基于大数据系统的电商商品数据分析系统设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义

近年来，随着电商行业的蓬勃发展，各大电商企业也在加速信息化建设步伐，通过建立电商服务系统、供应链管理系统、客户管理系统等一系列信息管理系统，积累了海量的业务历史数据。然而，企业内部对这些数据无法进行有效分析的情况越来越突出。首先是电商企业内部的数据缺乏统一的管理和规划，数据的口径和规范各不相同，很难做到跨各个系统进行全局数据的统计分析；其次，各个业务信息系统中的数据模型都遵守范式建模，虽然可以快速响应用户的事件请求，但在数据统计分析时需要进行非常复杂的关联，并不适合进行数据分析和挖掘；再次，企业目前只支持通过定制化的报表进行数据分析，无法支持按照不同的维度自由组合进行查询分析和可视化展示；最后，面对海量的业务历史数据，企业所使用的传统关系型数据库出现了数据处理能力不足的问题，造成很多数据分析需求无法实现，严重影响了管理层和分析人员从数据中获取有价值的信息。因此，电商企业迫切需要建立一个统一的数据仓库，将各个业务系统中的数据进行整合、清洗、加工和存储，并对其进行统一管理和规范化，以提高数据的质量和可用性，为企业的决策提供有力的支持。同时，还需要采用先进的大数据技术和分析工具，对数据仓库中的数据进行深度挖掘和分析，发现其中潜在的商业价值和业务机会，帮助企业快速响应市场变化和优化经营管理，实现可持续发展。

2. 研究内容和预期目标

本课题的研究内容主要涉及到构建一个能够支持电商企业大规模数据处理和分析的离线数据仓库系统，包括数据采集、清洗、存储、转换和查询等过程。在这个过程中，需要考虑数据的完整性、准确性、一致性和可信度等问题，同时也需要关注数据的安全性和隐私保护等方面。

预期目标是通过对历史数据的分析挖掘，帮助企业优化决策、提升效率、提高用户满意度和增加利润。具体来说，离线数据仓库可以用于：

优化产品策略：通过分析历史销售数据、用户评价数据和竞争对手数据等，确定最佳产品组合、价格策略和促销活动，从而提升销售额和市场份额。

3. 研究的方法与步骤

电商离线数据仓库的研究方法主要包括需求分析、系统设计、实施与测试等步骤，具体如下：

需求分析：首先需要了解企业的业务需求和现有数据资源，确定数据仓库的整体架构、数据模型和指标体系，并明确各类数据源和数据质量要求。

系统设计：在需求分析的基础上，进行数据建模和etl流程设计。其中，数据建模可以采用维度建模或者星型模型，以满足复杂查询和分析需求；etl流程设计则需要考虑数据清洗、变换和加载等过程，保证数据的准确性和完整性。

4. 参考文献

[1]中国电子商务市场数据发布报告2020q1amp;2020q2e[a].上海艾瑞市场咨询有限公司.

艾瑞咨询系列研究报告（2020年第6期）[c].:上海艾瑞市场咨询有限公司,2020:25.

[2]刘维维.电信行业中基于数据仓库和数据挖掘技术的决策支持系统[j].中国科技信

5. 计划与进度安排