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在零售业,营销分析发挥着重要作用,同时,数据仓库因用于存储历史销售数据而得到了广泛应用。然而,随着数据规模的急剧增长,各企业数据管理和营销分析的水平不一且发展极不均衡。本文的研究内容基于合胜零售业商务智能解决方案(MRBIS),在零售业中,各企业收银条数据(POS数据)的内容和格式是相对统一的,对POS数据的有效利用可以提供营销决策支持,MRBIS基于POS数据建立零售业统一商务智能架构,本文详细讨论该方案的设计过程并基于POS数据在多维空间中进行营销分析,主要工作如下：(1)基于POS数据研究零售业统一商务智能模型的数据架构,为营销分析提供高效的数据管理和支持。分析主题域、逻辑模型并完成多维型数据仓库设计,研究ETL的实现方式并处理多个异构数据源到数据仓库的数据加载,针对POS数据的特点讨论维度和度量值设计方法并建立多维数据集。(2)基于零售业统一商务智能数据架构中的多维数据集进行营销分析。建立OLAP查询获得商业方程式、收银条分布以及购物篮品类结构分布等企业销售统计信息；运用聚类模型对客户行为细分,获得消费偏好性特征；运用关联规则对购物篮进行分析,帮助制定绑定促销决策,优化货架摆放。应用POS数据对k-means算法和EM算法进行横向和纵向对比,结果表明EM算法更加稳定且具有更好的分类效果；针对POS数据特点讨论关联规则参数设置,并在商品类别的不同级别应用关联性分析。(3)基于多维数据集研究单品促销问题。某商品在全局空间优势不明显,但将全局空间分解成子空间,该商品在某些子空间可能非常突出,单品促销是为指定商品寻找其优势子空间,以提供促销依据。在对已有的多维空间模型和多维区域模型深入分析的基础上,本文提出了多维多级模型,该模型扩大了问题的解空间范围,具有更高的子空间复杂度。针对多维多级模型,本文采用基于拟合的物化策略解决单品促销问题,提出了LR-Cube立方体以及基于LR-Cube的查询算法,该算法保证了遍历子空间的完整性、唯一性以及高效性,实验对比结果表明该解决方案的精度足够满足决策支持的需求,并具有非常高的查询效率。(4)实现合胜零售业商务智能解决方案。本文详细讨论合胜零售业商务智能解决方案的实现过程,利用SQLServer的数据引擎服务实现数据仓库设计,集成服务实现ETL过程,分析服务实现多维数据集以及挖掘模型设计,报表服务实现报表展现。