Was ist Web Data Mining?
Mehr als je zuvor nutzen Unternehmen und Einzelpersonen das World Wide Web, um eine Vielzahl von geschäftlichen und persönlichen Transaktionen durchzuführen. Infolgedessen setzen Unternehmen zunehmend Web-Data-Mining-Tools und -Techniken ein, um Wege zu finden, um ihr Geschäftsergebnis zu verbessern und ihre Kundenbasis zu vergrößern. Beim Web-Data-Mining werden Daten aus der Hyperlinkstruktur, dem Seiteninhalt oder dem Verwendungsprotokoll einer Website erfasst und zusammengefasst, um Muster zu identifizieren. Mit Web Data Mining kann ein Unternehmen einen potenziellen Konkurrenten identifizieren, den Kundenservice verbessern oder die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden ansprechen. Eine Regierungsbehörde kann auch versuchen, terroristische Bedrohungen oder andere kriminelle Aktivitäten mithilfe einer Web-Data-Mining-Anwendung aufzudecken.
Einige gängige Web-Data-Mining-Techniken umfassen das Web-Content-Mining, das Web-Use-Mining und das Web-Structure-Mining. Web Content Mining untersucht den Inhalt einer Website. Beispielsweise können Web Content Miner die Audio-, Text-, Bild- und Videofunktionen einer Site analysieren. Web Content Miner konzentrieren sich in der Regel mehr auf die Textinformationen einer Site als auf andere Site-Funktionen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache und das Abrufen von Informationen sind zwei Data Mining-Techniken, die häufig von Web Content Minern verwendet werden.
Das Web Usage Mining ist normalerweise ein automatisierter Prozess, bei dem Webserver Benutzerzugriffsmuster in Serverzugriffsprotokollen erfassen und melden. Ein Unternehmen kann beispielsweise ein Data-Mining-Tool für die Webnutzung verwenden, um Serverzugriffsprotokolle und Benutzerregistrierungsinformationen zu protokollieren und so eine effektivere Website-Struktur zu erstellen. Web Structure Mining untersucht die Knoten- und Verbindungsstruktur von Websites. Dies kann hilfreich sein, um Ähnlichkeiten und Beziehungen zwischen verschiedenen Websites zu identifizieren. Beim Web Structure Mining werden häufig Muster aus Hyperlinks aufgedeckt oder Dokumentstrukturen auf einer Webseite abgerufen.
Zwei allgemeine Data Mining-Techniken, die von Web-Data Minern verwendet werden können, sind die Analyse von Data Mining-Zuordnungen und die Data Mining-Regression. Mithilfe der Analyse von Data Mining-Zuordnungen können Sie wichtige Beziehungen aufdecken, die in großen Datenmengen vergraben sind. Bei der Data Mining-Regression handelt es sich um eine statistische Methode, mit der mithilfe mathematischer Formeln zukünftige Ergebnisse wie Gewinnspannen, Hauswerte oder Verkaufszahlen prognostiziert werden.
Anbieter von Data Mining-Software bieten Web-Data-Mining-Tools an, mit denen prädiktive Informationen aus großen Datenmengen abgerufen werden können. Unternehmen verwenden diese Software-Mining-Tools häufig, um bestimmte Datensätze zum Verbraucherverhalten zu analysieren. Mit den Ergebnissen der Datenanalyse können Unternehmen zukünftige Geschäftsentwicklungen prognostizieren.