从提供的文件内容来看，本文主要讲述了在电子商务环境下，购物网站如何运用数据挖掘技术来满足用户的个性化需求。文章围绕数据挖掘的几个关键技术，阐述了它们在实际购物网站中的应用方法和效果。下面将对文章提及的知识点进行详细说明。
文章简要介绍了电子商务及网上购物的发展历史和现状。互联网、通信和信息技术的突破性进展，带动了电子商务的诞生，这一模式改变了传统商务的交易方式，使商家与供应商的联系更为紧密，满足客户需求的速度更快，商家也能在全球范围内选择最佳供应商，销售产品。文章提到，电子商务交易额自1998年以来增长迅速，这一增长趋势在随后几年持续显现，显示出电子商务市场的巨大潜力和活力。
接着，文章重点探讨了购物网站如何利用数据挖掘技术来分析用户行为，并满足用户个性化需求。这部分内容涉及了数据收集、数据预处理、客户行为细分、消费潜力挖掘以及购物趋势预测等方面。
数据收集部分，文章指出购物网站首先需要收集大量的用户数据，包括但不限于客户浏览记录、收藏和购物车等数据资料。这些数据反映了用户的购物行为和偏好，是满足个性化需求的重要基础。
数据预处理方面，文章提到了利用描述统计方法对收集的数据进行整理和分析，包括集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析。通过这些统计手段，可以将分散的数据进行净化和去噪，得到有用的统计信息。集中趋势分析帮助我们了解数据的集中或平均状态，例如平均数、中数、众数；离中趋势分析则帮助我们了解数据的分散或波动程度，例如方差和标准差；相关分析则用来判断数据之间是否存在统计学上的关联。
客户行为细分部分，文章中通过K-means算法将顾客行为进行分类，以便于更精确地了解不同顾客群体的购物行为和偏好。通过这种细分，购物网站可以更好地进行目标市场定位，为不同用户群体提供更加个性化的服务和产品推荐。
消费潜力挖掘方面，文章指出通过关联分析方法来挖掘顾客的消费潜力。关联分析用于发现不同商品之间的购买关系，从而帮助购物网站制定促销策略和顾客挽留方案。这种分析有助于购物网站发现用户可能感兴趣的商品组合，促进交叉销售和提高转化率。
在购物趋势预测方面，文章提到通过人工神经元网络模型来预测顾客的购物趋势，从而满足用户的个性化需求。人工神经元网络是一种模仿人脑结构和功能的计算模型，它能够从大量的数据中学习规律，并对未来趋势做出预测。预测结果可以帮助购物网站提供相关推荐，进一步增强用户体验和满意度。
文章详细介绍了数据挖掘在购物网站中满足用户个性化需求的应用和价值。数据挖掘技术的运用，不仅提升了购物网站的用户体验，还为网站带来了更大的商业价值。通过准确的市场定位、有效的促销策略、用户行为的深入了解和未来趋势的精准预测，购物网站能够更好地满足用户的个性化需求，并且在激烈的市场竞争中获得优势。
