电子商务为数据挖掘提供海量数据 ■“点击流”( Clickstreams)将会产生电子商务挖掘的 大量数据 a Yahoo!在2000年每天被访问的页面数是10亿,如此大的访 问量将会产生巨大的Web日志(记载页面访问的情况),每 个小时产生的Web日志量就达到10GB! 进行数据挖掘所需的大量数参’也会在断时间内产生 务站 口计算一下,如果你的站点一个小时卖出5件物品,一个月会 有多少页面访问 a5件×24小时×30天/%2(转化率,表示访问的人中买东西 的人的比率)×9页面(平均买一件物品要访问9个页面) 1,600,000页面电子商务为数据挖掘提供海量数据 ◼ “点击流”（Clickstreams）将会产生电子商务挖掘的 大量数据 ❑ Yahoo!在2000年每天被访问的页面数是10亿，如此大的访 问量将会产生巨大的Web日志（记载页面访问的情况），每 个小时产生的Web日志量就达到10GB！ ◼ 即便是一个小的电子商务站点，也会在断时间内产生 进行数据挖掘所需的大量数据 ❑ 计算一下，如果你的站点一个小时卖出5件物品，一个月会 有多少页面访问： ❑ 5件×24小时×30天/％2（转化率，表示访问的人中买东西 的人的比率）×9页面（平均买一件物品要访问9个页面）＝ 1,600,000页面