电子商务中的商务智能
电子商务中的商务智能
usage access unit of work # records accessed #users DB size metric
OLAP多维分析方法
上卷（roll-up) 下钻（drill-down) 切片（dice) 切块（slice) 旋转（rotate),旋轴（pivot）
电子商务中的商务智能
美孚公司的客户分析
美孚石油公司
毕马威 KPMG
Guy Abramo
概 要
商务智能 商务智能的结构 数据仓库
OLTP/OLAP
数据挖掘
BI（Business Intelligence）
商务智能，简称BI，指通过对数据的收集、管理、分析以及转化，
使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅
Every key structure in the data warehouse
Contains an element of time, explicitly or implicitly But the key of operational data may or may not contain “time element”.
44
s2 44 8 8
4
s3 4 50 50
48
sale(*,p2,*)
切块＆切片
day 2 day 1
p1 p2 p1 p2 s1 44 s1 12 11 s2 8 s2 4 s3 50 s3
TIME = day 1
s1 12 11 s2 8 s3 50
p1 p2
切片 &旋转
商业智能系统在电子商务中的实践
商业智能系统在电子商务中的实践随着互联网的快速发展，电子商务已经成为现代商业活动的重要组成部分。
电子商务的特点是信息交流与数据处理的高度集成，而商业智能系统（Business Intelligence，BI）则能够有效地处理和分析大量的数据，提供有价值的商业洞察力。
因此，商业智能系统在电子商务中的实践具有重要意义。
一、商业智能系统在电子商务中的概念与作用商业智能系统是基于数据仓库和数据挖掘技术的一种信息分析系统。
它能够从庞大的数据中提取有用的信息和趋势，帮助企业做出决策，改进自身的竞争力。
在电子商务中，商业智能系统可以发挥以下作用：1. 数据分析与预测：商业智能系统可以收集、整理和分析用户的购买行为、偏好和趋势等数据，借助数据挖掘算法和模型，帮助企业了解用户需求，预测市场趋势，从而做出有效的销售策略。
2. 营销策略优化：商业智能系统可以通过分析销售数据和用户行为数据，帮助企业制定更精准的营销策略。
通过推荐系统和个性化推送，商业智能系统可以向用户提供个性化、精准的推荐产品，提高用户满意度和购买转化率。
3. 风险管理与安全防护：商业智能系统可以通过对交易数据和支付数据的分析，识别风险点和异常行为，提醒企业及时采取控制措施，保护企业和用户的利益。
4. 运营效率提升：商业智能系统可以对企业的供应链、库存管理和物流运作等方面进行分析和优化，提高运营效率。
通过实时监测和预警机制，商业智能系统可以追踪和预测库存需求，降低库存成本和滞销风险。
二、商业智能系统在电子商务实践中的案例分析1. 亚马逊的个性化推荐系统亚马逊作为全球最大的电商平台之一，其个性化推荐系统是商业智能系统在电子商务领域的经典案例之一。
亚马逊通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据，利用数据挖掘和机器学习算法，向用户推荐个性化的产品和服务。
这不仅提高了用户的购物体验，也增加了亚马逊的销售转化率和利润。
2. 拼多多的社交电商模式拼多多是中国的一家社交电商平台，其商业模式的核心是通过社交分享和团购活动来降低商品价格。
电子商务的智能化与自动化人工智能在商业中的应用
电子商务的智能化与自动化人工智能在商业中的应用电子商务的智能化与自动化：人工智能在商业中的应用随着科技的发展和互联网的普及，电子商务正成为商业领域中的重要一环。
在这一进程中，智能化与自动化成为关键的发展方向，而人工智能则被视为推动电子商务发展的重要力量。
本文将探讨电子商务智能化与自动化的趋势，并重点分析人工智能在商业中的应用。
一、电子商务智能化与自动化的趋势在过去的几年中，电子商务已经发生了翻天覆地的变化，从最初的简单在线购物模式演变为如今的多元化、个性化的消费模式。
这种变化的背后是智能化与自动化的推动。
智能化技术通过运用人工智能、大数据分析、机器学习等技术手段，为消费者提供个性化的推荐和服务，并为企业提供精准的市场分析和运营决策支持。
自动化则通过引入物联网、机器人等技术手段，实现供应链的智能化管理和生产流程的自动化操作。
二、人工智能在电子商务中的应用1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是电子商务中智能化的典型应用之一。
通过分析用户历史购买记录、浏览行为、社交网络数据等信息，个性化推荐系统能够为用户提供定制化的商品或服务推荐。
这不仅可以提高用户的购物满意度，也能够帮助企业提高销售量和盈利能力。
2. 智能客服系统智能客服系统利用自然语言处理和机器学习等技术，为用户提供快速、准确的客户服务。
它可以理解用户问题并给出相应的解答，甚至能够模拟人类的对话方式，提供更加智能、人性化的对话体验。
智能客服系统的应用不仅能够提高企业的客服效率和用户满意度，还能够节约企业的人力成本。
3. 供应链管理人工智能在供应链管理中的应用也日益显著。
通过分析海量的供应链数据，人工智能可以为企业提供准确的市场需求预测和库存控制建议，优化供应链的运营效率。
同时，智能化的仓储管理、物流规划等技术手段也可以实现供应链的自动化操作，降低企业的运营成本。
4. 欺诈检测与风控随着电子商务的快速发展，欺诈问题成为了一个亟待解决的难题。
人工智能可以通过对用户行为和交易数据的分析，快速发现异常交易和风险行为，并采取相应的风控措施。
商务智能概览
03商 务 智 能 基 本 功 能
决策支持系统解决五个层次的问题
以前发生了什么
现在发生了什么
为什么发生
将来会发生什么
商务智能五类前端展现工具
固定报表
即席查询
数据挖掘
KPI指标
例外分析
商务智能应用的三个阶段
第三阶段：高层次分析
▪AA/DM ▪DSS
第二阶段：查询分析
▪交互查询 ▪切片钻取旋转 ▪OLAP
所有部门统一数据模型
产品管理
市场营销
销售
合作伙伴 人力资源
统一 数据模型
客户服务
财务定单Leabharlann 理➢ 完整的、统一的数据模型
➢ 所有数据存储在单一数据库中
➢ 提供单一的“实事”数据
SAP BI帮助所有企业建立完整的 ，统一的数据模型，以抽取、挖 掘、合并和分析数据，为企业当 前和未来的发展提供行之有效的 决策依据。
ETL/EII
数据分析
数据存储管理
业务模型
数据展现
数据展现
数据迁移
作业分配 数据清洗
数据仓库 元数据管理
数据集市管理
安全性、 分析管理
最终用户
数据重新组织 数据质量控制
销售系统 生产系统
ETL/DQ 解决方案
数据重新组织 数据质量控制
数据抽取、迁移、加载
采购系统
IWAY
EII 解决方案
财务系统
数据仓库
数据
企业多年来积累的
交易数据，以及每 天产生的商务数据，
01
为商务分析、挖掘
奠定了数据基础
信息
SAP顾问可以将大量
数据进行建模分析， 以交互性很强的动态
电子商务中的商务智能应用研究
电子商务中的商务智能应用研究随着互联网的普及和电子商务的迅速发展，商家们越来越倾向于利用商务智能（BI）技术来分析和识别客户需求，提高业务效率和增加盈利。
商务智能在电子商务中的应用，不仅可以帮助企业实现更加个性化的服务，还能够通过数据分析实现商业价值最大化，通过本文，将从下列三个方面探讨在电子商务中商务智能的应用：1. 商务智能的定义和作用商务智能主要涉及技术和工具，利用数据挖掘和数据分析等手段，帮助企业管理人员和决策者从大量的数据中提取关键信息以便做出更加明智的商业决策，预测客户需求以及产品趋势等。
商务智能应用于电子商务中可以跟踪和回答更加具体的问题，帮助企业管理更加出色的客户服务、产品开发以及市场推广。
商务智能可以帮助企业识别出市场变化，获得一些关键信息比如顾客购买习惯、顾客付款方式等等，从而促进更加有效的市场营销。
使用商务智能可以让企业更好地理解其所需要的数据，并更加深入地了解来自各种数据源中的趋势，并在未来更加客观地发展业务。
2. 商务智能的应用案例分析业界优秀的电子商务企业都在致力于把商务智能应用于企业中，其中最具代表性的案例莫过于亚马逊。
通过其专利的商务智能技术，亚马逊不仅可以分析客户购买数据和行为，而且可以提供给消费者更加合适的推荐产品。
此外，亚马逊还对其庞大的产品库进行了细分，通过对客户行为的分析，他们可以更加聚焦在多个亚马逊站点上出现的商品，为顾客提供更好的购物体验。
另一个案例是美国的高端百货公司Nordstrom，在其网站上使用商务智能技术来提高顾客购物体验。
通过分析顾客的活动数据和历史购买记录，该公司可以向其顾客推荐符合其偏好的产品，从而快速满足顾客需求，获得更高的市场份额。
3. 商务智能在电子商务中的前景与挑战在商务智能技术的过程中，企业何时需要使用这种技术仍然存在一些争议。
但是在电子商务中，商务智能的前景是不可否认的。
随着数字技术不断更新和改进，商务智能将帮助企业解决目前在电子商务中的挑战，提高企业的竞争力和业绩。
电子商务及商务智能的应用
电子商务及商务智能的应用在当今数字化的时代，电子商务已经成为了商业领域中不可或缺的一部分，深刻地改变了人们的购物方式和企业的运营模式。
与此同时，商务智能作为一种强大的数据分析和决策支持工具，也在电子商务领域中发挥着越来越重要的作用。
电子商务，简单来说，就是通过互联网等电子手段进行的商业活动。
它打破了时间和空间的限制，让消费者能够随时随地购买到全球各地的商品和服务。
无论是购买日常用品、服装、电子产品，还是预订旅游服务、购买保险等，都可以在电子商务平台上轻松完成。
对于企业而言，电子商务降低了运营成本，拓宽了市场渠道，能够更精准地满足消费者的需求。
然而，随着电子商务的迅速发展，企业面临着海量的数据，如何有效地处理和利用这些数据以做出更明智的决策，成为了一个关键问题。
这时候，商务智能就应运而生了。
商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等技术，将企业中现有的数据转化为有用的信息和知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
在电子商务中，商务智能有着广泛的应用。
首先，商务智能可以用于客户关系管理。
通过对客户的购买行为、浏览记录、评价等数据进行分析，企业可以深入了解客户的需求和偏好，从而实现个性化的推荐和精准营销。
比如，当一位客户经常购买运动装备，商务智能系统就可以向他推荐相关的运动营养品或健身器材。
这种个性化的服务不仅能够提高客户的满意度和忠诚度，还能够增加销售额。
其次，商务智能有助于优化供应链管理。
在电子商务中，高效的供应链至关重要。
通过分析销售数据、库存水平、物流信息等，企业可以准确预测市场需求，合理安排库存，优化物流配送路线，从而降低成本，提高供应链的响应速度和灵活性。
例如，如果某种商品的销售趋势显示即将迎来旺季，企业可以提前增加库存，确保能够及时满足客户的需求，避免缺货现象的发生。
再者，商务智能在市场分析方面也发挥着重要作用。
它可以帮助企业了解市场趋势、竞争对手的动态，从而制定更有效的市场策略。
电子商务智能
电子商务智能在当今数字化的时代，电子商务已经成为了商业领域中不可或缺的一部分。
它不仅改变了我们购物的方式，还极大地影响了企业的运营和市场的竞争格局。
而“电子商务智能”这一概念，正逐渐成为推动电子商务发展的核心力量。
所谓电子商务智能，简单来说，就是利用各种智能化的技术和手段，让电子商务的各个环节变得更加高效、精准和个性化。
这包括了从商品的推荐、客户的服务，到供应链的管理、市场的预测等等。
让我们先从商品推荐这一方面来看看电子商务智能的应用。
当我们在电商平台上购物时，常常会发现系统会根据我们的浏览历史、购买记录以及搜索偏好，为我们推荐相关的商品。
这背后就是基于大数据和机器学习算法的智能推荐系统在发挥作用。
通过对海量用户数据的分析，系统能够了解用户的兴趣和需求，从而提供更符合用户心意的商品推荐。
这不仅提高了用户的购物体验，也增加了商家的销售机会。
在客户服务方面，电子商务智能也带来了显著的改变。
智能客服机器人的出现，使得用户能够随时获得快速的回答和解决方案。
这些机器人可以通过自然语言处理技术理解用户的问题，并提供准确的答案。
虽然它们可能无法完全替代人工客服，但在处理常见问题和提供即时响应方面发挥了重要作用，大大减轻了人工客服的工作压力，提高了服务效率。
供应链管理是电子商务中至关重要的一环，而电子商务智能在这方面也有着出色的表现。
通过实时监控库存水平、预测销售趋势，企业可以更加精准地进行采购和补货，避免库存积压或缺货的情况发生。
同时，智能的物流配送系统能够优化配送路线，提高配送效率，确保商品能够及时、准确地送达消费者手中。
另外，电子商务智能在市场预测方面也具有很大的优势。
借助数据分析和模型预测，企业可以更好地了解市场需求的变化趋势，提前做好产品研发、生产和营销的规划。
这有助于企业降低风险，提高市场竞争力。
然而，要实现电子商务智能并不是一件简单的事情。
它需要企业具备强大的数据收集和处理能力。
只有收集到足够多、足够准确的数据，才能为智能分析和决策提供有力的支持。
电子商务中的商务智能
电子商务中的商务智能在当今数字化时代，电子商务已经成为商业领域中不可或缺的一部分。
随着电子商务的迅猛发展，企业面临着海量的数据和复杂的业务流程。
如何从这些数据中提取有价值的信息，做出明智的决策，成为了企业在竞争激烈的市场中脱颖而出的关键。
商务智能作为一种有效的工具，正逐渐在电子商务领域发挥着重要作用。
商务智能是指运用数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等技术，将企业中分散的数据进行收集、整理、分析和转化，为企业的决策提供支持和指导。
在电子商务中，商务智能可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为，优化业务流程，提高运营效率，增强市场竞争力。
首先，商务智能能够帮助企业深入了解消费者。
通过对消费者在电子商务平台上的浏览、购买、评价等行为数据的分析，企业可以了解消费者的兴趣爱好、购买习惯、消费能力等信息。
例如，企业可以通过分析消费者的浏览历史和购买记录，发现消费者的潜在需求，从而为其推荐相关的产品和服务。
此外，企业还可以根据消费者的地域、年龄、性别等特征，进行市场细分，制定个性化的营销策略，提高营销效果。
其次，商务智能有助于优化产品和服务。
企业可以利用商务智能分析产品的销售数据、库存数据、客户反馈等信息，了解产品的受欢迎程度和存在的问题。
对于畅销产品，企业可以加大生产和推广力度；对于滞销产品，企业可以及时调整策略，进行改进或淘汰。
同时，企业还可以通过分析客户的反馈和投诉，不断优化产品和服务质量，提高客户满意度。
再者，商务智能能够提升供应链管理效率。
在电子商务中，供应链的高效运作至关重要。
商务智能可以帮助企业实时监控库存水平、订单处理情况、物流配送状态等，实现供应链的可视化管理。
通过预测销售趋势，企业可以提前做好库存准备，避免缺货现象的发生。
此外，商务智能还可以优化物流路径，降低物流成本，提高物流配送的及时性和准确性。
另外，商务智能在市场竞争分析方面也具有重要作用。
企业可以利用商务智能收集竞争对手的产品信息、价格策略、促销活动等数据，进行对比分析。
商业智能技术在电子商务中的应用研究
商业智能技术在电子商务中的应用研究引言：随着互联网的普及和电子商务的迅猛发展，商业智能技术在电子商务中的应用也变得越来越重要。
商业智能技术以其数据驱动的决策和预测能力，为电子商务行业提供了强大的支持。
本文将探讨商业智能技术在电子商务中的应用，并重点关注其中的数据分析、个性化推荐和供应链管理三个方面。
1. 数据分析在电子商务中的应用：商业智能技术的一个重要方面是数据分析。
在电子商务中，海量的交易数据、用户数据和产品数据每天都在不断积累。
通过数据分析，企业可以从这些数据中发现潜在的商机，并优化业务决策。
数据分析不仅可以帮助企业了解用户购买行为、产品需求和竞争对手情报，还可以预测市场趋势和消费者偏好，从而指导企业的战略规划和运营决策。
2. 个性化推荐在电子商务中的应用：电子商务平台拥有大量的商品和服务，并且用户往往面临着信息过载的问题。
为了提高用户体验和销售转化率，个性化推荐成为了电子商务中不可或缺的一环。
商业智能技术通过分析用户的历史购买数据、浏览行为和兴趣偏好，可以为用户提供个性化的推荐商品和服务。
个性化推荐不仅让用户更容易找到自己想要的产品，还能提高用户对网站的黏性和购买意愿。
3. 供应链管理中商业智能技术的应用：在电子商务中，供应链管理的效率和准确性对企业的成功至关重要。
商业智能技术通过集成和分析供应链中的各种数据，包括库存量、物流和需求预测等，可以帮助企业更好地管理供应链。
通过实时的数据监控和分析，企业可以及时发现供应链中的问题并采取相应的措施。
此外，商业智能技术的预测能力还可以帮助企业准确预测需求，避免库存积压或供应不足的问题。
4. 商业智能技术的挑战和前景：尽管商业智能技术在电子商务中有着广泛的应用前景，但也面临一些挑战。
首先，数据的质量和准确性是影响商业智能技术应用效果的关键因素。
其次，隐私和安全问题也是需要重视的，特别是在用户数据的收集和使用过程中。
此外，商业智能技术的复杂性和成本也限制了中小型企业的应用。
AI智能电子商务智能化电子商务的新趋势1
AI智能电子商务智能化电子商务的新趋势1随着人工智能技术的不断发展，智能电子商务已经成为当前电子商务领域发展的新趋势。
本文将探讨AI智能电子商务在提升用户体验、增强营销能力、改进供应链管理、保障交易安全等方面的应用和优势。
一、智能电子商务概述智能电子商务是指通过人工智能技术和大数据分析方法，对电子商务平台进行智能化改造和升级，以提高购物体验、促进销售增长和优化供应链管理的一种商业模式。
它不仅可以实现智能推荐、个性化定制、智能客服等功能，还可以利用人工智能算法进行数据分析和决策支持，提高企业的竞争力和效率。
二、提升用户体验智能电子商务通过深度学习和数据挖掘等技术，对用户的行为和偏好进行精准分析，从而实现个性化推荐和定制化服务。
通过了解用户的历史购买记录、喜好和需求，智能电子商务平台可以为用户提供更加个性化的产品推荐和购物体验，提高用户满意度和忠诚度。
三、增强营销能力智能电子商务通过数据分析和预测模型，可以更精准地找到目标消费者和潜在客户，提高精准营销的效果。
智能电子商务平台可以根据用户的购物行为和兴趣，给出定向广告和优惠券，从而促进用户的购买欲望和消费行为。
同时，智能电子商务还可以通过智能客服等方式，实现在线咨询和售后服务，提高客户满意度和购买转化率。
四、改进供应链管理智能电子商务通过物联网和供应链智能化技术，实现对产品生产、库存、物流等环节的实时监测和管理。
通过实时数据的采集和分析，智能电子商务平台可以实现供需匹配、库存管理和物流调度的优化，提高供应链的效率和灵活性，降低企业的运营成本。
五、保障交易安全智能电子商务利用人工智能技术和大数据分析，对交易过程中的风险进行识别和预测，从而能够减少虚假交易、欺诈行为和信息泄露等问题的发生。
通过对用户的个人信息、交易记录和行为进行分析比对，智能电子商务平台可以及时发现异常交易和潜在风险，并采取相应的安全措施，保障用户的资金安全和交易的可靠性。
六、展望与挑战随着人工智能技术的不断发展和普及，智能电子商务将进一步提升用户体验、推动商业创新和优化供应链管理。
电子商务平台中的商业智能分析方法
电子商务平台中的商业智能分析方法一、引言电子商务平台的快速发展为企业带来了众多商机，同时也带来了海量的数据。
如何有效地利用这些数据，从中获取有价值的信息并做出正确的商业决策，成为了电子商务平台中的重要问题。
商业智能（Business Intelligence，简称BI）分析方法为解决这一问题提供了有效的手段。
本文将介绍电子商务平台中常用的商业智能分析方法。
二、关联规则分析关联规则分析是商业智能分析中常用的方法之一。
通过分析大量的交易数据，可以发现商品之间的关联关系，并从中挖掘出潜在的商业机会。
关联规则分析将交易数据转化为一系列的规则，例如“购买商品A的用户也经常购买商品B”，从而帮助电子商务平台进行个性化推荐、促销策略的制定等。
三、分类与预测分析分类与预测分析是商业智能分析中常用的方法之一。
通过建立预测模型，可以对未来的销售趋势进行预测。
在电子商务平台中，可以将历史的销售数据作为训练集，建立分类与预测模型，从而对未来的销售进行预测。
这可以帮助电子商务平台制定合理的库存管理策略，精确地进行市场预测，提高运营效率。
四、多维数据分析多维数据分析是商业智能分析中的经典方法之一。
在电子商务平台中，多维数据分析可以帮助企业从不同维度来分析销售情况，深入挖掘数据背后的规律。
通过构建多维数据模型，可以进行灵活的数据切割、钻取和滚动，从而快速了解销售趋势、产品组合和市场变化等关键信息。
五、数据挖掘数据挖掘在商业智能分析中扮演着重要的角色。
通过挖掘电子商务平台上的海量数据，可以发现隐藏在其中的有价值的信息。
数据挖掘可以对用户行为模式进行挖掘，例如用户的购买习惯、喜好等，从而帮助电子商务平台进行个性化推荐，提高用户体验。
六、文本挖掘随着社交媒体的兴起，大量的评论、评分等文本数据也成为了电子商务平台中的重要信息源。
文本挖掘可以对这些文本数据进行分析和挖掘，从中了解用户对产品的评价、偏好等。
通过文本挖掘，电子商务平台可以了解用户的真实需求，优化产品设计，改善用户体验。
商务智能技术在电子商务中的应用
商务智能技术在电子商务中的应用一、商务智能技术简介商务智能(Business Intelligence，BI)是一种基于数据仓库、数据挖掘、在线分析处理等技术的决策支持系统。
它通过分析数据，提供有关企业经营状况的信息，帮助企业管理者进行战略决策。
商务智能技术可以把海量数据转化为有用的信息，以帮助企业管理者更好地了解市场和客户、优化资源配置和决策。
二、商务智能技术在电子商务中的应用在电子商务中，商务智能技术能够帮助企业管理者更好地了解客户需求、市场环境和产品销售情况。
1、客户需求分析商务智能技术通过对客户数据的分析，可以了解客户需求、购买习惯、消费能力等信息。
企业管理者可以根据这些信息，调整产品定位、开发新产品，提高客户满意度和忠诚度。
2、市场环境分析商务智能技术可以将市场数据进行分类、统计、分析，了解市场活动、竞争情况、市场份额和消费趋势等信息。
企业管理者可以根据这些信息，制定营销策略、加强市场开发，提高市场占有率和企业收益。
3、产品销售情况分析商务智能技术可以通过电子商务平台的数据监控，对产品销售情况进行实时跟踪。
企业管理者可以根据这些数据，了解产品的畅销程度、销售趋势和销售渠道的效益性，以调整销售策略和资源配置，提高产品销售和企业利润。
三、商务智能技术的具体应用案例商务智能技术在电子商务中的应用案例已经得到了广泛的验证。
1、京东商城的数据分析模型京东商城采用商务智能技术，建立了一个全渠道数据分析模型(SKU、供应链、交互数据)，分析不同渠道之间的数据差距，以及每个 sku 不同渠道的销售额、利润和销售地理分布情况等，实现了产品信息的集中清洗、资讯优化和推送。
2、天猫的消费者洞察分析天猫在商务智能技术上采用了以消费者为中心的策略，将财务数据、电子订单、在线问询等数据集中分析，并基于这些数据，采取多元化的营销策略，不断提升用户购物体验和客户忠诚度。
3、ZARA的实时库存管理ZARA利用商务智能技术，实现了实时库存管理，并在销售活动和潮流时刻快速调整生产，缩短产品的上市时间，提高产品的销售速度，实现快速反应。
商业智能在电子商务交易中的应用
本文主要分析了商业智能在电子商务交易中的应用。
包括如下几个方面：商业智能在交易搜索中的应用、在完善网站结构方面的应用、在交易相关知识方面的应用、在交易额度分析上的应用、在退货处理方面的应用及在防止欺诈和网络安全上的应用等。
(1)商业智能在交易搜索中的应用。
每个企业站点都提供搜索功能，这是用户找到所需信息的最直接途径。
用户在搜索时输入的关键词以及输入次数都能反映用户的某种兴趣和爱好，通过对用户输入的关键词和关键词出现次数进行分析，综合利用数据仓库和OLAP技术，挖掘出不同用户群体最关注的产品和服务，从而对不同兴趣和爱好的用户提供满足其需求的信息，这将大大提高用户的回头率和忠诚度。
从具体实现上来说，企业在后台必须能够记录用户的基本信息，以及用户输入的关键词。
通过对某用户进行关键词汇总，找到不同用户的不同兴趣爱好。
通过对整个数据库中用户输入关键词的搜索，将数据综合到数据仓库中总结出相同或相关关键词出现的次数，发现大众的需求。
企业找到这些有价值信息后，针对不同兴趣用户提供不同信息，对搜索率高的关键词增加其访问的方便性和提供该关键词更加丰富的信息，这都将大大增加企业网上交易的数量。
(2)商业智能在完善网站结构方面的应用。
网站结构是指整个网站的页面布局和业务流程。
合理的网站结构能够使用户快速地找到所需要的信息，而且大大增加用户在网站的停留时间和交易次数。
电子商务网站刚刚推出往往都是企业一厢情愿的结构设计，其中可能存在许多不适合用户体验的区域，这就需要通过综合分析用户访问日志，通过数据仓库、数据挖掘以及OLAP技术来分析出用户喜欢怎样的页面访问形式，用户偏好怎样的业务流程，从而完善网站结构，获取更好的用户体验。
具体实现上，网站的服务器系统保留了用户访问的日志，通过将这些日志进行预处理，抽取出有意义的内容，对其使用OLAP和数据挖掘技术，分析出用户的访问行为和偏好的业务流程。
使用的数据挖掘技术更多的是分类和关联规则技术，按照访问不同的页面或者页面停留时间的不同进行分类，得到各个页面的用户数和停留时间，从而判断出用户的访问行为。
商业智能技术在电子商务中的应用探索
商业智能技术在电子商务中的应用探索随着互联网的迅猛发展，电子商务已经成为人们购物的重要途径之一。
为了提升用户的购物体验和商家的运营效率，商业智能技术在电子商务中的应用越来越受到关注。
本文将探讨商业智能技术在电子商务中的应用，从数据分析、个性化推荐、价格优化和市场预测等方面进行详细介绍。
首先，商业智能技术在电子商务中的一个重要应用是数据分析。
电子商务平台每天都能产生大量的数据，包括用户的浏览记录、购买记录、评价等。
商业智能技术可以对这些数据进行收集、清洗、整理和分析，从而获得有价值的商业洞察。
通过对用户行为的分析，电子商务平台可以了解用户的喜好、偏好，从而进行精准的市场定位和产品推荐。
同时，商业智能技术还可以分析产品销售情况和用户反馈，帮助商家及时发现问题并进行改进，提升用户满意度。
其次，商业智能技术在电子商务中还能实现个性化推荐。
个性化推荐是通过分析用户的历史行为和偏好，为用户推荐最符合其需求的产品或服务。
商业智能技术可以根据用户的购买历史、浏览记录、点击行为等数据，建立用户画像，并基于这些画像进行推荐。
通过个性化推荐，电子商务平台可以提升用户的购物体验，增加用户的忠诚度和购买意愿，从而提高销售额和利润。
再次，商业智能技术在电子商务中的应用还体现在价格优化方面。
商业智能技术可以根据市场供需情况、竞争对手的价格策略、用户的购买能力和购买意愿等数据，对产品的定价进行优化。
通过对用户行为和价格的分析，商业智能技术可以确定最佳的定价策略，既能满足用户的购买需求，又能保证商家的利润最大化。
此外，商业智能技术还可以帮助商家进行价格预测，预测不同价格下的销售情况，从而为商家制定更有针对性的定价策略提供参考。
最后，商业智能技术在电子商务中还可以用于市场预测。
商业智能技术可以通过对历史销售数据和相关市场数据的分析，预测未来的市场需求和趋势。
通过对市场的预测，电子商务平台可以及时调整产品策略和供应链管理，提前为市场需求做好准备，从而更好地满足用户的购物需求，增加销售额和市场份额。
商业智能技术在电商平台中的应用
商业智能技术在电商平台中的应用随着互联网+时代的到来，电商行业蓬勃发展，各大电商平台开始采用商业智能技术，以应对不断变化的市场需求和日益增长的用户量。
本文将详细介绍商业智能技术在电商平台中的应用。
一、商业智能技术的概念和作用商业智能技术（Business Intelligence，BI），简称商智，是指利用计算机软件技术实现对商业数据进行处理、分析、挖掘和预测等操作，从而帮助企业做出合理的决策。
商业智能技术逐渐被广泛运用于各个领域，如金融、制造、物流等行业。
在电商领域中，商业智能技术可以帮助电商平台从庞大的数据中迅速提取出需要的信息，并对这些信息进行分析和挖掘。
通过对用户的购买行为、搜索关键词、交易记录等数据进行分析，电商平台可以更好地了解用户需求和行为习惯，从而提高用户体验、优化营销策略、提高销售额等。
二、商业智能技术在电商平台中的具体应用1. 数据仓库建设一个好的数据仓库可以帮助电商平台更好地管理、存储和处理数据。
通过数据仓库，电商平台可以对用户行为数据进行统一管理，并便于后续的数据分析和挖掘。
数据仓库不仅可以存储海量的数据，还可以对不同类型的数据进行整合和加工，为电商平台提供更为精准的数据支持。
2. 用户画像分析由于电商平台有大量的用户数据，这些数据可以通过商业智能技术进行分析，并生成相应的用户画像。
通过对用户的各种行为数据进行分析，可以更好地了解用户需求和兴趣点。
通过对用户画像的分析，电商平台可以为用户提供更为个性化的商品推荐、优惠促销等服务，从而提高用户满意度和忠诚度。
3. 购买行为分析商业智能技术可以分析用户的购买行为，包括用户对哪些商品感兴趣、用户最常购买哪些商品类型、用户购买商品的时间等等。
通过购买行为分析，电商平台可以对商品进行包装和设计，提升商品的吸引力和购买率。
购买行为分析还可以帮助电商平台了解用户购买周期以及销售流量状况，从而更好地对商品进行调配和库存管理。
4. 数据可视化随着商业智能技术的不断发展，越来越多的电商平台开始使用数据可视化技术，将复杂的数据内容转换为图表或其他可视化形式。
第15章电子商务与商务智能
（二）商务智能的应用 1、了解企业运营情况 2、衡量绩效，促进创新 3、创造机会 4、增加用户体验
三、商务智能的体系结构
图1 商务智能系统的体系结构
（一）异构数据源的整合 从业务上说，包括运营数据、客户关系数据、 系统性能数据、故障处理数据等； 从结构上说，包括文本数据、关系数据库数据、 HTTP（超文本传送协议）和XML（可扩展标 记语言）结构的数据等。
（二）智能搜索的应用 电子商务中的知识管理和智能搜索的理论和方 法，主要包括：智能的商务知识表达与数据挖 掘方法，分布式智能商务节点的数据采集与知 识集成，非结构化信息中的知识获取技术，网 页数据有效提取与实时动态分析技术，电子商 务的实时决策支持理论和方法，个性化推荐技 术的应用等。如对比商务和精确营销。
4、数据挖掘的应用领域 数据挖掘在各领域的应用非常广泛，只要该产 业拥有具有分析价值与需求的数据仓储或数据 库，就可以利用数据挖掘工具进行有目的的挖 掘分析。 一般较常见的应用案例多发生在零售业、直效 营销、制造业、金融保险业、通信业以及医疗 服务业等。
（五）其他相关技术 1、可视化技术 2、知识管理技术 3、智能搜索技术 4、个性化推荐技术 5、元数据技术
3、OLAP的特征 （1）快速性 （2）可分析性 （3）多维性 （4）信息性
（四）数据挖掘 数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于AI （人工智能）、机器学习、统计学等技术，高 度自动化地分析企业原有数据，做出归纳性的 推理，从中挖掘出潜在的模式，预测客户的行 为，帮助企业决策者调整市场策略，减少风险， 做出正确的决策。
商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理 和分析结构化和非结构化的商务数据和信息， 创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水 平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程， 提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧 和能力。（王茁，顾洁，2004）
商业智能在电商中的应用分析
商业智能在电商中的应用分析随着互联网技术的不断发展和进步，电商行业变得越来越竞争激烈，要想在这个行业中获得成功，商家们需要不断地提高自己的竞争力。
商业智能(BI)成为了商家们在这个领域中提高竞争力的重要工具之一。
本文将介绍什么是商业智能，商业智能的组成部分以及商业智能在电商领域中的应用及如何应用商业智能提高销售业绩。
一、商业智能介绍商业智能(BI)是一种通过技术手段对企业数据进行分析并转化为有用信息的过程。
商业智能可以帮助企业管理者更好地了解企业的运营状况，及时制定相关决策，并监测企业业务的实际状况。
商业智能的目的是将大量的企业数据变成有用的信息，帮助管理者更好地理解其企业的运营状况，及时制定相关战略，优化其企业的运营效率和利润水平。
商业智能是一种以数据为中心的技术，其研究重点是如何将数据转化为企业决策所需的有用信息。
商业智能主要由四个部分组成：数据挖掘、在线分析处理（OLAP）、数据仓库和报告工具。
这四个部分相互补充，从而帮助企业更好地了解并最大化利用其自身的数据。
二、商业智能的组成部分1、数据挖掘(Data Mining)数据挖掘是商业智能的一个重要组成部分，其实际上是一种基于统计学和机器学习的数据分析技术。
商家可以通过数据挖掘技术对用户数据进行分类和分析，鉴别不同用户群体的需求及购买行为，从而进行更加精细化的运营管理。
2、在线分析处理(OLAP)在线分析处理(OLAP)是商业智能的一个重要组成部分，它是指一种多维数据库技术。
商家通过OLAP可以在低延迟时间内提供多维数据的查询分析，从而快速得出企业内部不同维度的数据变化趋势，为商家的精细化运营提供有力的判断和支持。
3、数据仓库数据仓库是商业智能的重要组成部分，它是指一个数据集合存储系统。
数据仓库可以将企业所有数据统一管理，使从不同部门的数据提供统一的方式访问，从而简化数据架构。
4、报告工具报告工具是商业智能的一个重要组成部分，它是指通过设计、制作和输出报表以帮助企业管理者做出更好的决策。
商业智能系统在电子商务中的应用研究
商业智能系统在电子商务中的应用研究商业智能系统（Business Intelligence System）是一种通过收集、整理和分析大数据来支持决策的信息系统。
随着电子商务的蓬勃发展，商业智能系统在电子商务领域的应用越来越广泛。
本文将探讨商业智能系统在电子商务中的应用，并分析其对电子商务的影响。
首先，商业智能系统对电子商务的推动作用不可忽视。
商业智能系统能够从电子商务平台中收集、整理和分析各种数据，为企业提供全面的商业信息和决策依据。
通过对大数据的深入挖掘，商业智能系统能够发现市场趋势、消费者行为和竞争对手的动态，从而帮助企业制定更加准确、有针对性的营销策略。
例如，通过分析用户行为和购买历史数据，商业智能系统能够提供个性化推荐和定制化服务，提升用户满意度和忠诚度。
同时，商业智能系统还能为企业提供全面的市场分析报告，帮助企业了解市场需求、竞争态势和产品定价策略，从而实现精确的定位和市场占有率的提升。
其次，商业智能系统在电子商务中的应用还能够提高企业的运营效率。
通过自动化的数据收集和分析，商业智能系统能够迅速准确地为企业提供各类经营决策所需的信息。
企业可以通过商业智能系统对供应链、库存管理和物流等环节进行实时监控和分析，从而提高供应链效率、减少库存成本和提升物流配送效率。
通过商业智能系统，企业还可以针对不同的用户行为和需求进行精确的预测和规划，提前调整资源配置和生产计划，避免生产过剩或库存积压，实现供需平衡和资源优化。
此外，商业智能系统还能够为企业提供全面的风险管理支持。
在电子商务中，企业面临着各种风险，如市场竞争风险、订单欺诈风险和供应链中断风险等。
商业智能系统通过对大数据的整合和分析，可以帮助企业及时发现和预防各类风险。
通过对历史数据的挖掘和分析，商业智能系统能够预测市场变化趋势、订单欺诈行为和供应链中断风险，从而帮助企业采取相应的风险管理策略和措施，减少损失和风险。
商业智能系统还能够通过实时监控和报警功能，帮助企业及时发现潜在风险，采取相应的防范措施，提高企业的业务连续性和可靠性。
电子商务中的商务智能
与电子商务直接有关旳后台应用程序数据库中旳 商品销售数据、商品发送数据、商品库存数据、 客户基本信息等商务活动数据源也是智能型电 子商务数据仓库旳主要数据起源。
顾客日期和顾客时刻表是从顾客旳观点来分析顾客行为旳，顾 客日期和顾客时刻是基于一种特定顾客日历。
顾客时间维和财政时间维一样，一样被提成日期维表和时刻维 表。
顾客日期维表包括属性同企业旳日期维表类似。只是增长了日 期旳顾客季节
7.2.4 地理位置维——物理地理、Web地理 和站点地理维
考虑顾客旳物理地理位置、顾客到达企业站点旳途径和站点地 理位置，这么就至少需要三个地理位置维
7.1 电子商务旳数据仓库开发
7.1.1 电子商务旳数据环境分析
点击流数据、E-mail、IP地址、交易统计、安全检验、 电子金融数据
1．电子商务数据环境
Web服务器日志（Web Server Logs）、Cookie信息、广告服 务器数据库（Ad Server Database）、注册数据库 （Registration Database）、商业应用数据库（Commerce Application Database）。
1．网络营销 2．客户旳聚类分析 3．客户旳个性化服务 4．挖掘潜在旳客户 5．挽留老客户
7.4.3 数据挖掘在网站设计、管理中旳应用
1．网站设计中旳数据挖掘 2．序列模式发觉 3．在电子邮件管理中旳应用 4．在搜索引擎中旳应用
7.1.2 电子商务数据仓库项目规划
首先需要定义项目旳商业目旳。
要用智能型电子商务旳商务词汇表达。即用“提升网站商品销售量”、“提升电 子商务销售利润”、“提升网络促销策略响应率”来表达商务智能旳最终目旳。
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7.2.6 促销维——内部促销和外部促销维
分成内部促销维和外部促销维
1．内部促销维 属性有：表示内部促销ID的惟一整数标识符；
内 部 促 销 URL ， 如 ， mysite/InternetSpecial4.html 等 ； 点 击 URL ； 内部促销类型，如，内部广告、附属链接、 外部文章链接和销售等；内部促销版本； 用SKU或服务码表示的内部促销产品或服 务码；内部促销品牌；内部促销目录等。
7.3.3 建立ETL系统
过滤记录 （可选）
分析事实记录 IP地址解析
Web地理维 参照表 主机表 Web服务维
会话维
用户维 用户时间维 物理地理维
会话匹配
页面辨认
用户辨认
过滤记录 （可选）
内容维 页面维 活动维
维处理
7.3.3 建立ETL系统
5．设计和建立维表 6．设计和建立事实表ETL组件 7．建立数据加载机制和整合ETL程序 8．为数据管理建立支持
用户日期和用户时刻表是从用户的观点来分析用户行为的，用 户日期和用户时刻是基于一个特定用户日历。
用户时间维和财政时间维一样，同样被分成日期维表和时刻维 表。
用户日期维表包含属性同企业的日期维表类似。只是增加了日 期的用户季节
7.2.4 地理位置维——物理地理、Web地理 和站点地理维
考虑用户的物理地理位置、用户到达企业站点的途径和站点地 理位置，这样就至少需要三个地理位置维
1．网络营销 2．客户的聚类分析 3．客户的个性化服务 4．挖掘潜在的客户 5．挽留老客户
电子商务中的商务智能
本章学习目标： 电子商务数据环境的特殊性； Web数据的各种分析； 电子商务数据仓库的逻辑模型设计； 电子商务数据仓库的ETL系统设计方法； 数据挖掘在电子商务中的应用；
电子商务中的商务智能
• 7.1 电子商务的数据仓库开发 • 7.2 电子商务数据仓库的逻辑模型 • 7.3 电子商务数据仓库的ETL设计 • 7.4 电子商务数据挖掘
7.2.7 电子商务数据仓库模型的事实表设计
由与维表相关联的外键以及网页点击加载时间、 点击接收时间、点击完成时间、点击传输 字节和点击HTTP事务状态码等5个度量浏 览者活动状况的事实组成
7.2.7
电子商务数据仓库模型的事实表设计
用户时间ID 时间类型 时间段 SQL时间戳 GMT
财政日期ID 数据类型 季节 日期时间戳 财政年 财政月 财政日 ……
7.1.2 电子商务数据仓库项目规划
首先需要定义项目的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ业目标。
要用智能型电子商务的商务词汇表示。即用“提高网站商品销售量”、“提高电 子商务销售利润”、“提高网络促销策略响应率”来表示商务智能的最终目标。
7.1.3 电子商务数据仓库需求分析
需求分析是电子商务数据仓库设计的基础 了解在电子商务网站中可以用哪些数据来满足最终用户的决策要求。
人力资源 数据库
订单管理
购买
呼叫中心 数据库
库存管 理
库存数 据库
可接受的账户 可支付的账户 通用分类账
混合报表与报告系 统
ERP数据库
自动买 卖
买卖数 据库
自动销售人员
购买力数据库
7.3 电子商务数据仓库的ETL设计
混合报表与报告系统
ERP数据库
自动销售人员
Web应用 服务器 和数据
库
备份Web 服务器
引用者地理维属性包含：标识符；引用URL；引用页面标识符 ID；查询字符串；引用域；已引用URL；已引用页面ID。
7.2.4 地理位置维——物理地理、Web地理 和站点地理维
3．站点地理维属性
站点地理维属性主要包括：表示候选站点地理 ID的惟一整数标识符；页面URL；惟一的 页面标识符，一个独立的页面标识符表示 与页面相关联的动态页面URL；父URL， 例如，mysite/index.html；总页面字节大小， 包括所有组件项，如页面转载的图像或脚 本；页面版本号；页面最后修改日期；页 面主要用途，例如，主页面、搜索、信息、 购物篮、产品说明和下载等。
用户维可以包括这样一些属性：用户标识符、用户代理类型、 用户代理名、用户类型、性别、注册用户名、电子邮件地 址、消费人群、人口统计信息、最后购买时间戳、信用概 要、电话号码和地址等。
用户维的属性是可选的。用户类型和性别可以在会话过程或者 用户注册信息中获取。消费人群和人口统计信息由许多描 述用户的字段组成，这些信息也可能来自第三方的市场调 查公司。如果站点支持在线购物，那么用户的最后一次购 物时间、信用概要、电话、地址等都可以从用户所提供的 信息和信用卡供应商处获得。
7.1.4 电子商务数据仓库逻辑模型设计
1.数据仓库的逻辑模型设计 2.智能型电子商务应用开发 3.逻辑模型文档设计
7.1.5 电子商务数据仓库物理模型设计
⑴电子商务数据仓库的结构和基础开发 ⑵电子商务数据仓库的物理模型设计 ⑶电子商务数据仓库的应用开发 ⑷电子商务数据仓库的系统集成
7.1.6 电子商务数据仓库实现与部署
主要目标有：基于对需求和能满足的或不能满足的终端用户需求数据有更详尽的 了解，重新定义项目的规模；确定项目开发的优先次序，对项目的规模、预算和时 间安排基于这些优先次序做必要的调整；为了支持用户的决策信息需求，将网站上 的任何变更用文挡的形式记录下来；创建一个描述关键性机遇的领域、分析信息需 求以及数据来源的商务智能需求文挡，为项目今后阶段的工作制定详细工作计划。
在服务器的日志文件中还包含文件名、服务时间、 IP地址、服务器端口、进程ID、格式化时间、 被请求的URL、服务器名称和Cookie等信息。
与电子商务直接有关的后台应用程序数据库中的 商品销售数据、商品发送数据、商品库存数据、 客户基本信息等商务活动数据源也是智能型电 子商务数据仓库的主要数据来源。
和基于视频的动态图像挖掘。
7.4 电子商务数据挖掘
3.Web结构挖掘 从WWW的组织结构和链接关系中推导知识 Web结构挖掘有助于用户找到相关主题的权威
站点，并可以指向众多权威站点的相关主 题站点。 Hub页面提供了指向权威页面的链接集合。
7.4 电子商务数据挖掘
4. Web使用记录的挖掘 通过挖掘Web日志文件和相关数据，来发现用
用户ID 用户代理类型 用户代理名 用户类型 性别 注册用户名 电子邮件地址 消费人群 ……
主机地理ID 域名 国家 州、省、市
……
引用者ID 引用URL 引用页面ID 查询字符串 已引用URL
……
站点地理ID 页面URL 页面标识符 父URL 总页面字节 ……
内部促销ID 内部促销URL 内部促销类型 内部促销版本 内部促销码 内部促销品牌 内部促销目录
7.4 电子商务数据挖掘
7.4.1 Web数据挖掘技术 1. Web的特点 • Web的庞大性。 • Web的动态性。 • Web的异构性。 • 非结构化的数据结构。 • 形形色色的用户群体
7.4 电子商务数据挖掘
2. Web内容挖掘 ⑴基于文本信息的挖掘 和通常的平面文本挖掘比较类似 ⑵基于多媒体信息的挖掘 基于音频的挖掘、基于图片的静态图像的挖掘
7.2.6 促销维——内部促销和外部促销维
2．外部促销维
属性：表示候选外部促销关键字的惟一整数标 识符；包含查询串URL完整文本的外部促 销URL；外部促销引擎/赞助商；外部促销 格式，例如，标语、擎天柱、弹出式广告 链 接 等 ； 外 部 促 销 版 本 ； 用 SKU 或 服 务 码 表示的外部促销产品或服务；外部促销品 牌；外部促销目录；
1．物理地理维
物理地理维表中的属性一般可以包含：用惟一整数标识符表示 的候选物理地理关键字；国家、州或省份、乡村或城市、 街道、门牌号、邮政编码或邮递区号，地理位置是家庭、 公寓、商务、政府部门等场所类型。
2．Web地理维属性 主机地理维表和引用者地理维表
主机地理维的主要属性包含：候选主机地理关键字；主机Ip地 址；主机名；域名；主机所在国家、所在州或省份、所在 城市等。
7.1 电子商务的数据仓库开发
7.1.1 电子商务的数据环境分析
点击流数据、E-mail、IP地址、交易记录、安全检查、 电子金融数据
1．电子商务数据环境
Web服务器日志（Web Server Logs）、Cookie信息、广告服 务 器 数 据 库 （ Ad Server Database ） 、 注 册 数 据 库 （Registration Database） 、 商 业应用 数 据库 （ Commerce Application Database）。
户访问Web页面的模式。 一般的访问模式追踪和个性化的使用纪录追踪 Web使用记录的挖掘要经过数据预处理阶段、
模式识别阶段、模式分析阶段三个阶段。
7.4 电子商务数据挖掘
5．Web数据挖掘的意义 ⑴有助于网络资源的开发和利用 ⑵有利于提高网络服务水平 ⑶是构建科学的决策支持系统的需要
7.4.2 Web数据挖掘在电子商务中的应用
7.2.3 时间维——财政时间维和用户时间维
财政时间维分成：财政日期表和财政时刻表。
财政日期维表中可以包含：候选财政日期关键字、数据类型、 季节、日期时间戳、财政年、财政月、财政周、财政日数、 日名、周天数、月天数和日类型等。
财政时刻表中可以包含：候选财政时间维关键字、时间类型、 一天的时间段、SQL时间戳和GMT时分秒。
7.2.5 商品维——内容和活动维
3．站点地理维属性
站点地理维属性主要包括：表示候选站点地理 ID的惟一整数标识符；页面URL；惟一的 页面标识符，一个独立的页面标识符表示 与页面相关联的动态页面URL；父URL， 例如，mysite/index.html；总页面字节大小， 包括所有组件项，如页面转载的图像或脚 本；页面版本号；页面最后修改日期；页 面主要用途，例如，主页面、搜索、信息、 购物篮、产品说明和下载等。