电子商务与数据挖掘分析

无需从历史系统中集成，避免很多错误
可以通过良好的站点设计，直接获得跟数据挖掘有关 的数据

而不是再来分析、计算、预处理要用的数据 无需人工数据输入，避免了很多错误

直接收集的电子数据——可靠

可以通过良好的站点设计，良好的控制数据采样的颗 粒度

颗粒度控制在客户级别或者是session级别，而不是页面级别
电子商务与数据挖掘
基于WEB日志的用户访问模式挖掘
电子商务与数据挖掘——完美结合

在电子商务中进行成功的数据挖掘得益于：

电子商务提供海量的数据

如果一个电子商务网站平均每个小时卖出五件物品，那么它一 个月的平均点击量是160万次。

丰富的记录信息

良好的WEB站点设计将有助于获得丰富的信息
从电子商务站点收集的都是电子数据，无需人工输入或者是从 历史系统进行整合 在电子商务中，很多知识发现都可以进行直接应用

Web Structure Mining是对Web页面之间的结 构进行挖掘。


在整个Web空间，有用的知识不仅包含在页面的内 容中，而且也包含在页面的结构中。 Web结构挖掘主要针对的就是页面的超链接结构， 如果有较多的超链接指向它，那么该页面就是重要 的，发现的这种知识可用来改进搜索路径等。
Web Usage Mining

如果你的电子商务站点设计的好，你将可以获 得各种商务的或者是用户访问的信息：


商品和商品的属性 商品的归类信息（当同时展示多种商品是，归类信 息是非常有用的） 促销信息 关于访问的信息（比如：访问计数） 关于客户额信息 （可以通过登陆/注册来获得）
“干净的数据”

信息直接从网站上提取
Web Usage Mining的作用

通过对电子商务网站应用Web Usage Mining 数据挖掘技术，可以

提高站点的质量 改善WEB缓存，缓解网络交通，提高性能 在电子商务中还可捕捉到大量的采购过程的细节， 为更加深入的分析提供了可能
Web日志 (1)

典型的日志文件片断 uplherc.upl.com - - [01/Aug/1995:00:01:38 -0400] "GET/shuttle/missions/sts-71/images/images.html HTTP/1.0" 200 8529 133.43.96.45 - - [01/Aug/1995:00:01:39 -0400] "GET/shuttle/missions/sts-72/mission-sts-72.html HTTP/1.0" 200 3804 133.68.18.180 - - [01/Aug/1995:00:01:48 -0400] "GET /persons/nasa-cm/jmd.html HTTP/1.0" 200 4067

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
丰富的记录信息
Web Content Mining

来自百度文库
对Web页面内容进行挖掘，从Web数据中发现 信息。


自动地从数以百万计的Web站点和在线数据库中搜 索和获取信息和资料; 尽管人们可以直接从网上通过抓取建立索引，实现 检索服务来获得资源，但是大量的“隐藏”信息只 能通过内容挖掘来自动挖掘。
Web Structure Mining

与Web Content Mining和Web Structure Mining不同 的是，Web Usage Mining的挖掘对象是用户和网络 交互过程中抽取出来的二手数据，这些数据主要是用 户在访问Web时在Web日志里留下的信息，以及其它 一些交互信息，


日志信息包括访问日期、时间、用户IP地址、服务器IP地址、 方法、所请求URL资源、服务器响应状态、用户代理、发送 字节等。 Web Usage Mining就是对系统日志信息，以及用户的注册 数据等进行挖掘，以发现有用的模式和知识。

干净的数据


研究成果容易转化


投资收益容易衡量
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！
有趣的“生日现象”

一个银行通过对客户数据统计发现，它的5％ 的客户都是在同一天出生的（同年同月同日）！ 为什么？ 如何解释？
研究成果容易转化

历史上的数据挖掘研究有过许多的知识发现，但是这 些知识发现却很少在实际的商业应用中产生什么效果

要应用这些发现的知识可能意味着要进行复杂的系统更改、 流程更改或是改变人们的办事习惯，这在现实中是非常困难 的。 改变站点的设计（改变布局，进行个性化设计等） 开始有目标的促销 根据对广告效果的统计数据改变广告策略 可以很容易的提供捆绑销售

在电子商务中，很多知识发现都可以进行直接应用

投资收益容易衡量

使用数据挖掘成果的革新带来的收益如何衡量？

在传统的商业中衡量投资收益需要长期的测量和观察，Paco Underhill在《购物的科学》一书中提及，一个超市为了衡量 他们的促销策略带来的投资收益，每年要花14,000个小时查 看录像带。 销售变化的报表可以自动产生 客户对电子邮件和电子调查的反馈都可以在几天内得到，而 不必等个几个月 电子商务乃至整个互联网都是传统商业的理想试验室。

在电子商务中，衡量革新的投资收益是非常容易的


对电子商务网站的Web数据挖掘


通常在一个电子商务网站上应用的数据挖掘技 术是Web数据挖掘。 我们可以在一个电子商务网站挖掘些什么东西？

内容挖掘 (Web Content Mining) 结构挖掘 (Web Structure Mining) 使用挖掘 (Web Usage Mining)