身负担。
4）． 市场和趋势分析：利用数据挖掘工具和统计模型对数据仓库的数据仔细研究，以分析顾客的购买习惯、广告成功率和其它战略性信息。利用数据仓库通过检索数据库中近年来的销售数据，作分析和数据挖掘，可预测出季节性、月销售量，对商品品种和库存的趋势进行分析。还可确定降价商品，并对数量和运作作出决策。
有效的商品促销：可以通过对一种厂家商品在各连锁店的市场共享分析,客户统计以及历史状况的分析，来确定销售和广告业务的有效性。通过对顾客购买偏好的分析，确定商品促销的目标客户，以此来设计各种商品促销的方案，并通过商品购买关联分析的结果，采用交叉销售和向上销售的方法，挖掘客户的购买力，实现准确的商品促销。
2、 栏目的策划和设计，比如那些栏目，那些页面的访问量，广告点击的情况
1）电子商务 从服务器的日志记录的中寻找隐藏的模式信息，运用网络挖掘工具可以自动发现系统的访问模式和用户的行为模式，从而进行预测分析。例如，通过评价用户对某一信息资源浏览所花费的时间，可以判断出用户对何种资源感兴趣;对日志文件所收集到的域名数据，根据国家或类型进行分类分析;应用聚类分析来识别用户的访问动机和访问趋势等。
2）网站设计 通过对网站内容的挖掘，主要是对文本内容的挖掘，可以有效地组织网站信息，如采用自动归类技术实现网站信息的层次性组织;同时可以结合对用户访问日志记录信息的挖掘，把握用户的兴趣，从而有助于开展网站信息推送服务以及个人信息的定制服务，吸引更多的用户。
3）搜索引擎 网络数据挖掘是目前网络信息检索发展的一个关键。如通过对网页内容挖掘，可以实现对网页的聚类、分类，实现网络信息的分类浏览与检索；同时，通过对用户所使用的提问式的历史记录的分析，可以有效地进行提问扩展，提高用户的检索效果；另外，运用网络内容挖掘技术改进关键词加权算法，提高网络信息的标引准确度，从而改善检索效果。
4）决策支持 为政府重大政策出台提供决策支持。如，通过对网络各种经济资源的挖掘，确定未来经济的走势，从而制定出相应的宏观经济调控政策。
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