数据挖掘在淘宝客户评价方面的研究
摘要：大数据时代，数据挖掘迅速在诸多行业普及，银行金融、公共管理、生物医药，电子商务也不例外，通过数据挖掘获取客户购买和阅览习惯进行精准广告推送等做法早已成为行业主流，本文从淘宝客户评价这一商家和客户共同关注的话题入手，论述近年来在该方面，数据挖掘理论的研究进展和数据挖掘的具体实践。
关键词：数据挖掘 淘宝客户评价 电子商务 研究进展
一、文献综述
电子商务是互联网时代的产物，而淘宝作为个中翘楚，随着其服务器中积累的信息越来越多，对这些“大数据”进行数据挖掘分析是大势所趋。数据挖掘因其善于从纷繁复杂的数据流中把握宏观的，统计性的规律并通过可视化的手段将其呈现，在对淘宝店铺和商品的客户评价进行数据和文本分析方面大有可为。
根据公开资料，时至今日，淘宝的月活跃用户6亿左右，已经拥有了数百万卖家，其中年入百万的店铺近50万个[1]，大量的订单和客户评价形成了一个文本数据库，通过数据挖掘获得客户评价中有用的信息，对卖家具有积极意义，因此专家学者们对数据挖掘在淘宝客户评价方面的应用进行了一些研究，主要包括数据来源，如何处理数据等方面。
1 数据挖掘
1.1 数据挖掘概述
数据挖掘，顾名思义，就是指从大量复杂冗余甚至残缺的数据中提取出有意义的，可以解读的，对挖掘者有用的信息的过程[2]。之所以要进行数据挖掘，是因为隐藏在那些繁杂的数据集中的知识和信息尚未完全探索，虽然一开始不为人所知，但其中确实存在很多有用的信息和知识，因此还需要通过数据挖掘分析将这些信息进行数字化，可视化，最终能被人容易理解。
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