電子商務相關畢業論文
電子商務相關畢業論文
隨著以計算機網絡為核心的信息技術的迅速發展,國際互聯網在全球的應用和普及,一種嶄新的商務模式——電子商務應運而生,并在全球發展和推廣。下面是學習啦小編為大家整理的電子商務相關畢業論文,供大家參考。
電子商務相關畢業論文范文一:我國移動電子商務發展的特點與趨勢
摘要:移動電子商務(E-commerce)是電子商務新的發展方向,有著十分廣闊的市場前景。本文從我國移動商務快速發展的態勢入手,著重分析我國移動電子商務的發展現狀,特點和發展前景,提出了今后發展過程中的突出問題并對其發展趨勢進行了簡單預測。
論文關鍵詞:移動電子商務,特點,發展趨勢
一、中國移動商務快速發展的態勢
近年來,移動通信在全球范圍內迅猛發展,數字化和網絡化已成為不可逆轉的趨勢。中國移動通信業經過多年的發展,在網絡基礎設施、用戶規模和移動通信服務等方面都保持了快速發展的勢頭。移動用戶從1999年的不足5000萬猛增到2007年的4.7億。根據工業和信息化部發布的最新數據顯示:2008年8月底,我國移動電話用戶數約為6200萬人(如圖1-1所示),截至2009年9月,全國固定電話用戶減少1241.8萬戶,達3.28億戶,移動電話用戶增加6140.6萬戶,首次突破7億戶,達到7.03億戶。中國已經成為名副其實的全球人數最多、規模最大、資源最豐富的移動通信市場。
圖1-1 我國移動電話用戶統計表
從用戶所在地區來看:東部占60.8%,中部為24.1%,西部為15.1%。從省份來看:廣東省WAP活躍用戶達到970萬人,占全國的1/4。北京和上海的WAP活躍用戶數量分別為170萬和130萬人。可以說我國WAP互聯網已經走到了一個快速增長的臨界點,無線互聯網將迎來發展高潮。
隨著手機的大規模普及,國內使用手機上網的網民也激增。據CNNIC今日發布的《第24次中國互聯網絡發展狀況統計報告》披露,截止2009年6月,國內使用手機上網的網民達到1.55億,半年內增長了32.1%。手機搜索與互聯網搜索相比較,在以下兩方面有著明顯的優勢:
第一,手機搜索的便利性更高。手機網民可以在任何時間、任何地點進行對內容的搜索,包括新聞、酒店等信息,而不用打開電腦和尋找網絡接口。
第二,手機搜索可以讓用戶獲得更豐富的信息和更好的應用體驗。手機不但可以作為手機搜索的終端載體,同時又支持GPS定位(至少可以利用GPRS定位),類似的手機自身應用功能,都將被很好地利用在手機搜索上。
雖然在用戶數量規模上,手機搜索將有可能最終被手機音樂、手機電視等適合手機寬帶上網的大眾化應用所超越,但手機搜索所表現出的對用戶生活需求的實際幫助很大,并且在手機的小屏幕上,用戶依然需要用搜索來獲取更多的音樂和視頻等內容。所以說手機音樂等應用的快速發展,反而也會推動手機搜索的發展。
二、中國移動商務快速發展的特點
目前,移動商務進入以開發移動商務價值為特色的資源開發和價值開發階段,進入2007年以來,移動商務的發展出現了實質性的變化。其最顯著的特點是:
⑴開始走出了短信低俗化的圍城。
⑵開始走出了小富即安的滿足感。
⑶開始走出了一般性的模式探索。
⑷開始了商務模式的系統研發和價值開發的研究探索。
這一變化得到了敏銳的風險投資商的關注,理性思索和系統研發開始起步。短信是目前最為成熟的中國移動通信服務業務之一,而短信與企業應用系統相結合已經成為中國移動商務的一種低成本、快回報、易操作的實現模式。計世資訊(CCW Research)發現,在已為用戶部署移動商務應用的SI/ISV中,有60.7%的SI/ISV為用戶部署的移動商務是采用短信技術。
調查表明,移動商務應用的行業市場分布比較均衡,許多行業都存在對移動商務應用的需求。政府部門和制造、流通、金融行業是目前移動商務應用的主要行業市場,物流、流通、快速消費品等高流動性和服務性行業如餐飲業、旅行社等也都有廣泛的市場需求。
另外,用戶消費意識的提升是移動商務市場拓展的基本要素之一,移動商務和移動信息化整體解決方案在公安、交通、金融等行業應用領域的市場拓展步伐不斷加快,并實現了由部分試點到全面啟動的突破。其中,“手機銀行”、“移動證券”、“警務通”、“集團彩鈴”等移動商務服務已開始在一定程度上普及和推廣。
管理軟件移動應用、移動終端軟件開發和移動商務解決方案提供與實施都為中國軟件業提供了良好的發展機會。由于我國的管理軟件是目前國內應用最為廣泛和成熟的應用軟件市場,實施管理系統的企業為了提供工作效率、降低成本,對管理軟件的移動應用產生了明確的需求。短信與管理軟件的結合就是一種典型的管理軟件移動應用模式。
三、未來發展趨勢的簡單預測
從為用戶提供可隨時隨地享用的方便靈活的服務,到將企業運用和數據擴展到今天不固定的工作人員,移動電子商務提供了一種增加收入,簡化核心流程并降低成本的全新途徑。面對這種新的電子商務發展模式“機遇與挑戰”是并存的,特別是在西部欠發達地區人們的思想意識還有待于改變,適合中小企業與普通民眾使用的發展模式還有待于進一步摸索,移動電子商務在為人們帶來激動人心的無限商機的同時,也帶來了與其相關固有的復雜性和風險,具體表現在以下幾個方面。
(一)安全的保障
目前關于移動電子商務的安全性初步應用的各種數據表明:移動電子商務面臨的最大障礙便是贏得客戶的信任,一個安全漏洞很可能導致所有的努力都功虧一簣。因此,如何保護用戶的合法信息(賬戶、密碼等)不受侵犯,是一項迫切需要解決的問題。除此以外,我們還應該解決好電子支付系統,商品配送系統等安全問題。
(二)技術的實現
帶寬問題與有線相比,對無線頻譜和功率的限制使其帶寬較小,帶寬成本較高,同時分組交換的發展使得信道變為共享;時延較大;連接可靠性較低,超出覆蓋區域時,服務則拒絕接入。所以服務提供商應優化網絡帶寬的使用,同時增加網絡容量,以提供更加可靠的服務。
(三)增值應用的需求
盡管近年來移動運營商和應用服務商在網絡安全、身份認證等方面作出了巨大努力,確保使用者能在任何地點、任何時間安全、及時、交互地進行安全接入信息與服務,降低了用戶在移動商務中數據傳輸信息失真、非法篡改、抵賴等交易風險,提高無線交易的安全性。
但是,就目前的應用情況來看,移動電子商務的個人應用主要集中于獲取信息、訂票、炒股等,缺乏更多、更具吸引力的應用,這無疑將制約移動電子商務的發展。
而目前多數企業用戶、政府以及大量行業用戶的需求則是要“增值添效”。因為,相當多的企業和組織,已經具備一定的信息化應用基礎,很多行業用戶已經實現了OA、財務管理等方面的信息化,還有一些企業實現了ERP、CRM和SCM等方面的成功應用,這些應用為移動商務的實施奠定了堅實了基礎。但是,這些單位又遇到和提出了大量需要集成的、整合的、多維溝通的、迅速傳遞的、動態進行的問題需要解決。
因此,這些企業和組織的需求,不再是一般化的需求,而是一種創新性需求;一種前瞻性需求;一種實踐和應用對接型需求;一種延伸動態管理型需求。
移動商務是與商務活動參與主體最貼近的一類電子商務模式,以應用移動通訊技術和移動終端為特性。由于用戶與移動終端的對應關系,通過與移動終端可以在第一時間準確地與對象進行溝通,使用戶更多的脫離設備狀態和網絡環境的束縛,最大限度地馳騁于自由的商務空間,是傳統電子商務的重要補充。盡管目前移動電子商務的開展還存在很多問題,但隨著它的發展和飛快的普及,很快會成為未來電子商務的主戰場。
參考文獻:
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電子商務相關畢業論文范文二:電子商務中數據挖掘技術的應用研究
[摘要]隨著電子商務的普及和數據挖掘技術的發展,將數據挖掘技術應用到電子商務中可以解決電子商務中數據量龐大的問題,從而獲得真正有價值的信息。文章簡要的介紹了電子商務以及數據挖掘的概念,并對電子商務中所使用到的數據挖掘技術進行了詳細的分析。
論文關鍵詞:電子商務,數據挖掘,聚類分析,關聯規則挖掘
1引言
隨著Internet的普及,電子商務得到了前所未有的發展,經銷商和客戶之間通過互聯網進行交易,節省了大量的費用和時間。但是在電子商務中充斥著大量的數據,如何從這些大量的數據中挖掘出真正有價值的信息,幫助企業經銷商制定更好的營銷策略是電子商務急需解決的問題。數據挖掘,又稱數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD),也就是從大量的數據中挖掘出有用信息的一種技術。利用數據挖掘技術可以使經銷商從大量的數據中挖掘出有用的信息幫助決策,從而在市場競爭中獲得優勢地位。
2電子商務概述
電子商務指交易當事人或參與人利用現代信息技術和計算機網絡(主要是因特網)所進行的各類商業活動,包括貨物貿易、服務貿易和知識產權貿易。“電子商務”中所包括的“現代信息技術”應涵蓋各種使用電子技術為基礎的通信方式;“商務”指不論是契約型還是非契約型的一切商務性質的關系所引起的種種事項。如果將“現代信息技術”看作一個子集,“商務”看作另一個子集,電子商務所涵蓋的范圍應當是這兩個子集所形成的交集,即“電子商務”標題之下可能廣泛涉及的因特網、內部網和電子數據交換在貿易方面的各種用途。
電子商務與傳統商務相比有以下優點:(1)電子商務將傳統的商務流程數字化、電子化,讓傳統的商務流程轉化為電子流、信息流,突破了時間空間的局限,大大提高了商業運作的效率。(2)電子商務簡化了企業與企業,企業與個人之間的流通環節,最大限度地降低了流通成本,能有效地提高企業在現代商業活動中的競爭力。(3)電子商務是基于互聯網的一種商務活動,互聯網本身具有開放性全球性特點,電子商務可為企業及個人提供豐富的信息資源,為企業創造更多商業機會。(4)電子商務對大型企業和中小企業都有利,因為大中型企業需要買賣交易活動多,實現電子商務能有效地進行管理和提高效率,對小企業同樣有利,因為電子商務可以使企業以相近的成本進行網上交易,這樣使中小企業可能擁有和大企業一樣的流通渠道和信息資源,極大提高了中小企業的競爭力。(5)電子商務將大部分商務活動搬到網上進行,企業可以實行無紙化辦公節省了開支。
3數據挖掘技術
數據挖掘(Data Mining,DM)技術是隨著計算機的廣泛應用和數據的大量積累而發展起來的。數據挖掘是從大量的數據中提取或“挖掘”知識,即發現其中隱含的,未知的,有意義的信息的過程,它又被稱為“數據庫中知識發現”(KDD),也有人把數據挖掘視為數據庫中知識發現的一個基本步驟,知識發現過程由以下步驟組成:(1)數據清理(2)數據集成(3)數據選擇(4)數據變換(5)數據挖掘(6)模式評估(7)知識表示。
從商業的角度定義,數據挖掘是一種新的商業信息處理技術,其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理,從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。利用功能強大的數據挖掘技術,可以使企業把數據轉化為有用的信息幫助決策,從而在市場競爭中獲得優勢地位。數據挖掘與傳統的數據分析的不同是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識。數據挖掘所得到的信息應具有先前未知、有效和實用3個特征。
4數據挖掘在電子商務中的作用
數據挖掘技術之所以可以服務于電子商務,是因為它能夠挖掘出活動過程中的潛在信息以指導電子商務活動。在電子商務中的作用有7個方面:(1)挖掘客戶活動顧慮,針對性的在電子商務平臺下提供“個性化”的服務。(2)可以在瀏覽電子商務網站的訪問者中挖掘出潛在的客戶。(3)通過電子商務訪問者的活動信息的挖掘,可以更加深入的了解客戶需求。(4)通過挖掘網上顧客的購買行為,可以幫助制定合理的產品策略和定價策略。(5)通過對商品訪問情況和銷售情況進行挖掘,可以幫助制定產品營銷策略,優化促銷活動。(6)優化電子商務網站的信息導航,方便客戶瀏覽。(7)通過客戶在網絡上瀏覽時的擁塞記錄發現網站的性能瓶頸,從而提高網站的穩定性,保證電子商務購物快速進行。
5電子商務中數據挖掘的技術與方法
電子商務中的數據挖掘過程一般包括3個主要的階段:數據準備、數據挖掘、結果解釋和評價。(1)數據準備又可分為數據選取和數據預處理兩個步驟。數據選取的目的是確定發現任務的操作對象。即目標數據,是根據用戶的需要從原始數據庫中抽取的一組數據。數據預處理一般包括消除噪聲、推導計算缺值數據、消除重復記錄、完成數據類型轉換以及對數據降維。(2)數據挖掘階段首先要確定數據挖掘的目標和挖掘的知識類型。確定挖掘任務后,根據挖掘的知識類型選擇合適的挖掘算法,最后實施數據挖掘操作,運用選定的挖掘算法從數據庫中抽取所需的知識。(3)結果的解釋和評價。數據挖掘階段發現的知識,經過評估,可能存在冗余或無關的知識,這時需要將其剔除,也有可能知識不滿足用戶的需求,需要重復上述挖掘過程重新進行挖掘。另外,由于數據挖掘最終要面臨用戶,因此,還需要對所挖掘的知識進行解釋,以一種用戶易于理解的方式供用戶所使用。
數據挖掘按照其挖掘任務主要包括分類和預測、聚類分析、關聯規則挖掘,回歸發現和序列模式發現等技術。在選擇某種數據挖掘技術之前,首先要將需要解決的問題轉化成正確的數據挖掘任務,然后根據挖掘的任務來選擇使用哪些數據挖掘技術。在電子商務活動中,主要使用下面的一些數據挖掘技術。
5.1分類
分類是找出數據庫中一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類,其目的是通過分類模型或分類函數,將數據庫中的數據項映射到某個給定的類別。分類的主要方法有基于決策樹模型的數據分類,貝葉斯分類算法,ID3算法和基于BP神經網絡算法等。
假定現在我們有一個描述顧客屬性的數據庫,包括他們的姓名、年齡、收入、職業等,我們可以按照他們是否購買某種商品(例如,計算機)來進行分類。如果現在有新的顧客添加到數據庫中,我想將新計算機的銷售信息通知顧客,若將促銷材料分發給數據庫中的每個新顧客,如此可能會導致耗費較多的精力和物力。而若我們只給那些可能購買新計算機的顧客分發材料,可以在較大的程度上節省成本。為此,可以構造和使用分類模型。分類方法的特點是通過對示例數據庫中的數據進行分析,已經建立了一個分類模型,然后利用分類模型對數據庫中的其它記錄進行分類。
5.2聚類分析
聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別,其目的是使得屬于同一類別的數據間的相似性盡可能大,不同類別中的數據間的相似性盡可能小。聚類分析的方法是數據挖掘領域最為常見的技術之一。常用的聚類分析方法有:分割聚類方法,層次聚類方法,基于密度的聚類方法和高維稀疏聚類算法等。聚類分析方法與分類方法的不同之處是聚類事先對數據集的分布沒有任何的了解。因此在聚集之后要有一個對業務很熟悉的人來解釋這樣聚集的意義。很多情況下一次聚集你得到的分類對你的業務來說可能并不好,這時你需要刪除或增加變量以影響分類的方式,經過幾次反復之后才能最終得到一個理想的結果。聚類分析方法在電子商務中的使用也極其廣泛。其中一個典型的應用是幫助市場分析人員從客戶基本庫中發現不同的客戶群,并且用購買模式來刻畫不同客戶群的特征。通過對聚類的客戶特征的提取,把客戶群分成更細的市場,提供針對性的服務。
5.3關聯規則挖掘
關聯規則是描述數據庫中數據項之間所存在關系的規則,即根據一個事物中的某些項的出現可導出另一些項在同一事物中也出現,即隱藏在數據間的關聯或相互關系,比如在一次購買活動中所買不同商品的相關性。在電子商務中,從大量商務事物記錄中發現有趣的關聯關系,可以幫助許多商務決策的制定。關聯規則挖掘最初也是最典型的形式是購物籃分析。它通過發現顧客放入其購物籃中不同商品之間聯系,分析顧客的購買習慣。例如,在同一次去超級市場,如果顧客購買牛奶,他也購買面包(包括購買什么類型的面包)的可能性有多大?這些信息可以幫助零售商有選擇地經銷和安排貨架,引導銷售。例如,將牛奶和面包盡可能放近一些,可以進一步刺激一次去商店同時購買這些商品。在電子商務中,由于Web服務器的日志文件記錄了用戶的訪問記錄,通過這些記錄利用關聯規則挖掘網上顧客購買產品的相關度,對某些品牌的喜好和忠誠,價格接受范圍,以及包裝要求等,挖掘的結果可以用來幫助管理者進行網站規劃、確定商品的種類、價格和新產品的投入。
5.4序列模式分析
序列模式分析和關聯規則挖掘相似,但側重點在分析數據間的前后序列關系。它能發現數據庫中形如在某一段時間內,顧客購買商品A,接著購買商品B,而后購買商品C,即序列A-B-C出現的頻度較高的信息。序列模式分析的一個例子是“九個月以前購買奔騰PC的客戶很可能在一個月內訂購新的CPU芯片”。
6結束語
電子商務過程中的各種信息和數據是電子商務活動能夠更好的進行的基礎,通過選擇合適的數據挖掘技術來挖掘電子商務中有價值的信息,從而使企業在激烈的市場競爭中做出正確的決策,保持有力的競爭優勢。隨著數據挖掘技術的不斷發展,我們相信它在電子商務中的應用將促使其得到更快更高效的發展。
參考文獻:
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