Webデータマイニングとは

かつてないほど、エンティティや個人がWorld Wide Webを使用して、多くのビジネスおよび個人の取引を行っています。 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技術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。 企業は、Webデータマイニングを使用して、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発見しようとする場合もあります。

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使用マイニング、および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、テキスト、画像、およびビデオ機能を分析できます。 Webコンテンツマイナーは通常、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使用マイニングは通常、Webサーバーがサーバーアクセスログで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アクセス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をレポートできます。 Web構造マイニングは、Webサイトのノードと接続構造を調査します。 異なるWebサイト間に存在する類似点および関係を識別するのに役立ちます。 Web構造マイニングでは、多くの場合、ハイパーリンクからパターンを明らかにするか、Webページ上のドキュメント構造を引き出します。

Webデータマイナーで使用できる2つの一般的なデータマイニング手法は、データマイニング関連分析とデータマイニング回帰です。 データマイニング関連分析は、大規模なデータセットに埋もれている注目すべき関係を明らかにするのに役立ちます。 データマイニング回帰は、数式を使用して、利益率、住宅価格、売上高などの将来の結果を予測する統計的手法です。

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ています。 多くの場合、企業は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できます。