自考本科电子商务毕业论文
随着计算机网络的迅速普及和全球经济一体化,电子商务正越来越广泛地应用于企业的经济贸易领域。下面是小编为大家整理的电子商务毕业论文，供大家参考。
电子商务毕业论文范文一：电子商务环境企业管理创新论文
1管理组织结构的创新
电子商务公司通过互联网与分散在市场中的客户接触，并将计算机、互联网以及企业系统平台结合起来，并将之应用于企业的各项经营活动中，为企业的生产经营提供了新的环境。从这个角度来看，电子商务将以更为深层次的方式改变客户与企业之间的关系。在一定程度上来说，风格经济正逐步促进一种新型的商务秩序的形成。随着电子商务以及计算机网络信息的发展，电子商务的信息传递方式发生了改变，从初期的阶层型转变成为水平型，而这其中最重要的是体现在企业的经营与管理方式层面，从传统的从上之下的垂直结构，例如从董事长到班长的方式，逐步向水平型的开放式结构发展，而与信息传递方式直接相关的管理组织结构也从传统的金字塔结构向矩阵结构转变。之前发挥自上而下的中层结构开始消亡，高层决策与领导层能够与基层的项目执行层进行直接的沟通，而且基层项目执行人员也能够根据所面临的实际情况作出正确合理的决策。
2基于电子商务环境的企业运作管理创新
2.1企业营销管理的创新
与传统的企业生产经营管理相比，电子商务环境下企业的销售管理工作已经具有其自身的特点，主要表现在经营的信息网络沟通渠道纵横交错。这种信息的沟通结构与方式使得企业能够通过考虑多个客户的需要来实现企业的利润诉求，最终获得实现企业利润最大化以及客户效用最大化的基本营销策略。交互式的网络营销方式也让客户直接参与到整个营销活动中成为可能，客户在整个营销体系中的核心地位得以体现，使得客户在整个经营与销售网络中的主动性得到强化，企业与客户能够进行实时的直接交流。基于如上特点，企业在经营管理中应该利用电子商务的该类特点，做好与客户的网络信息沟通，提高信息传递的整体质量。
2.2企业物流管理的创新
物流是企业得以经营和发展的基本渠道，在管理和创新的过程中应该将电子商务作为基本的依托，采取集约化的方式尽量减少企业自身的库存，甚至实现零库存。通过这种方式减少产品的运转周期，减少由此而带来的沉淀资金的增加，提高企业的资金运作效率。同时，要做好物流管理的技术化工作，现代物流技术对于物流管理工作而言十分重要，通过合理使用条形码技术、自动仓储管理技术、自动分拣系统、电子定货及货物信息沟通技术等为企业的物流管理工作提供更有力的支撑。
3电子商务环境下企业人力资源管理的创新
人力资源是决定企业生存和发展的关键资源，从企业的经营和发展实际情况来看，在从工业经济进入到知识经济之后，企业维持基本生产只能够保证今天的生存;重视新产品的开发则能够保证明天的发展;而只有重视人才培养才能够保证未来企业的壮大。人力资源的管理就是要充分的对人力资源进行开发和利用，并将之作为企业的第一资源予以管理。在电子商务环境下，企业要通过招聘与培养相结合的方式为企业的发展提供新的生产力。尤其是在电子商务环境下，要培养复合型的人才，能够通过应用系列化、系统化的电子工具进行与企业相关的商务活动。同时，要充分利用电子商务环境下企业的信息沟通能力，将人力资源的引进、测试、录用、培训与奖励等环节有机地融合起来，从而实现人力资源管理成本的控制以及管理效率的提高。另外，在人力资源管理过程中要积极的应用企业既有的条件进行电子商务环境下企业人力资源的管理技术的应用，通过电子商务活动的创新式应用实现人力资源市场的先期开发，确立企业自身的领先地位。
电子商务毕业论文范文二：数据挖掘电子商务论文
1数据挖掘技术和过程
1.1数据挖掘技术概述
发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识应当能够被接受、理解和运用。也就是发现全部相对的知识，是具有特定前提与条件，面向既定领域的，同时还容易被用户接受。数据挖掘属于一种新型的商业信息处理技术，其特点为抽取、转化、分析商业数据库中的大规模业务数据，从中获得有价值的商业数据。简单来说，其实数据挖掘是一种对数据进行深入分析的方法。因此，可以描述数据挖掘为：根据企业设定的工作目标，探索与分析企业大量数据，充分揭示隐藏的、未知的规律性，并且将其转变为科学的方法。数据挖掘发现的最常见知识包括：
1.1.1广义知识体现相同事物共同性质的知识，是指类别特点的概括描述知识。按照数据的微观特点对其表征的、具有普遍性的、极高概念层次的知识积极发现，是对数据的高度精炼与抽象。发现广义知识的方法与技术有很多，例如数据立方体和归约等。
1.1.2关联知识体现一个事件与其他事件之间形成的关联知识。假如两项或者更多项之间形成关联，则其中一项的属性数值就能够借助其他属性数值实行预测。
1.1.3分类知识体现相同事物共同特点的属性知识与不同事物之间差异特点知识。
1.2数据挖掘过程
1.2.1明确业务对象对业务问题清楚定义，了解数据挖掘的第一步是数据挖掘目的。挖掘结果是无法预测的，但是研究的问题是可预见的，仅为了数据挖掘而数据挖掘一般会体现出盲目性，通常也不会获得成功。基于用户特征的电子商务数据挖掘研究刘芬(惠州商贸旅游高级职业技术学校，广东惠州516025)摘要：随着互联网的出现，全球范围内电子商务正在迅速普及与发展，在这样的环境下，电子商务数据挖掘技术应运而生。电子商务数据挖掘技术是近几年来数据挖掘领域中的研究热点，基于用户特征的电子商务数据挖掘技术研究将会解决大量现实问题，为企业确定目标市场、完善决策、获得最大竞争优势，其应用前景广阔，促使电子商务企业更具有竞争力。主要分析了电子商务内容、数据挖掘技术和过程、用户细分理论，以及基于用户特征的电子商务数据挖掘。
1.2.2数据准备第一选择数据：是按照用户的挖掘目标，对全部业务内外部数据信息积极搜索，从数据源中获取和挖掘有关数据。第二预处理数据：加工选取的数据，具体对数据的完整性和一致性积极检查，并且处理数据中的噪音，找出计算机丢失的数据，清除重复记录，转化数据类型等。假如数据仓库是数据挖掘的对象，则在产生数据库过程中已经形成了数据预处理。
1.2.3变换数据转换数据为一个分析模型。这一分析模型是相对于挖掘算法构建的。构建一个与挖掘算法适合的分析模型是数据挖掘获得成功的重点。可以利用投影数据库的相关操作对数据维度有效降低，进一步减少数据挖掘过程中数据量，提升挖掘算法效率。
1.2.4挖掘数据挖掘获得的经济转化的数据。除了对选择科学挖掘算法积极完善之外，其余全部工作都自行完成。整体挖掘过程都是相互的，也就是用户对某些挖掘参数能够积极控制。
1.2.5评价挖掘结果这个过程划分为两个步骤：表达结果和评价结果。第一表达结果：用户能够理解数据挖掘得到的模式，可以通过可视化数据促使用户对挖掘结果积极理解。第二评价结果：用户与机器对数据挖掘获得的模式有效评价，对冗余或者无关的模式及时删除。假如用户不满意挖掘模式，可以重新挑选数据和挖掘算法对挖掘过程科学执行，直到获得用户满意为止。
2用户细分理论
用户细分是指按照不同用户的属性划分用户集合。目前学术界和企业界一般接受的是基于用户价值的细分理论，其不仅包含了用户为企业贡献历史利润，还包含未来利润，也就是在未来用户为企业可能带来的利润总和。基于用户价值的细分理论选择客户当前价值与客户潜在价值两个因素评价用户。用户当前价值是指截止到目前用户对企业贡献的总体价值;用户潜在价值是指未来用户可能为企业创造的价值总和。每个因素还能够划分为两个高低档次，进一步产生一个二维的矩阵，把用户划分为4组，价值用户、次价值用户、潜在价值用户、低价值用户。企业在推广过程中根据不同用户应当形成对应的方法，投入不同的资源。很明显对于企业来说价值用户最重要，被认为是企业的玉质用户;其次是次价值用户，被认为是金质用户，虽然数量有限，却为企业创造了绝大部分的利润;其他则是低价值用户，对企业来说价值最小，成为铅质用户，另外一类则是潜在价值用户。虽然这两类用户拥有较多的数量，但是为企业创造的价值有限，甚至很小。需要我们注意的是潜在价值用户利用再造用户关系，将来极有可能变成价值用户。从长期分析，潜在价值用户可以是企业的隐形财富，是企业获得利润的基础。将采用数据挖掘方法对这4类用户特点有效挖掘。
3电子商务数据挖掘分析
3.1设计问卷
研究的关键是电子商务用户特征的数据挖掘，具体包含了价值用户特征、次价值用户特征、潜在价值用户特征，对电子商务用户的认知度、用户的需求度分析。问卷内容包括3部分：其一是为被调查者介绍电子商务的概念与背景;其二是具体调查被调查对象的个人信息，包含了性别、年龄、学历、感情情况、职业、工作、生活地点、收入、上网购物经历;其三是问卷主要部分，是对用户对电子商务的了解、需求、使用情况的指标设计。
3.2调查方式
本次调查的问卷主体是电脑上网的人群，采用随机抽象的方式进行网上访问。一方面采用大众聊天工具，利用电子邮件和留言的方式发放问卷，另一方面在大众论坛上邀请其填写问卷。
3.3数据挖掘和结果
(1)选择数据挖掘的算法利用Clementine数据挖掘软件，采用C5.O算法挖掘预处理之后数据。
(2)用户数据分析
1)电子商务用户认知度分析按照调查问卷的问题“您知道电子商务吗?”得到对电子商务用户认知情况的统计，十分了解20.4%，了解30.1%，听过但不了解具体使用方法40.3%，从未听过8.9%。很多人仅听过电子商务，但是并不清楚具体的功能与应用方法，甚至有一小部分人没有听过电子商务。对调查问卷问题“您听过电子商务的渠道是什么?”，大部分用户是利用网了解电子商务的，占40.2%;仅有76人是利用纸质报刊杂志上知道电子商务的并且对其进行应用;这也表明相较于网络宣传纸质媒体推广电子商务的方法缺乏有效性。
2)电子商务用户需求用户希求具体是指使用产品服务人员对应用产品或服务形成的需求或者期望。按照问题“假如你曾经使用电子商务，你觉得其用途怎样，假如没有使用过，你觉得其对自己有用吗?”得到了认为需要和十分需要的数据，觉得电子商务有用的用户为40.7%，不清楚是否对自己有用的用户为56.7%，认为不需要的仅有2.4%。
3)电子商务用户应用意愿应用意愿是指消费者对某一产品服务进行应用或者购买的一种心理欲望。按照问题“假如可以满足你所关心的因素，未来你会继续应用电子商务吗?”获得的数据可知，在满足各种因素时，将来一年之内会应用电子商务的用户为78.2%，一定不会应用电子商务的用户为1.4%。表明用户形成了较为强烈的应用电子商务欲望，电子商务发展前景很好。基于用户特征的电子商务数据研究，电子商务企业通过这一结果能够更好地实行营销和推广，对潜在用户积极定位，提高用户体验，积极挖掘用户价值。分析为企业准确营销和推广企业提供了一个有效的借鉴。
4结语
互联网中数据是最宝贵的资源之一，大量数据中包含了很大的潜在价值，对这些数据深入挖掘对互联网商务、企业推广、传播信息发挥了巨大的作用。近些年来，数据挖掘技术获得了信息产业的极大重视，具体原因是出现了大量的数据，能够广泛应用，并且需要转化数据成为有价值的信息知识。通过基于用户特征的电子商务数据挖掘研究，促使电子商务获得巨大发展机会，发现潜在用户，促使电子商务企业精准营销。
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