商务智能是企业利用数据仓库(OW)、数据挖掘(OM)、在线分析处理(OLAP)、决策支持系统(DSS)等现代信息技术对企业经营过程中产生的大量结构化和非结构化商务数据和信息进行收集、整理、分析，以便辅助企业做出正确决策、采取有效商务行动、优化商务流程、全面提升商务绩效的工具、方法、技术的统称。借助这一手段，企业可以在市场更加多变、竞争更加激烈、组织越来越复杂、规模越来越庞大的商业环境下高效运营、正确决策、快速响应，从而实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到利润的转化。
二、商务智能的框架
商务智能的框架是商务智能的构成要素、关键组成部分之间的关系和整体结构的界定。商务智能与其框架的关系就如大厦与其建筑结构之间的关系，没有科学的、牢固的、完善的框架，商务智能的建造、效能发挥和可持续发展几乎是不可能的。关于商务智能的框架，业界有六大颇有影响力的方案:恩门的企业信息工厂、扎克曼的企业框架、美国数据仓库研究院的商务智能组件架构、Gartner的商务智能框架、商务智能厂商Business Object的商务智能架构、商务智能厂商Microstrategy的商务智能架构。
在上述六大商务智能框架方案中最被推崇的是Gartner的商务智能框架，作为全球最为著名的信息技术咨询机构，Gartner公司动态地、持续不断的修正、完善这一商务智能框架。如图所示，框架由交易系统层、基础设施层、功能层、组织层、商务层等五个层面自下而上构成层次结构二女易系统层指企业的业务系统，如：企业资源计划(ERP)、客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)、遗留系统(Legocy System)等这些系统是原始数据的来源地商务智能软件可以通过编程接口(API)来访问这些系统。基础设施层负责对来自交易系统层的原始数据进行抽取、转换、装载等加工，并把处理好的数据放入数据仓库和数据运营店，在加工过程必须保证数据质量和元数据的一致性。功能层是对基础设施层的处理好的数据进行分析，以辅助运营和战略这些分析软件分三种类型：商务智能套件、商务智能平台、报表查询工具。组织层针对商务智能的实施而言，实施需要组织保证即成立技术支持部门，实施过程中应有方法论和绩效管理。在上述四层的支撑下，商务真正实现智能：全球化、虚拟化、透明化。
三、商务智能的关键技术分析
商务智能是多项技术交叉在一起的复合应用，这些技术包括关键技术、主要技术、支撑技术、辅助技术，本文关注的是关键技术。商务智能的实现本质上是通过对信息流的处理即数据、信息、知识的成功转化实现的，根据各种技术在这一过程中特定的功能定位、处理对象和实现难度，可以识别出商务智能的关键技术，并将其分为三大类：数据集成技术、信息分析技术、知识展示。
数据集成是捕捉、整合、转换、清洗、改造源数据和把源数据装到数据仓库和数据运营店的一系列过程。目前，数据集成技术分为两个细分领域：数据获取和数据仓库。数据获取即数据抽取、转换、装载，俗称ETL，市场上有很多这种商品化工具。数据仓库是具有主题导向的、整合的、因时间而变异的、已有数据不变动的数据集合，根据类型分有：企业数据仓库、探索型数据仓库、挖掘型数据仓库;根据粒度分有：企业数据仓库、数据集市、运
信息分析是对存放在数据仓库中的数据进行分析以发现有价值的信息。信息分析分为描述性分析和预测性分析。描述性分析是指利用数理统计、在线分析处理等技术对数据进行汇总、合并和聚集从不同的角度描述数据，以获得有严密推证关系的信息。预测性分析是指利用数据挖掘从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、预测未来的信息，这些信息可能没有严密的逻辑性但却以一定程度的准确性预测未来;数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
知识展示是对信息分析的结果进行展示和解释以便用户能够理解并影响用户的行为。简单展示技术主要有查询、报表和多维数据集。查询和报表是最早的商务智能手段，用户可以利用这些工具作一些简单的分析和报告，把他们展现在屏幕上或打印出来;多维数据集可以帮助用户以灵活、随意的组合纬度，对数据进行横切竖割，从而对企业的运营状况进行多侧面的审视。但是对数据挖掘等深度分析的结果往往要进行高级解释，这包括如何用树、表、图、规则、曲线等表示知识，如何将知识同商务和用户情境结合以解释知识，如何用三维技术等将知识可视化。
四、结束语
商务智能起源于上世纪09年代末并在本世纪之初的几年之间得到蓬勃发展。由于企业对商务智能需求的不断变化和信息技术的日新月异，商务智能也随之持续、快速地变化发展着。目前呈现出新的特点和发展趋势，如：商务智能被整合进企业门户，商务智能和无线技术相结合形成无线商务智能，商务智能逐步形成跨越不同领域、厂商和技术的通用语言即分析型可扩展标记语言(XMLA)，商务智能的直接支持范围从单个企业扩展到企业所在价值链中的所有企业并支持这些企业协作式地互动，商务智能利用高级视觉技术如三维技术、INTERNET技术、GPS技术等为用户提供更精细、更灵活、更专业化的视图、报告、图表和基于情景的解释、解决方法;商务智能更加安全以保护商业机密。
《商务智能与数据挖掘》简答题部分答案 --《商务智能与方法应用》（刘红岩编著) P9 ●1、什么是商务智能？ 答： 商务智能指用现代数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 ●4、商务智能系统的主要组成要素有哪些？ 答： 一个商务智能系统通常包含6个主要组成部分：数据源、数据仓库、在线分析处理、数据探查、数据挖掘以及业务绩效管理。 P15 ●2、商务智能系统成功的关键因素有哪些？ 答： 商务智能系统成功的关键因素主要有5个：业务驱动、高层支持、业务人员和IT人员的合作、循序渐进、培训。 ●4、OLTP和OLAP分别代表什么?比较二者之间的不同之处。 答： 在线事务处理(OLTP),是数据库管理系统的主要功能，用于完成企业内部各个部门的日常业务操作。 在线分析处理（OLAP）是数据库系统的主要应用，提供数据的多维分析以支持决策过程。 OLTP和OLAP二者的不同之处有：面向的用户；功能的作用；数据库中存储的数据；数据库设计（包括数据库的数据处理方式、使用方式、执行单元、性能指标、事务特性）。 P103 ●3、构建数据仓库系统的主要阶段？ 答：
数据库项目的开发可以分为6个阶段：项目规划、需求分析、概念设计、ETL 设计、逻辑和物理设计、实现与培训。 1.项目规划阶段主要目的是了解总体需求，界定项目实施的范围，评估项目的必要行和可行性，撰写数据仓库项目的规划文档。 2.需求分析阶段，可进一步详细了解需求，确定分析主题以及相关的维度和度量，了解已有信息系统的功能、结构和模型，确定数据仓库中应该包含的数据，以及相关的数据来源，撰写需求分析说明书。 3.概念设计阶段，可利用概念模型描述数据仓库包含的主要及其关系。 4.ETL设计阶段，包括数据抽取、转换和加载设计三部分。 5.逻辑和物理设计阶段，用于设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。 6.实现与培训阶段，包括数据仓库系统的实现和用户使用的培训。 ●4、简要说明数据仓库和数据集市的区别和联系。 答： （1)区别： 1.应用范围上，数据仓库一般为企业级；数据集市一般为部门级。 2.存储内容上，数据仓库包含企业经营过程中所有详细数据；数据集市一般 只包含特定范围的详细数据和适度聚合的数据。 3.优化上，数据仓库侧重于处理和探索海量数据，数据集市则侧重于快速的 访问和分析。 (2)联系：数据集市是数据仓库的一种特殊形式，一般情况下数据集市从属于某个数据仓库，但二者又均以资料导向型设计、不属于任何一个OLTP系统 P110 ●1、OLAP有哪些特点？
电商运营全面分析大电商平台及大运营模式 集团文件发布号：（9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-
导读 移动互联网时代，电商已经成为新时代营销的标配，本文从电商平台与电商运营模式两个角度进行分析：总结出4大平台及5大运营模式。 01 电商平台 一、淘宝、天猫、京东、拼多多等平台 淘宝、天猫、京东这是最早期的电商模式，商家入驻平台，就可以在网上卖东西。如果之前没有做，现在并不鼓励企业把精力花费在这些平台。因为开店之后你会发现，完全没有人咨询、下单。因为平台的红利期已经过去，各大细分领域都已经有巨头出现，通过销量、成本等把控了90%以上的流量，新企业想要获取排名、曝光，只能花钱做推广，这样成本又非常高。 这里以社交电商龙头拼多多为例，简单谈下拼多多新手卖家如何操作运营拼多多店铺。 拼多多入驻开店容易，但是做好店铺运营就不是这么简单的事情了。拼多多卖家运营的好与坏，就会影响到店铺销量的高与低。而运营就是要在实践中不断学习、总结，这样才能将拼多多店铺运营得更好。下面就来跟大家分享个人运营拼多多店铺的一些经验。 拼多多店铺运作的基础流程： 1、在入驻拼多多平台前需了解市场宏观情况，分析市场数据 了解自身类目的市场是否有竞争力从几个维度去调查分析，首先需了解自身类目的的市场容量。包括：每月的行业卖家数和销售金额；然后了解自身类目产品的价格结
构、客单价；其次了解该类目的趋势走向。包括：搜索指数、搜索人气；最后就是分析竞争对手的具体数据（如竞品的成本，活动价和日销价），对比自身的资源评估存活空间，再根据投入的大小制定大致的目标规划。 2、根据目标做好店铺规划以及上架优化 做好店铺规划需要确定产品是什么、产品定位什么价格。店铺产品要有引流产品、利润产品，这个需要去结合其他购物平台，还有结合现有产品去分析。确定产品的价格，这个一般分为前、中、后期3个维度定价。前期确认符合购买人群的价格，中期产品进入推广，需要比原定价格更优惠，后期需要根据消费者心理增加产品附加价值。 内功的具体内容有产品的标题，详情的卖点精炼，价格的定位，关联的产品等。标题代表了产品的属性，是匹配搜索流量的关键；产品的详情优化上，必须认清自身的客户人群，再考虑从哪方面去推荐产品卖点，价格的定位尽量参照同行，和分析自身的产品特性，避免定价过高无转化。标品需要做好sku规划，例如A类sku引流，B类sku 转化，控制单品的客单价。 3、推广引流（付费）/活动引流打爆款 除了活动流量之外，卖家不可或缺的就是付费流量。除去站外广告引流之外，在站内还有点击扣费引流广告方式。 例如使用搜索推广引流，通过分析产品在关键词的点击率对比行业数据分析款式潜力（搜索推广测款）；或使用A类款在活动快速提升GMV并引爆搜索和类目流量，活动后转换成B类款使用搜索推广补流让产品稳定发育并收割利润。每个活动推爆款的操作都不同，但思路是一致的，通过前期小亏或者平本的活动价竞争资源位，做出业绩之后拿到次级资源位之后再涨价获取利润。 4、记录产品反馈的数据分析阶段目标完成情况
问题1 ：威客网对于电子商务模式创新起到的作用是什么？ 答：（1）传统的威客在细分市场可以做到蓬勃的发展。威客促使智慧、经验交易，让整个知识流动起来，是一件利国利民的好事。威客的盈利模式也非常清晰，比网游等其他模式更加正面和健康。传统威客在细分市场可以获得蓬勃发展原因主要在于两点。一是把握了顾客需求，尤其设计类需求。二是真正把顾客当成了上帝，以买方为导向，找到了可以买单的人。 （2）威客是电子商务的一种形态。威客是在网上进行交易的人，交易肯定是有买有卖，但是我们现在的威客感觉是像在互联网上进行知识招标的人，感觉仅仅是一个招标的概念。为了威客行业的蓬勃发展，要发出更多声音。而电子商务本身具备蓬勃发展的前景，我们把威客和电子商务结合起来，这样可以使我们的整个行业获得更好的发展。 （3）促进网络实名制的实施。威客模式网站为用户提供智力成果交易的平台，为了保证平台上交易商品的质量和货款支付的安全性，实名制将成为网络互动问答模式网站正常运行的必要条件，也是互联网发展的必然需求 (4)随着网络的普及发展，网上购物逐渐被人接受，网络正在潜移默化中改变人们生活。网上购物变成一种时尚，针对企业来讲，一些企业上了电子商务系统，自动化办公系统，通过网络大大提高了企业运作的效率，威客出现的时间短，但发展速度十分惊人。威客是通过自己的能力在网络上赚钱。电子商务是个很宽泛的概念，可是实物交易，也可是虚拟的物品，也可以是服务或是创意，威客网是创意交易平台，威客模式是电子商务的一种。威客是电子商务的服务类。 （5）丰富互联网服务的类型。网络互动问答模式网站与新闻类网站、实物电子商务类网站、博客网站将在不同领域为互联网用户提供服务，满足用户的各类需求。威客模式需要借助新闻类网站进行宣传。需要借助博客的技术形态作为个人知识库建立的基础，威客模式网站与传统实物电子商务类网站的功能互为补充，传统实物电子商务类网站主要是进行实物交易，形态是互联网网站，支付系统和线下物流系统的结合。威客模式主要进行智力成果的线上交易，形态是互联网网站和支付系统的结合，由于智力成果如文字、图像、视频可以通过互联网传输。威客模式的运营成本将大大低于传统实物电子商务网站。 问题2 ：查阅资料，写出威客与博客、维客的区别。 答：（1）博客与威客模式同起源于bbs，博客的原意是网络日志，更注重于个人情感思想的单向抒发。博客写作的动力主要的让更多的人了解自己，同意自己的观点。 （2）维客（wiki）从编程的角度来看也应属于bbs功能的变形，而且这个变形的功能还是bbs很弱很小的功能。传统上我们在bbs上发帖，只有发帖人和管理员有修改权。而维客模式把这种修改权扩大到所有察看该帖的用户，当然维客（wiki）模式更复杂一些，它加上了历史恢复机制。 （3）威客模式同样起源于bbs。是bbs互动问答功能的变形，它把问题和所有回答者的答案同时展现出来供求助者察看。在实现方式上威客模式比较复杂，它可以借用博客的实现技术作为知识库的基础，要借用电子商务的技术实现知识和信息的交易。 （4）威客与博客相比，威客盈利模式清晰，而博客至今没有明确盈利模式，威客和博客分别继承了BBS 的部分功能，博客继承了BBS发布信息、自我表达的功能：威客继承了BBS的资源共享。互动互助的功能。 问题3 ：随着时代的发展，威客的盈利模式将会怎样变化？ 答：（1）从去年下半年开始，威客作为一种全新的概念迅速在中国火了起来。几乎没过两月，全国大大小小的威客网站如雨后春笋一般冒出来。威客即起源于witkey的谐音--在网络互动问答平台上出售自己的技能，知识和智慧，通过帮助别人从而获得财富的人。目前，威客模式的两种实现形式:1．悬赏式--提问者将问题标价悬赏，威客利用个人的技能，知识，智慧形成答案通过竞争中标。范例网站有google answer，新浪爱问，百度知道，k68，任务中国等。这种模式对提问者有利。2．知识出售式--威客根据个人的技能，
2004年8月第18卷第4期 华 东 经 济 管 理 E ast China E conomic Management Aug.,2004 Vol.18,No.4 [收稿日期] 2004—05—26 [作者简介] 叶乃沂(1955— ),男,四川成都人,副教授,研究方向:市场营销。电子商务模式分析 叶乃沂 (西南交通大学 经济管理学院,四川 成都 610031) [摘要]电子商务模式是企业在价值链系统一定位置上为目标市场提供价值和赢利的方式。它由e 化市场环 境、客户关系、产品创新、财务要素、企业资源、业务流程六个要素构成,这些要素之间相互依赖和联系,共同确定商务模式的构成和特点。电子商务模式研究对企业管理创新和传统企业战略转型有重要的理论和实践意义,在商务沟通、企业分析、经营设计以及建立综合评价体系等方面具有重要的参考价值。 [关键词]商务模式;电子商务;企业战略 [中图分类号]F49 [文献标识码]A [文章编号]1007—5097(2004)04—0108—04 Analysis of E 2business Model YE Nai 2yi (School of Economics and M anagement ,Southwest Jiaotong U niversity ,Chengdu 601131,China ) Abstract :E 2business model defines the way an enterprise delivers the value to a target market and generates profit based on its position 2ing in the value chain network.It consists of e 2market context ,customer relationship ,product creation ,financials ,enterprise resources ,and operational process.Those elements are interde pendent and co 2determine the structure and characteristics of a business model.Mod 2eling electronic commerce is valuable for practices in business communication ,business analysis ,business model design ,building compre 2hensive performance evaluation system ,and so on. K ey w ords :business model ;electronic commerce ;cor porate strategy 认识电子商务模式,对当前企业管理创新,传统企业在信息经济时代的战略转型的政策制定与实施方面有理论和实践上的重要意义。电子商务模式是网络经济研究中的重要领域,但深入的研究却并不多。本文在前人研究的基础上,对电子商务的模式进行了研究。通过对电子商务模式的内涵及构成的分析,建立了电子商务模式的概念模型,提出电子商务模式由e 化的市场环境、客户关系、产品选择、财务要素、企业资源和业务流程要素构成。 电子商务概念模型的建立,对企业的模式化分析以及进一步的研究有重要的实践意义: (1)商务模式提供了便于企业内部与外部进行沟通和分 享信息的框架,有助于企业内部的管理者和外部的投资人、商务伙伴、公共管理者等有效地了解和分析企业; (2)有助于理解在特定商务领域里的相关因素以及它们 之间的关系,在此基础上设计特定企业的商务模式; (3)商务模式的设计者通过分析能够较容易地发现现有 商务模式中的问题,以便做出相应的调整; (4)模式化分析有助于企业进行绩效评价,建立企业综 合评价体系,以便使用相应的评价工具对商务活动进行评价,例如采用平衡记分法来对部分商务活动及结果进行评价; (5)电子商务模式还有助于管理者在制定行动计划时, 进行仿真分析,对计划中的商务活动在将来产生的结果进行 预测。 一、电子商务模式及其构成(一)电子商务模式 电子商务模式经常也称为因特网商务模式或者简称商务模式。对此许多学者做了有益的探索。W.Chan Kim ,R en ée Mauborgne(2000)认为商务模式是一系列用来打开管理者思 路的提问,涉及到生产和分销的方法,公司能力,以及产品价格结构问题[1]。William A.S ahlman(1999)认为企业所追寻的有效商务模式是成本急剧下降,价格也相应下降,而销售量急剧上升的模式[2]。 电子商务模式的早期研究角度主要是分类。P aul Tim 2 mers (1998)认为商务模式是产品、服务和信息流的构建, 它对商务参与者及其角色、可能获得的利益、以及收入来源进行描述。他把商务模式分为10类:电子商店、电子采购、电子拍卖、电子邮件、第三方市场、虚拟社区、价值链服务提供、价值链整合、合作平台、信息代理[3]。 流行的B to B 和B to C 模式观点,从主要市场参与者的角度讨论了商务模式。将其扩展,可以得到消费者与消费者之间的交易模式(C to C),以及政府参与的模式,见图1。 — 801—
本科学生综合性实验报告项目组长张梦瑶学号0141262 成员 专业国际经贸班级国贸142 实验项目名称商务数据分析报告 指导教师及职称李虹来 开课学期2015 至2016 学年下学期 上课时间2016 年 6 月16 日
1.商业理解阶段 网上销售与传统的店面销售不同，没有售货员提供现场咨询服务。但是，网上销售可以利用互联网的优势，为用户提供更优质的服务。由于服务器会记录用户在浏览电子商务网站时的所有行为，因此，企业很容易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。 在个性化推荐技术的关联规则分析中，最典型的例子是购物篮分析，其目标是发现交易数据库中不同商品之间的联系强度，挖掘用户潜在购买模式，并将这些模式所对应的服务或产品展示给用户，为其提供参考，从而提高用户的满意度及购买率。 2. 数据理解阶段 本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析，每条交易记录包括记录号和顾客购买的商品，表1给出了数据集中各属性名及意义，表2为部分交易实例数据示例。 原始数据集可能包含了一些冗余的数据、空值和零值等，这种格式不能作为关联规则分析算法的输入，需要对数据进行预处理。本案例的预处理中包括过滤掉原始数据集中的商品数量和单价这两个属性。同时为了保护顾客的隐私，过滤了用户名属性，并且用交易号来唯一表示顾客的每一次交易。处理后的数据集如表3所示。
通常有两种格式：一种是布尔矩阵形式，即每行表示一条交易记录，列中的T/F值表示该商品是否有在相应的交易记录中出现，T表示有出现，F表示没有出现（表4列出转换后的前3条记录信息）；一种是事务处理格式，即每行对应一个交易号和一个商品项（表5列出了前3个事务对应的事务处理格式）。 4. 数据建模 利用Clementine中的Apriori算法进行关联规则分析，设定最小支持度1%，最小置信度50%，输入为布尔矩阵格式的交易数据（如表4），输出商品的关联规则及相应的支持度、置信度和提升度信息（如表6）。表中显示“高跟鞋”和“洗发水”、“童装”和“玩具”、“文具”经常被一起购买。 表6 Apriori算法运行结果 5. 模型评估 我们选取以下的关联规则向顾客进行推荐。 规则1：（玩具、文具）=>童装 规则2：洗发水=>高跟鞋 规则3：玩具=>童装 规则4：地毯=>家具 规则5：（短裙、高跟鞋）=>女装T恤 规则6：（童装、文具）=>玩具 再结合规则和实际经验知识，可以对规则进行进一步优化处理。在本案例中，可以对规则1{（玩具、文具）=>童装}和规则3{玩具=>童装}进行合并，以规则3的形式呈现。 6. 模型发布 通过建模分析由得出的关联规则，企业就可以得到商品销售的一些合理搭配，进而设定相应的推荐策略。如在顾客购买了地毯后，可以向其推荐家具类商品；或者当顾客购买了童装后，可以向其推荐玩具和文具类商品；这些都可能是顾客感兴趣或需要的商品。
按电子商务分类（B2B，B2C，C2C）来分析 B2B电子商务运营模式 B2B电子商务模式典型企业 线上外贸服务为主的综合B2B模式阿里巴巴、中国制造网 线下内贸服务为主的综合B2B模式慧聪网、环球资源 生意宝、中国网库、中搜行业中国 “行业门户+联盟”为主的综合B2B模 式 小宗外贸服务为主的综合B2B模式敦煌网、易唐网 供求商机信息服务为主的行业B2B模式中国化工网、全球五金网、全球纺织网 行业资讯服务为主的行业B2B门户模式我的钢铁网、联讯纸业 招商加盟服务为主的行业B2B模式中国服装网、中国医药网、小生意 在线交易服务为主的行业B2B模式金银岛网交所、浙江塑料城网上交易市 场 技术社区服务为主的行业B2B门户模式中国机械专家网、程序员论坛、螺丝网 项目外包服务为主的行业B2B模式软件项目外包网、全球羊毛衫网 B2C运营模式分析 目前，B2C电子商务模式主要有以下两类：电子商务直销模式和B2C亚马逊模式。 电子商务直销模式指的是：传统制造型企业通过自建电子商务网站或与大型电子商务网站合作的模式，将电子商务作为其商品销售的线上渠道。这种电子商务模式的优点是，企业熟悉自己的产品，能给消费者提供全面的产品信息和完整的售后服务支持，同时能控制产品的生产流程及存货容量，避免出现供不应求或供大于求的情况。而它的不足主要体现在这种电子商务模式提供的商品品种单一，顾客缺乏对同类产品的比较。 B2C亚马逊模式指的是：专门从事电子商务的网站建立起联系产品制造企业与消
费者的购物平台，在从产品制造企业进货后销售给最终消费者。这是目前B2C综合类和垂直类电子商务普遍采用的一种模式。这一模式的主要优点是网站提供的商品种类丰富、顾客选择余地大，所以更能吸引和留住消费者。而它的不足主要是具有库存风险和库存管理的难度。 C2C运营模式分析 从理论上来说，C2C模式是最能够体现互联网的精神和优势的，数量巨大、地域不同、时间不一的买方和同样规模的卖方通过一个平台找到合适的对家进行交易，在传统领域要实现这样大工程几乎是不可想象。 目前C2C电子商务的运作模式主要有拍卖平台和店铺平台。 赢利模式： 1. 会员费 会员费就是在服务平台享受会员特有的服务，向服务提供商缴纳的确定金额的费用。由于享受这样的服务会带来特别的成效, 能给会员带来更多利益, 因此这种模式的收费比较稳定。每年要交纳一定的会员费，才能享受网站提供的各种服务。 2. 交易提成 交易提成是C2C 网站的主要利润来源。C2C电子商务网站是一个交易服务平台, 它为交易双方提供公平、安全的交易环境,就相比于现实生活中的交易所、大卖场,从交易中收取提成是也就相当于市场所收取的管理费等。 3. 广告费 服务商将网站上有价值的位置用于放置各类型广告, 根据广告位置的醒目 度、网页流量为该位置广告定价,然后再将这些广告位置向客户出售或者租凭。 4. 店铺排名竞价 C2C 网站商品的丰富性以及用户的广泛性导致了购买者搜索的频繁。从而店铺在搜索中的排名将影响店铺的利益。当卖家认识到竞价为他们带来的潜在收益,才愿意花钱使用.
第1章 商业智能：数据分析基础 本章目标： ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介 商业智能(Business Intelligence，BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理，公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司)，面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展，可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策，而为了做出合理的决策，你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势，或者在收藏夹中保存https://www.doczj.com/doc/be7440419.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上，你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时，需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具，这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案，它能从多个数据源收集数据，将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置，为你进行分析和制定决策提供数据支持。 商业智能系统至多由以下五层组成： (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层 数据源层包含的数据有：①维护公司日常运作的系统中的数据，包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据；②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得，因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数
电子商务运营模式分析一、电子商务运营模式简介 A是Agents代理商；B是Business，即企业；C是Customer，即客户。 二、运营模式对比分析
三、历年交易额度报告 下表是从2005年——2009年三种电子商务交易额的报告：
四、综合分析 现今电子商务流行B2C和C2C两种模式。通过对当当网和淘宝网的分析，不难发现，B2C和C2C这两种模式各有优缺点，具有很强的互补性。从发展趋势来看，伴随而来的将是一种全新的电子商务运营模式，一个跨模式的全方位电子商务平台很快就会诞生；融合B2C 和C2C，不仅可能，而且将是未来电子商务发展的必然趋势。 从目前来看，人们对各行业的专业性要求越来越高，B2C细分网站，一般竞争比较小，更容易获得成功。以点破面，可进可退。B2C中的垂直商店将是一大发展趋势。尤其对于依附第三方平台的网商来说，发展独立B2C迫在眉睫。B2C网络商城将逐渐超越传统市场和国内最大的C2C淘宝网也有向B2C发展的趋势来看，整个B2C行业的发展前景非常良好。 随着互联网的拓展延伸，电子商务越来越受消费者的青睐，电子商务发展预计的五个趋势： 第一，电子商务的深度将进一步拓展。目前受限于技术创新和应用水平，企业发展电子商务仍处于起步阶段。随着这两方面水平的提高以及其它相关技术的发展，电子商务将向纵深挺进，新一代的电子商务将浮出水面，取代目前简单地依托“网站＋电子邮件"的方式。电子商务企业将从网上商店和门户的初级形态，过渡到将企业的核心业务流程、客户关系管理等都延伸到Internet上，使产品和服务更贴近用户需求。互动、实时成为企业信息交流的共同特点，网络成为企业资源计划、客户关系管理及供应链管理的中枢神经。企业将创建、形成新的价值链，把新老上下游利益相关者联合起来，形成更高效的战略联盟，共同谋求更大的利益。 第二，中国电子商务将面临严峻挑战。电子商务是国际贸易发展的必然趋势，随着国际电子商务环境的规范和完善，中国电子商务企业必然走向世界，这也是进一步扩大对外经贸合作和适应经济全球化、提升中国企业国际竞争力的需要。而随着中国加入WTO，国外的电子商务企业也将渗透到国内，对中国电子商务构成严峻挑战。
2016年出版
正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)
“凡客诚品VANCL”盈利模式分析 1、凡客诚品简介 2007年10月，选择自有服装品牌网上销售的商业模式，发布VANCL凡客诚品。目前已是根植中国互联网上，遥遥领先的领军服装品牌。据最新的艾瑞调查报告，凡客诚品已跻身中国网上B2C领域收入规模前四位。其所取得的成绩，不但被视为电子商务行业的一个创新，更被传统服装业称为奇迹。凡客诚品目前已拓展涵盖至男装、女装、童装、鞋、配饰、家居六大类，随着在各品类间的不断深化，已成为网民服装购买的首选。凡客诚品快速崛起的原因，概括如下：技术领先，利用互联网整合先进的中国服装制造业；客户体验至上，以及高性价比的经营之道；品牌文化顺应互联网时尚消费的潮流；陈年及其团队多年合作默契，市场敏感度以及突出的执行力。 2、推广模式 在创办凡客诚品之前，创始人兼总裁陈年为知名电子商务网站卓越网的创始人之一，如今，陈年已经成为中国电子商务行业最资深的大佬级人物。创办凡客诚品以来，陈年也一直在修正自己对于服装行业的认识。从对服装行业的不甚了解，陈年已经成为服装行业的资深人士，借助传统服装的品牌塑造路径，打造VANCL的品牌知名度和美誉度。凡客诚品逐步从电子商务行业向服装行业的本质回归。创业以来，凡客诚品依靠良好的产品和个性化的服务，建立了企业的口碑；在让消费者对凡客诚品的产品建立信任之后，凡客诚品开始时尚品牌塑造的进程。凡客诚品首先走出电子商务企业的思维定式，回归到服装品牌的定位，按照时尚品牌的方式，塑造强势品牌。近期，凡客更是破天荒的邀请了品牌代言人，这在电子商务行业绝无仅有，王珞丹和韩寒都是互联网上或者目标群体中号召力强的明星人物，凡客此举被业界人士视为旨在关联明星品牌和凡客品牌，增加企业的品牌知名度和美誉度。 3、凡客诚品网站联盟 凡客诚品网站联盟推出，让有网络资源的人分享销售带来的利润。高点击、高佣金、高转化。凡客提出以下三种方式：网站博客合作；网店代销合作；校园代理。在“2008（第二届）中国创业投资价值榜”上，VANCL凭借其领先的商业
O2O电子商务模式分析 1引言截至2015年6月，中国的互联网用户规模达668亿，互联网的普及率为488，其中，中国手机互联网用户规模达594亿。 互联网的发展、智能手机的普及、移动互联网的速度和服务的不断提升，通过促进网民的消费行为不断推动着经济的发展。 2015年上半年，通过手机网购的用户规模达到276亿，手机支付的用户规模达到270亿，手机预订的用户规模达到168亿，半年内的增长率分别达到269、145和250。 即时、便捷的使用使得移动端满足了广大网民的众多消费需求。 据艾媒咨询的调研显示，2014年中国的本地生活服务2市场规模为19289亿元，而且在2015年将会达到27098亿元。 随着以，，为代表的互联网巨头以移动网思维大力布局2市场，线下商家开始重新认识2产业，2也在全民普及的大背景下正式进入移动互联网时代。 在生活服务类电子商务模式中，移动互联网与2商业模式相结合成为时下一大热点。 目前，对2电子商务商业模式的研究主要集中于商业模式和应用现状等方面，而将移动互联网与2电子商务商业模式相结合的研究比较缺乏。 本文首先分析了新兴的2电子商务商业模式发展现状，并将其与其他传统电子商务商业模式相对比，指出其优劣势及存在的问题，然后以移动互联网时代为背景，探究了2商业模式的应用性，为参与2电子商务的2平台运营商、线下商家等相关企业和机构的发展提供理
论，促进2电子商务商业模式市场的健康发展。 22电子商务商业模式与传统电子商务商业模式212电子商务商业模式2，简单来说就是线上到线下电子商务商业模式，它是不同于传统2、2、2的一种新型电子商务商业模式。 在2电子商务商业模式下，消费者通过互联网在2平台上选择需要的产品或者服务，以第三方支付平台为媒介完成线上支付，然后到线下商家实体店进行消费或享受服务，消费后消费者可将自己的体验和感受通过2平台对线下商家进行评价。 2电子商务商业模式通过2平台运行商将消费者与线下商家联系起来，使信息流、资金流能够在线上流动，物流和商流能够在线下流动。 222与其他传统电子商务商业模式的比较2特点参与企业分布集中，购买频率低，订单、金额大。 能够增加企业的市场机会和降低企业成本，通过共享信息提高企业效率。 是目前我国电子商务商业模式中份额最大，最容易盈利的模式。 2我国最早产生的电子商务商业模式，以网络零售业为主，市场空间广，消费人数多，交易批量小，需要物流支持。 2最能够体现互联网精神和优势的电子商务商业模式。 用户数量、商品信息、交易次数多，采用柔性价格机制，为买卖双方网上交易提供一系列的配套服务。 2推广效果可查，节约成本；加快商品流转，提高传统商业运营
数据仓库与数据挖掘论文题目BI技术应用现状及相应软件工具介绍评语： 学院计算机工程学院班级计算1314 姓名 __苏帅豪___ 学号 201321121109 成绩指导老师曾勇进 2016年 6 月 12 日
BI技术应用现状及相应软件工具介绍 [摘要] 商业智能是从大量的数据和信息中发掘有用的知识，并用于决策以增加商业利润，是一个从数据到信息到知识的处理过程。本文从当前商业智能实际出发，清晰阐述了商业智能的概念，总结和分析了商业智能发展的现状,并对商业智能今后的发展做出了展望。与此同时,客观分析了目前我国商业智能发展的状况,介绍了BI工具的情况。使我们能够认清形势,更好地发展。 [关键词] 商业智能、cognos、数据仓库、查询与报表 [正文] 1.商业智能概念： 提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。” 在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。 可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取、转换和装载，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
《数据挖掘与商务智能实验》 实验报告实验题目：数据挖掘的基本数据分析 姓名：王俊 学号：4 指导教师：张大斌 实验时间：201611.10 2016年11月10日
实验题纲： 一、实验目的 1）熟悉基本数据分析的处理流程。 2）进一步熟练掌握拍SPSS Modeler工具的操作。 二、实验内容 内容一：数据的质量探索 步骤1 建立数据流 1)在“源”中通过拖入“Statistics”文件节点读入Telephone.sav 数据。 2)建立“类型”节点，并说明各个变量角色。这里指定“流失”为目 标变量。 3）选择“输出”选项卡中“数据审核”节点并将其连接到数据流的恰当位置，点击鼠标右键，在“质量”选项卡下，选择检测方法为平均值的标准差。 步骤2 结果输出 实验结果输出如图所示。 图中蓝色部分表示输出变量取YES，即客户流失的样本数，可以看出，各个变量上流失客户的取值均不同。 内容二：基本描述分析 这里分析的目标是对电信客户数据的基本服务、开通月数、免费部分和无线费用之间的相关系数以反映变量之间的相互关系。 步骤1 建立数据流 选择“输出”选项卡中的“统计量”节点。 步骤2 设置相关参数 1）双击“统计量”节点，进行相应的设置。在“检查”框中添加开通月数、基本费用、免费部分和无线费用。 2）在“相关”框中添加年龄、收入和家庭人数。如图所示。 3）在“相关设置”中，勾选“按重要性定义相关强度”。如图所示。
计算结果如图所示。可以看出，以“基本费用”为例，它与“年龄”和“收入”都有相关性，它们之间简单相关系数虽然为0.401和0.195，但从统计量的角度来看有95%以上的把握认为它们之间是非0相关。“基本费用”与“家庭人数”呈负弱相关。 内容三：绘制散点图 数值之间变量的相关性可以采用上一个实验，也可以通过散点图来直接观察，此次主要观察基本费用和年龄之间的相关性。 步骤1 构建数据流 选择“图形”选项卡中的“图”节点。 步骤2 设置相关参数 1）双击“图”节点，选择编辑菜单，进行参数窗口的设置。 2）在“X字段”和“Y”字段框中分别选择“基本费用”和“年龄”。在“交叠字段”下，选择“颜色”-“流失”，不同颜色表示流失量不同取值的样本点。如图所示“图”节点的参数设置窗口。 输出的结果如图所示。 内容四：两分类变量相关性的研究 两分类变量相关性研究可以从图形分析入手，然后采用数值分析的方法。下面采用网状图分析。
电子商务案例分析模式（1） 作者：司林胜添加时间：07-08-02 来源：本站原创 （本文由科梦多专家司林胜教授原创，转载请注明出处！） 电子商务案例是指在电子商务应用中，某一种电子商务模式在一定领域内的典型应用。电子商务案例分析的目的就是在全面把握某种电子商务模式应用基本情况的基础上，系统分析其商业模式、技术模式、经营模式、管理模式、资本模式特点，提出改进意见与建议，为进行电子商务项目策划与实施积累经验。 1 电子商务案例分析模型 在进行电子商务案例分析时，一般应该遵循一定的程序，按照一定的模型（如图1-1 所示）进行系统分析，以科学把握案例的精髓。 （1 ）电子商务模式定义 分析一个电子商务案例首先要判断其电子商务模式，把握这种电子商务模式的特征和分类，进而理解其对电子商务各利益主体的优势，为进行案例分析奠定基础。 （2 ）案例基本情况汇总 对案例基本情况的汇总是进行电子商务案例分析的基础工作，需要通过现有文献、网络调查、实地考察、网站浏览、在线讨论列表、公司宣传材料等途径尽可能详细地收集拟分析案例的基本情况，并进行汇总整理。 （3 ）案例功能结构定位 电子商务案例分析要对案例进行由表及里的系统分析，这就需要对电子商务案例的功能结构进行科学定位，如果可能，可以绘制电子商务功能结构图，以界定电子商务模式中所包含的各个主体（包括相关的电子商务公司、客户、供应商和合作伙伴），把握主要的信息流、资金流和物流特点，明确该电子商务模式对各主体的功能以及每个参与方所能获得的利益。 （4 ）电子商务模式分析 在对电子商务案例进行功能结构定位的基础上，要就案例的商业模式、技术模式、经营模式、管理模式、资本模式分别进行系统地分析，以掌握电子商务模式的内涵，为进行电子商务项目策划积累经验。 （5 ）结论与建议
商务数据分析报告 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT
本科学生综合性实验报告项目组长张梦瑶学号 0141262 成员 专业国际经贸班级国贸142 实验项目名称商务数据分析报告 指导教师及职称李虹来 开课学期 2015 至 2016 学年下学期 上课时间 2016 年 6 月 16 日
1.商业理解阶段 网上销售与传统的店面销售不同，没有售货员提供现场咨询服务。但是，网上销售可以利用互联网的优势，为用户提供更优质的服务。由于服务器会记录用户在浏览电子商务网站时的所有行为，因此，企业很容易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。 在个性化推荐技术的关联规则分析中，最典型的例子是购物篮分析，其目标是发现交易数据库中不同商品之间的联系强度，挖掘用户潜在购买模式，并将这些模式所对应的服务或产品展示给用户，为其提供参考，从而提高用户的满意度及购买率。 2. 数据理解阶段 本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析，每条交易记录包括记录号和顾客购买的商品，表1给出了数据集中各属性名及意义，表2为部分交易实例数据示例。 3. 数据准备阶段 原始数据集可能包含了一些冗余的数据、空值和零值等，这种格式不能作为关联规则分析算法的输入，需要对数据进行预处理。本案例的预处理中包括过滤掉原始数据集
中的商品数量和单价这两个属性。同时为了保护顾客的隐私，过滤了用户名属性，并且用交易号来唯一表示顾客的每一次交易。处理后的数据集如表3所示。 处理的格式。通常有两种格式：一种是布尔矩阵形式，即每行表示一条交易记录，列中的T/F值表示该商品是否有在相应的交易记录中出现，T表示有出现，F表示没有出现（表4列出转换后的前3条记录信息）；一种是事务处理格式，即每行对应一个交易号和一个商品项（表5列出了前3个事务对应的事务处理格式）。 4. 数据建模 利用Clementine中的Apriori算法进行关联规则分析，设定最小支持度1%，最小置信度50%，输入为布尔矩阵格式的交易数据（如表4），输出商品的关联规则及相应的支持度、置信度和提升度信息（如表6）。表中显示“高跟鞋”和“洗发水”、“童装”和“玩具”、“文具”经常被一起购买。 表6 Apriori算法运行结果
第一章绪论 什么是数据挖掘，什么是商业智能 从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。 商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。 分类算法的评价标准 召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数 准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库 什么是数据仓库 是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。 数据仓库的基本特征 1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性 第三章数据挖掘简介 数据挖掘的一般功能 1分类2估计3 预测4关联分类5聚类 数据挖掘的完整步骤 1理解数据与数据所代表的含义 2获取相关知识与技术 3整合与检查数据 4取出错误或不一致的数据 5建模与假设 6数据挖掘运行 7测试与验证所挖掘的数据 8解释与使用数据 数据挖掘建模的标准 CRISP-CM 跨行业数据挖掘的标准化过程 第四章数据挖掘中的主要方法 基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么 1.决策树 2.聚类 3.Bayes分类 4.有序规则 5. 关联规则 6.神经网络 7.线性回归 8. Logistic回归 9. 时间序列10. 文本挖掘 第五章数据挖掘与相关领域的关系 数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下） 32页 处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。 数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。 相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的