Веб-майнинг – инструмент, позволяющий отвечать на многие вопросы, связанные с электронной коммерцией. Например, кто из посетителей сайта может стать постоянным клиентом компании, какие покупатели приносят наибольший доход, чем интересуется целевая аудитория вашего бизнеса и т.д.
Существует три направления майнинга данных с сайтов конкурентов:
- Извлечение веб-контента: подразумевает сбор полезных данных из каталога продукции, новостной ленты сайта, раздела «О компании», комментариев пользователей и т.д.;
- Анализ использования ресурса: позволяет выявить основные закономерности в больших объемах данных, предсказывая поведение пользователей, спрос на товары или услуги, предполагаемое количество покупок и т.д.;
- Изучение структуры сайта: мониторинг ссылок, связывающих страницы между собой, для оценки комфортности использования сайта целевой аудиторией или постоянными клиентами.
В совокупности, эти исследования могут принести неоценимую пользу даже для малого или среднего бизнеса в любой нише, будь то интернет-магазин автозапчастей или сайт юридической компании.
Web Mining: инструменты для работы
В разнообразии инструментов для майнинга данных мы постарались выделить семерку самых эффективных и готовы поделиться собственным рейтингом со всеми читателями нашего блога!
1. R
По сути, это особый “язык” для статистических вычислений или работы с графикой. Создан на основе команд из Python, Ruby, Pearl и прочих языков программирования.
- Поддерживаемые операционные системы: Windows, MacOS X, UNIX-платформы;
- Область применения: веб-майнинг.
2. Octoparse
Простой, но очень мощный инструмент для интеллектуального анализа данных с возможностью автоматического прасинга информации из разных источников в сети. Распознает ссылки, автоматически скачивает информацию, «упаковывает» данные в удобный формат.
- Поддерживаемые ОС: Windows (XP, 7, 8, 10);
- Область применения: анализ контента.
3. Oracle Data Mining (ODM)
Программное обеспечение для анализа поступающей информации, встроенное в ядро Oracle Database. Используемые аналитические модели основаны на объектах баз данных. Обладает отличной масштабируемостью и оптимизирован для эффективного использования внутренних (системных) ресурсов.
- Поддерживаемые ОС: Windows;
- Область применения: веб-майнинг.
4. Tableau
Набор инструментов для интерактивной визуализации данных для бизнес-аналитики. Помимо сбора и анализа, формирует визуально привлекательные информационные панели, может обновлять их в реальном времени, обладает интуитивно понятным интерфейсом.
- Поддерживаемые ОС: MacOS X, Windows;
- Область применения: веб-майнинг.
5. Scrapy
Среда с открытым исходным кодом, позволяющим задавать собственные сценарии парсинга и последующей обработки данных через окно управления с помощью Python.
- Поддерживаемые ОС: BSD, MacOS, Linux, Windows;
- Область применения: анализ веб-контента.
6. HITS алгоритмы
Hyperlink-Induced Topic Search, алгоритм анализа ссылок, способны оценивать веб-страницы, наиболее релевантные поисковому запросу на основе текста. Анализирует как саму страницу, так и гиперссылки на ней.
- Поддерживаемые ОС: Windows, Linux;
- Область применения: анализ веб-структуры.
7. Алгоритмы PageRank
PageRank – один из самых популярных алогритмов, анализирующих структуры сайтов по ссылкам, присваивающий каждой из них числовой вес для «измерения» их важности для интернета.
- Область применения: анализ веб-структур.
