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电子商务论文参考文献
电子商务论文参考文献有哪些呢？电子商务论文参考文献有助于电子商务的论文的撰写。欢迎阅读我整理的电子商务论文参考文献，希望能够帮到大家。
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1 建立健全电子商务领域金融秩序 电子商务 2007/01
2 携程电子商务模式组成要素分析 电子商务 2007/01
3 电子商务经营模式给企业带来了什么 电子商务 2007/01
4 服务中小企业的第三方电子商务模式研究 电子商务 2007/01
5 电子商务中《消费者权益保护法》适格主体研究 电子商务 2007/01
6 谈新就业形势下的职业院校电子商务专业建设 电子商务 2007/01
7 浅谈物资采购的电子商务化 电子科技 2007/01
8 中国电信新一代B2B电子商务网站商集网上线运营 互联网周刊 2007/02
9 Web数据挖掘在零售业电子商务中的应用 经济师 2007/01
10 电子商务环境下的税收 经济师 2007/01
11 试论电子商务物流隐性成本控制 经济师 2007/01
12 破除制约我国电子商务发展的四大瓶颈 通信世界 2007/02
13 电子商务代表网站及业务模式分析 通信世界 2007/02
14 组建基于企业服务总线的电子商务集成系统研究 计算机应用与软件 2007/01
15 基于SOAP的即时消息在B2C电子商务系统中的应用计算机应用与软件 2007/01
16 电子商务对会计的影响及电子商务会计的发展 会计之友(中) 2007/01
17 电子商务中数据挖掘技术的使用 内蒙古电大学刊 2007/02
18 电子商务专业毕业生就业率低的原因及其对策 内蒙古电大学刊 2007/02
19 浅谈烟草行业电子商务 华北、东北地区2007年度烟草学术交流研讨会论文集 2007
20 B2C电子商务模式下物流配送路径优化问题研究 北京交通大学 2007
21 电子商务环境下传统企业流程变革研究 同济大学 2007
22 浅析电子商务诚信体系的构建与实现 商场现代化 2007/01
23 基于电子商务的供应链管理研究 商场现代化 2007/01
24 电子商务体系结构与电子支付技术 商场现代化 2007/01
25 论新农村建设中农业电子商务的发展战略 商场现代化 2007/01
26 旅游电子商务网站的构建 商场现代化 2007/01
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1姚国章,《中国企业电子商务发展战略》,北京大学出版社,XX年
2 携程电子商务模式组成要素分析 电子商务 XX/01
3 电子商务经营模式给企业带来了什么 电子商务 XX/01
4 服务中小企业的第三方电子商务模式研究 电子商务 XX/01
5 电子商务中《消费者权益保护法》适格主体研究 电子商务 XX/01
6 谈新就业形势下的职业院校电子商务专业建设 电子商务 XX/01
7 浅谈物资采购的电子商务化 电子科技 XX/01
8 中国电信新一代b2b电子商务网站商集网上线运营 互联网周刊 XX/02
9 web数据挖掘在零售业电子商务中的应用 经济师 XX/01
10 电子商务环境下的税收 经济师 XX/01
11 试论电子商务物流隐性成本控制 经济师 XX/01
12 破除制约我国电子商务发展的四大瓶颈 通信世界 XX/02
13 电子商务代表网站及业务模式分析 通信世界 XX/02
14 组建基于企业服务总线的电子商务集成系统研究 计算机应用与软件 XX/01
15 基于soap的即时消息在b2c电子商务系统中的应用 计算机应用与软件 XX/01
16 电子商务对会计的影响及电子商务会计的发展 会计之友(中) XX/01
17 电子商务中数据挖掘技术的使用 内蒙古电大学刊 XX/02
18 电子商务专业毕业生就业率低的原因及其对策 内蒙古电大学刊 XX/02
19 浅谈烟草行业电子商务 华北、东北地区XX年度烟草学术交流研讨会论文集 XX
20 b2c电子商务模式下物流配送路径优化问题研究 北京交通大学 XX
21 电子商务环境下传统企业流程变革研究 同济大学 XX
22 浅析电子商务诚信体系的构建与实现 商场现代化 XX/01
23 基于电子商务的供应链管理研究 商场现代化 XX/01
24 电子商务体系结构与电子支付技术 商场现代化 XX/01
25 论新农村建设中农业电子商务的发展战略 商场现代化 XX/01
26 旅游电子商务网站的构建 商场现代化 XX/01
27 分销商网络团购营销的电子商务模型研究 商场现代化 XX/01
28 电子商务及其安全技术 商场现代化 XX/01
29 浅析电子商务的安全 商场现代化 XX/01
30 web 技术在电子商务中的应用 商场现代化 XX/01
目前，我国的旅游电子商务的发展还不是很成熟。下面是我为大家整理的旅游电子商务论文，供大家参考。
摘 要 旅游电子商务网站要实现收益递增，必须充分利用网路来进行技术创新。通过对我国旅行电子商务网站市场前景、产品策略和盈利模式等多个方面进行分析，并结合其所面临的制约因素探讨了我国旅行电子商务网站未来发展的对策。
关键词 旅游网站 电子商务 技术创新 收益递增 个性化
1 引言
我国是一个拥有悠久历史文化和丰富旅游资源的国家，现已成为亚洲旅游大国，今后20年，中国还将成为世界旅游强国。2004年全国接待入境旅游人数达亿人次，分别比2003年和2002年增长18%和10%。入境过夜旅游人数达4 100万人次，分别比2003年和2002年增长24%和11%，有望超过义大利跃居世界第4位。旅游外汇收入达255亿美元，有望超过德国和英国，跃居世界第5位。世界旅游组织预测到2020年我国将成为世界上最大的旅游目的地和第四大旅游客源国，每年接待的入境旅游者将达到亿之多，每年出境、出国旅游者也将有1亿。
我国国内的旅游市场潜力同样不容小觑，虽然现在国内旅游收入在国民生产总值中占的比重还很小，但是随着我国经济的快速增长，国民的旅游意识正不断被激发起来，2004年资料表明，全国国内旅游人数达亿人次，国内旅游收入超过4 000亿元，分别比2002年增长和。
2020年后我国的旅游业将步入发展的黄金时段，届时电子商务和网路产业也将趋于成熟，2004年底我国网民数量已逾9 000万，网上消费市场商机无限。在这种背景下，旅游、电子商务、网际网路络的迅速融合将不可避免，并创造出难以估量的价值，网路旅游将推动IT领域内网际网路电子商务的迅速发展，也将为旅游业界带来新的生机。
2 市场前景分析
我国很多旅游电子商务网站原来只不过是普通的计算机网路公司或依托计算机网路公司而建，但同旅 *** 业的结合，赋予了其新的市场前景，成功的实现了向旅游电子商务网站的转型：有与订房中心或旅店合作，提供网上宾馆客房分销的;有与机票、车票代理点合作，提供便捷客运服务支援的;有与各地星级酒店合作，为各类商务差旅活动提供休闲服务的;有与旅行社合作来为客户提供特定的旅游线路、完善的旅游地安排及导游服务的等等。经过一种或多种转型过程的旅游电子商务网站还可实现根据客户自己的喜好设计自助旅游路线，预订票务宾馆等，为满足客户个性化要求，还可提供各种可选的支付方式。
通过技术创新转型之后的旅游电子商务网站在技术这一生产要素上的投入大大提高，使得其具备了成本优势、网路效应和束缚使用者的常规效应，所有这些特征导致了收益递增的产生，其本质体现了从一种领先到进一步领先的趋势。如携程网并购国内酒店预订规模最大的北京现代运通公司成为国内最大的酒店预定业务公司，而后者是国内第一家利用800免费电话进行酒店预订的订房公司，很快规模效应开始显现，携程的月订量就猛增到15万人次，一个月仅酒店预订的交易额就有6～7千万元。
3 产品策略分析
旅游产品的最大特点在于其无形性和静态性，特别是其在市场经营活动中以资讯形态方式表现。因此资讯科技的参与对旅游业的影响重大，其中网路资讯科技对旅游业的这种资讯形态发展注入了新的力量。旅游业和网际网路资源经技术创新后融合成的旅游网站，使传统的旅游运作方式得到极大的改善，并创造出了新的产品价值。它充分利用了网路资源的优势，互动、开放、动态、整合各地旅游资源、不受时空限制。同时还利用了电子商务的模式，通过架构在旅游商务网站平台上，使交易操作程式简便，交易环节兼并压缩，交易成本大幅节省，交易的效果也将变得非常显著。
我国现在的旅游网站良莠不齐，比较有实力的品牌网站数量不多。大多数旅游网站还仅仅局限于在网上做一些旅游产品的广告宣传介绍或是客房票务预订，商务电子化程度太低，技术创新力度不够，还不能全面涵盖游客日益增长的对吃、住、游、行等各方面的基本需求，更无法为游客提供个性化要求的旅游产品。旅游电子商务网站要扩大自身的影响力，打出自己的品牌必须要兴建起个性化自助服务的商务网站平台及覆盖面广、资讯量大、可提供专业便利的全程个 *** ，这才是旅游电子商务网站得以长期生存发展的根本所在。
以旅游产品销售的主要内容之一酒店客房预订为例，传统的宾馆客房预订中存在的最主要问题是不能实时向客户反映客房的订购状况。旅游电子商务网站的基于B/S的网上订房系统资料库应与其上游宾馆内部的客房管理系统资料库实现向前整合，在不改变宾馆资料库所有权的前提下实现资源共享，以便及时掌握上游客房状态资料，抹平“牛鞭效应”。旅游网站与饭店确认预订的环节实现BPR业务流程重组，与客户的互动交流实现CRM客户关系管理为消费客户提供更具时效、更经济、更富特色的服务。同时旅游网站的访问量也将会因此而大幅提高，使得更多的宾馆愿与其联盟合作，随着后备客房资源变得越来越丰富，消费者的选择余地也就越加广泛，旅游网站的吸引力也就更大，访问量得以不断攀升。这是一种良性回圈，旅游商务网站在技术创新的驱动下不断挖掘产品内涵，做强做大，实现收益递增。
4 盈利模式分析
以基于B/S的电子商务网站为平台
在这个平台提供了丰富的旅游产品资讯，如在酒店客房预订中，酒店的地理位置、周边的设施环境、旅行的交通选择、离旅游景点的行程，都能够迅速在这个网站上查到，并由客户自行选择适合自身的旅游产品，以满足其个性化的要求。目前全国旅行社的总市场占有率还不到5%，其余95%都是散客。这种情况便于旅游网站以电子商务模式来提供相应的旅游服务并具备较高的盈利潜力。在操作过程中，传统的旅行社跨地域经营是具有局限性的，但旅游网站以网际网路为基础，经营范围广阔。在产品形式上，前者以组团观光旅游为主，后者定位在商务旅行、自助度假旅行，主要面对散客;从服务手段来说，前者通过店面进行，后者则通过网路、电话。随着近年来国内经济的快速发展，散客旅行的趋势越来越显著，旅游网站的盈利优势也越来越大。
走不断扩大电子商务化规模之路
架构在网际网路基础上使旅游网站在线上能较快扩充套件其影响力，再通过线下配合实现盈利。旅游网站与旅游服务企业合作，如酒店、旅行社、旅游景点等，将他们的业务电子商务化。再组建旅游网站周边线下单位，以拓展网站线上部分的功能和业务，如话务中心等。通过采取并购、合作、加盟、自办等手段，来加快自身电子商务化的规模，发挥整体优势，实现规模效应和收益递增。
利用技术创新开展多元化经营
传统旅 *** 业融入新工具新流程进行技术创新，不仅保留传统原来做法的长处，还把传统的经营运作通过高科技升华，产生规模效应，并研发出拥有核心技术的高质量、高附加值的产品。旅游网站还将技术创新后的产品系统化并细分市场，在保证现有业务领先的基础上，进行诸如团队、会议预定等相关新业务的多元化延展，深度挖掘网上消费市场潜力，形成完善的自主研发体系和技术创新体系。并通过整合线上线下渠道，协同工作来运作自有品牌，加强网站品牌优势和核心竞争力，充分提高盈利能力。
5 制约因素分析
认知制约
如今网路经济发展迅速，但旅游产品供求双方对网上营销的认知程度普遍不高。旅游网站技术创新力度不够，电子商务化程度还很低，如线上交易，电子支付等还停留在探索阶段，更缺乏对客户认知和应用电子商务的积极引导。要知道网站正与“认知产业”打交道，尽管产品本身价值不高，但观念价值连城，网路经济进入为技术所统治的时代。
环境制约
尽管电子商务发展速度很快，但就其周边环境的发展而言还不是很纯熟，电子商务法律体系还存在一定缺陷，网上交易和支付技术也未能真正解决，因此网上交易缺乏安全和可靠的环境，导致网上营销信用度无法保障，对大众缺乏吸引力。客户更愿意在网上浏览和搜寻资讯而不是进行交易，进一步阻碍了网站深层功能的研发挖掘。
6 发展对策研究
创新旅游资讯管理工作
我国旅游资源丰富但分散，因此旅游资讯的采集加工整理非常重要，只有熟悉旅游专业知识和网际网路使用者特征，才有可能挖掘到有价值的资讯资源。还要密切关注并及时获取业内最新资讯，在网站实时释出。
网站内容应保持全面而且最新状态，特别是面临旅游高峰期。站内资讯要便于检索，语言版本要开放。介面应美观实用，并充分利用多媒体技术，以增强网站的动感效果。网站还可以增设互动 *** 拦目，与游客进行网路交流，拓展特色栏目的深度和广度，体现网路开放、互动的特点，增强客户的参与意识。
开拓旅游电子商务模式
旅游电子商务是一种全新的服务模式，网站应将服务专案进一步深化、细化，不断提高现有服务质量和配套服务来提高网站信誉，展示自身可信度，提供完备的会员注册、升级、折扣体系，延伸客户关系管理到网上。
同时网站应采用线上线下多种支付手段结合的方式有效解决旅游电子商务支付的瓶颈问题，为电子商务发展营造便捷、安全、可靠的交易环境。
明晰电子商务法律知识
电子商务涉及的法律问题比较复杂，涉及到合同约束力、智慧财产权保护、隐私权保护、网路服务商责任等。
7 结束语
旅游网站能够将旅游与电子商务的价值在更高层面上得以升华，使旅游业的经营管理、服务消费、研发创新等活动在网路的背景下产生新的方式及流程。旅游网站所提供的资讯和服务已经成为许多游客出行前必要的选择和参考，只是目前网站的各方面还不够完善、游客还不能完全依赖网站来进行旅游活动的策划和消费。对此我们应积极研究发展对策，改进现有功能，开拓新的服务，使电子商务与传统旅游真正实现优势互补，技术创新。
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旅游是适合搬到网上的业务。相比传统旅游业，旅游电子商务资讯更丰富、经营方式更合理。游客可在网站里收集文字、图片、游记等详尽的动态资讯，还可通过连结和搜寻引擎漫游相关网站。
一 、旅游业电子商务发展的必要性
旅游业必须搞网路化经营，这是由旅游业的特点所决定的。由于旅游者的旅游目的地和旅游客源市场都很分散，而且二者之间又存在一定距离，因此需要由分处在不同地方的服务供应企业如饭店、餐馆、景点、交通等和产品销售中介机构如旅行社组成一个庞大的网路，才能完成产品的促销和接待任务，这是旅游执行成本很高的原因所在。电子商务由于其高速度、高精确度和低执行成本，特别适合于处理像旅游业那样的远距离、多批次的小额交易。如果将因特网用于旅游业，可以节约促销费用，扩大市场覆盖面，提高工作效率，从而大大降低执行成本。
二 旅游业电子商务存在的问题
1.网站专业性不强
综合性网路公司中，几乎所有的网站都不同程度地涉及了旅游的内容，如新浪网生活空间的旅游频道、搜狐和网易的旅游栏目、中华网的旅游网站、都显示出旅游资讯的巨大生命力和市场空间，但仅作为其网站的一部分，没有能够充分体现旅游资讯的全面性、权威性和实用性，只是对现有网站内容的补充;因为专业性不强，缺乏行业优势，没有完全展现网上旅游的魅力。
2.专业网内容简单
在专业旅游网站中，国内网际网路上旅游专业站点十分有限，而且大部分是简单的企业介绍，屈指可数的一些资讯网站更多的是停留在专业门户阶段，内容主要包括国内主要的旅游路线、景点介绍、常识和游记作品等。如华夏旅游网、中华旅游资讯网、上海携程旅游网等，虽然有比较明确的概念和清晰的思路，但缺乏专业资源的支援。
3.合法性存在问题
旅游网络公司从工商局的登记注册来说，还不算是一个旅行社，因而不能直接从事旅游业务，这既涉及到法律上的问题，也涉及到税务上的问题。旅行社的成立要经过旅游局的批准，得不到批准的机构就不能从事真正的旅游业务;而不能从事真正旅游业务，就无法开出发票，营业额也就无法体现。华夏旅游网就是一个明显的例子，该网站做了很多的业务，但他们用的发票却是他们的合作伙伴国旅开出来的发票，因此营业额也算是国旅的。现在，很多的旅游网站都面临着与此相类似的问题，也就是网站经营业务的合法性问题。
4.停留在炒作阶段
若用电子商务完整的概念衡量我国旅游业电子商务发展的现状，我国的旅游电子商务仍处于初级阶段。据统计，2006年我国线上交易额312亿元人民币，真正接触过电子商务的人只占所有网民的左右。目前，旅 *** 业所实现的电子商务仅限于各种票据的预订如机票、车票、船票等、旅游线路的预订、住宿酒店的预订和传送电子邮件等，简而言之，基本上是处于网上进行查询和预订、网下进行交易和结算的阶段。
5.对安全缺乏信心
电子商务已经逐渐成为世界经济的新热点，但其安全性的问题也随着资讯化的深入而要求越来越高。目前，网上影响交易的阻力之一就是安全问题。电脑病毒和非法闯入等均构成对电子商务网路系统的威胁。很多的使用者不愿意进行网上支付，担心网路安全没有保证，以致自己的信用卡等资料被网路黑客窃取造成损失。此外，就是网上做交易需要进行一系列的使用者认证程式，使用者大量的隐私被暴露在网上，这使得越来越重视隐私权的公众不愿意进行网上交易。 三 旅游业电子商务的解决方案
1.入口网站要与旅游网站加强联合
综合入口网站要想开展旅游电子商务，必须和国内外知名的旅游网站联络起来，利用它们的专业知识弥补自身专业性不强的弱势，向旅游者展示出自己网站的全面性、权威性和实用性。同时，还可以建立相关连结，吸引和帮助旅游企业上网，直接把有旅游需要的消费者指向旅游专业网站，满足旅游者的旅游需求。
2.旅游网站内容要尽量丰富多彩
旅游企业上网，无论采用何种模式，都是为了推销产品，因此，企业网站的内容必须以产品宣传为中心，要利用网际网路传输资讯量比一般广告大的优点，以生动的语言和动人的形象充分展示各种产品的内涵和优点。网页设计要有特色，网上资讯要经常补充修改，还要运用各种手段提高网站的被访率，以提高宣传效果。
3.应通过立法形式使旅游网站合法化
我国目前有近千家从事旅游业务的网路公司，它们的存在从法律上来讲是不合法的，但它们的存在又是不可避免的，这就要求国家对这些从事旅游业务的网路公司实施有效的管理。国家对旅行社的管理是要求旅行社交纳质量保证金，有些旅游网站从事的业务范围和旅行社是相同的，因此国家可以通过立法要求旅游网站交纳和旅行社一样多的保证金，对它们的业务经营进行必要的、规范化的行业监督，使旅游网站在监督下合法化。
4.金融机构应积极参与
电子商务需要通过因特网传输两类资讯，一是有关促销和交易的资讯，如旅游产品介绍、询价报价和成交决定等，这是在买卖双方间传输的资讯:二是成交后的交付款资讯，这就不仅是买卖双方的问题，还需要金融机构的参与，要求信用卡公司和银行都上网参与电子商务。建立金融专网对电子商务的发展提供有力的支援，使线上交易和线上支付一气呵成，改变上网查询和预订、下网进行交易和结算的现状，实现真正意义上的旅游电子商务。
5.网路安全问题要有保证
网上交易能否做到保密和安全将直接关系到买卖双方的利益，在网上“黑客”横行的情况下，安全问题已经成为推广旅游电子商务的关键。这一问题已引起有关各方的注意，并已经设计了一些保密的方案，但仍然有个提高过程。其次，还需要为旅游电子商务建立必要的法制条件，如身份论证机构的设立及网上交易纠纷的处理办法等。最后，还要求从事电子商务的旅游网站要安装确实有效的防火墙，防止“黑客”攻击，保障网民的隐私权和财产安全，使上网人员对网路安全有信心，只有这样才更容易开展旅游电子商务。
谈网络时代的旅行社发展 随着通讯和计算机技术的发展，因特网的不断普及，使旅游信息的流转不再受时间、空间的限制，旅游资源的拥有者（如航空公司、宾馆等）和最终的旅游消费者之间能够建立起更直接的关系。据Data Monitor公司统计，1998年旅游企业占全球网上交易总额的18%，到2002年，该比例将提高到35%，成为全球电子交易领域的榜首。这无疑对旅行社这类中介机构又构成了巨大的新的挑战。CNN公布的数据：1999年度全球约有8500万人次以上享受过旅游网站的服务；全球的旅游电子商务连续5年以350%以上的速度发展。中国互联网信息中心(CNNIC)在第七次《中国互联网发展统计报告》中称：截止到2000年12月31日，我国上网计算机约892万台，网民总数2250万人，为计算机网络信息交流的普及和广泛应用奠定了基础。作为旅游业三大支柱之一的旅行社担负着组合旅游产品、并直接向旅游消费者推介和销售的职能，同时又担负着向旅游产品供应企业及时反馈旅游市场需求的功能。旅行社的这一中介地位决定其收集信息、传递信息、综合利用信息的重要性。因特网将旅行社推向变革的大潮之中。因特网所引发的学习革命必将对旅行社产生巨大的冲击：一方面，旅行社可以从网上轻而易举地获得超大量的信息，可加强旅行社与旅游供应商和旅游者之间的联系，也可使旅行社的传统经营运作方式信息化、简单化、科学化，促进旅行社经营管理现代化；另一方面，因特网也会把旅游供应商和旅游消费者聚集在一起，互通信息，以致抛开旅行社中介机构，不必依靠旅行社所提供的信息，就可以直接进行买卖活动，旅行社传统的市场将被其他类型的竞争者分割。因此，因特网的运用，既给旅行社的业务发展创造了更多的机会，又使旅行社的传统经营方式受到了极大的挑战。若不改变经营机制，转换服务功能，积极开拓新的业务，旅行社将被订房中心、信息交流中心等网上的信息服务机构所取代。 一、旅行社从单一的咨询服务功能转为多维的信息交流 旅行咨询服务是旅行社的传统主要功能之一。在对旅游目的地没有非常有效的了解途径的条件下，旅游者只能求助于旅行社所提供的市场信息和以往的接待经验。 现在互联网络正在为游客提供越来越多的有关旅游目的地、旅游交通等方面的信息。大到目的地的概况、风土人情，小到具体的酒店、餐馆、出租汽车等，这些信息可以由旅游者直接上网查询。这种网上查询还具有信息量大、直截了当、互动便捷等优点。但因特网上不易进行特定信息的选择，对于初上网者来说，在茫茫网海上寻觅，会感到费时、麻烦、上网费用高等。所以旅行社可利用自己的网站点集中大量的旅游信息，并进行分类编辑，方便上网者查找。为建立完善的旅游信息库，旅行社可根据目前旅游的热点，选择相应的旅游目的地信息，集中在一起，设计成专门的网页，供有意旅游者查询。如中国旅游资讯网、华夏旅游网、携程旅游网站等，有明确的电子商务概念和思路，提供旅游咨询、在线行程预定和支付，一定程度上较好地整合了旅游服务资源和技术服务资源，为更广大的散客旅游者（包括各类商务、公务旅游者）提供更个性化的服务。旅行社的网上服务也可以扩展到这些散客旅游者，向其提供更广泛的服务。另外，旅行社根据自己与各旅游企业和旅游消费者都有广泛联系的特殊地位，还可主动对买卖双方进行调查研究，逐步形成旅游需求和供给信息库，有偿向旅游企业提供；也可与市场研究公司协作，进行旅游市场发展趋势分析，以此逐步形成信息中心。 二、推出更能满足个性化需求的旅游产品 旅游者逐步走向消费成熟化，他们不仅需要传统的包价团队旅游，而且越来越多的旅游者希望根据自己的特殊兴趣和爱好，选择有针对性、有主题、有重点的旅游方式。旅行社如果还是采用“景点＋交通＋饭店＝旅游线路”的简单做法，将给旅游者形成低档次“大路货”的不良形象。因此，旅行社可利用因特网向旅游者分类提供超大量的旅游信息，旅游者可以在网上查询自己感兴趣的有关旅游产品各类要素的信息，旅行社提供必要的组装指导服务，就可以形成因团而异、因人而异的时尚旅游产品。互联网技术的广泛运用，使这一涉及面广泛、随机因素繁多、组装操作复杂的个性化旅游产品得以实现，并逐步形成个性化旅游线路、个性化旅游服务、个性化旅游商品等一条龙体系。为此，旅行社相应推出网上信息提供、问题咨询、组装产品、预订酒店、代购票务、导游导购、服务追踪、信息反馈等一系列服务。目前自助旅游逐渐形成风尚，这是在旅游消费逐渐成熟、大众化旅游逐步展开后出现的潮流。旅行社在此潮流中大有生意可做，因为旅游者仅仅根据网上获得的分散信息，难以组装成理想的旅游线路，单独购票和订房也拿不到优惠价格且十分麻烦，这必然影响旅游者对旅游的整体感受。而旅行社可以发挥自己的批量采购优势和信息优势，根据自助旅游者的愿望，通过电子商务网站设计和预定“自助游”，将游程紧凑地安排好，房间预订好，车辆准备好，为自助旅游者节省金钱和时间，自然会受到他们的欢迎。因此做好自助旅游生意所赚的钱并不比带团队差，而且经营的灵活性提高了。旅行社为了做好个性化旅游服务，除了完善网络系统之外，还要提升顾客意识和服务意识，才能满足各类不同旅游者的个性化需求。例如新之旅国际有限公司开发推出的“量体裁衣”服务，根据客户要求，结合行程特色，利用新之旅全球175个城市的服务网络，为客户“度身订做”， 提供有关签证、机票、酒店、接送、导游等一系列配套服务。虽然人们可以通过网络预订客房，预订交通，但个性化的、整套的一条龙服务却只有旅行社才可以提供。又如广之旅国际旅行社股份有限公司所开辟的中国旅行热线，专门针对商务客人的特殊需求，成立商务客人服务中心，根据国内外商务旅游者的活动规律和需求特点，提供较高档次的商务、会议、度假及其有关的各种中介服务，甚至可以利用旅行社联系面广泛的优势，为客人提供委托代办等特殊服务，为商务、会议旅游者提供各种方便。 三、打破传统的宣传促销方式，网上促销更广泛有效 旅行社传统的宣传手段主要是印发小册子和做电视、报纸广告，这种促销方式的范围较狭小。由于是单向的灌输式信息交流，当接收者不需要旅游时对广告不在意，当他需要旅游时又感到信息量不足，因此促销效果不理想。随着互联网电子商务的迅速发展，旅行社在网上促销迫在眉睫。因为网上促销的宣传面广泛、网页设计图文并茂、表现手法灵活、内容容易更新、成本低廉，而且与上网者可进行双向信息交流，引人入胜，说服力强，因而促销效果好。目前我国的旅游企业也开始进行网上促销，如国旅总社()、中旅总社()及广之旅()等等都已建立了自己的网站。网上促销逐渐成为旅行社和旅游消费者之间进行信息沟通的桥梁，上网者不仅可以接收旅行社发出的信息，而且可以通过聊天室、电子广告牌等提出自己的问题，以征得旅行社的解答；也可和其他旅游者交流旅游体会和经验，这样对旅游者所产生的促销效果会更好。因此，旅行社的网上促销宣传不仅只是建立一个网址，而且要建立一个有效率的网页。这个网页应该是动态的，不断充实的，以满足不断变化的市场需求，介绍不断丰富的旅游产品，随时给用户提供最新的、实用的信息。另外，旅行社印发的宣传资料和小册子也要提醒旅游者识别该旅行社在网上的网址。两种促销方式应相辅相成，以便吸引更多的旅游客源，真正起到促销的作用。 四、做好旅行社售后服务功能的延伸，以更完善的服务拉住顾客 美国《旅游代理人》杂志曾对一些常客不再光顾原旅行社的原因作过系统调查。调查结果显示有68%的顾客是由于旅行社缺乏售后服务和不积极争取回头客造成的。一些常客之所以不再光顾原旅行社，首先是因为这些旅行社对他们今后旅游抱着“爱来不来”的冷淡态度所造成的。其实旅游者为了减少购买旅游服务的风险，十分钟情于熟悉的旅行社。正因如此，西方国家的旅行社都极为重视售后服务，并采取了多种多样的售后服务形式以争取每一位顾客再次光顾。例如在客人返回后的第二天就向客人打问候电话、或在网上对客人致以问候、给客人寄送意见征询单、明信片、举行游客招待会等等。外国旅行社的做法十分值得国内旅行社的借鉴。这次旅行的结束意味着下次旅行的开始，做好熟客的服务工作就可以使他们下次旅行时再与本旅行社联系。因此，做好售后服务工作是保持顾客和市场并不断扩大的好措施，有方向、有基础、成本低、效果好。我国旅行社行业竞争日益激烈，保持和争取客源迫在眉睫，旅行社只有搞好售后服务，才能巩固与扩大客源。旅行社可利用计算机管理来建立客户档案，还可利用网络加强与客户的联系，进行售后跟踪服务，了解他们的新需求，以便于推出更符合潮流的旅游产品。 五、促进旅行社内部运作改革，提高经营运作效率 因特网的使用也有利于旅行社内部的业务运作和经营管理水平的提高。为了适应个性化旅游的开展，旅行社的工作量和复杂程度都会空前增加。旅行社利用电子邮件和电子订单进行网上采购和预订，不仅可以节省大量时间、人力和联络费用，而且由于网上联络频繁，修正容易，减少了由于计划采购量和实际采购量之间的差异而引起的纠纷。另外，旅行社也可利用因特网建立内部管理信息系统，建立统一的顾客档案库，以便旅行社所属各分社或营业点掌握即时的销售状况，做到信息资源共享；建立财务管理系统，更好控制所属各营业点的营业收入；建立网上培训课程，供分散在各地工作的员工随时随地学习；建立导游员和各类人员的资料库，以便为内部员工提供定制化服务等等。内部网络可使旅行社内部管理信息畅通，管理透明度加大，这必然使经营管理水平提高。 六、向复合型企业转变是今后旅行社发展的必然趋势 目前，中国旅游电子商务的发展主要有三个走向：门户网站（如新浪、搜狐等）的旅游频道；专业旅游网站（如携程等）；华夏、广之旅等传统旅游企业创办的旅行网站。但是，一涌而起的众多网站中间，很多只是简单的介绍旅游景点的知识和一些旅游路线，真正实现旅游电子商务的只有寥寥几家。在这些旅游网站中间，携程旅行网采用硅谷的运作模式，利用海外资金来进行本土化操作，成为国内发展最快的新兴旅行中介服务企业。携程目前以60多万会员及每日40万的页面浏览量稳居旅游网站首位。在CNNIC评选中，是唯一进入前百名的旅游网站。目前，携程旅行网的经营范围集中在酒店预订、机票预定和旅游路线预订三个方面，携程网与现代运通并购完成后，在酒店订房业务上，新企业的业务量将是目前全国最大的一家，是第二名的两至三倍。并购后的携程公司将一举成为国内最大的商务旅行服务公司和最大的宾馆分销商。可见门户网站和专业旅游网站的高速发展都会对旅行社的网上销售构成威胁。 这三种不同的旅游电子商务企业正在挖掘各种潜力，谋求最大的发展。然而，三股力量各具优势，都有发展的空间，一时难分胜负，因此，可以预示：今后都可以逐步壮大、联合或兼并，经重组后成为活力无限的新型企业，即网络企业＋传统旅游企业＝复合型旅游企业。这种复合型旅游企业的活力来自于它集中了三种企业的资源优势，经整合互补后产生更大的竞争力。 例如作为目前中国唯一的一家上市旅行社中青旅控股公司改革传统旅游经营模式，设立电子商务公司，创办并开通了综合性旅游网站“青旅在线”。用INTERNET平台进行网络营销，旅行社则作为“后台”，主要从事具体的市场调研、产品研发、接待等环节，由此形成利用旅游网站与旅行社业务互补的旅游经营新格局，并带动传统旅游产业的升级。将传统和现代巧妙地契合在一起，各取所长，互为依托，青旅在线所走的路不仅代表着旅游电子商务的发展方向，而且也代表了整个互联网电子商务发展的方向，用传统销售网络的后台支持，建立实物与虚拟、创新与传统相结合的商务网站，是旅行社发展的大趋势。在这一根本性的转变过程中，坚实、庞大的资金支持是极其重要的。中青旅控股公司通过发行上市股票来筹措资金是可行的办法。在过去的一年中，中青旅股票的成功表现证明它可以发挥在传统旅游企业向复合型旅游企业转型这一过程中的决定性作用；同时也为旅行社业在网络时代如何发展自身规模并开拓新市场，转变“小乱差弱”的落后状况指出了一条可行途径。
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
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[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程， 这些知识是隐含的、 事先未知的， 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据， 分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
论文摘要主要分这几部分1、提出问题2、分析问题3、解决问题4、结果对于不同的期刊摘要字数有限制，参阅你要投稿的期刊仔细写，摘要要简洁明了，论点突出，祝你的论文能早日录用
主要是两点或者三点第一个是爬虫的技术框架，这个比较好，理解了第二个是医疗数据内容以及可视化选择，就比如说医疗数据，你是用饼图还是柱状图去反映一些病情然后写一些代码实践上的技术考量，以及运行结果这就是核心了，然后照着论文框架套一下就可以了
如何用Python进行大数据挖掘和分析？快速入门路径图大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。什么是 大数据 ？大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天，我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析？为什么选择Python?Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。数据分析流程一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。另一种获取外部数据的方式就是爬虫。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。数据存取：SQL语言在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：提取特定情况下的数据数据库的增、删、查、改数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系数据预处理：Python（pandas）很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：选择：数据访问缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充重复值处理：重复值的判断与删除异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据相关操作：描述性统计、Apply、直方图等合并：符合各种逻辑关系的合并操作分组：数据划分、分别执行函数、数据重组Reshaping：快速生成数据透视表概率论及统计学知识需要掌握的知识点如下：基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。Python 数据分析掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：回归分析：线性回归、逻辑回归基本的分类算法：决策树、随机森林……基本的聚类算法：k-means……特征工程基础：如何用特征选择优化模型调参方法：如何调节参数优化模型Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。总结其实做数据挖掘不是梦，5步就能让你成为一个Python爬虫高手!
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
消费者的购买型为主要受到动机、直觉、习得行为和态度四个方面的心理因素影响。一、动机。动机是推动人进行各种活动的愿望和理想。动机是行为的直接原因，它推动和诱发人们从事某种行为，规定行为的方向。动机是由需要产生的。人的需要有许许多多，动机也就有多种多样。在一定时期，许多动机中只有一个最强烈的动机能引起人们的行为。消费者购买动机，就是推动消费者实行某种购买行为的一种愿望或念头，它反映了消费者对某种商品的需要。消费者购买动机一般可分为以下两类:1、生理性购买动机。也称为本能动机。就是指消费者由于生理上的需要(如吃、穿等)所引起的购买满足生理需要的商品的动机。2、心理性购买动机。当社会经济发展到一定水平时，激起人们购买行为的心理性动机往往占重要地位。心理性购买动机比之身理性购买动机更为多样。心理性购买动机，一般可分为感情动机、理智动机和惠顾动机。感情动机包括情绪动机和情感动机两种。人的喜、怒、哀、乐、爱、恶、惧七情，是消费者基本情绪表现形式。凡是有这些情绪所引起的购买动机，称之为情绪动机。由情绪动机所引起的购买行为，具有冲动性，即景性和不稳定性的特点。情感动机是由道德、集体感、美感、愉快感、幸福感等人类高级情感引起的动机。由情感动机引起的购买行为，一般具有较大的稳定性和深刻性，往往可以从购买中反映出消费者的精神面貌。理智动机是建立在人们对商品的客观认识之上，经过分析、比较以后产生的动机。具有客观性、周密性和控制性等特点。在理之动机驱使下的购买，比较注重商品的质量，讲求实用、可靠、价格适宜、使用方便、设计科学、效率较高，服务周到等等。回顾动机基于感情与理智的经验，对特定的商店、厂牌或商品，产生特殊的信任和偏好，使消费者重复的、习惯的前往购买的一种行为动机。惠顾动机往往产生于企业较高的信誉、周到的服务、完备的设施、价廉物美的商品、便利的交通等。二、知觉。知觉就是理解了的感觉。消费者在购买商品之前，必须对商品有一个从感觉到知觉的认识过程。消费者要通过五种感官(视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉)形成对某一商品个别属性的反应，这就是感觉。随着感觉的深入，将感觉到的材料通过大脑进行综合分析，对商品的各种属性进行理解、整理，得到知觉。人们会对同一刺激物产生不同的知觉，这是因为人们会经历三种知觉过程，那就是:选择性注意，选择性曲解和选择性记忆过程。1、选择性注意。在人们感觉到的刺激物中，真正引起人们注意的是少数，多数被忽略掉。有关调研结果表明，人们对以下三种刺激较为注意，它们是:与当前需要有关的刺激、人们期待的刺激和非同寻常的刺激。2、选择性曲解。人们倾向于对自己的先入之见，用支持而不是用挑战的方式来对信息做出阐释。每个人总想得到的信息适合于他或她现有的思想形式。选择性扭曲就是人们将信息加以扭曲，使之合乎自己意思的倾向。3、选择性记忆。人们在生活中，往往容易记住那些与自己态度、信念一致的东西，而忘却与己无关的东西。三、习得行为。习得行为是人们经后天学习后所表现的行为。人类除本能驱使力(饥、渴、性)支配的行为外，其他行为皆属习得行为。习得行为是某一刺激物与某一反应之间建立联系时所发生的行为。心理学家陶拉德(JohnDouard)和米勒(NealMiller)将刺激与反应的关系分成驱使力、刺激物、提示、反应与强化等。(见下图)驱使力刺激物提示物反应强化该模式又称“刺激--反应”模式或“S--R”模式。这个模式中的驱使力是指人受本能或心理动机的作用而产生的购买商品的冲动力;刺激物是客观存在的能够满足人的动机需要的商品或劳务;提示物是加深对“刺激物”印象的次刺激物，如广告宣传、商品的外观形态、陈列展览等;反应是指购买者对“刺激物”采取的具体行动;强化是具体行动之后进一步加深对刺激物的印象。比如，一个行人在路上突然感到饥饿，产生了食欲。他正好看到路旁小吃店在卖宁波汤团，于是想起宁波汤团的招贴画，他就决定去小吃店买宁波汤团来充饥。这位行人吃了非常满意，打算下次感到饥饿时再去购买。在这个例子中，行人的食欲就是驱使力，小店的宁波汤团是刺激物，宁波汤团的招贴画是提示物，行人买宁波汤团来充饥是反应，吃后的满意感就是强化(一种正向强化)。4、态度。在日常生活中，态度对人们的行为有着深刻的影响。消费者的购买行为，在很大程度上也由他或她对所购买商品或服务的态度所支配。态度是一个人对他人或外界事物、环境所持有的一种较具持久性和一致性的行为反应倾向。态度本身包括信仰、情感和行为倾向三个方面。消费者信仰包括对产品或服务所具备的知识;情感包括对产品或服务的喜、恶、爱、恨及其他在情绪上的反应;行为倾向则是指对产品或服务所采取买或者不买的行为。市场营销观念演变过程及其各阶段特点市场营销观念是指企业从事营销活动的指导思想。市场营销观念是在一定的历史条件下产生的，并随企业外部环境的变化而变化。因此，在某种意义上说，市场营销学的产生和发展就是新的营销观念产生和发展的过程。根据西方发达国家的市场营销历史，我们可以发现市场营销观念的演进可大致分为五个阶段:生产观念阶段，产品观念阶段，推销观念阶段，市场营销观念阶段和社会市场营销观念阶段。一.生产观念生产观念是指导销售者行为的最古老的观念之一。生产观念认为，消费者喜欢那些可以随处买得到而且价格低廉的产品，企业应致力于提高生产效率和分销效率，扩大生产，降低成本已扩展市场。生产观念缠身于20世纪20年代前。当时，资本主义社会生产力相对落后，市场趋势是求大与供的卖方市场。由于社会生产力相对落后，许多产品的成本很高，企业为了扩大市场，必须提高生产率，降低成本。由于市场求大与供，因而顾客最关心的是能否得到产品，而不是关心产品的细小特征。于是，生产企业就要集中力量想方设法扩大生产。因而，生产观念不是从消费者需求出发，而是从企业生产出发。其主要表现是“我生产什么，就卖什么”。企业经营管理的主要任务是改善生产技术，改进劳动组织，提高劳动生产率，降低成本，增加销售量。二.产品观念产品观念认为，消费者最喜欢高质量多功能和具有某些特色的产品，企业应致力于生产优质产品，并不断加以改进。它产生于市场产品供不应求的“卖方市场”形势下。最容易滋生产品观念的场合，莫过于当企业发明一项新产品时。此时，企业最容易导致“市场营销近视”，既不适当的把注意力放在产品上，而不是放在市场需要上，在市场营销管理中缺乏远见，只看到自己的产品质量好，看不到市场需求在变化，致使企业经营陷入困境。三.推销观念推销观念(或称销售观念)视为许多企业所采用的另一种观念。它认为，消费者通常表现出一种购买惰性或抗衡心理，如果听其自然的话，消费者一般不会足量购买某一企业的产品，因此，企业必须积极推销和大力促销，以刺激消费者大量购买本企业产品。推销观念在现代市场经济条件下被大量用于推销那些非渴求物品，即购买者一般不会想到要去购买的产品或服务。许多企业在产品过剩时，也常常奉行推销观念。推销观念产生于20世纪20年代末至50年代前。当时，社会生产力有了巨大发展，市场趋势由卖方市场向买方市场过渡，大量产品销售不出去，因而迫使企业重视采用广告术与推销术去推销产品。推销观念表现为“我卖什么，顾客就买什么”。四.市场营销观念市场营销观念的形成使企业经营观念上的一次“革命”，它是作为对上述诸观念的挑战而出现的一种崭新的企业经营观念。在20世纪50年代中期，营销观念认为，实现企业营销目标的关键在于正确确定目标市场的需要和欲望。“发现欲望，并满足它们”，“生产你能够出售的东西，而不是出售你能够生产的东西”，“热爱顾客而非产品”，“尽我们最大的努力，使顾客的每一块钱都能买到十足的价值、质量和满意”。概括起来说:顾客需要什么，企业就生产什么。这种观念抛弃了以企业为中心的指导思想，代之而起的是以消费者为中心的指导思想。推销观念注重卖方需要;营销观念则注重买方的需要。推销以卖方需要为出发点，考虑如何把产品变成现金，而营销则考虑如何通过产品来满足顾客的需要。推销观念采用从内向外的顺序。它从明确的市场出发，以顾客需要为中心，协调所有影响顾客的活动，并通过创造性的顾客满足来获利。可见，市场营销观念的4个支柱是:市场中心，顾客导向，协调营销和利润。推销观念的4个支柱是:企业，产品导向，推销，赢利。从本质上说，市场营销观念是一种以顾客需要和欲望为导向的哲学，是消费者主权论在企业市场营销管理中的体现。五.社会市场营销观念社会市场营销观念是对市场营销观念的修改和补充。这种观念认为，企业的任务是确定目标市场需求，并且在保持和增进消费者和社会福利的情况下，比竞争者更有效率的使目标顾客满意。这不仅要求企业满足目标顾客的需求与欲望，而且要考虑消费者及社会的长远利益，即企业利益、消费者利益与社会利益有机的结合起来。这种观念产生于20世纪70年代。进入20世纪70年代以后，市场营销环境发生了一系列新的变化:环境恶化、资源短缺、人口爆炸、世界性通货膨胀、社会服务被忽视等。在这种情况下，一个企业仅仅奉行营销观念满足个体消费者需要是不够的，它往往会导致资源浪费、环境污染、损害广大消费者利益等诸多弊病。因为市场营销观念回避了消费者需要、消费者利益和长期社会福利之间隐含着冲突的现实。
标准答案可以自行百度、谷歌，这里简单讲一下。所谓人工智能，就是模拟人的意识、思维和处理事情的能力（这些你听听就好别当真）。这是一个很大的领域，你能想到的所有跟“智能”相关的都可以包括在内。所谓的智能家居、智慧城市什么的都是。。。模式识别是一门学科，你可以把它当做一种处理问题的思路和方法。从名字来看，pattern recognition，首先就是”模式“，把自然界的问题抽象为一个个模式；然后”识别“，从这一点来说主要做的是分类工作（当然不仅仅是）。像是图像处理中的目标检测、分类问题就是典型的模式识别问题。数据挖掘，这个更偏应用一些了。首先是数据，这个显然要用到数据库的各种技术和理论；然后是挖掘，一般而言也就是用机器学习的方法去做。（这里要说明的是机器学习和模式识别关系很紧密的，二者本来就有很多是共通的，我也不好去下定义；某种意义上来说也都是人工智能的范畴）总结就是，人工智能是一种概念（巨大的坑。。。）；模式识别偏应用一些，有很多具体的方法；数据挖掘就更是一个应用了，使用的方法既包括本学科的也需要机器学习、模式识别方向的知识。
[市场营销]商业智能在现代企业管理中的运用 内容摘要：由于现代先进管理理念加强了人和企业文化的关注，将业务自身的决策权下放到对应的作业层也就成为了趋势。原来单纯事物处理人员现在要做与他业务相关的决策。因而作业人员也要了解相关的综合性的数据和信息。这些传统ERP却不能够提供。于是产生了新一代事物处理和分析处理相结合的应用软件。 关键字：ERP、商业智能、数据仓库、联机分析处理、数据挖掘 ERP将企业所有资源进行整合集成管理，将企业的三大流：物流，资金流，信息流进行全面一体化管理的管理信息系统。它的功能模块不同于MRP或MRPII的模块。它不仅可用于生产企业的管理，而且在许多其它类型的企业如一些非生产、公益事业的企业也可导入ERP系统进行资源计划和管理。对企业来讲，它包括四个方面的内容：生产控制(计划，制造)，物流管理(分销，采购，库存管理)和财务管理(会计核算，财务管理)和人力资源管理( 规划，工资，工时，差旅)。 一、传统ERP的运行机制 传统ERP虽然增强了与客户和供应商业务的交互和互联能力，但在计划技术基础和功能方面都不具备协调多个企业间资源的观念和能力，ERP仍旧是面向企业内部的事物处理系统。 二、现代企业对新一代ERP的需求 ERP开通后，数据虽多，但对于高层管理人员来说，能够应用的仅仅是企业运作当前状态的作业数据和浅层次的现象信息。而他们更多的需要了解综合的、历史的、反映全过程的信息，以及对若干现象的分析，以发现有助于决策的趋势和模式。限于ERP当时的历史责任的局限性，从本质上说ERP系统的中存留的是数据而不是信息，高层管理人员直接用不上。因为，传统的ERP系统只着眼于企业后台的管理，缺少直接面对客户的系统功能设计。传统的企业只是着力于对买到物美价廉的原材料，快速高效地生产出产品，至于哪种产品更受欢迎，哪些服务最有待改进这一类的问题，却往往没有确切的答案，只能凭经验臆测。在电子商务的大环境中，客户可能分散在全球各地，企业不可能对他们的情况都了如指掌，所以必须有一个系统来收集客户信息，并加以分析和利用。 三、管理的商务智能 过去10年中，ERP技术和商务智能都有重大的发展，但它们的发展道路或多或少是并行的。两者的商业判断能力都有赖于信息技术，但功能特点却各自针对于商业智能和业绩跟踪的不同方面。虽然存在类似之处，但商务智能和ERP绝对不是同一事物或是同一事物体的两个方面，而是两个互补的系统。它们最大的共性就是，使企业运行得更有效率、响应更及时并易于整合。因此，已实施了ERP的企业需要商务智能是显而易见的。 商务智能能提高行业用户在关键领域的信息获知能力及掌控精度。首先，报告格式将大大改良,整合后的用户数据无疑使报告进行得更快、更及时、更精确。其次, 信息传输也将越来越实时化，在各部门周转时间将大为减少。最后，业务处理流程当中可能出现的问题和失误也易于及时发现，从而使纠错工作更加迅速和准确。 四、新一代的ERP及其所运用的技术商业智能是对与企业决策过程相关的所有内部的和可能得到的外部数据，进行采集、清洗、汇总、综合、分析、利用和传递，使数据转换成为信息和知识的过程。商业智能BI是企业信息化的新领域和更高的层次，是企业数据的全生命周期的第二阶段。 多年来，企业一直在寻找对商业智能的理解和实现的方式，以增强企业的竞争力。商业智能代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件的总和。它是帮助企业提高决策能力和运营能力的概念、方法、过程以及软件的集合。 于是ERP集成了两种数据处理方法：传统的联机事物处理OLTP（ On-line Transaction Processing ）和新增的联机分析处理OLAP（ On-line Analytical Processing ），也就是说把作业系统和业务智能分析联结起来。ERP为业务智能分析提供了集成的数据源，OLAP对原来没有利用的数据进行分析，形成了计划—执行—分析—决策—调整的不断优化作用，构成决策和执行的闭合循环系统，更多地释放了ERP的能量，帮助企业将数据变为信息和知识。给企业以开发“金矿”的工具。将DW和OLAP技术应用在现有的ERP系统，实现了ERP在事务处理控制方面的本质飞跃。结合了DW和OLAP技术的ERP系统，强调了企业的事前控制能力，将设计、制造、销售等通过集成来并行地进行各种相关作业，为企业提供了保证质量、适应变化、客户满意、绩效等关键问题的实时分析能力。 五、现代企业管理的数据仓库 如何有效地管理企业在经营过程中所产生或收集的大量数据与信息，一直是信息管理人员所面临的一个重要的问题。20世纪70年代所出现的关系数据库在收集、存储、处理数据中发挥了重要的作用。随着市场竞争的加剧，信息系统的用户已经不满足于仅用计算机去处理日复一日的事务数据，而是需要能够支持决策的信息去帮助管理决策。这就需要一种能够将日常业务处理中所收集到的各种数据转变为具有商业价值信息的技术，而传统数据库系统已经无法承担这一任务。 传统数据库对日常事务处理十分理想，但是要给予事务处理的数据库帮助决策分析，就产生了很大的困难。其原因主要是传统数据库的处理方式和决策分析中的数据需求不相称，导致传统数据库无法支持决策分析活动。这些不相称性主要体现在决策处理中的系统响应问题，决策数据需求的问题和决策数据操作的问题。 以往的数据库是一种基础系统，严格说应该叫数据库管理信息系统。数据仓库只是它上面的一种应用系统，还有其它应用，如民航订票系统、银行ATM系统以及证券、期货交易系统等业务系统就属于OLTP。OLTP和OLAP无论是从使用方法和作用上来说都是相反的，前者是要尽快地把数据存进数据库里，后者是从数据库中提取数据，经过加工转换成规律信息供管理人员做分析用，而对速度要求不是很高。以前和现在的大部分数据库应用属于OLTP，而数据仓库应用属于OLAP，它的基础是数据库。 数据仓库Data Warehouse是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用以支持数据分析和管理决策过程。在这个定义中，主题是数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析领域，它可以为辅助决策集成多个部门、不同系统的大量数据。通俗来说，数据仓库是按照我们分析的对象组织的。它包含了大量的历史数据，因为经集成后进入数据仓库的数据是极少更新的。数据仓库内的数据时限一般为5年至10年，主要是用来进行时间趋势分析的。 商业智能是当前企业应用的热点。如何把商业智能应用到企业中给企业带来真正的价值，是商业智能应用真正成熟的标志。它能更好地制订战略和决策提供良好的环境，为特定的应用系统，如ERP提供数据环境和决策分析支持。当面向特定应用的特定战略和决策问题时，商业智能从数据准备做起，建立或虚拟一个集成的数据环境，在集成的数据环境之上，利用科学的决策分析工具，通过数据分析、知识发现等过程，为战略制订和决策提供支持。当然，在这整个过程中，集成的数据环境和决策分析工具是十分重要、不要缺少的。
说到人工智能，就不能不提到机器学习和深度学习。很多时候，我们得先明确人工智能与机器学习和深度学习的关系，我们才能更好地去分析和理解人工智能与数据分析和数据挖掘思维关联。人工智能与数据分析和数据挖掘的联系，更多的是机器学习与深度和数据分析与数据挖掘的关联。0.人工智能人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学科的一个交叉学科，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。1.机器学习机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性，其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识，而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。机器学习，引用卡内基梅隆大学机器学习研究领域的着名教授Tom Mitchell的经典定义：如果一个程序在使用既有的经验E(Experience)来执行某类任务T(Task)的过程中被认为是“具备学习能力的”，那么它一定要展现出：利用现有的经验E，不断改善其完成既定任务T的性能(Performance)的特质。机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。在我们当下的生活中，语音输入识别、手写输入识别等技术，识别率相比之前若干年的技术识别率提升非常巨大，达到了将近97%以上，大家可以在各自的手机上体验这些功能，这些技术来自于机器学习技术的应用。那机器学习与数据挖掘的联系是什么呢？机器学习为数据挖掘提供了理论方法，而数据挖掘技术是机器学习技术的一个实际应用。逐步开发和应用了若干新的分析方法逐步演变而来形成的；这两个领域彼此之间交叉渗透，彼此都会利用对方发展起来的技术方法来实现业务目标，数据挖掘的概念更广，机器学习只是数据挖掘领域中的一个新兴分支与细分领域，只不过基于大数据技术让其逐渐成为了当下显学和主流。2.数据挖掘数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，它的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。数据挖掘不能告诉你这些问题的答案，他只能告诉你，A和B可能存在相关关系，但是它无法告诉你A和B存在什么相关关系。机器学习是从假设空间H中寻找假设函数g近似目标函数f。数据挖掘是从大量的数据中寻找数据相互之间的特性。数据挖掘是基于数据库系统的数据发现过程，立足与数据分析技术之上，提供给为高端和高级的规律趋势发现以及预测功能；同时数据量将变得更为庞大，依赖于模式识别等计算机前沿的技术；其还有另外一个名称为商业智能(BI, Business Intelligence)，依托于超大型数据库以及数据仓库、数据集市等数据库技术来完成。主要挖掘方法有: 分类 、 估计、预测、相关性分组或关联规则、 聚类、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)等技术。3.深度学习深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念，略微有些难以理解，但是在其高冷的背后，却有深远的应用场景和未来。那深度学习和机器学习是什么关系呢？深度学习是实现机器学习的一种方式或一条路径。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。比如其按特定的物理距离连接；而深度学习使用独立的层、连接，还有数据传播方向，比如最近大火的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能，让机器认知过程逐层进行，逐步抽象，从而大幅度提升识别的准确性和效率。神经网络是机器学习的一个分支，而深度学习又是神经网络的一个大分支，深度学习的基本结构是深度神经网络。4.数据分析数据分析的概念：基于数据库系统和应用程序，可以直观的查看统计分析系统中的数据，从而可以很快得到我们想要的结果；这个就是最基本的数据分析功能，也是我们在信息化时代了，除了重构业务流程、提升行业效率和降低成本之外的了。另外数据分析更多的是指从历史数据里面发现有价值的信息，从而提高决策的科学性。数据分析更侧重于通过分析数据的历史分布然后从中得出一些有价值的信息。还有一个数据分析更重要的功能，就是数据可视化。比如说，在财务系统的信息化中，基于企业的财务系统，我们可以直观获取企业现金流量表、资产负债表和利润表，这些都来自与我们的数据分析技术。数据分析目前常用的软件是Excel, R, Python等工具。在对比数据分析和数据挖掘时，数据分析则更像是对历史数据的一个统计分析过程，比如我们可以对历史数据进行分析后得到一个粗糙的结论，但当我们想要深入探索为什么会出现这个结论时，就需要进行数据挖掘，探索引起这个结论的种种因素，然后建立起结论和因素之间模型，当有因素有新的值出现时，我们就可以利用这个模型去预测可能产生的结论。因此数据分析更像是数据挖掘的一个中间过程。5.总结人工智能与机器学习、深度学习的关系严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过是机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。深度学习是机器学习比较火的一个方向，其本身是神经网络算法的衍生，在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。数据挖掘与机器学习的关系数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。机器学习是数据挖掘的一种重要方法，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成。深度学习、机器学习的发展带了许多实际的商业应用，让虚幻的AI逐步落地，进而影响人类社会发展；深度学习、机器学习以及未来的AI技术，将让无人驾驶汽车、更好的预防性治疗技术、更发达智能的疾病治疗诊断系统、更好的人类生活娱乐辅助推荐系统等，逐步融入人类社会的方方面面。AI即使是现在，也是未来，不再是一种科幻影像和概念，业界变成了人类社会当下的一种存在，不管人类是否喜欢或者理解，他们都将革命性地改变创造AI的我们人类自身。