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電子商務(wù)管理應(yīng)用研究的電子商務(wù)管理論文
本課題來源于丹東一家的電子商務(wù)系統(tǒng)。該公司是一家從事服裝、飾品等商品郵購的公司，由于該公司業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)大，各方面數(shù)據(jù)的不斷增長，原來的系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足業(yè)務(wù)的需要，因此要求重做該系統(tǒng)。通過我的研究，使企業(yè)采取更廣泛、更全面的視角，對更長時(shí)間內(nèi)的與商品相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地組織，從而使得決策者更加深人的了解情況，掌握有價(jià)值的信息，對現(xiàn)有的和新產(chǎn)品進(jìn)行市場細(xì)分，并進(jìn)行銷售預(yù)測；有利于加強(qiáng)對工藝剛和銷售商工想信息的利用。同時(shí)，通過我的研究得出的數(shù)據(jù)挖掘的信息幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)新的市場機(jī)會(huì)，對當(dāng)前快速變化的市場環(huán)境做出迅速判斷和響應(yīng)，并利用其中的商業(yè)機(jī)會(huì)，從而幫助決策者提高決策水平，擴(kuò)大利潤。
1.研究內(nèi)容
本課題主要是圍繞商品的管理工作，包括銷售管理、庫存管理等；在課題研究部分主要研究的是對商品有關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。
由于此公司在銷售模式上的一些特殊性，決定從以下一些方面進(jìn)行分析和研究，以實(shí)現(xiàn)在商品管理部分的功能：（1)對庫存商品種類和數(shù)量進(jìn)行分析，找出商品銷售規(guī)律，從而更好的協(xié)調(diào)進(jìn)貨。
(2)對已銷售商品多維分析：發(fā)現(xiàn)商品的顏色、價(jià)格、尺碼等屬性，對商品銷售的影響，給進(jìn)貨提供相應(yīng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。（3)分析已銷售商品，發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)性，指導(dǎo)在產(chǎn)品目錄設(shè)計(jì)、網(wǎng)站結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。（4)對積壓/退貨商品進(jìn)行分析，找出積壓/退貨的原因。（5)對歷年同一季別商品的銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，幫助決定該年度類似產(chǎn)品的進(jìn)貨數(shù)量。（6)對銷售模式進(jìn)行分析，找出最適合的一種或幾種銷售模式，從而更好的打開銷路。
2.研究方案
2.1實(shí)現(xiàn)該電子商務(wù)系統(tǒng)
(1)構(gòu)件系統(tǒng)平臺(tái)：擬采用J2EE平臺(tái)，spring是一個(gè)輕量級(jí)的J2EE應(yīng)用程序框架，實(shí)現(xiàn)了IoC模式。它是為了解決企業(yè)應(yīng)用程序開發(fā)復(fù)雜性而創(chuàng)建的。其優(yōu)勢是：具有良好的設(shè)計(jì)和分層架構(gòu)，軟件開發(fā)人員可以只選擇Spring提供的某項(xiàng)技術(shù)；同時(shí)，它還提供了與其他開源軟件的無縫結(jié)合，為J2EE應(yīng)用程序開發(fā)提供了繼承的框架。
(1)后臺(tái)數(shù)據(jù)庫搭建：擬采用SQLSever2000數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
SQLSever2000數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)具有很強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理功能，同時(shí)還提供了很好的數(shù)據(jù)挖掘方面的功能，支持OLAP，支持分布式數(shù)應(yīng)用。
(2)編程語言。
2.2建立系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用模型
擬采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)來構(gòu)建模型，實(shí)現(xiàn)決策支持系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫的住的根本目的在于決策的支持。高層的企業(yè)決策者、中層的管理者和基層的業(yè)務(wù)處理者等不同層次的管理人員均可以利用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行決策分析，提高管理決策的質(zhì)量。企業(yè)管理人員可以利用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行各種管理決策的分析，利用自己所特有的、敏銳的商業(yè)洞察力和業(yè)務(wù)知識(shí)從貌似平淡的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)眾多的商機(jī)。數(shù)據(jù)倉庫為管理者利用數(shù)據(jù)進(jìn)行管理決策分析挺了極大的便利。
可行性分析：聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP)和數(shù)據(jù)挖掘（DataMining)雖然都是可以做為數(shù)據(jù)倉庫上的數(shù)據(jù)分析工具，但如果能夠使這兩類技術(shù)一定程度上融合，就會(huì)使得分析操作智能化，挖掘操作目標(biāo)化，從而全面提升商務(wù)智能技術(shù)的實(shí)用價(jià)值。具體特性如下：a.聯(lián)機(jī)分析技術(shù)可以為數(shù)據(jù)挖掘提供預(yù)期的挖掘?qū)ο蠛湍繕?biāo)，避免挖掘的盲目性。b.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以使聯(lián)機(jī)分析處理智能化，減少分析人員手工操作的繁雜性，減輕分析人員的負(fù)擔(dān)。
2.3選取的數(shù)據(jù)挖掘的算法和方法
(1)遺傳算法
遺傳算法是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進(jìn)化過程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法。它最早由美國密執(zhí)安大學(xué)的Holland教授提出，具有計(jì)算簡單、優(yōu)化效果好的特點(diǎn)，它在處理組合優(yōu)化問題方面也有一定的優(yōu)勢，可用于聚類分析等。
(2)決策樹方法
決策樹方法就是利用訓(xùn)練集生成一個(gè)測試函數(shù)，根據(jù)不同取值建立樹的分支；在每個(gè)分支子集中重復(fù)建立下層結(jié)點(diǎn)和分支。這樣便生成一棵決策樹，然后對決策樹進(jìn)行剪枝處理，最后把決策樹轉(zhuǎn)化為規(guī)則，決策樹方法主要用于分類挖掘。
(3)粗糙集方法
粗糙集理論是波蘭PawlakZ教授在1982年提出的一種智能決策分析工具，它是一種刻劃不完整性和不確定性的數(shù)學(xué)工具，它能有效地分析不精確、不一致、不完整等各種不完備的信息。粗糙集方法被廣泛應(yīng)用干不精確、不確定、不完全的信息的分類和知識(shí)獲取。
(4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
它模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，以MP模型和Hebb規(guī)則為基礎(chǔ)，建立了三大類多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。a.前饋式網(wǎng)絡(luò)它以感知機(jī)、反向傳播模型、函數(shù)網(wǎng)絡(luò)為代表，可用于預(yù)測、模式識(shí)別等方面。b.反饋式網(wǎng)絡(luò)它以Hopfield的離散模型和連續(xù)模型為代表，分別用于聯(lián)想和優(yōu)化計(jì)算。c.自組織網(wǎng)絡(luò)它以ART模型、Koholon模型為代表，用于聚類。
王曉鵬(遼寧地質(zhì)工程職業(yè)學(xué)院信息系，遼寧丹東118008)
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