Что такое майнинг веб-данных?

Более чем когда-либо юридические и физические лица используют Всемирную паутину для проведения множества деловых и личных транзакций. В результате компании все чаще используют инструменты и методы веб-анализа данных, чтобы найти способы улучшить свои итоги и увеличить клиентскую базу. Интеллектуальный анализ веб-данных включает в себя процесс сбора и суммирования данных из структуры гиперссылок веб-сайта, содержимого страницы или журнала использования для идентификации шаблонов. Используя веб-анализ данных, компания может определить потенциального конкурента, улучшить обслуживание клиентов или нацелить потребности и ожидания клиентов. Правительственное агентство может также попытаться раскрыть террористические угрозы или другую преступную деятельность с помощью веб-приложения для интеллектуального анализа данных.

Некоторые распространенные методы интеллектуального анализа веб-данных включают в себя интеллектуальный анализ веб-содержимого, анализ использования веб-страниц и анализ веб-структуры. Анализ веб-контента исследует предмет веб-сайта. Например, майнеры веб-контента могут анализировать аудио, текст, изображения и видео на сайте. Майнеры веб-контента обычно концентрируются на текстовой информации сайта больше, чем на других функциях сайта. Обработка естественного языка и поиск информации - это две технологии извлечения данных, которые часто используются майнерами веб-контента.

Интеллектуальный анализ использования Интернета обычно представляет собой автоматизированный процесс, при котором веб-серверы собирают и сообщают шаблоны доступа пользователей в журналах доступа к серверу. Компания может, например, использовать инструмент извлечения данных об использовании Интернета для составления отчетов о журналах доступа к серверу и информации о регистрации пользователей для создания более эффективной структуры веб-сайта. Анализ структуры сети изучает структуру узлов и соединений веб-сайтов. Это может быть полезно при выявлении сходств и взаимосвязей, существующих между различными веб-сайтами. Анализ веб-структуры часто включает в себя обнаружение шаблонов по гиперссылкам или извлечение структур документов на веб-странице.

Два основных метода интеллектуального анализа данных, которые могут использоваться веб-майнерами данных, - это анализ ассоциаций интеллектуального анализа данных и регрессия интеллектуального анализа данных. Анализ связей интеллектуального анализа данных помогает выявить заслуживающие внимания отношения, скрытые в больших наборах данных. Регрессия данных - это статистический метод, с помощью которого математические формулы используются для прогнозирования будущих результатов, таких как размер прибыли, стоимость жилья или показатели продаж.

Поставщики программного обеспечения для интеллектуального анализа данных предлагают инструменты веб-анализа данных, которые могут извлекать прогнозную информацию из больших объемов данных. Предприятия часто используют эти инструменты для анализа программного обеспечения для анализа конкретных наборов данных, касающихся поведения потребителей. Используя результаты анализа данных, компании могут прогнозировать будущие тенденции бизнеса.