在电子商务中主要应用的数据挖掘技术和方法有哪些？
（1）聚类分析聚类分析可在电子商务过程中从Web查找信息中聚集出具有相似特性的客户。划分出客户群后，能够帮助企业开发和执行其市场策略，Web可根据客户群提供特定的服务。
（2）关联规则关联规则挖掘是发现大量数据库中集之间的关联关系，这些关联关系可以帮助许多商务决策的制定。
（3）分类规则分类是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，一般用规则或决策树模式表示。其目的是把新的记录分配到预先定义好的类中。
（4）时间序列模式的发现按时间顺序查看时间事件数据库，从中找出另一个或多个相似的时序事件，通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。发现序列模式便于进行电子商务组织预测客户的查找模式，从而对客户进行针对性的服务。在时序模式中，一个重要影响的方法是相似时序。
电子商务中数据挖掘技术的应用是什么？
新世纪以来，随着互联网的出现和普及，数据量激增，统计方法得到充分应用
什么叫大数据？什么叫做O2O？什么又叫蓝海红海
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
O2O即Online To Offline，是指将线下的商务机会与互联网结合，让互联网成为线下交易的前台。O2O的概念非常广泛，只要产业链中既可涉及到线上，又可涉及到线下，就可通称为O2O。
蓝海是一种没有恶性竞争，充满利润和诱惑的新兴市场。
红海指的是竞争相当激烈的市场。在红海中，产业边界是明晰和确定的，游戏的竞争规则是已知的。
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关于大数据应用有什么例子？
大数据应用实例：
1、关能源行业大数据应用
计算居民用电量。
2、职业篮球赛大数据应用
专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，找到对手的弱点。
3、保险行业大数据应用
集中处理所有的客户信息。
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的判断力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息。
大数据但数据主要有三种，包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。
据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。在以云计算为代表的技术创新基础上，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过人们对各行各业的不断创新，大数据就会变为人类创造更多的价值。
