经营分析是企业为了更好的掌握公司总体经营情况,对经营过程中的一些现象做出分析,及时对企业进行调整和改革形成经营策略的过程。然而,正值蓬勃发展的电子商务活动为经营分析提供了良好的数据基础。很多企业在电子商务过程中积累了海量的数据,这些数据历史长达十多年之久,但并没有被很好的利用。本文在电子商务环境下,结合流行的数据挖掘等技术,就经营分析系统中的销售量预测做主要研究。本文结合数据挖掘、数据仓库和OLAP分析技术的基本理论和方法,从经营分析系统发展和需求出发,全面介绍数据挖掘概念及其应用,在分析电子商务现状的基础上,基于数据挖掘和经营分析系统理论,提出电子商务经营分析系统的设计、实现步骤等,论证了电子商务经营分析系统运用数据挖掘技术提高预测精度的可行性。本文在结构上,首先全面介绍了电子商务的特点、电子商务经营分析系统及其功能,分析了电子商务中运用经营分析系统的必要性。其次阐述了数据挖掘技术的相关理论、常用的算法及其应用,以及经营分析系统中用到的各种技术,并与数据挖掘技术进行比较,突出数据挖掘技术的优越。然后详细设计了经营分析系统的架构,以泰柯林电子商务系统项目为平台,根据企业销售数据中季节性、趋势性的特点,在现有的时间序列数据挖掘方法中增加了改进的季节指数平滑方法,对商品的销售数据进行分析,找出规律,从而实现系统。通过分别比较实际值与传统算法和优化算法的预测结果,得出优化算法的预测结果更接近实际值,提高了预测精度,论证了电子商务建立经营分析系统的积极意义。最后,对本文所做的工作进行总结,提出本文的不足与需要深入研究和改进的地方。