随着电子商务的普及,在为用户提供多种商品的同时,也为用户增加了更加多样的选择。然而,面对如此多样的商品信息,如何快速、准确地选择所需的商品已成为用户和企业关注的话题。数据挖掘的发展让营销逐步精准化,通过数学方法进行统计分析以及建模,挖掘数据的价值,可以向客户推荐越来越多有用的信息,同时达到营销的目的。产品推荐已广泛应用于金融、电子商务等领域。推荐的营销模式可以提高公司的竞争力,也可以发现客户需求,改善客户体验。大型电子商务网站都有比较完善的推荐系统,而小型电子商务网站往往没有推荐系统或者缺乏比较有效的推荐系统,在竞争中处于劣势。本研究针对小型电子商务平台,通过对客户基本信息和历史交易数据的分析,向客户推荐有用的信息,达到营销的目的。本文以A公司的营销数据为例,利用数学方法进行建模,建立一套切实可行的为客户提供产品推荐服务的方案。本文研究的主要包含以下内容:(1)利用数学方法对A公司的产品推荐方案进行建模,主要使用的方法包含贝叶斯定理、朴素贝叶斯分类器、拉普拉斯修正。在数学模型的基础上对A公司新客户的产品推荐与老客户的产品推荐进行进一步验证,明确个性化推荐的重要意义。(2)针对A公司现状,对A公司产品推荐问题进行分析,对A公司产品推荐的必要性进行分析,形成A公司推荐方案的总体指导意见。