Analiza odwiedzania stron internetowych (kurs Web Mining)
Kurs ten poświęcony jest zagadnieniom analizy danych dotyczących serwisów WWW.
Web Mining jest dziedziną Data Mining uwzględniającą specyfikę danych pochodzących z serwisów internetowych oraz potrzeby analityczne e-biznesu (w tym analizy korzystania z witryn internetowych, zakupów w e-sklepach itp.).
Kurs Web Mining jest jednym z kursów Data Mining, organizowanych przez naszą firmę. Kurs ten jest prowadzony przez Centrum Szkoleniowe SPSS tylko na zamówienie klienta.

Pierwszym istotnym elementem kursu jest zapoznanie się z metodologią prowadzenia projektów DM (Data Mining) z uwzględnieniem specyfiki Web Mining. Omówione zostaną kolejne etapy prowadzenia projektów Web Mining zgodnie z metodologią CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining).

Kolejnym zagadnieniem będzie omówienie specyfiki Web Mining - czym jest, a czym nie jest Web Mining. Przedstawiony zostanie zakres problemów biznesowych jakie mogą być rozwiązywane z użyciem tego typu analiz, niebezpieczeństw pojawiających się w trakcie analizy danych, itd.

Jak w każdym zagadnieniu Data Mining, na możliwości rozwiązania określonego problemu oraz na jakość wyników istotny wpływ mają dostępne dane. Z tego powodu istotną częścią kursu będzie bliższe przyjrzenie się rodzajom danych jakie mogą być wykorzystywane w analizach Web Mining oraz omówienie problemów z tymi danymi związanych. To wszystko po to, by móc przejść do praktycznych zagadnień sprawdzania jakości danych, ich przekształcania i przygotowywania do analiz.

Następnym krokiem będzie wstępna eksploracja w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych. W tej części omówione zostaną zarówno metody graficznej eksploracji danych jak i inne wykorzystywane do tego celu techniki analityczne, takie jak algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne. Szczególna uwaga poświęcona zostanie algorytmowi analizy sekwencji - technice analitycznej szczególnie mocno związanej z Web Mining - służącemu między innymi do wyszukiwania charakterystycznych sposobów poruszania się odwiedzających po stronach www.

W dalszej części przedstawione zostaną metody i techniki budowania modeli predykcyjnych i klasyfikacyjnych w różnych zagadnieniach związanych Web Mining (np. sugerowanie odwiedzającym kolejnych strony ze względu na przynależność do określonych segmentów, pokazywanie właściwych banerów reklamowych, określanie prawdopodobieństwa dokonania zakupu w e-sklepie, itp). Poprzez praktyczne przykłady zaprezentowane zostanie wykorzystanie do modelowania klasycznych technik statystycznych, sieci neuronowych oraz drzew decyzyjnych.

Ostatnim elementem kursu będzie przyjrzenie się sposobom "zaprzęgania" gotowych modeli do pracy, tak by można je było "zaaplikować" w:

• bazie danych o klientach, w celu np. automatycznej oceny zainteresowania zakupem określonego typu produktów w e-sklepie;


• witrynie WWW, by np. automatycznie prowadziła odwiedzającego do najbardziej interesującej go zawartości serwisu.

Cały kurs ma nastawienie praktyczne i jest prowadzony w oparciu o system SPSS Clementine.