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文档简介

第七章电子商务中的商务智能,7.1电子商务的数据仓库出发,1.电子商务数据环境。点击流数据主要来自Web网站，这些数据主要有：Web服务器日志、Cookie信息、广告服务器数据库、注册数据库、商业应用数据库，其中Web服务器产生的Web日志文件是Web这个数据仓库的主要数据源。2.Web服务器日志。一般的服务器日志文件为通用日志格式和扩展通用日志格式。,7.1.1电子商务的数据环境分析,7.1.2电子商务的数据仓库项目的规划,7.1.3电子商务数据仓库需求分析,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.确定所有应用层的需求3.逻辑模型的文档设计,7.1.5电子商务数据仓库物理模型设计,1)电子商务数据仓库的结构和基础开发2)电子商务数据仓库的物理模型设计3)电子商务数据仓库的应用开发4)电子商务数据仓库的系统集成,7.1.6电子商务数据仓库的实现和部署,7.2电子商务的数据仓库的逻辑模型,7.2.1营销数据仓库模型演变,图7.1传统的营销数据仓库模型,图7.2电子商务营销数据仓库星型模型,7.2.2客户维-用户维,7.2.3时间维-财政时间维和用户时间维,7.2.4地理位置维-物理地理、Web地理和站点地理维,7.2.5商品维-内容维和活动维,7.2.6促销维-内部促销和外部促销维,7.2.7电子商务数据仓库模型的事实表设计,7.3电子商务数据仓库的ETL设计,7.3.1电子商务数据仓库的ETL环境,图7.3电子商务数据仓库的ETL环境,7.3.2电子商务数据仓库的ETL体系结构,图7.4电子商务数据仓库的ETL体系结构,7.3.3建立ETL系统,1.数据分析2.使Web站点适合电子商务产生的点击流3.创建高层ETL设计和体系结构4.设计特定的点击流处理组件5.设计和建立维表6.设计和建立事实表的ETL组件7.建立数据加载和整合ETL程序8.为数据管理建立支持系统,7.4电子商务数据挖掘,7.4.1Web数据挖掘技术,1.Web的特点2.Web数据挖掘1)Web内容挖掘(1)基于文本信息的挖掘(2)基于多媒体信息的挖掘2)Web结构挖掘3)Web使用记录的挖掘(1)数据预处理阶段(2)模式识别阶段(3)模式分析阶段,3.Web数据挖掘的意义1)Web数据挖掘有助于网络资源的开发和利用2)Web数据挖掘有利于提高网络服务水平3)Web数据挖掘是构建科学决策支持系统的需要,7.4.2Web数据挖掘在电子商务中的应用,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,7.4.3数据挖掘在网站设计、管理中的应用,1.网站设计中的数据挖掘2.序列模式发现3.在电子邮件管理中的应用4.在搜索引擎中的应用,7.4.4
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