电子商务中的商务智能
电子商务中的商务智能
usage access unit of work # records accessed #users DB size metric
OLAP多维分析方法
上卷（roll-up) 下钻（drill-down) 切片（dice) 切块（slice) 旋转（rotate),旋轴（pivot）
电子商务中的商务智能
美孚公司的客户分析
美孚石油公司
毕马威 KPMG
Guy Abramo
概 要
商务智能 商务智能的结构 数据仓库
OLTP/OLAP
数据挖掘
BI（Business Intelligence）
商务智能，简称BI，指通过对数据的收集、管理、分析以及转化，
使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅
Every key structure in the data warehouse
Contains an element of time, explicitly or implicitly But the key of operational data may or may not contain “time element”.
44
s2 44 8 8
4
s3 4 50 50
48
sale(*,p2,*)
切块＆切片
day 2 day 1
p1 p2 p1 p2 s1 44 s1 12 11 s2 8 s2 4 s3 50 s3
TIME = day 1
s1 12 11 s2 8 s3 50
p1 p2
切片 &旋转
商业智能系统在电子商务中的实践
商业智能系统在电子商务中的实践随着互联网的快速发展，电子商务已经成为现代商业活动的重要组成部分。
电子商务的特点是信息交流与数据处理的高度集成，而商业智能系统（Business Intelligence，BI）则能够有效地处理和分析大量的数据，提供有价值的商业洞察力。
因此，商业智能系统在电子商务中的实践具有重要意义。
一、商业智能系统在电子商务中的概念与作用商业智能系统是基于数据仓库和数据挖掘技术的一种信息分析系统。
它能够从庞大的数据中提取有用的信息和趋势，帮助企业做出决策，改进自身的竞争力。
在电子商务中，商业智能系统可以发挥以下作用：1. 数据分析与预测：商业智能系统可以收集、整理和分析用户的购买行为、偏好和趋势等数据，借助数据挖掘算法和模型，帮助企业了解用户需求，预测市场趋势，从而做出有效的销售策略。
2. 营销策略优化：商业智能系统可以通过分析销售数据和用户行为数据，帮助企业制定更精准的营销策略。
通过推荐系统和个性化推送，商业智能系统可以向用户提供个性化、精准的推荐产品，提高用户满意度和购买转化率。
3. 风险管理与安全防护：商业智能系统可以通过对交易数据和支付数据的分析，识别风险点和异常行为，提醒企业及时采取控制措施，保护企业和用户的利益。
4. 运营效率提升：商业智能系统可以对企业的供应链、库存管理和物流运作等方面进行分析和优化，提高运营效率。
通过实时监测和预警机制，商业智能系统可以追踪和预测库存需求，降低库存成本和滞销风险。
二、商业智能系统在电子商务实践中的案例分析1. 亚马逊的个性化推荐系统亚马逊作为全球最大的电商平台之一，其个性化推荐系统是商业智能系统在电子商务领域的经典案例之一。
亚马逊通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据，利用数据挖掘和机器学习算法，向用户推荐个性化的产品和服务。
这不仅提高了用户的购物体验，也增加了亚马逊的销售转化率和利润。
2. 拼多多的社交电商模式拼多多是中国的一家社交电商平台，其商业模式的核心是通过社交分享和团购活动来降低商品价格。
电子商务的智能化与自动化人工智能在商业中的应用
电子商务的智能化与自动化人工智能在商业中的应用电子商务的智能化与自动化：人工智能在商业中的应用随着科技的发展和互联网的普及，电子商务正成为商业领域中的重要一环。
在这一进程中，智能化与自动化成为关键的发展方向，而人工智能则被视为推动电子商务发展的重要力量。
本文将探讨电子商务智能化与自动化的趋势，并重点分析人工智能在商业中的应用。
一、电子商务智能化与自动化的趋势在过去的几年中，电子商务已经发生了翻天覆地的变化，从最初的简单在线购物模式演变为如今的多元化、个性化的消费模式。
这种变化的背后是智能化与自动化的推动。
智能化技术通过运用人工智能、大数据分析、机器学习等技术手段，为消费者提供个性化的推荐和服务，并为企业提供精准的市场分析和运营决策支持。
自动化则通过引入物联网、机器人等技术手段，实现供应链的智能化管理和生产流程的自动化操作。
二、人工智能在电子商务中的应用1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是电子商务中智能化的典型应用之一。
通过分析用户历史购买记录、浏览行为、社交网络数据等信息，个性化推荐系统能够为用户提供定制化的商品或服务推荐。
这不仅可以提高用户的购物满意度，也能够帮助企业提高销售量和盈利能力。
2. 智能客服系统智能客服系统利用自然语言处理和机器学习等技术，为用户提供快速、准确的客户服务。
它可以理解用户问题并给出相应的解答，甚至能够模拟人类的对话方式，提供更加智能、人性化的对话体验。
智能客服系统的应用不仅能够提高企业的客服效率和用户满意度，还能够节约企业的人力成本。
3. 供应链管理人工智能在供应链管理中的应用也日益显著。
通过分析海量的供应链数据，人工智能可以为企业提供准确的市场需求预测和库存控制建议，优化供应链的运营效率。
同时，智能化的仓储管理、物流规划等技术手段也可以实现供应链的自动化操作，降低企业的运营成本。
4. 欺诈检测与风控随着电子商务的快速发展，欺诈问题成为了一个亟待解决的难题。
人工智能可以通过对用户行为和交易数据的分析，快速发现异常交易和风险行为，并采取相应的风控措施。
商务智能概览
03商 务 智 能 基 本 功 能
决策支持系统解决五个层次的问题
以前发生了什么
现在发生了什么
为什么发生
将来会发生什么
商务智能五类前端展现工具
固定报表
即席查询
数据挖掘
KPI指标
例外分析
商务智能应用的三个阶段
第三阶段：高层次分析
▪AA/DM ▪DSS
第二阶段：查询分析
▪交互查询 ▪切片钻取旋转 ▪OLAP
所有部门统一数据模型
产品管理
市场营销
销售
合作伙伴 人力资源
统一 数据模型
客户服务
财务定单Leabharlann 理➢ 完整的、统一的数据模型
➢ 所有数据存储在单一数据库中
➢ 提供单一的“实事”数据
SAP BI帮助所有企业建立完整的 ，统一的数据模型，以抽取、挖 掘、合并和分析数据，为企业当 前和未来的发展提供行之有效的 决策依据。
ETL/EII
数据分析
数据存储管理
业务模型
数据展现
数据展现
数据迁移
作业分配 数据清洗
数据仓库 元数据管理
数据集市管理
安全性、 分析管理
最终用户
数据重新组织 数据质量控制
销售系统 生产系统
ETL/DQ 解决方案
数据重新组织 数据质量控制
数据抽取、迁移、加载
采购系统
IWAY
EII 解决方案
财务系统
数据仓库
数据
企业多年来积累的
交易数据，以及每 天产生的商务数据，
01
为商务分析、挖掘
奠定了数据基础
信息
SAP顾问可以将大量
数据进行建模分析， 以交互性很强的动态
电子商务中的商务智能应用研究
电子商务中的商务智能应用研究随着互联网的普及和电子商务的迅速发展，商家们越来越倾向于利用商务智能（BI）技术来分析和识别客户需求，提高业务效率和增加盈利。
商务智能在电子商务中的应用，不仅可以帮助企业实现更加个性化的服务，还能够通过数据分析实现商业价值最大化，通过本文，将从下列三个方面探讨在电子商务中商务智能的应用：1. 商务智能的定义和作用商务智能主要涉及技术和工具，利用数据挖掘和数据分析等手段，帮助企业管理人员和决策者从大量的数据中提取关键信息以便做出更加明智的商业决策，预测客户需求以及产品趋势等。
商务智能应用于电子商务中可以跟踪和回答更加具体的问题，帮助企业管理更加出色的客户服务、产品开发以及市场推广。
商务智能可以帮助企业识别出市场变化，获得一些关键信息比如顾客购买习惯、顾客付款方式等等，从而促进更加有效的市场营销。
使用商务智能可以让企业更好地理解其所需要的数据，并更加深入地了解来自各种数据源中的趋势，并在未来更加客观地发展业务。
2. 商务智能的应用案例分析业界优秀的电子商务企业都在致力于把商务智能应用于企业中，其中最具代表性的案例莫过于亚马逊。
通过其专利的商务智能技术，亚马逊不仅可以分析客户购买数据和行为，而且可以提供给消费者更加合适的推荐产品。
此外，亚马逊还对其庞大的产品库进行了细分，通过对客户行为的分析，他们可以更加聚焦在多个亚马逊站点上出现的商品，为顾客提供更好的购物体验。
另一个案例是美国的高端百货公司Nordstrom，在其网站上使用商务智能技术来提高顾客购物体验。
通过分析顾客的活动数据和历史购买记录，该公司可以向其顾客推荐符合其偏好的产品，从而快速满足顾客需求，获得更高的市场份额。
3. 商务智能在电子商务中的前景与挑战在商务智能技术的过程中，企业何时需要使用这种技术仍然存在一些争议。
但是在电子商务中，商务智能的前景是不可否认的。
随着数字技术不断更新和改进，商务智能将帮助企业解决目前在电子商务中的挑战，提高企业的竞争力和业绩。
电子商务及商务智能的应用
电子商务及商务智能的应用在当今数字化的时代，电子商务已经成为了商业领域中不可或缺的一部分，深刻地改变了人们的购物方式和企业的运营模式。
与此同时，商务智能作为一种强大的数据分析和决策支持工具，也在电子商务领域中发挥着越来越重要的作用。
电子商务，简单来说，就是通过互联网等电子手段进行的商业活动。
它打破了时间和空间的限制，让消费者能够随时随地购买到全球各地的商品和服务。
无论是购买日常用品、服装、电子产品，还是预订旅游服务、购买保险等，都可以在电子商务平台上轻松完成。
对于企业而言，电子商务降低了运营成本，拓宽了市场渠道，能够更精准地满足消费者的需求。
然而，随着电子商务的迅速发展，企业面临着海量的数据，如何有效地处理和利用这些数据以做出更明智的决策，成为了一个关键问题。
这时候，商务智能就应运而生了。
商务智能是指利用数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等技术，将企业中现有的数据转化为有用的信息和知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
在电子商务中，商务智能有着广泛的应用。
首先，商务智能可以用于客户关系管理。
通过对客户的购买行为、浏览记录、评价等数据进行分析，企业可以深入了解客户的需求和偏好，从而实现个性化的推荐和精准营销。
比如，当一位客户经常购买运动装备，商务智能系统就可以向他推荐相关的运动营养品或健身器材。
这种个性化的服务不仅能够提高客户的满意度和忠诚度，还能够增加销售额。
其次，商务智能有助于优化供应链管理。
在电子商务中，高效的供应链至关重要。
通过分析销售数据、库存水平、物流信息等，企业可以准确预测市场需求，合理安排库存，优化物流配送路线，从而降低成本，提高供应链的响应速度和灵活性。
例如，如果某种商品的销售趋势显示即将迎来旺季，企业可以提前增加库存，确保能够及时满足客户的需求，避免缺货现象的发生。
再者，商务智能在市场分析方面也发挥着重要作用。
它可以帮助企业了解市场趋势、竞争对手的动态，从而制定更有效的市场策略。
电子商务智能
电子商务智能在当今数字化的时代，电子商务已经成为了商业领域中不可或缺的一部分。
它不仅改变了我们购物的方式，还极大地影响了企业的运营和市场的竞争格局。
而“电子商务智能”这一概念，正逐渐成为推动电子商务发展的核心力量。
所谓电子商务智能，简单来说，就是利用各种智能化的技术和手段，让电子商务的各个环节变得更加高效、精准和个性化。
这包括了从商品的推荐、客户的服务，到供应链的管理、市场的预测等等。
让我们先从商品推荐这一方面来看看电子商务智能的应用。
当我们在电商平台上购物时，常常会发现系统会根据我们的浏览历史、购买记录以及搜索偏好，为我们推荐相关的商品。
这背后就是基于大数据和机器学习算法的智能推荐系统在发挥作用。
通过对海量用户数据的分析，系统能够了解用户的兴趣和需求，从而提供更符合用户心意的商品推荐。
这不仅提高了用户的购物体验，也增加了商家的销售机会。
在客户服务方面，电子商务智能也带来了显著的改变。
智能客服机器人的出现，使得用户能够随时获得快速的回答和解决方案。
这些机器人可以通过自然语言处理技术理解用户的问题，并提供准确的答案。
虽然它们可能无法完全替代人工客服，但在处理常见问题和提供即时响应方面发挥了重要作用，大大减轻了人工客服的工作压力，提高了服务效率。
供应链管理是电子商务中至关重要的一环，而电子商务智能在这方面也有着出色的表现。
通过实时监控库存水平、预测销售趋势，企业可以更加精准地进行采购和补货，避免库存积压或缺货的情况发生。
同时，智能的物流配送系统能够优化配送路线，提高配送效率，确保商品能够及时、准确地送达消费者手中。
另外，电子商务智能在市场预测方面也具有很大的优势。
借助数据分析和模型预测，企业可以更好地了解市场需求的变化趋势，提前做好产品研发、生产和营销的规划。
这有助于企业降低风险，提高市场竞争力。
然而，要实现电子商务智能并不是一件简单的事情。
它需要企业具备强大的数据收集和处理能力。
只有收集到足够多、足够准确的数据，才能为智能分析和决策提供有力的支持。
电子商务中的商务智能
电子商务中的商务智能在当今数字化时代，电子商务已经成为商业领域中不可或缺的一部分。
随着电子商务的迅猛发展，企业面临着海量的数据和复杂的业务流程。
如何从这些数据中提取有价值的信息，做出明智的决策，成为了企业在竞争激烈的市场中脱颖而出的关键。
商务智能作为一种有效的工具，正逐渐在电子商务领域发挥着重要作用。
商务智能是指运用数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等技术，将企业中分散的数据进行收集、整理、分析和转化，为企业的决策提供支持和指导。
在电子商务中，商务智能可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为，优化业务流程，提高运营效率，增强市场竞争力。
首先，商务智能能够帮助企业深入了解消费者。
通过对消费者在电子商务平台上的浏览、购买、评价等行为数据的分析，企业可以了解消费者的兴趣爱好、购买习惯、消费能力等信息。
例如，企业可以通过分析消费者的浏览历史和购买记录，发现消费者的潜在需求，从而为其推荐相关的产品和服务。
此外，企业还可以根据消费者的地域、年龄、性别等特征，进行市场细分，制定个性化的营销策略，提高营销效果。
其次，商务智能有助于优化产品和服务。
企业可以利用商务智能分析产品的销售数据、库存数据、客户反馈等信息，了解产品的受欢迎程度和存在的问题。
对于畅销产品，企业可以加大生产和推广力度；对于滞销产品，企业可以及时调整策略，进行改进或淘汰。
同时，企业还可以通过分析客户的反馈和投诉，不断优化产品和服务质量，提高客户满意度。
再者，商务智能能够提升供应链管理效率。
在电子商务中，供应链的高效运作至关重要。
商务智能可以帮助企业实时监控库存水平、订单处理情况、物流配送状态等，实现供应链的可视化管理。
通过预测销售趋势，企业可以提前做好库存准备，避免缺货现象的发生。
此外，商务智能还可以优化物流路径，降低物流成本，提高物流配送的及时性和准确性。
另外，商务智能在市场竞争分析方面也具有重要作用。
企业可以利用商务智能收集竞争对手的产品信息、价格策略、促销活动等数据，进行对比分析。
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7.2.6 促销维——内部促销和外部促销维
分成内部促销维和外部促销维
1．内部促销维 属性有：表示内部促销ID的惟一整数标识符；
内 部 促 销 URL ， 如 ， mysite/InternetSpecial4.html 等 ； 点 击 URL ； 内部促销类型，如，内部广告、附属链接、 外部文章链接和销售等；内部促销版本； 用SKU或服务码表示的内部促销产品或服 务码；内部促销品牌；内部促销目录等。
7.3.3 建立ETL系统
过滤记录 （可选）
分析事实记录 IP地址解析
Web地理维 参照表 主机表 Web服务维
会话维
用户维 用户时间维 物理地理维
会话匹配
页面辨认
用户辨认
过滤记录 （可选）
内容维 页面维 活动维
维处理
7.3.3 建立ETL系统
5．设计和建立维表 6．设计和建立事实表ETL组件 7．建立数据加载机制和整合ETL程序 8．为数据管理建立支持
用户日期和用户时刻表是从用户的观点来分析用户行为的，用 户日期和用户时刻是基于一个特定用户日历。
用户时间维和财政时间维一样，同样被分成日期维表和时刻维 表。
用户日期维表包含属性同企业的日期维表类似。只是增加了日 期的用户季节
7.2.4 地理位置维——物理地理、Web地理 和站点地理维
考虑用户的物理地理位置、用户到达企业站点的途径和站点地 理位置，这样就至少需要三个地理位置维
1．网络营销 2．客户的聚类分析 3．客户的个性化服务 4．挖掘潜在的客户 5．挽留老客户
电子商务中的商务智能
本章学习目标： 电子商务数据环境的特殊性； Web数据的各种分析； 电子商务数据仓库的逻辑模型设计； 电子商务数据仓库的ETL系统设计方法； 数据挖掘在电子商务中的应用；
电子商务中的商务智能
• 7.1 电子商务的数据仓库开发 • 7.2 电子商务数据仓库的逻辑模型 • 7.3 电子商务数据仓库的ETL设计 • 7.4 电子商务数据挖掘
7.2.7 电子商务数据仓库模型的事实表设计
由与维表相关联的外键以及网页点击加载时间、 点击接收时间、点击完成时间、点击传输 字节和点击HTTP事务状态码等5个度量浏 览者活动状况的事实组成
7.2.7
电子商务数据仓库模型的事实表设计
用户时间ID 时间类型 时间段 SQL时间戳 GMT
财政日期ID 数据类型 季节 日期时间戳 财政年 财政月 财政日 ……
7.1.2 电子商务数据仓库项目规划
首先需要定义项目的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ业目标。
要用智能型电子商务的商务词汇表示。即用“提高网站商品销售量”、“提高电 子商务销售利润”、“提高网络促销策略响应率”来表示商务智能的最终目标。
7.1.3 电子商务数据仓库需求分析
需求分析是电子商务数据仓库设计的基础 了解在电子商务网站中可以用哪些数据来满足最终用户的决策要求。
人力资源 数据库
订单管理
购买
呼叫中心 数据库
库存管 理
库存数 据库
可接受的账户 可支付的账户 通用分类账
混合报表与报告系 统
ERP数据库
自动买 卖
买卖数 据库
自动销售人员
购买力数据库
7.3 电子商务数据仓库的ETL设计
混合报表与报告系统
ERP数据库
自动销售人员
Web应用 服务器 和数据
库
备份Web 服务器
引用者地理维属性包含：标识符；引用URL；引用页面标识符 ID；查询字符串；引用域；已引用URL；已引用页面ID。
7.2.4 地理位置维——物理地理、Web地理 和站点地理维
3．站点地理维属性
站点地理维属性主要包括：表示候选站点地理 ID的惟一整数标识符；页面URL；惟一的 页面标识符，一个独立的页面标识符表示 与页面相关联的动态页面URL；父URL， 例如，mysite/index.html；总页面字节大小， 包括所有组件项，如页面转载的图像或脚 本；页面版本号；页面最后修改日期；页 面主要用途，例如，主页面、搜索、信息、 购物篮、产品说明和下载等。
用户维可以包括这样一些属性：用户标识符、用户代理类型、 用户代理名、用户类型、性别、注册用户名、电子邮件地 址、消费人群、人口统计信息、最后购买时间戳、信用概 要、电话号码和地址等。
用户维的属性是可选的。用户类型和性别可以在会话过程或者 用户注册信息中获取。消费人群和人口统计信息由许多描 述用户的字段组成，这些信息也可能来自第三方的市场调 查公司。如果站点支持在线购物，那么用户的最后一次购 物时间、信用概要、电话、地址等都可以从用户所提供的 信息和信用卡供应商处获得。
7.1.4 电子商务数据仓库逻辑模型设计
1.数据仓库的逻辑模型设计 2.智能型电子商务应用开发 3.逻辑模型文档设计
7.1.5 电子商务数据仓库物理模型设计
⑴电子商务数据仓库的结构和基础开发 ⑵电子商务数据仓库的物理模型设计 ⑶电子商务数据仓库的应用开发 ⑷电子商务数据仓库的系统集成
7.1.6 电子商务数据仓库实现与部署
主要目标有：基于对需求和能满足的或不能满足的终端用户需求数据有更详尽的 了解，重新定义项目的规模；确定项目开发的优先次序，对项目的规模、预算和时 间安排基于这些优先次序做必要的调整；为了支持用户的决策信息需求，将网站上 的任何变更用文挡的形式记录下来；创建一个描述关键性机遇的领域、分析信息需 求以及数据来源的商务智能需求文挡，为项目今后阶段的工作制定详细工作计划。
在服务器的日志文件中还包含文件名、服务时间、 IP地址、服务器端口、进程ID、格式化时间、 被请求的URL、服务器名称和Cookie等信息。
与电子商务直接有关的后台应用程序数据库中的 商品销售数据、商品发送数据、商品库存数据、 客户基本信息等商务活动数据源也是智能型电 子商务数据仓库的主要数据来源。
和基于视频的动态图像挖掘。
7.4 电子商务数据挖掘
3.Web结构挖掘 从WWW的组织结构和链接关系中推导知识 Web结构挖掘有助于用户找到相关主题的权威
站点，并可以指向众多权威站点的相关主 题站点。 Hub页面提供了指向权威页面的链接集合。
7.4 电子商务数据挖掘
4. Web使用记录的挖掘 通过挖掘Web日志文件和相关数据，来发现用
用户ID 用户代理类型 用户代理名 用户类型 性别 注册用户名 电子邮件地址 消费人群 ……
主机地理ID 域名 国家 州、省、市
……
引用者ID 引用URL 引用页面ID 查询字符串 已引用URL
……
站点地理ID 页面URL 页面标识符 父URL 总页面字节 ……
内部促销ID 内部促销URL 内部促销类型 内部促销版本 内部促销码 内部促销品牌 内部促销目录
7.4 电子商务数据挖掘
7.4.1 Web数据挖掘技术 1. Web的特点 • Web的庞大性。 • Web的动态性。 • Web的异构性。 • 非结构化的数据结构。 • 形形色色的用户群体
7.4 电子商务数据挖掘
2. Web内容挖掘 ⑴基于文本信息的挖掘 和通常的平面文本挖掘比较类似 ⑵基于多媒体信息的挖掘 基于音频的挖掘、基于图片的静态图像的挖掘
7.2.6 促销维——内部促销和外部促销维
2．外部促销维
属性：表示候选外部促销关键字的惟一整数标 识符；包含查询串URL完整文本的外部促 销URL；外部促销引擎/赞助商；外部促销 格式，例如，标语、擎天柱、弹出式广告 链 接 等 ； 外 部 促 销 版 本 ； 用 SKU 或 服 务 码 表示的外部促销产品或服务；外部促销品 牌；外部促销目录；
1．物理地理维
物理地理维表中的属性一般可以包含：用惟一整数标识符表示 的候选物理地理关键字；国家、州或省份、乡村或城市、 街道、门牌号、邮政编码或邮递区号，地理位置是家庭、 公寓、商务、政府部门等场所类型。
2．Web地理维属性 主机地理维表和引用者地理维表
主机地理维的主要属性包含：候选主机地理关键字；主机Ip地 址；主机名；域名；主机所在国家、所在州或省份、所在 城市等。
7.1 电子商务的数据仓库开发
7.1.1 电子商务的数据环境分析
点击流数据、E-mail、IP地址、交易记录、安全检查、 电子金融数据
1．电子商务数据环境
Web服务器日志（Web Server Logs）、Cookie信息、广告服 务 器 数 据 库 （ Ad Server Database ） 、 注 册 数 据 库 （Registration Database） 、 商 业应用 数 据库 （ Commerce Application Database）。
户访问Web页面的模式。 一般的访问模式追踪和个性化的使用纪录追踪 Web使用记录的挖掘要经过数据预处理阶段、
模式识别阶段、模式分析阶段三个阶段。
7.4 电子商务数据挖掘
5．Web数据挖掘的意义 ⑴有助于网络资源的开发和利用 ⑵有利于提高网络服务水平 ⑶是构建科学的决策支持系统的需要
7.4.2 Web数据挖掘在电子商务中的应用
7.2.3 时间维——财政时间维和用户时间维
财政时间维分成：财政日期表和财政时刻表。
财政日期维表中可以包含：候选财政日期关键字、数据类型、 季节、日期时间戳、财政年、财政月、财政周、财政日数、 日名、周天数、月天数和日类型等。
财政时刻表中可以包含：候选财政时间维关键字、时间类型、 一天的时间段、SQL时间戳和GMT时分秒。
7.2.5 商品维——内容和活动维
3．站点地理维属性
站点地理维属性主要包括：表示候选站点地理 ID的惟一整数标识符；页面URL；惟一的 页面标识符，一个独立的页面标识符表示 与页面相关联的动态页面URL；父URL， 例如，mysite/index.html；总页面字节大小， 包括所有组件项，如页面转载的图像或脚 本；页面版本号；页面最后修改日期；页 面主要用途，例如，主页面、搜索、信息、 购物篮、产品说明和下载等。