随着Internet技术的不断发展与成熟,电子商务这一现代商业模式以其高效率、低成本和不受时空限制的特点成为企业商务活动发展的大势所趋。电子商务的迅速发展导致诸多问题也随之出现。如今所有企业面临的一个共同问题就是尽管电子商务系统收集了相当大量的数据,然而能够得到的、真正有价值的信息却非常少。如何对这些信息进行有效的组织与利用,从海量的数据中获得有利于商业运作、提高竞争力的信息是企业亟待解决的焦点问题。数据挖掘技术的出现为电子商务活动系统提供了数据分析强大的技术支持。数据挖掘是面向应用的,也只有将数据挖掘技术应用到大量的、复杂的数据中去,对数据挖掘技术研究的价值才能得到最佳体现。电子商务的发展使得越来越多的企业开始网上交易,电子商务网站的服务器日志、后台数据库中客户相关的数据以及大量的交易记录等数据资源中所蕴涵的大量的有益信息有待于充分地挖掘和利用。无疑电子商务是数据挖掘应用的最佳对象,面向电子商务的数据挖掘是Web挖掘的典型应用。通过挖掘Web上的日志文件,如客户的访问行为、访问频度、浏览内容及时间等,提取相关的客户知识,将客户的访问数据从潜在的、隐含的、无规律的状态,经过提取、清洗、加工成为企业分析市场、制定经营策略、管理客户关系的有力依据,从而实现Web上电子商务活动的真正价值。论文讨论了开发电子商务Web应用框架的两种平台技术,J2EE和.NET,分析了数据挖掘其构造的系统应用框架上的实现过程。将数据挖掘技术在电子商务中的应用分别从网站设计优化、客户关系管理和网络营销三个角度进行讨论,并各自选取最主要的两个或以上方面,结合实际数据进行算法应用分析,其中采用主要数据挖掘技术有路径分析技术、关联规则挖掘技术、决策树分类分析、BP神经网络以及聚类分析等,并针对相应算法实际中存在的问题进行了改进,结合实例证明了算法在对电子商务数据应用数据挖掘时的作用及有效性。多种挖掘技术与电子商务系统有机的融合,为电子商务活动争取最大的收益提供源源不断的动力。