web数据挖掘（web数据挖掘的类型包括）

网络数据挖掘是什么?和web数据挖掘有什么区别与联系?

1、数据采集和数据挖掘是数据管理的不同阶段 数据采集的工作是从数据源获得能够保存至数据库或数据仓库中的数据信息。例如从传感器采集到的温度、速度、湿度等信息，从网络中采集的Web数据等。在数据采集之后需要对数据进行数据清洗，使数据符合入库的要求，之后就是对采集的数据进行导入。

2、数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。

3、数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

4、数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

5、所谓数据挖掘技术简单的理解就是处理数据的一种技术，它会用到仿生全局优化的算法，是对信息进行手机、集成、规约、清理、变换和挖掘的过程。在数据挖掘时可能用到的软件有SAS EM、modeler、k-miner、tempo等等。数据挖掘技术包括三个主要的部分 它包含的算法与技术、数据、建模能力三个主要部分。

数据挖掘常用的方法有哪些?

分类分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。

神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。

遗传算法 遗传算法是一种依据微生物自然选择学说与基因遗传原理的恣意优化算法，是一种仿生技能全局性提升办法。遗传算法具有的暗含并行性、便于和其他实体模型交融等特性促使它在数据发掘中被多方面运用。

用户行为分析系统建立所需步骤和所需软件

1、客户信息分析包括访问者的来源省份统计、访问者使用的浏览器及操作系统分析、访问来自的页面或者网站、来自的IP地址以及访问者使用的搜索引擎。 （4）访问者活动周期行为分析。访问者活动周期行为分析包括一周7天的访问行为、一天24小时的访问行为、每周的最多的访问日、每天的最多访问时段等。 （5）主要访问错误分析。

2、除此之外，为了使用户体系之间进行运转，仍有很多手段，如权限系统、积分系统、任务系统，而这些手段的出发点均是为了使用户体系可以运转起来，使之相互间可流动。 搭建用户长大体系的5大步骤制定级数用户体系的搭建与产品的类型有着密切关系，首先，我们要分清用户体系在产品的生态中属于辅助型还是产品型。

3、螺旋模型强调风险分析，但要求许多客户接受和相信这种分析，并做出相关反应是不容易的，因此，这种模型往往适应于内部的大规模软件开发。 （2） 如果执行风险分析将大大影响项目的利润，那么进行风险分析毫无意义，因此，螺旋模型只适合于大规模软件项目。

4、“了解用户，还原用户”是“以用户中心”的第一步。只有详细、清楚的了解用户的行为习惯、真实的使用路径、进而找出 产品使用、渠道推广等过程中存在的问题，提高用户/页面/业务过程中的转化率。