Question

我被指控分析我公司网站的日志表。此表包含用户在给定会话的整个网站中的单击路径。我的公司希望根据用户的“点击路径”了解/发现趋势。在此过程中，根据年龄/地理位置识别出具有特定“点击路径”的用户组等。

从标题中可以看出，我对BI及其功能完全陌生，所以我想知道：

我们的目标是否可以实现？
我应该怎么做呢？

我目前正在网上阅读书籍以及我找到的其他电子书。所有迹象似乎都表明这可以通过序列聚类实现。虽然我目前失去了确切的实施和调整。因此，如果有人亲身体验过这样的事业，如果你能在这里分享，我会很棒。

干杯！

Answer 1

您要找的是Association Rule Mining。我对BI并不是特别熟悉，但我建议您查看Weka，其中包含Apriori algorithm及其变体的几种实现。

Answer 2

这不会帮助您使用现有的日志文件...（但如果您的搜索答案失败，则可以选择其他方式）

Google Analytics是免费的，您可以设置多个自定义变量{age，etc}并查看流量的位置..（您无法看到单个用户的行为......）并不完全是您尝试的时间做但可以自由，可以接近你想要的东西

如果您想要真正好的分析，请查看Omniture（昂贵），但它是构建复杂网站报告的最佳选择。它被用于许多电子商务场景中，跟踪用户如何进入并与网站+进行更多交互〜

有很多网站分析，在“滚动”你自己之前，看看其中的一些，它们可能会帮助你专注于你自己的目标。

Answer 3

似乎您可以使用neural networks执行该任务。可能是perceptrons。

我对神经网络有一些经验，但我不是专家我强烈推荐这本书Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications.即使你不懂Python也要查看它。

Answer 4

首先开始使用开源或商业网站分析软件包（google up for the），因为阅读Web服务器日志文件非常重要

有些允许将数据映射到其他表（您的用户表中包含年龄等），或者将您自己的解决方案与其他数据相结合来映射Web会话日志

除了正常的SQL查询将解决您的分析问题，例如

select user.id 
 from user, log l1, log l2, log l3
 where user.id = l1.userid and l1.type = first step
  and user.id = l2.userid and l2.type = next step
  and user.id = l3.userid and l3.type = last step
  and l1.sessionid = l2.sessionid and l2.sessionid = l3.sessionid

将原始数据加载到BI框架可能不会更容易。将这样的查询结果加载到BI框架中会使scense

根据您的Web应用程序，如果他们有长时间运行的会话ID等，或者更改会话ID，您可能无法识别actaul会话。如果这是一个问题，您需要将Web分析转换为实际的Web服务器代码，以便您可以模拟长时间运行状态并记录该代码

微软商业智能。我正在尝试做什么？

4 个答案: