Веб-майнінг – інструмент, що дозволяє відповідати на багато питань, пов’язаних з електронною комерцією. Наприклад, хто з відвідувачів сайту може стати постійним клієнтом компанії, які покупці приносять найбільший дохід, ніж цікавиться цільова аудиторія вашого бізнесу тощо.
Існує три напрями майнінгу даних із сайтів конкурентів:
- Вилучення веб-контенту: передбачає збір корисних даних з каталогу продукції, стрічки новин, розділу «Про компанію», коментарів користувачів і т.д.;
- Аналіз використання ресурсу: дозволяє виявити основні закономірності у великих обсягах даних, передбачаючи поведінку користувачів, попит на товари чи послуги, передбачувану кількість покупок тощо;
- Вивчення структури сайту: моніторинг посилань, що пов’язують сторінки між собою, з метою оцінки комфортності використання сайту цільовою аудиторією або постійними клієнтами.
У сукупності ці дослідження можуть принести неоціненну користь навіть для малого або середнього бізнесу в будь-якій ніші, будь то інтернет-магазин автозапчастин або сайт юридичної компанії.
Web Mining: інструменти для роботи
У різноманітності інструментів для майнінгу даних ми постаралися виділити сімку найефективніших та готові поділитись власним рейтингом з усіма читачами нашого блогу!
1. R
По суті це особлива “мова” для статистичних обчислень або роботи з графікою. Створений на основі команд із Python, Ruby, Pearl та інших мов програмування.
- Операційні системи, що підтримуються: Windows, MacOS X, UNIX-платформи;
- Область застосування: веб-майнінг.
2. Octoparse
Простий, але дуже потужний інструмент для інтелектуального аналізу даних із можливістю автоматичного прасингу інформації з різних джерел у мережі. Розпізнає посилання, автоматично завантажує інформацію, «упаковує» дані у зручний формат.
- Підтримувані ОС: Windows (XP, 7, 8, 10);
- Область застосування: аналіз контенту.
3. Oracle Data Mining (ODM)
Програмне забезпечення для аналізу інформації, що надходить, вбудоване в ядро Oracle Database. Використовувані аналітичні моделі ґрунтуються на об’єктах баз даних. Має відмінну масштабованість і оптимізований для ефективного використання внутрішніх (системних) ресурсів.
- Підтримувані ОС: Windows;
- Область застосування: веб-майнінг.
4. Tableau
Набір інструментів для інтерактивної візуалізації даних для бізнес-аналітики. Крім збору та аналізу, формує візуально привабливі інформаційні панелі, може оновлювати їх у реальному часі, має інтуїтивно зрозумілий інтерфейс.
- Підтримувані ОС: MacOS X, Windows;
- Область застосування: веб-майнінг.
5. Scrapy
Середовище з відкритим вихідним кодом дозволяє задавати власні сценарії парсингу і подальшої обробки даних через вікно керування за допомогою Python.
- Підтримувані ОС: BSD, MacOS, Linux, Windows;
- Область застосування: аналіз веб-контенту.
6. HITS алгоритми
Hyperlink-Induced Topic Search, алгоритм аналізу посилань, здатні оцінювати веб-сторінки, що найбільш релевантні пошуковому запиту на основі тексту. Аналізує як саму сторінку, так і гіперпосилання на ній.
- Підтримувані ОС: Windows, Linux;
- Область застосування: аналіз веб-структури.
7. Алгоритми PageRank
PageRank – один із найпопулярніших алогритмів, що аналізують структури сайтів за посиланнями, що присвоює кожній з них числову вагу для «вимірювання» їх важливості для інтернету.
- Область застосування: аналіз веб-структур.
