零售業商業智慧之探討

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姓名

劉德泰(Te-Tai Liu) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊管理學系在職專班

論文名稱

零售業商業智慧之探討

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★ 應用資料探勘技術建立機車貸款風險評估模式之研究－以A公司為例	★ 績效指標評估研究應用於提升研發設計品質保證
★ 基於文字履歷及人格特質應用機械學習改善錄用品質	★ 以關係基因演算法為基礎之一般性架構解決包含限制處理之集合切割問題
★ 關聯式資料庫之廣義知識探勘	★ 考量屬性值取得延遲的決策樹建構
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摘要(中)

在資訊時代的今天，零售產業為了強化企業競爭優勢，紛紛投入企業e化，藉助商品條碼化（Barcode）、銷售點系統（POS）、電子訂貨系統（EOS）、電子商務（EC）等資訊技術，增加企業的競爭力。而今日的零售業更為了明日的競爭力，積極投入銷售情報資料庫分析，顧客關係管理分析，與商業智慧分析等資訊系統的開發。期望更精準掌握顧客消費習性，達到企業屹立不搖的地位。
鑑於國內商業智慧的文獻，多偏向趨勢性或技術創新傾向的議題，缺乏實際應用議題的研究。本研究以零售業為對象，規劃商業智慧實作性論文。研究從零售商業務發掘出發，定義零售業商業智慧系統功能，採用商業智慧系統開發程序，引進資料倉儲、資料挖礦資訊技術建立商業智慧架構，為零售業規劃一套完整的商業智慧。
本研究探索零售業商業智慧，有下列的研究結果：
一、零售業商業智慧問題定義：首先從零售商決策需求層面開始，綜合各單位在顧客關係、商店經營、商品組合、商品推廣、財務風險與電子商務等業務問題的需求，擬定零售業商業智慧的系統功能。
二、零售業資料模型設計：根據零售業商業智慧問題定義的系統功能，與現有資訊系統的資料庫檔比對，設計與彙整可符合零售業需要的邏輯資料模型與實體資料模型，經過整合之後的資料方可存入資料倉儲的資料庫。
三、零售業商業智慧建置方法：商業智慧建置涵蓋前端的線上分析處理（OLAP）、報表工具（涵蓋DSS或EIS等決策支援），中間層的ETL（萃取、轉換與載入）、資料倉儲與資料挖礦，及後端的資料庫。
四、應用系統設計：提供系統架構、系統畫面與末端使用者應用系統設計。

關鍵字(中)

★ 零售業
★ 資料倉儲
★ 資料挖礦
★ 商業智慧
★ 邏輯資料模型
★ 實體資料模型

關鍵字(英)

★ retail
★ data warehouse
★ data mining
★ business intelligence
★ logic data model

論文目次

目錄 I
圖目錄 III
表目錄 IV
第一章緒論 1
第一節研究動機 1
第二節研究目的 1
第三節研究範圍 2
第四節論文結構 3
第二章文獻探討 4
第一節資料倉儲定義 4
第二節資料挖礦定義 5
第三節商業智慧定義 7
第四節零售業應用資訊系統的現況 7
第五節企業應用商業智慧的現況 8
第三章零售業商業智慧問題定義 9
第一節顧客關係管理分析 14
第二節商店經營分析 15
第三節商品組合分析 17
第四節商品推廣分析 21
第五節財務風險分析 23
第六節電子商務分析 25
第四章零售業資料模型設計 30
第一節邏輯資料模型設計 30
第二節實體資料模型設計 59
第五章零售業商業智慧建置方法 64
第一節商業智慧架構 65
第二節商業智慧資料庫管理 67
第六章應用系統設計 69
第一節系統架構 69
第二節系統畫面 70
第三節末端使用者應用系統設計 73
第七章結論與建議 75
第一節結論 75
第二節建議 78
參考文獻 80

參考文獻

一、中文部分
1. 陳彥良，胡光輝，陳景欣（1995.09），「高等資料庫－多重資料庫」，中央大學資管學系講義
2. 許通安，季延平，鍾孟宇（1999.06），「企業建立資料倉儲架構之研究」，中央大學資訊管理學系論文
3. 黃申在，林裕仁（1999.06），「資料倉儲應用實例之建置與系統效能分析之研究」，屏東科技大學資管學系碩士論文
4. 林孟彥，林莉娟（1999.06），「一對一網路行銷」，臺灣科技大學企管所碩士論文
5. 陳彥良、林琪淵（2000.06），「在POS 資料倉儲中挖掘關聯規則」，中央大學資管學系碩士論文
6. 陳彥良、陳家仁（2001.06），「在限定項目個數與交易長度的資料庫中挖掘關聯規則」，中央大學資管學系碩士論文
7. 余坤東、廖婉君（2000.06），「導入電子商務對企業競爭優勢的影響－以統一超商為例」，海洋大學航運管理系碩士論文
8. 經濟研究科（1999.05），「台灣零售業發展現況」，經濟部商業司
9. 蘇隄（2000.3），「企業建構資料倉儲的六項關鍵議題」，電子化企業經理人報告雜誌，遠擎管理顧問公司，31~36頁
10. 彭文正譯（2001.01），「資料採礦－顧客關係管理暨電子行銷之應用－」，數博網資訊股份有限公司
11. 吳旭志、賴淑貞譯（2001.06），「資料採礦理論與實務－顧客關係管理的技巧與科學」，數博網資訊股份有限公司
12. 林宏諭編著（2001.02），「SQL2000之決策分析－OLAP建置與應用」，博碩文化股份有限公司
13. 漢康科技，「Cognos企業智慧」，漢康科技第三事業群，http://bi.fast.com.tw
二、英文部分
1. Philip Kotler、Swee Hoon Ang、Siew Meng Leong、Chin Tiong Tan（1999），「Marketing Management An Asian Perpective」，Prentice-Hall，Inc.
2. IBM（2000.01），「Business Intelligence Certification Guide」，IBM Redbooks
3. IBM（1994.08），「Information Warehouse In The Retail Industry」，IBM Redbooks
4. IBM（1999.09），「IBM DB2 Intelligent Miner For Data」，IBM Version 6.0
5. IBM（2001.08），「IBM Mining Your Own Business in Retail Using DB2 Intelligent Miner for Data」，IBM Redbooks
6. Teradata（2001），「Teradata Retail Decision」，NCR，http://www.ncr.com
7. Teradata（2001），「teradata solutions for retail」，NCR，http://www.ncr.com
8. Teradata（2001），「teradata stoe operation analysis」，NCR，http://www.ncr.com
9. Teradata（2001），「teradata promotion management」，NCR，http://www.ncr.com
10. Teradata（2001），「teradata Customer analysis」，NCR，http://www.ncr.com
11. Jiawei Han、Micheline Kamber（2001），「Data Mining Concepts and Techniques」，Morgan Kaufmann Publishers
12. Jaideep SriVastaVa， Robert Cooley， Mukund Deshpande，Pang-Ning Tan（2000），「Web Usage Mining: DiscoVery and Applications of UsagePatterns from Web Data」，Department of Computer Science and Engineering UniVersity of Minnesota

指導教授

陳彥良(Yen-Liang Chen)

審核日期

2002-7-15

推文