1. 研究目的与意义
通过对某电商企业的需求预测进行分析，可以了解数据挖掘方法，并且对相关的企业运作流程进行了解，帮助学生将需求预测的使用方法和现代电子商务企业运作方式进行有机的结合，加深学生对电子商务企业的需求量的认识。
这对提高电子商务行业数据挖掘的科学性，高效性有着巨大的推动作用。
同时又帮助学生对企业运作有了较为全面和系统的认知，提高学生的计算机编程能力，拓展了其将来的就业方向和深度。
2. 国内外研究现状分析
通过国内外学者对时间序列数据挖掘和分析方法的研究我们可以看出，时间序列在生活以及科学研究上都有着较为全面的应用，但我国的对于时间序列的研究起步较晚，较之于国外的成熟运用方法稍显稚嫩，而且目前我国的应用领域也较窄。
但随着时间序列分析的理论与应用这两方面的深入研究，时序分析应用的范围日益扩大。
目前，它已涉及天文、地理、生物、物理、化学等自然科学领域，图像识别、语音通信、声呐技术、遥感技术、核工程、环境工程、医学工程、海洋工程、冶金工程、机械工程等工程技术领域，国民经济、市场经济、生产管理、人口等社会经济领域，并已取得不少重要应用成果。
3. 研究的基本内容与计划
研究内容：由于目前电子商务行业市场发展与需求旺盛, 催生了很多的经济新业态和商业新模式, 对于社会发展与就业、服务转型升级有着重要的意义。我们通过对某电子商务企业相关的历史数据的发掘然后通过预测发现企业存在的不足和优势。主要包括（1）通过运用数据挖掘技术，定量预测方法，以及相应的时间序列模型，对企业未来的市场需求进行分析和预测（2）通过预测结果使得企业对市场需求有一定的了解。（3）帮助企业了解自身产品的需求量，制定合理的销售计划。本课题主要通过运用spss软件进行相关的数据挖掘与处理，让学生掌握相关的软件应用能力，同时通过对历史数据的收集，进行预测后输出相应的预测值。
研究计划：
第1周：论文选题，结合题目选择论文使用的方法
4. 研究创新点
运用多种SPSS模型算法，对电子商务企业的商品需求进行预测，提高企业对市场的把控力。
