业研究，2007（11）.
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［4］徐晖.Web数据挖掘和数据仓库在电子商务市场
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河南机电高等专科学校学报，2008( 6) .
数据挖掘与数据仓库技术在电子商务中的应用综述
吴金炎
(福建教育学院信息技术研修部，福州350025)
收稿日期：2010-06-12
作者简介：吴金炎（1976-），男，福建诏安人，福建教育学院信息技术研修部讲师，硕士研究生。
第4期
2010年8月
福建教育学院学报
FU JIAN JIAO YU XUE YUAN XUE BAO
长，电子商务网站也层出不穷，如图1所示。
三、数据仓库、数据挖掘在电子商务中的应用
1.控制商品库存
对于零售业，库存销量比是一个重要的效率指
标。通过使用数据仓库，企业可以随时跟踪库存，及时
通过网上供货商补充，实现了库存商品的有效控制。
比如美国沃玛特连锁店，数据仓库规模从最初的6万
亿字节增加到现在的100万亿字节，实现了存货少效
电子商务始于北美，目前已经遍及世界各地，作为一种新的经营模式影响着各行各业，在企业的经营模式、政府的管理模式、商业的营运模式、人们的生活方式等各方面进行看类似工业革命的一次信息革命。电子商务中的“电子”指电子商务技术，我们认为不是单纯的将电子商务技术与商务活动结合，电子商务不是电子和商务的简单相加，而是电子和商务的有效融合，电子和商务的结合并不必然地得到具有更高效率和效益的电子商务。
争中处于优势地位。
一、数据仓库与数据挖掘
1.数据仓库
数据仓库是面向主题的（subject-oriented）、集成
的（integrated）、非违约的（non-volatile）且时变的
（time-variant）用于管理和决策制定的数据集。由此可
见，数据仓库是一种分析型数据库，基于标准企业模
型集成的、带有时间属性的、面向主题的数据集合，与
踪客户；96%的在线交易不能提供符合客户的个性化
服务；75%的在线交易无法辨别重复客户；导致电子
商务企业不能抓住已有的客户，更不用谈潜在客户的
发展，丧失了该部分重要的资源。随着客户个性化需
求的逐步增加，电子商务企业更是无从招架。当启用
数据仓库后，网站能够对客户的信息以及浏览页面进
行整理并存储，当客户再次访问后，数据仓库就会为
益高的良性循环，始终保持着行业领先。
2.减少跳线率
对于航空、银行等服务性行业，由于行业竞争激
烈，存在“跳线”的现象，即客户从A公司跳到B公
司，几个月后又重新回到A公司，导致企业资金浪
费。采用数据仓库后，进行数据挖掘，预测客户跳线机
率，在客户跳线之前尽可能挽留，减少跳线率。
3.客户跟踪
目前在电子商务网站中，84%的在线交易没有跟
前数据，提取出隐藏的关系和模式，对未来发生的行
为进行预测。
数据挖掘和数据仓库的协同工作，不仅提高了数
据挖掘的效率和能力，确保了数据挖掘中数据来源的
广泛性和完整性；而且数据挖掘技术已经成为数据仓
库应用中极为重要的方面和相对独立的工具。
二、电子商务
电子商务是指个人或企业通过Internet网络，采
用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务活
128
浅析商业智能在电子商务中的应用
来源：比特网 2010-05-27 09:38:49 【打印】
电子商务作为一种全球化的具有战略意义的贸易手段，不仅为企业提供了无限商机，而且引起了传统贸易手段的变革，导致了对传统商业环境的冲击。本文主要对面向电子商务的商业智能管理系统的概念、功能和特征进行分析，并提出了其实现的关键技术。
在电子商务活动中，网站的内容、标题、奖励方
案、服务等方面都可能吸引客户。由于电子商务网站
的众多，客户可以很方便的在网站间切换，因此电子
商务网站应该能够对客户访问信息进行挖掘，通过客
户的浏览行为，从而了解客户的忠诚度、喜好及需求，
快速调整WEB页面满足客户的需求。比如京东网，
通过分析客户浏览的页面，运用数据挖掘中的序列模
订单管理订单预测
现场服务
操作层次的CRM
移动销售商业智能/竞争情报
呼叫中心电话交流网上交流E来自ail传真/信件与客户直接
联系
联系中心
营销活动管理
分析层次的CRM
客户互动数据
集市
客户数据
集市
产品数据
集市
ERP/ERM供应商历史信息系统数据仓库
后
台
前台
移动通讯
客
户互动
127
2010年第4期福建教育学院学报
Survey of the Application of Data Mining and Data Warehouse
Technology in the Electronic Commerce
WU Jin-yan
(Department of Information Technology Research and Training, Fujian Institute of Education, Fuzhou 350025, China)
客户提出相应的扩展服务，使顾客能够更加信任该网
站，进而提升了该企业的效益。
4.聚类客户
在电子商务中，通过客户相似浏览行为和客户的
共同特征进行分析，深层次挖掘和分析企业的客户、
市场、销售、服务与支持信息，可以帮助电子商务的组
织者及时了解客户，尽可能满足客户需求，向客户提
供更适合的服务。
5.提供优质个性化服务，提高客户忠诚度
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。
关键词：数据仓库；数据挖掘；电子商务
中图分类号：TP309文献标识码：A文章编号：1673-9884(2010)04-0126-03
make decisions by transforming the data into useful information, thus gaining advantage in the market competition.
Key words：data warehouse; data mining; e-commerce
2010年第4期福建教育学院学报
随着网络技术的迅速发展和数据库技术的成熟，
电子商务显示出巨大的市场价值和发展潜力。当企业
采用电子商务时，迫切需要把企业信息系统产生的大
量数据转换为有用的数据，为企业创造更大的财富。
数据仓库和数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为
有用的信息并帮助决策，从而是企业在激烈的市场竞
to data warehouse, data mining technology and the concept of e-commerce, this paper makes a detailed analysis of
the application of data mining and data warehouse technology in the e-commerce in order to help the enterprise
抽取、清理、加工，形成一致的命名、变量度量、编码结
构、物理属性等。
（3）非违约性
由于数据仓库中的数据是历史数据，当数据集成
到数据仓库后，不需要更改。仅限于装数据和访问数据；
并不存在数据恢复，数据同步，修复死锁等复杂问题。
（4）时变性
出于决策的需要，数据仓库中的数据需要标明时
间参数，并随时间不断变化，即随着时间变化，不断有
Abstract：The appearance of e-commerce has changed the enterprise's management outlook, managing modes
and means of payment and thus has brought great changes to various sectors of the society. After a brief introduction
传统支持查询为主的事务性操作数据库有着本质区
别，具备以下四个特征：
（1）面向主题
主题是一个抽象的概念。基于主题组织的数据，
根据领域的逻辑内涵，分为独立的领域，互不交叉，并
形成相应的数据视图，汇总表等，因此适于联机分析
处理（OLAP）。
（2）集成化
当数据从面向应用提取到数据仓库时，由于命名
冲突、数据结构转换等的冲突，需要对原有数据进行
数据仓库用于实现对决策主体数据的存储和综
合，通过从源数据库中抽取、清理、集成和转换，提供
标准的报表和图表；通过从多种角度构建多维数据模
型，采用联机分析处理实现多维数据分析；进而挖掘
出隐藏在数据背后的模式和信息，可以针对整个企业
的状况和未来发展做出比较完整、合理、准确的分析
和预测，从而为企业提供了多方位的决策支持。
四、结论
由于电子商务领域拥有丰富的信息资源，为企业
实施数据仓库和数据挖掘技术提供了良好的基础；同
时，数据仓库和数据挖掘技术又为电子商务提供了有
力的技术支持，加快了电子商务的发展和普及。
在电子商务活动中，数据仓库、数据挖掘技术已
成为数据管理、信息处理领域最热门的技术之一。通