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電子商務管理應用研究的電子商務管理論文
本課題來源于丹東一家的電子商務系統(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)務的不斷擴大，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，對更長時間內(nèi)的與商品相關的數(shù)據(jù)進行有效地組織，從而使得決策者更加深人的了解情況，掌握有價值的信息，對現(xiàn)有的和新產(chǎn)品進行市場細分，并進行銷售預測；有利于加強對工藝剛和銷售商工想信息的利用。同時，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)新的市場機會，對當前快速變化的市場環(huán)境做出迅速判斷和響應，并利用其中的商業(yè)機會，從而幫助決策者提高決策水平，擴大利潤。
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數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘技術的應用。
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行分析和研究，以實現(xiàn)在商品管理部分的功能：（1)對庫存商品種類和數(shù)量進行分析，找出商品銷售規(guī)律，從而更好的協(xié)調(diào)進貨。
(2)對已銷售商品多維分析：發(fā)現(xiàn)商品的顏色、價格、尺碼等屬性，對商品銷售的影響，給進貨提供相應數(shù)據(jù)基礎。（3)分析已銷售商品，發(fā)現(xiàn)關聯(lián)性，指導在產(chǎn)品目錄設計、網(wǎng)站結構設計。（4)對積壓/退貨商品進行分析，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)進行分析，幫助決定該年度類似產(chǎn)品的進貨數(shù)量。（6)對銷售模式進行分析，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實現(xiàn)該電子商務系統(tǒng)
(1)構件系統(tǒng)平臺：擬采用J2EE平臺，spring是一個輕量級的J2EE應用程序框架，實現(xiàn)了IoC模式。它是為了解決企業(yè)應用程序開發(fā)復雜性而創(chuàng)建的。其優(yōu)勢是：具有良好的設計和分層架構，軟件開發(fā)人員可以只選擇Spring提供的某項技術；同時，它還提供了與其他開源軟件的無縫結合，為J2EE應用程序開發(fā)提供了繼承的框架。
(1)后臺數(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)具有很強大的數(shù)據(jù)管理功能，同時還提供了很好的數(shù)據(jù)挖掘方面的功能，支持OLAP，支持分布式數(shù)應用。
(2)編程語言。
2.2建立系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘應用模型
擬采用數(shù)據(jù)挖掘技術結合數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機分析處理技術來構建模型，實現(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)務知識從貌似平淡的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)眾多的商機。數(shù)據(jù)倉庫為管理者利用數(shù)據(jù)進行管理決策分析挺了極大的便利。
可行性分析：聯(lián)機分析處理（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一定程度上融合，就會使得分析操作智能化，挖掘操作目標化，從而全面提升商務智能技術的實用價值。具體特性如下：a.聯(lián)機分析技術可以為數(shù)據(jù)挖掘提供預期的挖掘對象和目標，避免挖掘的盲目性。b.數(shù)據(jù)挖掘技術可以使聯(lián)機分析處理智能化，減少分析人員手工操作的繁雜性，減輕分析人員的負擔。
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)境中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應全局優(yōu)化概率搜索算法。它最早由美國密執(zhí)安大學的Holland教授提出，具有計算簡單、優(yōu)化效果好的特點，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練集生成一個測試函數(shù)，根據(jù)不同取值建立樹的分支；在每個分支子集中重復建立下層結點和分支。這樣便生成一棵決策樹，然后對決策樹進行剪枝處理，最后把決策樹轉化為規(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用干不精確、不確定、不完全的信息的分類和知識獲取。
(4)神經(jīng)網(wǎng)絡方法
它模擬人腦神經(jīng)元結構，以MP模型和Hebb規(guī)則為基礎，建立了三大類多種神經(jīng)網(wǎng)絡模型。a.前饋式網(wǎng)絡它以感知機、反向傳播模型、函數(shù)網(wǎng)絡為代表，可用于預測、模式識別等方面。b.反饋式網(wǎng)絡它以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)化計算。c.自組織網(wǎng)絡它以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)學院信息系，遼寧丹東118008)
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