电子商务网络数据挖掘系统是一种利用计算机技术对海量的电子商务交易数据进行自动分析、处理和挖掘的系统。它通过对这些数据进行深入的挖掘，可以发现其中的模式、规律和趋势，从而为企业提供有价值的商业智能信息，帮助企业做出更明智的决策。
电子商务网络数据挖掘系统的主要功能包括：
1. 数据采集与预处理：系统首先从各种来源（如网站、数据库、社交媒体等）收集电子商务相关的数据，然后对这些数据进行清洗、转换和格式化，以便后续的分析。
2. 特征提取与选择：在数据预处理的基础上，系统通过统计分析、机器学习等方法提取出对预测目标有重要影响的特征，并从中选择出最能代表目标的关键特征。
3. 模型建立与优化：系统根据选定的特征和数据集，使用各种机器学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）建立预测模型。同时，系统会根据实际运行情况不断调整和优化模型，以提高预测的准确性。
4. 结果展示与解释：系统将预测结果以图表、报告等形式展示给用户，帮助用户直观地了解预测结果，并对预测结果进行解释和分析。
5. 实时监控与预警：系统可以对电子商务交易数据进行实时监控，一旦发现异常或潜在的风险，系统会及时发出预警，帮助企业及时发现并解决问题。
6. 可视化展示：系统可以将复杂的数据挖掘结果以图形化的方式展示出来，使用户更容易理解和接受。
总之，电子商务网络数据挖掘系统是一种强大的工具，可以帮助企业从海量的电子商务数据中提取有价值的信息，提高企业的决策效率和准确性。随着大数据时代的到来，电子商务网络数据挖掘系统将在企业的发展过程中发挥越来越重要的作用。
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