Webデータマイニングとは何ですか？

これまで以上に、エンティティも個人も同様に、World Wide Webを使用して、多くのビジネスおよび個人の取引を実施しています。 その結果、企業は、収益を改善し、顧客ベースを拡大する方法を見つけるために、Webデータマイニングツールとテクニックをますます採用しています。 Webデータマイニングには、パターンを識別するために、Webサイトのハイパーリンク構造、ページコンテンツ、または使用ログインからデータを収集および要約するプロセスが含まれます。 Webデータマイニングを使用して、企業は潜在的な競合他社を特定したり、顧客サービスを改善したり、顧客のニーズと期待をターゲットにしたりできます。 政府機関は、Webデータマイニングアプリケーションを使用して、テロリストの脅威やその他の犯罪行為を明らかにしようとすることもできます。

一般的なWebデータマイニング手法には、Webコンテンツマイニング、Web使用量マイニング、Web構造マイニングが含まれます。 Webコンテンツマイニングは、Webサイトの主題を調べます。 たとえば、Webコンテンツマイナーはサイトのオーディオを分析する場合があります、テキスト、画像、ビデオ機能。 通常、Webコンテンツマイナーは、他のサイト機能よりもサイトのテキスト情報に焦点を当てています。 自然言語処理と情報検索は、Webコンテンツマイナーがよく使用する2つのデータマイニング手法です。

Web使用量マイニングは通常、Webサーバーがサーバーアクセスログのユーザーアクセスパターンを収集および報告する自動化されたプロセスです。たとえば、企業は、より効果的なWebサイト構造を作成するために、Web使用データマイニングツールを使用してサーバーアクセスログとユーザー登録情報に関する報告を行う場合があります。 Web構造マイニングは、Webサイトのノードと接続構造を研究しています。 さまざまなWebサイトに存在する類似点と関係を特定するのに役立ちます。 Web構造マイニングには、多くの場合、ハイパーリンクからパターンを発見したり、Webページでドキュメント構造を引き出したりします。

2つの一般データminiWebデータマイナーが採用できるNG手法は、データマイニングアソシエーション分析とデータマイニング回帰です。 データマイニングアソシエーション分析は、大規模なデータセットに埋もれた注目すべき関係を明らかにするのに役立ちます。 データマイニングの回帰は、数学的な式を使用して、利益率、住宅価値、販売数値などの将来の結果を予測するために使用される統計的手法です。

データマイニングソフトウェアベンダーは、大量のデータから予測情報を引き出すことができるWebデータマイニングツールを提供します。 企業は多くの場合、これらのソフトウェアマイニングツールを使用して、消費者の行動に関する特定のデータセットを分析します。 データ分析の結果を使用して、企業は将来のビジネストレンドを予測することができます。