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广东福利彩票销售系统案例
晓风彩票软件     2009/11/12 18:49:07    浏览次数:1735
彩票销售系统从一开始就是利用传统的文件系统和关系数据库实现的销售管理系统,和商场电子收款机、银行POS系统一样,统称联机事务处理系统(OLTP)。

  案 例 简 介

  现代信息技术的发展推动着传统商业的发展,也必将引发彩票销售管理的新变革。彩票销售系统从一开始就是利用传统的文件系统和关系数据库实现的销售管理系统,和商场电子收款机、银行POS系统一样,统称联机事务处理系统(OLTP)。现在利用先进的数据仓库技术和数据挖掘技术实现的物流管理系统、客户关系管理系统,实现了商品销售中了解市场、促进销售、加强客户服务、改进业务流程等智能决策支持功能。其中有许多值得彩票发行销售部门借鉴的先进经验。实现彩票销售系统的智能决策支持,也是增强彩票发行销售部门竞争能力的有效手段。电脑彩票销售系统积累了大量的销售数据,如何从这些海量数据中挖掘规律来指导实际工作,为辅助决策者做出正确判断以满足服务消费阶段的需求,已经成为彩票销售系统提高销售量增强竞争力的热点问题。从本文中可以体会到IQ与OLAP的完美结合。

  用 户 名 称

  广东省福利彩票中心

  用 户 需 求

  需求分析

  随着社会物质和财富的不断丰富,人们的生活水平逐步提高,恩格尔系数不断下降。彩票消费经历了:

  1.非理性购买阶段:彩票是一种稀缺商品,消费者不重视彩票的种类、价格、奖品,只要能中奖就买。

  2.理性购买阶段: 消费者不仅重视彩票的价格,还看重彩票的种类,奖品的价值,大奖大、小奖多,简而言之消费者追求的是价廉物美。

  3.感觉消费阶段: 随着彩票种类越来越多以及生活水平的提高,消费者的选择不仅仅是大奖大、小奖多,还开始注重形象,品牌,购买方便和娱乐性强。

  4.服务消费阶段: 随着商品市场进一步发展,由卖方市场向买方市场转变后,各种各样的有奖销售、有奖竟猜,

  同一玩法规则的不同彩票的出现,使得消费者越来越重视在购买彩票过程中精神上的充实和满足,希望得到周到的服务。伴随这一过程的彩票销售,市场正经历着:

  1)卖方市场,无论怎样销售彩票,都有大批彩民追 着买。

  2)薄利多销,多次开奖,大奖组,大奖大。

  3)增加彩票品种,大奖大、小奖多,适应不同层次的 彩民。

  4)彩票发行销售部门要想提高投注额,就不得不更加关注投注的彩民,把信息技术运用在经营中,以最低的成本、最优质的服务、最快速的反应来适应彩民的要求。

  系统目标

  1.实现投注站管理

  2.市场策划管理

  3.在现有的电脑彩票系统上建立市场调查系统

  4.建立外部数据(体彩、外省福彩、经济、气象等)采集系统

  5.建立彩票业务数据基础上的数据仓库系统

  6.在数据仓库数据基础上,实现面向彩票发行业务的 联机分析系统

  7.在数据仓库数据基础上,实现辅助领导决策的数据 挖掘和决策支持系统

  基于数据仓库技术的决策支持解决方案

  1、 数据仓库系统

  数据仓库作为数据挖掘的基础,不同于传统的联机事务处理系统,它具有面向主题的、集成的、不可更新以及随时间变化的特性。

  一个典型的数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、联机分析处理、数据挖掘、各种图形化的数据展现。如下图所示:

  数据源:

  是数据仓库的基础,是整个系统的数据源泉。通常包括存放于事务处理数据库中的各种业务数据、办公自动化系统包含的各类文档数据、法律法规、市场信息、竞争对手的信息以及各类外部统计数据或文档等。

  存储与管理:

  是整个数据仓库系统的核心。在现有各业务系统的基础上,确定数据仓库的物理存储结构,对原始数据进行抽取、清理、转换、装载,按照不同的主题进行重新组织并存储数据。按照数据的特定业务主题,将数据划分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(数据集市)。

  数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复,以及管理数据仓库的数据字典、系统定义、数据转换规则、数据加载频率和业务规则等元数据信息。

  应用与展现:

  应用图形、自然语言等将分析的结果或发现的商业规律表现出来。主要应用各种数据分析工具、报表工具、查询工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用软件包。其中数据分析工具主要是指数据挖掘与联机分析处理 (OLAP)。

  联机分析处理作为验证型分析工具、对需要分析的数据按照多维数据模型进行再次重组,以支持用户多角度、多层次的分析,发现数据趋势。

  联机分析实质上是一个演绎推理的过程,它依赖用户输入的条件和假设,来快速地检索到所需要的数据,验证某个假定的正确性。而数据挖掘实际上是一个归纳的过程,不是用于验证某个假定的模型的正确性,而是在数据库中自己寻找模型,自动地发现隐藏在数据中的规律。 OLAP的分析结果可以给数据挖掘提供分析信息作为挖掘的依据,数据挖掘可以拓展OLAP分析的深度,可以发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的规律。

  辅助决策:

  通过多维分析对数据统计特性以可视化图型的方式进行表示,通过对数据重新组合生成一些新的信息来更加有效的描述数据特征,通过从多种角度对数据进行快速交互地分析,为决策部门提供及时有效的决策依据。或通过基于统计学、人工智能、机器学习等技术的数据挖掘,按照一定的规则高度自动化地分析具体数据,做出归纳性的推理,发现确定有效的、有潜在使用价值的、以往不为人知的、最终可理解的信息,并对未来情况进行预测,以辅助决策者为企业良好运营作出合理决策。

  总之、辅助决策的目的就是把企业的运营数据转化成为高价值的可以获取的信息(或知识),并且在适当的时机把合适的信息通过恰当的方式传递给恰当的人。

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