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Web Mining e analisi dei percorsi di navigazione in rete

Informazioni tesi

  Autore: Cristian Trimboli
  Tipo: Diploma di Laurea
  Anno: 2009-10
  Università: Università degli Studi di Firenze
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Laura Grassini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 54

Business intelligence, Web Mining e Data Mining.
Il Data Mining e il Web Mining rappresentano indubbiamente una nuova frontiera di analisi, sono una realtà tecnologica inserita in una società in rapida trasformazione e si rivela uno strumento indispensabile per numerosi istituti ed aziende operanti nei più diversi settori. La conoscenza nascosta nei dati, quando riesce ad essere estrapolata, viene utilizzata come strumento di soluzione per le scelte di business al fine di prendere decisioni supportate da informazioni rilevanti.
Spesso l'approccio esplorativo evidenzia relazioni che non solo erano sconosciute, ma che non si sarebbe mai ipotizzato potessero esistere. Poiché l'utilità delle informazioni che si possono estrarre da un processo di Data Mining dipende da come i dati stessi sono organizzati, è di estrema importanza che l'analista intervenga nel processo di costruzione del database.

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Introduzione La nascita di Internet e del commercio via web ha portato ad una trasforma- zione netta nelle metodologie di business. Le metodologie essibili e in continuo mutamento, lo scambio di beni e informazioni avvantaggiano non solo il consu- matore che ha, a portata di click, una variet a mai vista di opzioni di acquisto, ma anche i produttori e i distributori che possono denire nuove e pi u prottevoli strategie di mercato. La novit a principale rispetto al business tradizionale consiste nel fatto che l’at- tenzione si sposta dal prodotto sico, punto focale del mercato tradizionale, alla capacit a di scambiare conoscenze e creare relazioni: l’informazione e la parola chia- ve della Net-Economy. A fronte delle nuove caratteristiche dell’economia digitale si sono trasformate an- che le metodologie con cui si eettuano le indagini di mercato, si mettono a punto le strategie di marketing e di analisi dei dati. Le nuove tecnologie digitali, infatti, consentono alle imprese di costruire un customer database contenente informazioni dei consumatori sempre pi u dettagliato. Tali database diventano la base dinamica per le analisi di marketing e permettono quindi di anare strategie di mercato sempre pi u conformi alla tipologia dell’azienda e all’obiettivo pressato. L’aumento della quantit a di dati disponibili nei database, ovviamente, ha avuto come conseguenza l’aumento della dicolt a nel ricavare da essi informazioni utili: ovvero e diventato sempre pi u dicile estrarre da queste grandi quantit a di dati tutte le conoscenze utili che essi potrebbero fornirci. Un esempio importante riguarda il reperimento delle informazioni presenti nel web ed in particolare il campo del Web Mining (ovvero l’applicazione delle tecniche di Data Mining ai dati web) che permette di capire chi sono i visitatori di un deter- minato sito e quali sono le loro preferenze, di analizzare i modelli di accesso degli utenti (clickstream analysis), di determinare, per ciascuna pagina web, la frequen- za di visita ed il tempo medio di permanenza. Seppur siano state trovate varie soluzioni a questo genere di problemi, infatti, la grande quantit a di informazione disponibile e il continuo progresso tecnologico rendono tali tematiche ancora in- complete e molto diuse nell’ambito della ricerca scientica. Lo scopo di questa tesi e appunto quello dell’analisi dei log les (Web Clicksteam Analysis) del Dipartimento di Statistica dell’Universit a di Firenze, attraverso la quale analisi saremo in grado di mettere in evidenza il comportamento degli utenti all’interno della rete. Il lavoro si articola nel modo seguente. Il primo capitolo introduce il concetto di Data Mining, uno strumento della business iii

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