电子商务正在改变着全世界商务活动的方式.电子商务网站每天都可能有上百万次有在线交易,生成大量用户信息(包括交易信息、浏览信息、基本资料等),对这些数据进行分析和挖掘,提高信息利用率,充分了解用户的喜好、用户访问模式及相关的潜在用户群,甚至是用户一时的冲动,设计出满足于不同用户群体需要的个性化网站,进而增加其竞争内,因此建立用户信息分析系统(CIAS)势在必行.CIAS采用数据仓库和数据挖掘相结合的技术方案.该文结合统计分析和人工智能等多种手段,经过分析比较和综合,提出了多种数据挖掘算法,使挖掘的效率大大提高.另外该文对CIAS的软硬件选型作了一定的讨论.CIAS具体实现了以下几种功能:网站流量分析;可赢利性分析;用户访问路径分析及网页分组;用户群分析及用户归类;浏览器平台分析;网页相关性分析;用户访问模式分析;商品布局分析等.系统分析结构可有效的协助网站决策者优化的网站设计,提供个性化服务;合理安排商品种类和布局;针对不同用户群展开制定不同的销售策略;制定促销策略,吸收潜在用户群;选择投资;防止诈骗行为等.