發(fā)布時(shí)間：2017-08-17 08:10

  本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在B2B電子商務(wù)商品銷售中的應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著電子商務(wù)的飛速發(fā)展和云應(yīng)用技術(shù)的普及,商業(yè)的信息化浪潮已經(jīng)席卷到各行各業(yè)。相對(duì)于中小企業(yè)而言,在電子商務(wù)應(yīng)用軟件的開發(fā)和維護(hù)方面,投入較多的人力、物力是不明智的選擇。本課題基于中小企業(yè)進(jìn)銷存信息化管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)是基于云技術(shù)中SaaS(軟件即服務(wù))和IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))理念而設(shè)計(jì)的、針對(duì)多家企業(yè)進(jìn)行進(jìn)銷存信息管理,即電子商務(wù)應(yīng)用云平臺(tái)系統(tǒng)。企業(yè)用戶按需購(gòu)買軟件服務(wù)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)資源等基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù),節(jié)省成本投入。隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈,企業(yè)最迫切的需求是如何有效的對(duì)其經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的、前瞻的商業(yè)分析,系統(tǒng)需要提供經(jīng)營(yíng)分析等智能信息服務(wù)。 本論文基于電子商務(wù)應(yīng)用云平臺(tái)系統(tǒng),就中小服裝批發(fā)類企業(yè)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。本文以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橹饕碚摲椒?結(jié)合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等技術(shù),為企業(yè)提供銷售分析和預(yù)測(cè)服務(wù)。從企業(yè)客戶的需求出發(fā),確定電子商務(wù)商品銷售分析系統(tǒng)的主要結(jié)構(gòu)及功能,并提出實(shí)現(xiàn)步驟。 本文在內(nèi)容上首先介紹了電子商務(wù)、服務(wù)云的相關(guān)特點(diǎn),分析了商品銷售分析系統(tǒng)在電子商務(wù)應(yīng)用云平臺(tái)系統(tǒng)中的必要性；其次闡述了相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論及常用算法；然后詳細(xì)闡述電子商務(wù)商品銷售分析系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案。本商品銷售分析系統(tǒng)基于中小服裝批發(fā)類企業(yè)的電子商務(wù)應(yīng)用云平臺(tái)系統(tǒng),根據(jù)多個(gè)企業(yè)、多級(jí)企業(yè)的商品銷售數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)商品銷售的預(yù)測(cè)、利潤(rùn)分析以及企業(yè)的營(yíng)業(yè)預(yù)測(cè)等；主要采用線性回歸分析方法、聚類算法,并針對(duì)K-means算法初始依賴的K值,采用改進(jìn)算法。 最后,將商品銷售分析系統(tǒng)應(yīng)用到電子商務(wù)應(yīng)用云平臺(tái)系統(tǒng)中,對(duì)實(shí)際的商品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖掘,從而對(duì)本系統(tǒng)的功能性進(jìn)行評(píng)估測(cè)試,得到預(yù)期的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,論證了商品銷售分析系統(tǒng)在服裝批發(fā)類企業(yè)及整個(gè)行業(yè)中的應(yīng)用具有實(shí)際意義。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 回歸分析 聚類分析
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 1 緒論7-10
• 1.1 課題的研究目的和意義7
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-8
• 1.3 本文的結(jié)構(gòu)8-9
• 1.4 本章小結(jié)9-10
• 2 課題的相關(guān)技術(shù)研究10-26
• 2.1 電子商務(wù)與電子商務(wù)應(yīng)用云平臺(tái)系統(tǒng)10-15
• 2.1.1 電子商務(wù)與云技術(shù)10-11
• 2.1.2 電子商務(wù)應(yīng)用云簡(jiǎn)介11
• 2.1.3 面向中小企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的電子商務(wù)應(yīng)用云平臺(tái)系統(tǒng)11-15
• 2.2 電子商務(wù)應(yīng)用云平臺(tái)系統(tǒng)中的銷售分析15-16
• 2.2.1 銷售分析的意義及研究現(xiàn)狀15
• 2.2.2 電茲商務(wù)系統(tǒng)銷售分析的研究?jī)?nèi)容15-16
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)16-22
• 2.3.1 數(shù)據(jù)挖掘概述17
• 2.3.2 數(shù)據(jù)挖掘的過程17-19
• 2.3.3 數(shù)據(jù)挖掘的功能和方法19-21
• 2.3.4 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用21
• 2.3.5 數(shù)據(jù)挖掘存在的問題21-22
• 2.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)22-24
• 2.4.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義和特征22-23
• 2.4.2 OLAP分析23-24
• 2.5 數(shù)據(jù)挖掘和OLAP的區(qū)別與聯(lián)系24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 3 數(shù)據(jù)預(yù)處理26-32
• 3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理過程26-28
• 3.1.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備26
• 3.1.2 數(shù)據(jù)清理26-27
• 3.1.3 數(shù)據(jù)集成27-28
• 3.1.4 數(shù)據(jù)變換28
• 3.1.5 數(shù)據(jù)歸約28
• 3.2 銷售分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源及業(yè)務(wù)目標(biāo)28-31
• 3.2.1 電子商務(wù)應(yīng)用云平臺(tái)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)28-30
• 3.2.2 準(zhǔn)確理解業(yè)務(wù)及確定分析目標(biāo)30-31
• 3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法選擇31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)相關(guān)算法32-41
• 4.1 預(yù)測(cè)方法的分析與比較32-33
• 4.2 回歸預(yù)測(cè)方法33-36
• 4.2.1 線性回歸模型簡(jiǎn)介34
• 4.2.2 線性回歸分析34-35
• 4.2.3 回歸方程的顯著性檢驗(yàn)35-36
• 4.3 聚類分析技術(shù)36-40
• 4.3.1 聚類分析概述36
• 4.3.2 主要聚類方法的分類36-37
• 4.3.3 K-means聚類算法描述37-39
• 4.3.4 對(duì)初始聚類參數(shù)k的改進(jìn)39-40
• 4.4 本章小結(jié)40-41
• 5 商品銷售分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)41-55
• 5.1 系統(tǒng)需求概述與定位41
• 5.2 銷售分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)41-43
• 5.2.1 銷售分析系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)41-42
• 5.2.2 銷售分析系統(tǒng)功能模塊與流程設(shè)計(jì)42-43
• 5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的實(shí)現(xiàn)43-45
• 5.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理流程43-44
• 5.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)表設(shè)計(jì)44-45
• 5.4 銷售預(yù)測(cè)模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)45-49
• 5.4.1 銷售預(yù)測(cè)模塊流程設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)類45-48
• 5.4.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)界面展示48-49
• 5.5 銷售分析模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)49-52
• 5.5.1 銷售分析模塊流程設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)類49-50
• 5.5.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)界面展示50-52
• 5.6 行業(yè)分析模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)52-54
• 5.7 本章小結(jié)54-55
• 6 總結(jié)與展望55-56
• 6.1 本文總結(jié)55
• 6.2 展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-58
• 在學(xué)期間參加科研情況和發(fā)表的學(xué)術(shù)論文58-59
• 致謝59

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 馮勤;基于回歸數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)系統(tǒng)的分析與研究[D];天津大學(xué);2005年

2 潘妮婭;分類和聚類在分析型CRM中的應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2005年

3 季松;基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在房地產(chǎn)中介信息分析系統(tǒng)的研究和應(yīng)用[D];華東師范大學(xué);2007年

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本文編號(hào)：687931