程麗麗

(臺(tái)州職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江臺(tái)州318000)

1.研究背景

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的高速發(fā)展，為網(wǎng)絡(luò)商店的繁盛提供了技術(shù)的支持、交易的平臺(tái)和豐富的資源。網(wǎng)絡(luò)商店已經(jīng)由小規(guī)模不斷發(fā)展為大規(guī)模，而傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)商店的人工管理方式，已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)快速發(fā)展的需求。越來(lái)越多的網(wǎng)絡(luò)商店考慮使用電子化的信息管理系統(tǒng)來(lái)代替人工管理方式，提高運(yùn)營(yíng)效率，增加收益。

傳統(tǒng)的信息管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的應(yīng)用往往將關(guān)注的重點(diǎn)放在如何進(jìn)行日常業(yè)務(wù)的處理、如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集、查詢、存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)、處理等功能，更多的是數(shù)據(jù)事務(wù)系統(tǒng)。隨著網(wǎng)絡(luò)商店的數(shù)量不斷遞增，規(guī)模不斷擴(kuò)大，對(duì)系統(tǒng)的要求不是僅局限于數(shù)據(jù)的一般事務(wù)處理，而是如何借助系統(tǒng)，把原始的銷(xiāo)售經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)商店決策支持的價(jià)值信息，獲取最大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，搶占市場(chǎng)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的應(yīng)用則能夠解決目前網(wǎng)絡(luò)商店經(jīng)營(yíng)者思考的問(wèn)題，彌補(bǔ)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)在分析應(yīng)用、決策支持上的缺陷[1]，快速、準(zhǔn)確、高效地從大量的歷史數(shù)據(jù)、報(bào)表、單據(jù)中萃取信息，獲得知識(shí)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是研究和解決從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取信息的問(wèn)題，是決策支持系統(tǒng)和聯(lián)機(jī)分析應(yīng)用數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境，它的特點(diǎn)是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的和時(shí)變的[2]。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)，為用戶提供分析和決策的支持，把有價(jià)值的分析數(shù)據(jù)從事務(wù)處理環(huán)境中提取出來(lái)進(jìn)行重新組織，同時(shí)建立分析處理的環(huán)境[3]。

2.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在網(wǎng)絡(luò)商店中的應(yīng)用

目前網(wǎng)絡(luò)商店數(shù)量急速增加，經(jīng)營(yíng)者與客戶是一種距離交易方式，這和實(shí)體店的面對(duì)面交易方式有很大的不同，提高網(wǎng)店的點(diǎn)擊率、吸引顧客的眼球、獲得良好的信譽(yù)評(píng)價(jià)、提高網(wǎng)店的等級(jí)等等都是網(wǎng)店經(jīng)營(yíng)者所關(guān)心的問(wèn)題。如何將利益最大化、如何摸清市場(chǎng)需求、如何組織銷(xiāo)售行為、如何控制庫(kù)存、如何尋找最優(yōu)供應(yīng)商、如何分析客戶群等等都成為了經(jīng)營(yíng)者亟待解決的問(wèn)題。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以保證對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的便捷訪問(wèn)，解決負(fù)責(zé)的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)大量原始數(shù)據(jù)的分析，幫助網(wǎng)絡(luò)商店經(jīng)營(yíng)者解決最關(guān)心、最敏感的問(wèn)題，這些問(wèn)題中可能是如何選擇商品打造爆款、熱銷(xiāo)款；如何對(duì)商品進(jìn)行布局設(shè)計(jì)、組合設(shè)計(jì)，以提高銷(xiāo)量；如何控制庫(kù)存，保證爆款熱銷(xiāo)商品的有效供應(yīng)，如何對(duì)滯銷(xiāo)商品進(jìn)行庫(kù)存清倉(cāng)；如何對(duì)市場(chǎng)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，保證商品采購(gòu)的合理提前期；如何對(duì)商品評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析，尋找客戶最關(guān)心的問(wèn)題，并解決問(wèn)題。

這些問(wèn)題，可以通過(guò)建立基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的網(wǎng)絡(luò)商店決策支持系統(tǒng)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，獲得有價(jià)值的決策信息，在日益激烈的網(wǎng)絡(luò)商店競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。

3.基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)構(gòu)建

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是在原有的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，利用抽取、轉(zhuǎn)換、裝載等方法去分析、集成和挖掘現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源，為管理者提供決策支持[4]。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)由三部分組成，分別是數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理和數(shù)據(jù)展現(xiàn)，基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的網(wǎng)絡(luò)商店決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如圖1。

在該三層結(jié)構(gòu)中，我們把它分為四個(gè)部分，分別為：處理對(duì)象、核心構(gòu)件、手段方法、工具。

(1)處理對(duì)象。也就是數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)源作為該系統(tǒng)的處理對(duì)象，是整個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的源泉。一般分為企業(yè)的內(nèi)部信息和外部信息，在這里數(shù)據(jù)源主要包括：計(jì)劃信息、銷(xiāo)售信息、庫(kù)存信息、采購(gòu)信息、物流信息、客戶信息、供應(yīng)商信息和評(píng)價(jià)、流量信息等。

(2)核心構(gòu)件。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是整個(gè)系統(tǒng)的核心部分。其關(guān)鍵在于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組織方式與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)有所不同，它能夠決定對(duì)外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式[5]。要選擇產(chǎn)品和技術(shù)來(lái)建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，需要從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)特點(diǎn)入手，對(duì)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清理，并有效集成。

(3)手段方法。借助數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機(jī)分析，聯(lián)機(jī)分析主要是對(duì)需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成，按多維模型予以組織，以便進(jìn)行多角度、多層次的分析，并發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)[6]。數(shù)據(jù)挖掘主要是面向具體的應(yīng)用，并不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理和操作，它能夠?yàn)槟骋粋€(gè)具體的應(yīng)用尋找可行的、合理的方案，為各級(jí)決策者提供支持，提高效益，節(jié)約成本。

(4)工具。工具主要是指前端工具，主要包括各種報(bào)表工具、查詢工具、數(shù)據(jù)分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具以及各種基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市的應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具[7]。其中數(shù)據(jù)分析工具主要針對(duì)OLAP服務(wù)器，報(bào)表工具、數(shù)據(jù)挖掘工具主要針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要采用了自底向上的開(kāi)發(fā)模式，由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，以技術(shù)支撐，滿足應(yīng)用需求，逐漸完善的開(kāi)發(fā)過(guò)程，可根據(jù)用戶的反饋信息調(diào)整應(yīng)用需求。

4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的、集成的、隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)集合，對(duì)庫(kù)存信息、采購(gòu)信息、物流信息、客戶信息、供應(yīng)商信息、評(píng)價(jià)流量信息等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行重組。

4.1 數(shù)據(jù)源分析

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)商店數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)講，其主要數(shù)據(jù)源有兩個(gè)：一個(gè)是來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)商店的外部，例如：物流信息、客戶信息、供應(yīng)商信息、評(píng)價(jià)流量信息，這些信息對(duì)于網(wǎng)絡(luò)商店來(lái)講一般是只讀的；另一個(gè)是來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)商店內(nèi)部，例如：計(jì)劃信息、銷(xiāo)售信息、庫(kù)存信息、采購(gòu)信息等，這些數(shù)據(jù)來(lái)源于不同的對(duì)象，如電子商務(wù)平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)商店管理系統(tǒng)等。

4.2 維度設(shè)計(jì)

網(wǎng)絡(luò)商店數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的維度設(shè)計(jì)，從供應(yīng)鏈的角度來(lái)看，其維度設(shè)計(jì)如下表1。

表1 維度設(shè)計(jì)表

在這些維度項(xiàng)中，可以將2個(gè)或2個(gè)以上的維護(hù)組合，分析出可供決策的信息。例如，時(shí)間維可和商品維進(jìn)行組合分析，得出某種商品的銷(xiāo)售、庫(kù)存、采購(gòu)的變化。再如，商品維、時(shí)間維和流量維組合分析，得出某種商品的流量變化等等?？梢詾榫W(wǎng)絡(luò)商店管理者提供某種商品的銷(xiāo)售預(yù)測(cè)情況，提供決策支持。

4.3 粒度設(shè)計(jì)

粒度是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)單元的細(xì)節(jié)程度或綜合程度的級(jí)別。它可以對(duì)數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)綜合所使用的時(shí)間段參數(shù)進(jìn)行記錄，決定了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中所存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)在時(shí)間上的級(jí)別和詳細(xì)程度。

在進(jìn)行粒度設(shè)計(jì)時(shí)數(shù)據(jù)可以是最原始的數(shù)據(jù)（關(guān)注細(xì)節(jié)的），也可以是匯總數(shù)據(jù)，例如1周的、1月的、1季度的、半年的、1年的等等。數(shù)據(jù)的粒度隨著時(shí)間跨度的增大而逐漸變粗。時(shí)間細(xì)化程度越高，粒度越小，時(shí)間細(xì)化程度越低，粒度越大。

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)商店自身的特點(diǎn)，將銷(xiāo)售分析、庫(kù)存分析、采購(gòu)分析問(wèn)題中的粒度進(jìn)行如下表2劃分。

表2 粒度設(shè)計(jì)表

4.4 多維數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)

多維數(shù)據(jù)模型由多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和多維數(shù)據(jù)操作組成。多維數(shù)據(jù)模型是由星形模型、雪花模型和星座模型構(gòu)建，它是OLAP的邏輯模型。通過(guò)維度設(shè)計(jì)，尋找需要觀察的特定角度，而每一個(gè)維的粒度就是維的層次數(shù)。維中的成員就代表該維上的一個(gè)確定取值。以時(shí)間維為例，其粒度有日期、周數(shù)、月份、季度、年、節(jié)假日。月份粒度上有1到12個(gè)月，季度有1到4季度。再如在商品維上粒度商品類別有新品、折扣品、清倉(cāng)品等。多維數(shù)據(jù)模型多采用多維數(shù)組的表現(xiàn)形式：（維1，維2，維3……，維n，變量）。

在基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的網(wǎng)絡(luò)商店決策支持系統(tǒng)中，將主題分為三個(gè)：銷(xiāo)售主題、倉(cāng)庫(kù)主題、采購(gòu)主題，其星型模型如下圖2。

5.數(shù)據(jù)挖掘、分析、輸出

在基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的網(wǎng)絡(luò)商店決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)中前臺(tái)工具可以提供報(bào)表生成工具，借助諸如交互式窗口、聯(lián)機(jī)幫助、向?qū)浇缑娴确绞?，幫助用戶定義各種復(fù)雜的報(bào)表，實(shí)現(xiàn)多維分析、隨機(jī)查詢、統(tǒng)計(jì)分析等功能，在滿足現(xiàn)有數(shù)據(jù)源的基礎(chǔ)上，為不同決策層提供相對(duì)有價(jià)值數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換、展現(xiàn)[8]。通過(guò)數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)工具對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和多維分析、匯總，并以報(bào)表、圖表、交互式界面的形式展現(xiàn)給決策者，決策者可以很直觀地看到分析的結(jié)果。針對(duì)用戶的不同對(duì)工具進(jìn)行合理選擇，可以對(duì)可變報(bào)表、固定報(bào)表進(jìn)行在線分析處理。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以有效地彌補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在分析型應(yīng)用上的缺陷，從歷史數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決網(wǎng)絡(luò)商店管理過(guò)程中有關(guān)決策支持方面的諸多問(wèn)題。

第一，商品的擺放、搭配。在這里可以選擇商品銷(xiāo)售活動(dòng)（促銷(xiāo)）為維度對(duì)銷(xiāo)售主題進(jìn)行分析，將商品的擺放、搭配放在一起。也可以選擇時(shí)間作為維度對(duì)銷(xiāo)售主題進(jìn)行分析，將同一段時(shí)間內(nèi)，銷(xiāo)售量相似的商品擺放、搭配在一起，并可考慮參加相同的銷(xiāo)售活動(dòng)。

第二，爆款商品的選擇。可以通過(guò)改進(jìn)的BP算法、聚類算法對(duì)同一個(gè)時(shí)間段內(nèi)的商品銷(xiāo)售量進(jìn)行分析，找出暢銷(xiāo)商品和滯銷(xiāo)商品，分析商品的發(fā)展規(guī)律，對(duì)市場(chǎng)的變化進(jìn)行分析，選擇順應(yīng)市場(chǎng)變化的商品，并對(duì)爆款商品進(jìn)行挖掘、開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)、打造，同時(shí)控制滯銷(xiāo)商品。

第三，商品銷(xiāo)售活動(dòng)（促銷(xiāo)）策略選擇?？山柚鷽Q策樹(shù)、因果圖的方法分析購(gòu)買(mǎi)某種商品的客戶行為，根據(jù)其購(gòu)買(mǎi)行為對(duì)客戶群進(jìn)行分組、針對(duì)客戶的屬性，例如，性別、年齡等有針對(duì)性地策劃廣告和促銷(xiāo)活動(dòng)。也可針對(duì)商品在某一時(shí)間段內(nèi)的銷(xiāo)售情況或商品本身的屬性，設(shè)計(jì)促銷(xiāo)活動(dòng)。例如，對(duì)于大單客戶可設(shè)計(jì)贈(zèng)送會(huì)員卡、積分等方式，刺激這類客戶的二次甚至多次消費(fèi)。對(duì)于新客戶，可設(shè)計(jì)贈(zèng)送小禮品等方式。提高網(wǎng)店的瀏覽量和人氣。

第四，銷(xiāo)售預(yù)測(cè)?？蛇x擇時(shí)間維，對(duì)商品的銷(xiāo)售情況進(jìn)行分析，爆款商品保證庫(kù)存充足，滯銷(xiāo)商品采取促銷(xiāo)活動(dòng)，清空庫(kù)存。并根據(jù)市場(chǎng)需求情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，提前補(bǔ)足庫(kù)存，提前設(shè)計(jì)促銷(xiāo)活動(dòng)。

第五，庫(kù)存動(dòng)態(tài)控制。選擇時(shí)間作為庫(kù)存監(jiān)控的維度，分析庫(kù)存隨時(shí)間的變化情況。計(jì)算商品的安全庫(kù)存、最大庫(kù)存，通過(guò)庫(kù)存動(dòng)態(tài)控制保證資金的最大程度流通。

第六，采購(gòu)分析。這里采購(gòu)分析包含供應(yīng)商選擇，商品詢價(jià)，成本計(jì)算等等。建立供應(yīng)商評(píng)估體系，結(jié)合時(shí)間維度變化、商品維度變化對(duì)供應(yīng)商選擇進(jìn)行支持。

6.結(jié)語(yǔ)

在目前激烈的網(wǎng)絡(luò)商店競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，建立基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的決策支持系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、分析，為管理者提供快速、高效、方便、準(zhǔn)確的決策支持。通過(guò)對(duì)源數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換后裝載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中去。本文對(duì)基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的網(wǎng)絡(luò)商店決策支持系統(tǒng)進(jìn)行研究，構(gòu)建其體系結(jié)構(gòu)。同時(shí)對(duì)維度、粒度、多維數(shù)據(jù)模型進(jìn)行設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模。提供一個(gè)信息集成和決策的平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析環(huán)境，將原始的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)決策信息，獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

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