第5章 电子商务中的数据仓库技术
电子商务中的大数据分析技术使用方法
电子商务中的大数据分析技术使用方法随着互联网技术的发展，电子商务已经成为现代商业活动中不可或缺的一部分。
在这个数字化的时代，企业需要利用大数据分析技术来更好地了解市场需求、优化营销策略、提高客户满意度以及实现自身的商业目标。
本文将介绍电子商务中常见的大数据分析技术及其使用方法。
1. 数据收集与处理在电子商务中，数据的收集是整个大数据分析过程的第一步。
企业可以通过各种途径获得大量的数据，例如网站访问记录、销售数据、用户评论等。
同时，为了提高数据的质量，可以采用数据清洗技术对获得的数据进行预处理，去除不完整或错误的数据。
2. 数据存储与管理大数据需要进行有效的存储和管理，以便于后续的分析和应用。
企业可以选择使用云存储技术，如Amazon S3、Microsoft Azure等，或者搭建自己的数据仓库来存储数据。
同时，为了方便管理和查询数据，可以使用数据库管理系统（DBMS）进行数据的组织与管理。
3. 数据挖掘与预测分析数据挖掘是大数据分析的核心技术之一，旨在发现数据中隐藏的模式、关联和规律。
在电子商务中，数据挖掘可以用于推荐系统、客户行为分析、市场趋势预测等方面。
其中，常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法、预测建模等。
4. 可视化与报告大量的数据分析结果如果不能直观地呈现给决策者，将很难发挥其作用。
因此，可视化与报告是大数据分析中非常重要的环节。
通过使用数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，可以将分析结果以图表、仪表盘等形式直观地展示出来，并撰写相应的报告，供决策者参考。
5. 预测与优化策略利用大数据分析结果，企业可以预测未来的市场趋势和用户需求，并据此制定相应的优化策略。
例如，根据用户购物历史数据和偏好分析，电商企业可以为用户提供个性化的推荐服务；根据销售数据和市场趋势预测，企业可以调整库存管理和定价策略等。
6. 安全与隐私保护在进行大数据分析时，保护用户的隐私和数据安全是至关重要的。
管理信息系统习题库附答案
一、判断题
第 4 章 决策支持与商务智能
1.管理就是决策，用决策代替管理会更加方便。 2.管理信息系统是管理层、半结构化、战术级的信息系统。 3.选择最优方案需要考虑成本、实施的难易程度、对员工的要求以及方案实施的时间安 排等多种因素。 4.DSS 的四库框架结构包含数据库子系统、方法库子系统、模型库子系统和知识库子系 统、逻辑库子系统五个部分。 5.DSS 和 MIS 的数据库及其管理系统在概念上有许多共同点，如数据库的某些功能及其 实现方法，数据库管理系统的某些作用等。 6.DSS 和 MIS 对数据库的要求没有本质上的不同，都是对综合性数据预处理比较重视。 7.方法库子系统主要是一个软件系统，是为求解模型提供算法。 8.智能决策支持系统是人工智能和决策支持系统的结合，是通过逻辑推理来替代人做决 策的高级决策支持系统。 9.智能决策支持系统与一般的决策支持系统的主要区别在于学习和推理。 10.众多病案形成数据库，并归纳总结诊疗方案，形成完整的知识库系统，然后通过特 定的推理程序和数学模型形成一套辅助医生诊断的医疗系统属于专家系统。
D.物料需求计划 7.下面哪些是运行 MRP 系统的前提条件？（） A.每项物料都有唯一确定的物料代码、物料清单 B.每项物料都有唯一确定的物料代码、主生产计划 C.每项物料都有唯一确定的物料代码、主生产计划、物料清单 D.每项物料都有唯一确定的物料代码、主生产计划、物料清单，完整的库存记录 8.下面哪一项是 MRP 计算过程中所使用的库存数据？（） A.计划订单下达 B.毛需求 C.净需求 D.计划接收量 9.如下哪些是增加能力的方法？（） A.增加班次 B.安排加班 C.增加设备 D.以上所有各项 10.下面哪一项关于 ERP 软件选型做法是正确的？（） A.考察软件的功能和技术,考察供应商的技术支持能力和经济实力,考察供应商的用户 B.考察软件的功能和技术, 考察供应商的用户 C.考察供应商的技术支持能力和经济实力,考察供应商的用户 D.考察软件的功能和技术,考察供应商的技术支持能力和经济实力
中职电子商务专业课程标准附上如何选教材
中等职业院校电子商务专业课程标准专业代码：121100一、培养目标本专业坚持立德树人，面向商业行业企业，培养通过电子商务平台从事网络营销、网店编辑、客户服务等工作，德智体美全面发展的高素质劳动者和技能型人才。
二、职业岗位本专业面向电子商务运营岗位群，主要包括网店运营与推广、网店美工与视觉设计、网络客户服务与管理、网络营销与推广、网站建设与网页设计等岗位三、职业范围四、课程标准1、电子商务基础教程电子商务基础教程，978-7-115-47493-3，宋俊骥，2018-08-01 本教材作为电子商务专业的基础教材，非常全面地介绍了电子商务的基本内容，以帮助读者对电子商务的最新理论、技术与应用有一个清晰完整的了解。
全书共10章，对电子商务基础知识、电子商务业务模式、电子商务技术基础、网络营销、电子商务物流基础、电子商务网络支付、电子商务法规、电子商务安全技术、移动电子商务、跨境电子商务、典型电商案例分析进行了专题介绍。
在编写中，重点突出了电子商务在商务活动中的最新实际应用，结合大量典型实例深入浅出地阐述了电子商务的方法和原理。
技术部分和理论内容以够用为度，把突出技能应用、培养学生岗位实践能力放在第一位。
第 1章电子商务基础知识第一节电子商务概述第二节电子商务的基本概念第2章电子商务业务模式第一节商业模式及其要素第二节B2B电子商务商业模式第三节B2C电子商务商业模式第四节C2C电子商务商业模式第3章电子商务技术基础第一节电子商务的技术体系第二节计算机网络技术基础第三节Internet技术基础第四节Web技术基础第五节数据库及数据仓库技术第六节电子数据交换技术第4章网络营销第一节网络营销概述第二节网络市场调研第三节网络营销常用的工具和方法第四节网络广告第五节网络营销策略第5章电子商务物流基础第一节电商物流概述第二节电商物流环节第三节电商物流模式第6章电子商务网络支付第一节电子支付与电子货币第二节常用电子支付工具第三节网上银行第四节第三方支付第7章电子商务法规第一节电子商务法概述第二节电子合同法律制度第三节电子签名与电子认证法律制度第四节电子支付法律制度第五节电子商务中的知识产权问题第8章电子商务安全技术第一节电子商务中的安全问题第二节电子商务安全技术第三节电子商务交易中的安全协议第9章移动电子商务和跨境电子商务第一节移动电子商务第二节跨境电子商务2、网店运营与推广（第2版视频指导版）网店运营与推广（第2版视频指导版）, 刘莉萍978-7-115-42941-4,2019-06-01本书对淘宝运营和推广进行了深入讲解，并分享资深店主的成功经验。
电子商务概论选择判断(附答案)
一、单项选择题1. 制约电子商务大力发展的瓶颈是（）。
A. 安全性B. 观念的转变C. 网络基础设施D. 物流2．某公司帮助个人将产品出售给其他人, 并对每一笔交易收取一小笔佣金。
这属于（）电子商务分类。
A. B2CB. B2BC. C2CD. P2P3. 以下（）是电子商务的优点所在。
A. 电信带宽不足B. 个人之间可以更方便地进行远程访问C. 顾客可能会质疑电子商务的安全D. 电子商务的理论和实践都在不断改进中4. 以下（）不属于消费者在网上商店进行购物的操作。
A. 浏览产品B. 选购产品C. 订购产品D. 信息发布5. “电子商务是实现业务和工作流自动化的技术应用”。
其对电子商务定义的角度是（）。
A. 业务流程B. 服务C. 通信D. 在线6. 类似于现实商务世界中的跳蚤市场的电子商务模式是（）。
A. B2CB. C2CC. B2GD. B2B7. 电子商务通过快捷、高效的信息处理手段可以比较容易地解决（）（信息交换）、（）（所有权转移）和（）（支付）的问题。
A. 信息流、商流、资金流B. 信息流、物流、商流C. 数据流、商流、资金流D. 数据流、物流、资金流8. 不适合电子商务的业务是（）。
A. 软件、音像制品的购销B. 时装和易腐食品的购销C. 旅游服务的促销D. 出版业务9. 电子商务的正常发展离不开（）的支持。
A. 法律政策B. 安全技术C. 基础网络D. 网络协议二、多项选择题1. 所有电子商务应用和基础设施的支柱是（）。
A. 公共政策B. WWWC. 技术标准D. 因特网E. 密码2. 传统结算工具的不足有( )。
A. 不能实时结算B. 缺乏安全性C. 使用范围太窄D. 缺乏合格性E. 退货麻烦3. 在线零售成功的关键是( )。
A. 树立品牌B. 减少库存C. 正确定价D. 提高速度E. 大量制定营销4. 下面关于电子商务含义的说法正确的是( )。
A. 从通信的角度看, 是通过电话线、计算机网络或其他方式实现的信息、产品/服务或结算款项的传送B. 从业务流程的角度看, 是实现业务和工作流自动化的技术应用C. 从服务的角度看, 是要满足企业、消费者和管理者的愿望, 如降低服务成本, 同时改进商品的质量并提高服务实现的速度D．从在线的角度看, 是指提供在因特网和其他联机服务上购买和销售产品的能力5. B2B模式的特点有( )。
第五章 电子商务客户关系管理
第五章电子商务客户关系管理5.1 客户关系管理理念5.2 客户关系管理的内容5.3 数据仓库与数据挖掘技术5.1 客户关系管理理念客户关系管理的含义客户关系管理与客户服务的区别电子商务环境下的客户关系管理客户关系管理的实施5.1.1 客户关系管理的含义客户关系管理（CRM）是指通过管理客户信息资源，提供客户满意的产品和服务，与客户建立起长期、稳定、相互信任、互惠互利的密切关系的动态过程和经营策略它既是一种新型的管理思想，又是一种新型的管理机制，还是一整套的企业管理软件和技术CRM首先是一种管理理念，其核心思想是将企业的客户(包括最终客户、分销商和合作伙伴)作为最重要的企业资源，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需要，保证实现客户的终生价值CRM目的在于管理、改变和加强客户的行为。
公司能够根据市场需求来引导消费行为目前全世界一些著名公司在不断推出新的概念、新的产品，并提交市场来引导整个消费成功的CRM要求公司进行重组，要进行内部改革，并且此内部改革需要集团高层领导的支持CRM的核心思想就是以客户为中心CRM的宗旨就是改善企业与客户之间的关系，使客户时时感觉到企业的存在，企业随时了解到客户的变化日本的丰田汽车案例5.1.2 客户关系管理与客户服务的区别主动性不同传统的客户服务是被动的，客户不提出问题就不发生客户服务CRM是主动的，不但要解决客户提出的种种问题，还要主动与客户联络，了解客户新的需求，介绍企业新的产品，促使客户再度上门对待客户的态度不同传统的客户服务中，无论是客户打电话，还是给客户打电话，都被认为是麻烦事，增加企业成本CRM的理念中，不联络，不响应客户是疏离客户的表现。
疏离客户代表客户的生命周期的终结，企业将永远失去了客户与营销的关系不同传统的客户服务与营销是分开的，营销依靠具有说服技巧的业务人员，而客户服务多依赖维修工程师CRM则将营销和客户服务合为一体，将客户服务视为另一种营销途径。
《电子商务系统分析与设计》练习题库参考答案
华中师范大学网络教育学院《电子商务系统分析与设计》练习测试题参考答案一、选择题1. C2. D3. B4. A5. B6. C7. B8. A9. D10. A11. C12. B13. B14. D15. A16. A17. A18. C19. B20. D21. A22. D23. D24. A25. C26. A27. C28. B29. D30. B31. A32. B33. d34.c35.a36.c37.c38.b39.c40.c41.B42.c二、填空题1. Show（展示）；Sale（交易）；Serve（服务）2. 接入服务商（Internet Access Provider，IAP）；服务提供商（Interne Service Provider，ISP）；内容服务提供商（Internet Content Provider，ICP）；应用服务系统提供商（Application Service Provider，ASP）3. 商务模型规划；商务系统规划4. UNIX；NT；Linux5. FrontPage；Dreamweaver6. 807. 公开密钥（public key）；私有密钥（private key）8. SSL；SET9. 概要；详细10. 需求分析11. 制定计划12. 软件产品复用；软件过程复用13. 需求；设计；编码14. 需求文档15. 随机测试；分区测试；原因——效果16. 星状链接；树状链接17. 服务器对象，提供服务器的相关信息18. 客户端；服务器端19. VBScript不受浏览器的限制20. <%=num(1)%>21. 接收传递给网页的参数；接收客户输入的表单信息22. 告之浏览器信息己经全部下载完毕，促使IIS不再解释后续的HTML标识及VB Script 程序，达到结束.asp文件执行的目的23. 文本；变量；函数24. Form25. <%=Request.form(“username”)%>26. Server.HTMLEncode( )27. Server.CreateObject(“ADODB.Connection”)28. 两个网页；接收信息；执行将输入信息存入数据库29. 传递；返回30. XML31. 数据仓库技术（DW）；在线分析处理技术（OLM）；数据挖掘技术（DM）32. 整体目标33. 关键成功因素法、企业系统规划法34.完备性检验、一致性检验、无冗余检35. 发展阶段36. 自顶向下37. 处理转换38. 抽象性39. 数据处理40. 关系41. 依赖42. 降低三、名词解释1. 电子商务是指人们利用电子手段进行商业、贸易等商务活动，是商务活动的电子化。
大数据技术在电子商务平台的精准营销应用
大数据技术在电子商务平台的精准营销应用第1章大数据与电子商务概述 (3)1.1 大数据概念与发展历程 (3)1.2 电子商务的发展与挑战 (3)1.3 大数据在电子商务中的应用价值 (4)第2章精准营销理论基础 (4)2.1 精准营销的概念与内涵 (4)2.2 精准营销的理论体系 (5)2.3 大数据与精准营销的关系 (5)第3章数据采集与预处理 (5)3.1 数据源与数据类型 (5)3.1.1 数据源概述 (6)3.1.2 数据类型 (6)3.2 数据采集技术与方法 (6)3.2.1 数据采集技术 (6)3.2.2 数据采集方法 (6)3.3 数据预处理技术及其应用 (6)3.3.1 数据预处理技术 (6)3.3.2 数据预处理应用 (7)第4章数据存储与管理 (7)4.1 大数据存储技术 (7)4.1.1 关系型数据库存储 (7)4.1.2 非关系型数据库存储 (7)4.1.3 分布式文件系统存储 (7)4.2 分布式存储系统 (8)4.2.1 可扩展性 (8)4.2.2 高可用性 (8)4.2.3 高功能 (8)4.2.4 数据一致性 (8)4.3 数据管理技术及其应用 (8)4.3.1 数据清洗 (8)4.3.2 数据集成 (8)4.3.3 数据挖掘 (8)4.3.4 数据仓库 (8)4.3.5 大数据技术平台 (9)第5章数据挖掘与分析技术 (9)5.1 数据挖掘的基本概念与方法 (9)5.2 用户行为分析 (9)5.3 关联规则挖掘 (9)5.4 聚类分析 (9)第6章用户画像构建 (10)6.1 用户画像概述 (10)6.2 用户画像构建方法 (10)6.2.1 数据收集 (10)6.2.2 数据预处理 (10)6.2.3 特征工程 (10)6.2.4 用户分群 (10)6.2.5 用户画像更新 (10)6.3 用户画像应用案例 (10)6.3.1 个性化推荐 (10)6.3.2 精准广告 (11)6.3.3 优惠券发放 (11)6.3.4 客户关怀 (11)6.3.5 市场调研 (11)第7章个性化推荐系统 (11)7.1 推荐系统概述 (11)7.2 基于内容的推荐方法 (11)7.2.1 用户画像构建 (11)7.2.2 商品特征提取 (11)7.2.3 相似度计算与推荐 (12)7.3 协同过滤推荐方法 (12)7.3.1 用户协同过滤 (12)7.3.2 商品协同过滤 (12)7.4 深度学习在推荐系统中的应用 (12)7.4.1 神经协同过滤 (12)7.4.2 序列模型 (12)7.4.3 多模态推荐系统 (12)7.4.4 注意力机制 (13)第8章营销策略制定与优化 (13)8.1 营销策略概述 (13)8.2 数据驱动的营销策略制定 (13)8.2.1 用户数据收集与处理 (13)8.2.2 用户画像构建 (13)8.2.3 营销策略制定 (13)8.3 营销策略优化方法 (13)8.3.1 A/B测试 (13)8.3.2 用户反馈分析 (13)8.3.3 模型优化 (14)8.4 智能营销决策支持系统 (14)8.4.1 数据分析模块 (14)8.4.2 策略推荐模块 (14)8.4.3 策略评估模块 (14)8.4.4 决策支持模块 (14)第9章营销效果评估与监控 (14)9.1 营销效果评估指标体系 (14)9.1.1 用户活跃度指标 (14)9.1.2 转化率指标 (14)9.1.3 用户留存率指标 (14)9.1.4 营销成本与收益指标 (15)9.2 营销效果评估方法 (15)9.2.1 多元线性回归分析 (15)9.2.2 A/B测试 (15)9.2.3 数据挖掘与机器学习 (15)9.3 营销活动监控与优化 (15)9.3.1 实时数据监控 (15)9.3.2 定期效果评估 (15)9.3.3 跨渠道营销优化 (15)9.3.4 用户画像优化 (15)第10章大数据精准营销的未来发展 (16)10.1 新技术应用趋势 (16)10.2 跨界融合与创新 (16)10.3 法律法规与伦理道德挑战 (16)10.4 大数据精准营销的发展前景与建议 (16)第1章大数据与电子商务概述1.1 大数据概念与发展历程大数据，顾名思义，是指规模巨大、多样性、高速增长的数据集合。
数据挖掘与数据仓库技术在电子商务中的应用综述
（） 成化 ２集 当数 据从 面 向应用提 取 到数据仓 库 时 ， 由于命 名
电子 商务 是指 个 人 或企 业 通过 Ｉｔｒｅ 网络 ， ｎｅｎ ｔ 采 用数 字化 电子方 式进 行 商 务数 据 交 换和 开 展 商 务活
冲突 、 数据结构转换等的冲突， 需要对原有数据进行 抽取 、 清理 、 工 ， 成一致 的命 名 、 量度 量 、 加 形 变 编码 结
摘 要 ： 电子 商务 的产 生 改 变 了企 业 的经 营理 念 、 管理 方 式和 支付 手段 ， 社会 的各 个 领 域 带 给
来 了 巨大 的变革 。文章 在 简要介 绍 了数据 仓 库 、 数据 挖掘 技术 和 电子商 务概念 的基础 上 ， 详细分 析 了数据 仓 库 、 数据 挖掘 技术 在 电子 商务 中的应用 ， 帮助企 业 把数 据 转化 为有 用 的信 息并 帮助 决 策 ， 从 而在 市场 竞争 中获得优 势地 位 。
的 、 糊 的、 噪 声 的、 模 有 随机 的数 据 中， 取 隐含 在 其 提
中 的、 人们 事先 不 知道 的 、 又 是潜 在 有用 的信 息 和 但 知 识 的非 平凡 过程 ， 些信 息 的表 现形 式 为 ： 则 、 这 规 概
（ ｍ — ａｉｎ） 于管理 和 决策制 定 的数据集 。 ｔ ｅ ｖｒ ｔ用 ｉ ａ 由此 可 见， 数据 仓库 是一 种 分析 型 数据 库 ， 于 标准 企 业模 基 型 集成 的 、 带有 时间属 性 的、 向主题 的数据 集 合 ， 面 与
第 ４期
２１ ０ ０年 ８月
福 建 教育 学 院学 报
Ｆ ＪＡＮ ⅡＡ０ ＹＵ ＸＵＥ ＹＵＡＮ ＸＵＥ ＢＡ０ Ｕ Ｔ
《电子商务数据库技术》实验指导书_20141007222911
《电子商务数据库技术》实验指导书适用专业：电子商务专业华北科技学院管理系2010年12月《电子商务数据库技术》实验指导书课程代码：英文名称：The Technology of Electronic Commerce Database System 适用对象：电子商务专业（本科）一、实验的地位、作用电子商务数据库技术实验作为了使学生掌握数据库的基本原理、方法和应用技术，能应用现有的数据库管理系统和软件开发工具，掌握数据库结构的设计和数据库应用系统的开发方法。
二、实验开设对象本实验开设对象为电子商务专业（本科）学生，实验为必修内容。
三、基本原理及课程简介数据库技术是电子商务系统的基础，是电子商务系统的主要组成部分。
数据库系统的建设、管理和使用是电子商务系统建设的关键。
因此数据库技术是电子商务专业学生必需的专业技术基础，对学生的知识结构、能力结构的完善，对学生将来的工作至关重要。
本课程共开设4个实验项目。
四、指导教师原则上由电子商务数据库技术课程讲授教师负责，由年轻教师担任主要的实验指导教师，实验室人员配合指导。
指导教师应在每次实验前讲清实验目的、基本原理、实验要求等，指导学生在规定的时间内完成相关课程实验。
五、实验设备配置每人配置1台电脑，可访问Internet。
六、考核与报告1、实验后，学生将实验结果等内容写出实验报告，符合实验教学的要求，并得到指导教师的认可。
2、指导教师对每份实验报告进行审阅、评分。
3、该实验程依附于理论课，实验课的成绩记入课程平时成绩。
实验一T-SQL 语言基础一、实验目的掌握维护数据库、数据表的方法，掌握数据的基本维护的方法掌握数据库的备份与还原方法掌握T-SQL语句的数据查找功能掌握T-SQL语句的简单插入、更新、删除方法二、实验课时6课时三、实验步骤1．创建一个名称为factory的数据库，要求数据文件放在D:\DBF文件夹下，文件大小自动按5MB增长；日志文件放在D:\DBF文件夹下，文件大小自动按1MB增长。
电子商务中的数据库技术
容构 成 了 电子 商 务 应 用 平 台 的三 个 支 柱 。
主要 强 调 了为 实 现 电子 商 务 应 用而 建 立 的 公共 政策 、 律 和 安全 、 络 协 议的 技 术标 法 网 准等 ， 也 是 保 障 电 子 商 务 实 施 的 必 要 条 这 件 。 子 商 务 技 术 内 容 包 括 计 算 机 硬 件 部 电 分及 基 础 通 讯 网 络 ， 供 技 术 的 操 作 系 统 提 实 现 网 上 商 务 活 动 的 标 准 化 服 务 （ 物 流 如
库文件。
而 且 某 些 还 拥 有 应 用 服 务 器 的 功 能 ， 类 这
（ ） 据 仓 库 型 。 与 远 端 数 据 库 结 成 ４数 它
机 网络 技 术 进 行 的 全 部 商 业 活 动 ， 如 市 例
场 分 析 、 户 联 系 、 资调 配 、 部管 理 、 客 物 内 公
『 ＿庞 大 的 数 据 库 系统 。
数 据 库 设 计 是 指 在 现 有 的数 据 库 管 理
系 统 上 建 立 数 据 库 的过 程 。 数据 库 设 计 的 内容是 ： 于一 个给 定 的 环境 ， 行 符 合应 对 进 用 语 义 的逻 辑 设 计 ， 以及 提 供一 个 确 定 存
保 障 电子 商 务 活 动 正 常运 作 外 ， 重 要 的 更 是要 通 过 分析 ， 出 对 白已经 营 、 产 有 用 找 生 的 信 息 。 据 仓 库 和 数 据 挖 掘技 术 是 当 前 数 Ｗｅ ｂ上 数 据 库 信 息 技 术 研 究 的 热 点 。 据 数 仓 库是 指 对 大 量 散布 在 网 络 数据 库 中的 数 据进 行 组 织 ， 之 能 形成 一个 可 被检 索 、 使 搜 索 、 的业 务部 门（ 如财 务 、 造 、 售 、 务 等） 制 销 服
数据仓库技术
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四、数据仓库关键技术
2.元数据 关于数据的数据，例：数据字典。元数据是描述数据仓库 内数据的结构和建立方法的数据。元数据为访问数据仓库
提供了一个信息目录，这个目录全面描述了数据仓库中都
有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。 是数据仓库运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来 存贮和更新数据，用户通过他来了解和访问数据。可将其 按用途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。
Office Day
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A Sample Data Cube
TV 1Qtr PC VCR sum
Date
2Qtr 3Qtr
Total annual sales 4Qtr sum of TV in U.S.A.
U.S.A
Canada
Country
Mexico
sum
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五、数据模型
多维数据模型 1.星型模型
J Jones 两个孩子 高血压 。。。。。
顾客
J Jones 女 1945年7月20日出生 去年两张罚单 一次大事故 已婚 两个孩子 高血压 。。。。。。
.
2.2 集成
数据库
应用A m,f 应用B 1,0 应用C x,y 应用D 男，女
应用A 管道cm 应用B 管道inches 应用C 管道mcf 应用D 管道yds
电子商务技术
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一、产生
• 需求： – 业务自动化－>分析自动化
• 传统数据库（事务型）不适合分析应用： – 性能要求不同：事务型要求快速反应 – 数据集成问题：多种事务型数据库 – 数据内容不同：事务型主要是当前数据，分析 要求历史数据 – 数据综合程度不同：事务型要求细节数据，分 析要求综合
电子商务平台数据库技术手册
电子商务平台数据库技术手册一、引言随着电子商务的快速发展，电子商务平台成为企业与消费者之间进行商业活动的重要媒介。
而这些平台离不开强大稳定的数据库技术支持。
本手册将重点介绍电子商务平台中数据库技术的相关内容。
二、概述电子商务平台的数据库是其核心组成部分，负责存储和管理各种与商业活动相关的数据。
数据库技术的发展为电子商务提供了高效、安全和可靠的数据管理解决方案。
三、数据库基础1. 数据库的定义与特点数据库是长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的大量数据的集合。
数据库具有数据独立性、数据共享性、数据冗余性较小等特点，为电子商务平台提供了数据管理的基础。
2. 数据库管理系统(DBMS)数据库管理系统是指通过一组软件工具和系统组件，实现对数据库的定义、创建、查询、更新与管理的软件系统。
四、电子商务平台数据库设计与优化1. 数据库设计原则良好的数据库设计是电子商务平台高效运行的基础。
在数据库设计过程中，我们应考虑实体与关系的建模、属性与字段的设计、数据的完整性和安全性等方面。
2. 数据库优化技术数据库优化是为了提高电子商务平台的性能和效率。
在实际应用中，常涉及到查询优化、索引设计、存储结构选择、缓存机制、并发控制等方面的技术。
五、数据安全与隐私保护1. 数据库安全技术电子商务平台的数据库存储着大量的商业数据和用户信息，因此保障数据库的安全至关重要。
常见的安全技术包括权限管理、加密技术、备份与恢复机制等。
2. 隐私保护与合规性电子商务平台应遵守相关的隐私保护法规，采取措施保障用户的个人信息安全，例如数据脱敏、访问控制、合规审计等。
六、数据分析与挖掘1. 数据仓库与数据集市数据仓库和数据集市是对电子商务平台数据库中海量数据的多维分析和挖掘，用于帮助企业进行商业决策。
2. 数据挖掘技术数据挖掘技术能够从大数据中提取出有用的信息和规律，为电子商务平台提供商业洞察和预测能力。
七、未来发展趋势1. 云计算与大数据云计算和大数据技术的发展为电子商务平台的数据库提供了更高效、弹性的解决方案。
数据库技术在电子商务中的应用
数据库技术在电子商务中的应用一、随着物联网、云计算等新兴技术的发展，电子商务也迅速发展起来。
在电子商务的背后，有着大量、复杂的数据，而数据库技术则是支撑电子商务发展的重要技术之一。
本文将讨论数据库技术在电子商务中的应用，以及如何利用数据库技术优化电子商务应用。
二、数据库技术在电子商务中的应用1. 数据存储和管理电子商务网站需要存储并管理大量的数据，包括订单、用户信息、商品信息、库存信息等等。
这些数据的存储和管理需要使用到数据库技术。
常见的数据库包括MySQL、Oracle等，它们可以存储、管理和查询数据。
数据库技术可以将数据整合，方便管理，也可以快速查询所需信息，提高查询效率。
在电子商务网站的运行过程中，数据的安全性和完整性至关重要。
网站可能会遭受各种安全威胁，如恶意攻击、数据泄露和篡改，因此，采取一系列安全措施来保护数据显得尤为重要。
这些措施包括定期进行数据库备份，确保在出现故障时能迅速恢复数据；限制对数据库的访问权限，只允许必要的操作，并定期审查和更新权限；实施数据加密技术，无论是临时数据还是长期存储的数据，均应进行高强度加密处理，确保数据在传输过程中的安全性。
对于大量数据的处理能力，电子商务网站需要具备强大的数据库引擎，如MySQL的InnoDB存储引擎或Oracle的RAC（Real Application Clusters）等，它们能够处理并发用户量巨大、交易频繁等情况下的数据存储和检索需求。
利用这些引擎的特性如事务处理、并发控制、数据复制和分发等，可以确保数据的准确性和一致性，提高系统的性能和响应速度。
2. 数据分析电子商务平台的运营部门需要及时跟踪和分析销售数据、用户行为等信息，从而进行决策。
数据库技术可以帮助运营部门进行数据分析。
通过SQL语句可以实现数据的多维度查询和分析，例如可以根据订单数量、交易额、商品种类等指标来分析销售情况，通过用户浏览、购买、评价等行为信息来分析用户偏好和需求，为决策提供有力支持。
电子商务设计师知识点归纳
一、网络广告计费方式：1、CPA（cost-per-action）每次行动的费用2、CPC（cost-per-click）每次点击的费用3、CPM（cost per Thousand Impressions）每千次展示费用4、CPS（cost for per sale）营销效果是指按销售额提成二、网络营销策略的内容1、产品策略2、加个策略3、渠道策略4、促销策略三、网络营销的特点1、不受时空限制2、表现形式多样性3、个性化4、高效性5、经济性四、入侵检测分为1、按原始数据的来源，分为基于主机的入侵检测系统、基于网络的入侵检测系统、基于应用的入侵检测系统2、按检测原理，分为异常入侵检测和误用入侵检测3、按体系结构，分为集中式、等级式和协作式4、按工作方式，分为离线检测和在线检测五、指令的寻址方式1、操作数包含在指令中的寻址方式是立即寻址2、操作数在寄存器中的寻址方式是寄存器寻址3、操作数的地址存放在寄存器中的寻址方式是寄存器间接寻址六、简单加密支付系统模型的特点是1、信用卡等关键信息需要加密2、可能要启用身份认证系统3、使用对称加密和非对称加密计数4、以数字签名确认信息的真实性5、需要业务服务起和服务软件的支持七、电子商务支付模型1、支付系统无安全措施的模型2、通过第三方经纪人支付的模型3、数字现金支付模型4、简单加密支付模型5、SET支付模型八、数据仓库、联机分析处理和数据挖掘作为信息处理技术是独立出现的。
数据仓库用于数据的存储和组织，联机分析处理侧重数据的分析，数据挖掘则致力于只是的自动发现九、访问控制策略主要包括1、基于身份的策略。
该策略允许或者拒绝执行对明确区分的个体或群体进行访问。
2、基于任务的策略。
它是基于身份的策略的一种变形，它给每一个体分配任务，并基于这些任务来使用授权规则。
3、多等级策略。
它是基于信息敏感性的等级以及工作人员许可证等级而制定的一般规则的策略十、目前国际上通行的与网络和信息安全有关的标准，大致可分为三类1、互操作标准，即加密标准。
《数据仓库技术》课件
数据质量参差不齐
数据来源多样，数据质 量难以保证，需要进行
数据清洗和校验。
数据分析需求多变
不同部门和业务场景对 数据分析的需求各不相 同，需要灵活地调整数 据仓库架构和查询方式
。
应对策略
采用分布式存储和计算 技术，提高数据存储和 处理能力；建立数据质 量管理体系，确保数据 质量；提供灵活的数据 仓库架构和查询方式， 满足多变的分析需求。
大数据时代的挑战与机遇
挑战
随着大数据时代的来临，数据量呈爆 炸式增长，如何高效地存储、处理和 分析这些数据成为数据仓库面临的挑 战。
机遇
大数据时代为数据仓库技术的发展提 供了广阔的空间，通过技术创新和优 化，数据仓库能够更好地应对大数据 的挑战，为企业提供更有价值的数据 分析服务。
数据仓库技术的未来发展
云端部署
AI与数据仓库的结合
随着云计算技术的成熟，数据仓库将 逐渐向云端迁移，以提高可扩展性和 灵活性。
人工智能技术的不断发展将为数据仓 库带来更多智能化功能，如自动分类 、预测等。
实时分析
随着对数据实时性的需求增加，数据 仓库将加强实时分析功能，提高数据 处理速度。
数据仓库与其他技术的结合
数据仓库与大数据技术的结合
OLAP技术
多维数据分析
OLAP支持多维数据分析，这意味着用户 可以从多个角度和维度（如时间、地点、
产品类别等）来分析数据。
A OLAP技术概述
OLAP是一种用于分析大量数据的工 具和技术，它允许用户通过多维数 据分析来深入了解数据的不同方面 。
B
C
D
可视化工具
OLAP系统通常提供各种可视化工具，如 仪表盘、报表、图表等，以帮助用户更好 地理解数据和分析结果。
16《电子商务数据库》网上考试题库
D. 通过滞后联编等概念提供系统扩充能力
E. 提供与宿主语言的无缝连接
答案：ABCDE
4、以下是多媒体数据库的关键技术是（）
A. 数据模型技术
B. 数据的存储管理和压缩/解压技术
C. 多媒体信息再现和良好的用户界面技术
D.数据分析技术 E. 多媒体信息检索与查询及其他处理技术 答案：ABCE 5、下列不是文件系统阶段数据处理的特点是（） A.不需要称其保持数据，不保持原始数据 B. 数据和程序之间有了一定的独立性 C. 数据无法共享、无法相互利用和相互参照 D. 数据具有最小冗余度 E.能够实现数据共享 答案：ACDE 6、下列说法正确的是（ ABCD ）。 A.数据库的逻辑设计主要是把概念模式转换成 DBMS 能处理的模式 B.数据库的概念设计的结果是得到一个与 DBMS 无关的概念模式 C.数据库的物理设计就是对一个给定的逻辑数据模型选取一个最适合应用环境 的物理结构的过程 D.数据库的逻辑设计的主要目的是把概念设计阶段设计好的基本 E-R 图转换为 所选用的具体机器上的 DBMS 支持的数 据模型相符合的逻辑结 E. 物理数据模型是用户从数据库中所看到的数据模型，是具体的 DBMS 所支持 的数据模型
第一章 电子商务中的数据库技术
一、单项选择题
1、下列关于电子商务与传统商务的描述，正确的是（）
A. 传统商务受到地域的限制，通常其贸易伙伴是固定的，而电子商务充分利用
Internet，其贸易伙伴可以不受地域的限制，选择范围很大
B. 随着计算机网络技术的发展，电子商务将完全取代传统商务
C. 客户服务职能采用传统的服务形式，电子商务在这一方面还无能为力
第三章 数据库设计基础
一、单项选择题 1、下列不属于关系数据库设计理论的是（） A. 函数依赖 B. 范式 C. 模式设计方法 D.数据处理 答案：D 2、关系规范化属性描述错误的是（ ）。 A.每个数据项都是不可再分的 C.不宜与使用非过程化高级语言进行查询
电子商务大数据分析的关键技术
电子商务大数据分析的关键技术随着电子商务的快速发展，大数据分析在电子商务领域中扮演着重要的角色。
通过对大数据的收集、存储、处理和分析，电子商务企业能够获取有价值的商业洞察，以便做出更明智的决策，提升商业竞争力。
本文将介绍电子商务大数据分析的关键技术，包括数据收集与存储、数据清洗与预处理、数据分析与挖掘、以及可视化与呈现等方面。
一、数据收集与存储在电子商务大数据分析的过程中，数据的收集与存储是基础且关键的步骤。
电子商务企业需要收集各种类型的数据，包括用户行为数据、销售数据、市场数据等。
为了高效地收集数据，企业可以利用网站访问日志、数据库记录、传感器等多种方式。
此外，为了确保数据的安全性和可靠性，企业需要选择合适的数据存储技术，如分布式文件系统、云存储等。
二、数据清洗与预处理在进行大数据分析之前，需要对原始数据进行清洗和预处理，以消除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量和准确性。
数据清洗包括对数据的去重、缺失值处理、异常值处理等。
预处理阶段的主要任务是将数据转换为可用于分析的格式，如数据规范化、数据转换等。
数据清洗和预处理的目的是为了获得高质量的数据，以提供可靠的分析结果。
三、数据分析与挖掘数据分析与挖掘是电子商务大数据分析过程中最关键的环节，它能够帮助企业发现潜在的商业机会和问题。
在数据分析阶段，可以应用多种统计分析方法和机器学习算法，如聚类分析、关联规则挖掘、预测模型构建等。
通过这些分析方法，电子商务企业可以了解用户的购买行为、产品的销售趋势、市场的竞争态势等，从而制定相应的业务策略和市场推广方案。
四、可视化与呈现为了更好地理解和解释数据，电子商务企业需要将分析结果以直观、易懂的方式进行可视化和呈现。
可视化技术能够将复杂的数据关系和模式转化为图表、图形等形式，提供更直观的数据展示和分析。
通过数据可视化，企业可以直观地观察到数据的趋势、变化和关联性，进而进行更深入的分析和决策。
五、其他关键技术除了以上介绍的关键技术外，还有一些其他的技术在电子商务大数据分析中也起到了重要的作用。
电商平台的数据仓库设计与实现
电商平台的数据仓库设计与实现随着互联网技术的不断发展，电子商务成为新的商业模式，电商平台已经成为企业和消费者交流的新平台。
然而，随着电商平台的不断发展，数据量也不断增加，如何管理和分析这些数据成为了电商平台所面临的挑战。
因此，为了更好的管理和分析大量数据，电商平台需要建立自己的数据仓库。
一、数据仓库简介数据仓库是为了满足企业分析和决策需要而建立的一种数据管理系统。
数据仓库具有决策支持和分析功能，是基于主题的、集成的、稳定的、随时间变化而更新的且支持管理决策的数据集合。
二、电商平台数据仓库的设计和实现1.需求分析在设计和实现电商平台数据仓库之前，首先需要进行需求分析。
需求分析的目的是确定数据仓库需要包含什么数据、数据的来源、数据存储方式以及数据的分析需求。
具体的需求分析包括以下几个方面：(1)确定数据仓库的主题和范围。
电商平台的数据包括交易记录、用户信息、商品信息、库存状态等信息，因此需要确定数据仓库的主题和范围。
(2)确定数据来源。
确定数据仓库的数据来源，包括各个系统的数据、外部数据源的数据等。
(3)确定数据存储方式。
确定数据存储方式，需要考虑到数据的规模、岛屿的数据集成以及数据的安全性等因素。
(4)确定数据的分析需求。
需求分析的关键是确定数据的分析需求，包括数据的分析维度、分析对象等。
2.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据集成到数据仓库中。
因为电商平台的数据来源是多样的，包括终端设备、交易系统、物流系统等，因此需要进行数据集成。
数据集成的过程包括数据抽取、数据转换和数据加载三个步骤。
具体来说，数据抽取是将外部数据源中的数据抽取到本地数据库中;数据转换是将抽取的数据进行转换、清洗和质量控制;数据加载是将处理后的数据加载到数据仓库中。
3.数据建模数据建模是指利用数据建模工具将抽取的数据进行建模，分析其业务规则，形成数据模型。
在电商平台数据仓库的建模中，需要注意以下几个方面：(1)建立事实表和维度表。
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这两种ODS分别针对不同的目的而设计。企业ODS 是一个真正的“产业实力”处理器，它能够容纳比WEB ODS多的数据，是一种“全局的”ODS 。Web ODS只 为源于Web服务器内部的事务提供服务，是一种“局部 的”ODS。
利用粒度管理器，ODS可以适应不同级别的数据粒 度（0级、1级、2级）。
数据是通过集成/转化（I/T）程序来提供的， I/T程序也称作抽取、转化、和装载（ETL， Extract,Transform,Load）程序。它们负责将 这些来自许多程序的数据转化为一种统一的格 式和结构，从而将电子商务数据无缝地集成到 企业中来。
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2.粒度管理器
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5.1.1 CIF组成部分
CIF：企业信息工厂，Corporate Information Factory， CIF基础设施包括以 下组成部分：
因特网（Internet） 企业网站（Corporate Web Site） 防火墙（Firewall） 企业操作型系统（Corporate operational
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（一）定义WEB环境
WEB环境三要素： Internet 防火墙 网站本身
除了这些外，WEB环境还要包括一些内容：
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1.企业操作型系统
企业操作型系统负责运行日常操作,这些操 作通常是在某种媒介上进行。企业操作型系统 主要用来管理事务。消费者或者代理可以直接 提交这些事务。
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（二）定义电子商务体系结构需求
什么是电子商务基础设施 什么是点击流数据 在web用户与网站交互过程中发生了什么行为和
system） 粒度管理器（Granualrity manager）
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企业数据仓库（ Enterprise data warehouse ）
企业数据集市环境（Corporate data mart environment）
探索环境（Exploration environment）
第5章 电子商务中的 数据仓库技术
主要内容：
CIF与电子商务 识别电子商务用户 电子商务与企业数据的整合 数据仓库在电子商务中的应用、探索与变化
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5.1 CIF和电子商务
本节主要内容： CIF的组成部分 定义电子商务体系结构需求 理解点击流数据 利用元数据转化语言来解释信息 理解CIF和电子商务接口
经常需要拥有自己的数据集市的部门： 销售：用于销售报表。 营销：用于确定市场潜力和渗透力。 财务：用于在开支上进行下钻。 会计：用于建立报表和修正。 人力资源：用于满足管理需求。 工程：用于提供产品跟踪。 保险精算：用于风险管理。
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5. 探索型数据仓库
6. 探索型数据仓库允许探索者随心所欲 地
7. 进行大量探索处理，而不会对数据仓库 环
8. 境的其他用户造成负面影响。来自 WEB环
9. 境中的数据可以通过起一数据仓库进入 探
10. 索型数据仓库。
11. 探索型数据仓库对WEB用户而言非常
重要，当业务模式发生变化时，探索型 12. 2020/11/24
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7.操作型数据存储（ODS）
Web环境中，ODS（Operational Data Store)是CIF 中最重要的结构之一。ODS的特征就是一种能够处理混 合负载的操作系统和数据库管理系统。
两种ODS类型：
Web ODS：存在于Web环境内部，核心部分是一台普通规模的 计算机
粒度管理器是一种用于对网站数据进行预 处理以便让数据进入CIF的软件。负责组织网 站数据，以便这些数据可以有效应用于整个系 统中。
有些情况下，需要丢弃一些数据，而在另外 一些情况下，则需要合并相似类型的数据，因 此必须谨慎使用粒度管理器，以免破坏数据。
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3.企业数据仓库
活动？这些行为和活动如何影响总的体系结构和 模型？ 什么是信息和元数据转化语言？XML、HTML和 XHMTL语言如何作用于数据和元数据转化？ 应该如何来处理海量数据？
可选存储/近线存储环境（Alternative storage/near line storage environment）
企业操作型数据存储环境（Corporate operational data store）
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企业数据仓库（Enterprise Data Warehouse，EDW）位于整个处理过程的 中心。所有数据都曾经存储在企业数据仓 库中，包括：
粒状数据
历史数据
集成数据
企业数据
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粒状数据
这是最低的细节级，可以转化为不同的形式和结构。
历史数据
近5年的数据均可以保存，这些数据可用于直接分析。
集成数据
这种数据是消除了应用偏差的数据。
企业数据
通常包括这些数据：易于访问，易于修改。
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4.企业数据集市环境
企业数据仓库包含了一些粒度非常小而非 常详细的数据。一个组织内的不同部门需要根 据特定需要查看不同形式组织的数据。这样就 要建立物理上独立的数据库——数据集市。
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6.可选存储
虽然使用高性能磁盘存储，从技术上对企业数据 仓库意义非常大，但是下列2个因素使得这种 存储并不是最佳方案：
数据仓库的信息量急剧增加，电子商务中非常明显 需要将数据分类：经常使用的数据、很少使用的数据
因此，有必要将E储，与高性能磁盘 存储相比，可选存储比较廉价，但存取速度也 较慢。当数据仓库被扩展到二级存储时，数据 可以以最低节级、最高粒度存入数据仓库。