本论文针对国内外电子商务网站的商业运营与推广效果评估需要，研究能够持续提升网站经营利润的访客行为分析系统的结构与构建过程。通过使用该系统，电子商务网站的经营分析决策人员最终可以使用本文描述的访客行为分析系统掌握网站的流量分布状况，并在此基础上评估针对商业目标的网站设计实现质量、比较各互联网广告推广源的实效，并在一定程度上识别与防范欺诈点击，从而达到对网站商业运营的完全掌控和利润提升。 为了达到上述目标，本文的论述先从互联网访客浏览访问的原始流量数据采集方法与流量数据库处理的讨论出发，然后进一步探讨了运用数据仓库技术建立与网站访客行为相关的多个重要维度与事实数据，从而提供电子商务网站运营相关的访客行为多维主题分析应用方案以及数据仓库的更新维护机制。通过该部分探讨的数据仓库，使用本系统的用户可以查看其网站的静态系列报告、多因素组合报告及进行覆盖任意维度的多维分析报告。 由于反映电子商务网站运营质量的决定性指标是访客转化率与转化数量，而影响访客转化成为最终客户的因素涉及到访客所在地域、在网站的停留时间、到网站的目的（可通过搜索关键词间接推测）、网站的页面质量等等，这些因素与访客转化行为之间的关系相当复杂且数据繁多。本文阐述的系统也在访客行为数据仓库的数据基础上借鉴了经典的关联规则挖掘算法Apriori，并根据实际业务需要将原来适用的单维成员间关联分析扩展到适用于多维度成员间关联分析，为分析人员提供影响访客转化（或未转化）各类因素的关联规则挖掘：即提出与实现了二元约束条件下的多维关联规则挖掘算法。本文给出了该算法的扩展思路和示例代码，这是对目前单维关联规则挖掘算法Apriori的一个扩充，有相当的实用价值。通过该部分探讨的数据挖掘算法，使用本系统的用户无需在繁杂的数据中进行组合查询判断就可以直接获知影响其网站访客转化行为的各个因素，并有针对性地采取营销与网站质量提升手段。 此外，本文结束部分也将已上线运行的访客行为分析系统的应用效果和数据挖掘在多个网站运用后获得的实际成果进行了介绍，从中不仅检验了挖掘系统的实用性，也同时获得了数个网站经营改进的实用方法与结论，值得电子商务网站经营者借鉴与利用。