【摘要】： 數(shù)據(jù)挖掘是近年來比較熱門的技術(shù),在各種行業(yè)中均得到了很大的發(fā)展,但是在電子商務(wù)的應(yīng)用過程中,還沒有得到長(zhǎng)足的應(yīng)用,本文根據(jù)一個(gè)虛構(gòu)的電子商務(wù)網(wǎng)站進(jìn)行了某些功能的數(shù)據(jù)挖掘,取得了一定的進(jìn)展。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘是兩項(xiàng)不同的技術(shù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是區(qū)別于數(shù)據(jù)庫(kù)的一種新的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式,它將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)按決策需求進(jìn)行重新組織,以多維空間結(jié)構(gòu)形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)的核心技術(shù),它是從人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)中發(fā)展起來的。雖然數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘是兩項(xiàng)不同的技術(shù),但是它們又有共同之處,兩者都是在數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,它們都是決策支持新技術(shù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)利用綜合數(shù)據(jù)得到宏觀信息,利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè);而數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘知識(shí),也用于決策分析。雖然數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘支持決策分析的方式不同,但是它們完全可以結(jié)合起來,提高決策分析的能力。大量的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)已經(jīng)把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為它的前端分析工具,以提高數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策分析能力。 面對(duì)激烈的競(jìng)爭(zhēng),目前流通企業(yè)為了保持持續(xù)實(shí)現(xiàn)盈利,迫切需要一個(gè)功能強(qiáng)大的信息化管理系統(tǒng)為其提供全面、及時(shí)、準(zhǔn)備的分析數(shù)據(jù),使管理層在最短時(shí)間內(nèi)全面了解企業(yè)的運(yùn)營(yíng)情況,及時(shí)做出決策。通過數(shù)據(jù)挖掘模型,管理層能夠及時(shí)對(duì)客戶信息進(jìn)行了解和分析,并及時(shí)做出決策,從而增加企業(yè)對(duì)客戶的保持能力和獲取能力。大型電子商務(wù)網(wǎng)站每天的交易信息是海量的,如何從交易信息中,將各種商品的信息有效的聯(lián)系起來是非常重要的。同時(shí),如何讓很多潛在客戶在瀏覽網(wǎng)頁的過程中,成為注冊(cè)用戶,并且購(gòu)買商品,也是非常重要的過程。 以前使用的傳統(tǒng)報(bào)表系統(tǒng)列出的往往是表面上的數(shù)據(jù)信息,但是海量數(shù)據(jù)深處潛在含有哪些規(guī)則呢?什么客戶對(duì)我們價(jià)值最大,產(chǎn)品之間相互關(guān)聯(lián)的程度如何?越是深層的規(guī)則,對(duì)于決策支持的價(jià)值越大,但是,也越難挖掘出來。因此,隨著時(shí)代的發(fā)展,傳統(tǒng)報(bào)表系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足日益增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需求了,企業(yè)期待著新的技術(shù)。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)代正在來臨。 實(shí)踐證明,對(duì)一個(gè)大型電子商務(wù)網(wǎng)站來說,除了目前建立的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以外,更應(yīng)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一、規(guī)范、海量數(shù)據(jù)信息的查詢決策分析,這就可以利用基于決策樹構(gòu)建大型電子商務(wù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘模型來解決這難題,避免管理層在經(jīng)營(yíng)管理的決策中盲目判斷,從而積極地面對(duì)和有效地解決這些問題。通過現(xiàn)代企業(yè)管理觀念,通過對(duì)市場(chǎng)、客戶關(guān)系的管理以及對(duì)知識(shí)的挖掘,促進(jìn)企業(yè)的銷售水平和服務(wù)質(zhì)量,增加企業(yè)的收入,同時(shí)提高客戶的滿意度。 本文建立了一個(gè)虛構(gòu)的電子商務(wù)網(wǎng)站www.e-commerce.com,建立了此網(wǎng)站的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),。使用Microsoft決策樹創(chuàng)建OLAP數(shù)據(jù)挖掘模型,并根據(jù)挖掘的結(jié)果實(shí)現(xiàn)部分功能。 整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模型分為以下幾個(gè)部分: 數(shù)據(jù)獲取:主要用于從源數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取銷售數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)和時(shí)常數(shù)據(jù)等,并進(jìn)行清潔、傳輸,將它加到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)中。 數(shù)據(jù)管理與多維建模:建立以客戶、產(chǎn)品和銷售為主題的多維數(shù)據(jù)模型,及時(shí)地刷新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以反映數(shù)據(jù)源的變化,并將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)作轉(zhuǎn)儲(chǔ)。在每個(gè)更新周期內(nèi),重建或全面刷新集成后的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是不現(xiàn)實(shí)的,必須進(jìn)行漸增的更新,即在增加新的數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中時(shí),必須保護(hù)已有的數(shù)據(jù)。 分析處理:進(jìn)行指標(biāo)分析、多維數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘。重要內(nèi)容有客戶分析、銷售分析等。 信息服務(wù):主要包括經(jīng)營(yíng)建議、個(gè)性化服務(wù)和信息咨詢等功能。 在實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘的過程中,幾乎都需要用戶參與,要完全實(shí)現(xiàn)挖掘過程的自動(dòng)化,到目前來說還是不現(xiàn)實(shí)的。比如在數(shù)據(jù)獲取這個(gè)部分,需要用戶選擇數(shù)據(jù)庫(kù)、選擇數(shù)據(jù)表、選擇用于挖掘的屬性、如何對(duì)屬性值進(jìn)行處理等。 隨著挖掘建模過程的進(jìn)行,數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源(一般數(shù)據(jù)庫(kù)、表或者普通文件)流向結(jié)果模式,并且數(shù)據(jù)流總是在朝簡(jiǎn)單、有用的方向發(fā)生變化。 整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的過程實(shí)現(xiàn)了以下功能 (1).通過客戶的信息,重新對(duì)對(duì)客戶的忠誠(chéng)度進(jìn)行了定義,并推出了新的折扣方案,使得客戶的滿意度和忠誠(chéng)度提高。 (2)通過客戶信息,分析了客戶整體的購(gòu)買意向與購(gòu)買興趣,使得廣告和商品推薦更加有效率。 (3)通過已經(jīng)分析出來的客戶屬性,對(duì)整體的客戶應(yīng)經(jīng)分析和預(yù)測(cè)。 通過對(duì)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘,我們可以得出以下結(jié)論 (1)數(shù)據(jù)挖掘可以迅速的識(shí)別顧客行為,從而制定網(wǎng)站決策。 (2)數(shù)據(jù)挖掘可以體現(xiàn)廣告的效果,及時(shí)調(diào)整廣告策略。 (3)數(shù)據(jù)挖掘可以改進(jìn)網(wǎng)站的整體的設(shè)計(jì)。
【圖文】：

圖 2.1 OLAP 流程圖戶端應(yīng)用程序也可與 Analysis Services 服務(wù)器建立連接。OLE DB forAP/DM 9.0 訪問接口調(diào)用 8.0 訪問接口，后者直接與 Analysis Services器進(jìn)行通信，，如下圖所示。

AnalysisServices通信示意圖
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：2574164