【摘要】：一直以來,銷售終端作為消費(fèi)者直接接觸產(chǎn)品的重要場(chǎng)所,是產(chǎn)品銷售的最重要的末端環(huán)節(jié),也是企業(yè)激烈競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)場(chǎng),終端對(duì)企業(yè)來說存在許多直接價(jià)值和間接價(jià)值。首先,渠道銷售價(jià)值是終端最基本也是最重要的價(jià)值,反映出終端的客觀銷售能力,是衡量終端能否創(chuàng)造效益并持續(xù)發(fā)展的最根本的因素,利用好終端的渠道銷售價(jià)值可以高效實(shí)現(xiàn)企業(yè)計(jì)劃銷售目標(biāo)和提升產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。其次,終端作為消費(fèi)者直接接觸品牌、了解品牌、嘗試品牌,進(jìn)而產(chǎn)生消費(fèi)體驗(yàn)、樹立品牌意識(shí)、建立品牌忠誠的重要媒介,可以引導(dǎo)市場(chǎng)消費(fèi),展現(xiàn)出其品牌推廣價(jià)值,企業(yè)通過開發(fā)更加生動(dòng)豐富的終端柜臺(tái)產(chǎn)品陳列方式等措施,可以提高企業(yè)品牌知名度,產(chǎn)品推廣。最后,終端能夠?yàn)槠髽I(yè)提供動(dòng)態(tài)而完整的商品零售信息、數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)科學(xué)客觀地反映行業(yè)市場(chǎng)及品牌發(fā)展變化情況,對(duì)企業(yè)信息決策具有重要戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)指導(dǎo)意義的價(jià)值�，F(xiàn)在煙草行業(yè)內(nèi)采集終端信息已經(jīng)全部實(shí)現(xiàn),基于終端相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行市場(chǎng)分析是可行的也是必要的,從而實(shí)現(xiàn)工商協(xié)同到工商零消一體化行業(yè)運(yùn)營(yíng)模式的變化。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)如此激烈的環(huán)境下,誰能夠?qū)K端價(jià)值有效識(shí)別和充分挖掘,正確判斷終端的客觀銷售能力,就意味著誰占有了商業(yè)主動(dòng)權(quán),在終端競(jìng)技場(chǎng)處于優(yōu)勢(shì)地位。目前,行業(yè)全國范圍內(nèi)終端客戶已經(jīng)超過了900萬家,每天都會(huì)產(chǎn)生大量訂單數(shù)據(jù),隨著時(shí)間的推移,訂單數(shù)據(jù)已經(jīng)達(dá)到TB級(jí)別。如何高效存儲(chǔ)與處理這些海量數(shù)據(jù)?如何對(duì)這些數(shù)據(jù)搭建適用的分析模型?如何從這些數(shù)據(jù)中高效正確地挖掘終端價(jià)值是企業(yè)面臨的各種亟需解決的問題。本文結(jié)合全國終端客戶不斷劇增的訂單數(shù)據(jù)與現(xiàn)有大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理技術(shù),提出了基于具有BLU特性DB2的全國銷售終端價(jià)值決策分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析核心架構(gòu),并且詳細(xì)研究了DB2的BLU特性,實(shí)現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理�；趯�(shí)際業(yè)務(wù)情況,提出了合適的數(shù)據(jù)抽取方案以及數(shù)據(jù)校驗(yàn)機(jī)制,設(shè)計(jì)與搭建了適用于終端分析的多維分析模型,并且對(duì)該模型進(jìn)行了效果評(píng)估,實(shí)現(xiàn)了多種維度的交叉分析�；诖罱ǖ亩嗑S數(shù)據(jù)模型,借鑒關(guān)聯(lián)規(guī)則中的Apriori算法實(shí)現(xiàn)終端數(shù)據(jù)維間關(guān)聯(lián)性挖掘,從而企業(yè)指導(dǎo)終端柜臺(tái)擺放提供參考意見。具體研究?jī)?nèi)容如下:1)根據(jù)數(shù)據(jù)抽取流動(dòng)結(jié)構(gòu)以及實(shí)際業(yè)務(wù)情況,提出了使用具有BLU特性DB2數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行存儲(chǔ)和處理全國終端訂單數(shù)據(jù),解決了海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析負(fù)載問題。2)研究了DB2的BLU特性,并根據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際使用情況,提出了適用的數(shù)據(jù)抽取方案以及數(shù)據(jù)校驗(yàn)機(jī)制,保證了一致的數(shù)據(jù)源,為后續(xù)的工作奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3)充分了解了訂單數(shù)據(jù)的含義及存在的問題,提出了適用的數(shù)據(jù)清洗方案并且實(shí)施效果較佳,解決了數(shù)據(jù)不一致、業(yè)務(wù)邏輯不合理等問題,為后續(xù)的分析提供了干凈的數(shù)據(jù)。4)根據(jù)企業(yè)對(duì)全國終端訂單數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)需求,確認(rèn)了多維數(shù)據(jù)模型應(yīng)該包含哪些維及度量,應(yīng)該讓數(shù)據(jù)保證在哪個(gè)粒度上才能滿足用戶的分析需求,設(shè)計(jì)和搭建了多維數(shù)據(jù)模型,分析終端客戶訂購情況以及市場(chǎng)變化情況,實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)精益化運(yùn)作。5)基于搭建的多維數(shù)據(jù)模型,借鑒關(guān)聯(lián)規(guī)則中的Apriori算法實(shí)現(xiàn)了維間數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性挖掘;結(jié)合客戶終身價(jià)值理論和實(shí)踐為終端客戶針對(duì)企業(yè)、品牌、單品的價(jià)值提出了定量衡量公式,從而挖掘終端價(jià)值實(shí)現(xiàn)客戶價(jià)值分類,為決策人員標(biāo)準(zhǔn)化客戶服務(wù)、規(guī)范終端維護(hù)、實(shí)施市場(chǎng)精益化運(yùn)作提供數(shù)據(jù)支撐依據(jù),進(jìn)而凝聚合力培育品牌,提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)能力。
【圖文】：

圖 2.3 BLUAcceleration 突破性的技術(shù)有四大關(guān)鍵的技術(shù)特點(diǎn)：存技術(shù)可以把整個(gè)的數(shù)據(jù)盡可能利用內(nèi)存來存放；的壓縮的方式減少數(shù)據(jù)處理量，提高處理效率并減低性加速整個(gè)分析過程；忽略技術(shù)（Data Skipping）技術(shù)，能夠在海量數(shù)據(jù)里。速器增加了一個(gè)額外的存儲(chǔ)引擎，并在運(yùn)行時(shí)直接組織的表進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。該處理與基于行的傳統(tǒng)系統(tǒng)中處理基于行和基于列的表。使用具有 BLU 特提高的性能、大量節(jié)省的存儲(chǔ)空間，以及可輕松地對(duì)進(jìn)行實(shí)施和管理。BLU 加速器的表能夠與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)合而不需增加用戶學(xué)習(xí)成本。

數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)系統(tǒng)1-結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 業(yè)務(wù)系統(tǒng)N-結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)···向下集成、整合數(shù)據(jù)圖 2.7 行業(yè)數(shù)據(jù)中心作用結(jié)構(gòu)圖行業(yè)為各企業(yè)提供訂單增量數(shù)據(jù)下載平臺(tái)，每日數(shù)據(jù)抽取與整合工作完成后，生成壓縮包 zip 文件，，其中主要包括業(yè)務(wù)增量數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)信息全量數(shù)據(jù)、校驗(yàn)文件等。企網(wǎng)站通過 CA 驗(yàn)證后自行下載。
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F274;TP311.13

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本文編號(hào)：2684655