- Ứng dụng Business Intelligence SQL Server 2008 trong thương mại điện tử. - Trường Đại học Công nghệ. - Thương mại điện tử. - Thông tin doanh nghiệp. - Khai phá dữ liệu.. - Trong gần hai thập kỷ qua, các hệ thống cơ sở dữ liệu đã đem lại những lợi ích vô cùng to lớn cho nhân loại. - Cùng với sự phát triển của công nghệ thông tin và ứng dụng của nó trong đời sống- kinh tế- xã hội, lượng dữ liệu thu thập được ngày càng nhiều theo thời gian, làm xuất hiện ngày càng nhiều các hệ thống cơ sở dữ liệu có kích thước lớn.. - Trong tình hình hiện nay, khi thông tin đang trở thành yếu tố quyết định trong kinh doanh thì vấn đề tìm ra các thông tin hữu ích trong các cơ sở dữ liệu khổng lồ ngày càng trở nên mục tiêu quan trọng của các doanh nghiệp và khai phá dữ liệu dần trở thành thành phần chính để thực thi nhiệm vụ khai phá tri thức. - Được đánh giá sẽ tạo ra cuộc cách mạng trong thế kỷ 21, khai phá dữ liệu sẽ ngày càng được ứng dụng phổ biến trong các lĩnh vực kinh tế, xã hội: ngân hàng, truyền thông, quảng cáo. - Theo thống kê năm 2013, tỉ lệ dân số dùng Internet là 36%, trong đó 57% sử dụng thương mại điện tử để mua sắm online. - Nếu chỉ tính riêng số liệu của Việt Nam, năm 2011, tỉ trọng thương mại điện tử chiếm 0.25% thị trường, đạt 154 triệu USD. - Có thể thấy thương mại điện tử phát triển nhanh theo xu thế toàn cầu hóa. - Việc giao dịch thông qua các website thương mại đện tử tạo ra lượng dữ liệu vô cùng lớn. - Dữ liệu chính là thông tin về khách hàng cũng như các sản phẩm giao dịch. - Nếu có thể khai thác nguồn dữ liệu này thì chúng ta sẽ có một hệ thống thông tin rất giá trị phục vụ cho. - phát triển thương mại điện tử. - Do đó nhu cầu xây dựng kho dữ liệu, mô hình khai phá dữ liệu là thiết yếu cho việc tổng hợp, báo cáo và đưa ra quyết định kinh doanh.. - Nhằm xác lập chỗ đứng trong thị trường giải pháp thông tin doanh nghiệp (Business Intelligence - BI), Microsoft SQL Server 2008 cung cấp các công cụ có khả năng quản lý báo cáo và phân tích đủ mọi cấp độ, tích hợp chặt chẽ với Microsoft Office, cho phép đưa thông tin doanh nghiệp đến tất cả nhân viên, giúp ra quyết định nhanh hơn và tốt hơn. - Với cơ sở hạ tầng mạnh, linh hoạt và có thể mở mở rộng, tích hợp chặt chẽ với Microsoft Office, giải pháp BI trong SQL Server 2008 trở nên linh động và tin cậy đối với những khách hàng lựa chọn Microsoft.. - Với lý do trên, luận văn tìm hiểu về các vấn đề, kỹ thuật trong Business Intelligence và ứng dụng trong thương mại điện tử bằng công cụ Microsoft Sql Server 2008.. - Nội dung chính của luận văn trình bày những tìm hiểu của mình về Business Intelligence trong thương mại điện tử và đưa ra phương pháp xây dựng mô hình dự báo xu hướng, phân tích giỏ hàng để nhận biết hành vi mua bán của khách hàng với các kỹ thuật khai phá dữ liệu Microsoft Time Series, Microsoft Association Rule. - Chương này trình bày cơ sở lý thuyết về kho dữ liệu, khai phá dữ liệu, giới thiệu bộ công cụ BI Sql Server.. - Ứng dụng BI Sql Server trong bài toán thương mại điện tử. - Chương này trình bày về bài toán thực tế thương mại điện tử, xây dựng kho dữ liệu, xây dựng các báo cáo tổng hợp, báo cáo động, xây dựng mô hình khai phá dữ liệu.. - Nghiên cứu kỹ thuật khai phá dữ liệu và ứng dụng trong hệ thống bán sách trực. - Khóa luận tốt nghiệp trường đại học công nghệ- Đại học quốc gia HN. - Ứng dụng khai phá dữ liệu dự đoán khách hàng rời mạng viễn thông.. - Luận văn thạc sĩ đại học Đà nẵng. - Thương mại điện tử Việt nam tiềm năng như thế nào. - [4] Hà Quang Thụy (Chủ biên), Phan Xuân Hiếu, Đoàn Sơn, Nguyễn Trí Thành, Nguyễn Thu Trang, Nguyễn Cẩm Tú(2010),Giáo trình Khai phá dữ liệu Web, NXB Giáo dục Việt Nam.. - [5] Trịnh Thị Nhị, Nghiên cứu khai thác kho dữ liệu điểm tại trường đại học SPKT Hưng Yên dựa trên bộ công cụ BI của hệ quản trị CSDL Sql Server 2008. - Luận văn thạc sĩ đại học công nghệ- Đại học quốc gia HN. - [6] Phạm Văn Quang, Đỗ Thị Luân – Lớp K16T5 (2010), tiểu luận ”Datamining và Olap”, môn học “Cơ sở dữ liệu nâng cao”, thầy giáo hướng dẫn Nguyễn Hà Nam, tr10-13.. - [7] Trường đại học sư phạm Hà nội, bài giảng kho dữ liệu, tr 46 -70.. - BI trong Server 2008. - [10] Jamie MacLennan, Bogdan Crivat, ZhaoHui Tang, Data mining with microsoft sql server 2008. - [11] Philo Janus , Guy Fouche, Pro SQL Server 2008 Analysis Services