Web Stats Data Miningウェブ統計データマイニング

What can online businesses learn from their web logs?どのような企業のウェブログから学ぶオンラインできますか？ According toによると Xueping Li李Xueping of the Intelligent Information and Systems Laboratory, at the University of Tennessee, Knoxville, and colleagues, analyzing the information you can gather about the traffic to your website, whether that’s from raw access data on your server or standalone script-based systems such as Google Analytics, GetClicky, or Statcounter.知能情報システム研究所、大学、テネシー州ノックスビル、同僚で、お客様のウェブサイトへのトラフィックを集めることができますかどうかをサーバーまたはスタンドアロンのスクリプトを生のアクセスデータからの情報は、ベースのシステムの分析などGoogle Analyticsでは、 GetClicky 、またはStatcounterている。

As the Web has grown, so competition has intensified.としてWeb増加しているので、競争が激化している。 This is most certainly true among ecommerce sites with the likes of Amazon and Barnes & Noble vying for each other’s business just as intensely as news organizations battle for regular readers.確かにこれは、ほとんどの真のアマゾンとバーンズ＆ノーブルのようなお互いのビジネスのと同じように激しく定期的な読者のための報道機関として争う戦いとeコマースサイトのひとつです。 It is even true in the blogosphere where feedcount and post:comment ratios are apparently all important, despite the thin veneer of sociability among the A-listers.それも、ブロゴスフィアではfeedcountとポスト本当です：コメントを明らかにすべての重要な比率は、 Aの間で社交性の薄いにもかかわらず、リストされている。 Everyone wants more visitors and more interaction because that translates into sales one way or another, whether you are selling books, news, or your personal opinions.かどうかを書籍、ニュースや個人的な意見を販売している誰もが、より多くの観光客とそれが売り上げに1つの方法または別の変換の詳細相互作用望んでいる。

This competition among businesses and the creation of an effective web presence is critical to attracting new customers/readers/community members and retaining current customers/readers/community members and so to the success of the business/community site/blog.企業との効果的なウェブの存在の創造の間でこの競争の新規顧客/読者/コミュニティのメンバーと顧客保持電流/読者/コミュニティのメンバーとは、ビジネスの成功への誘致/コミュニティサイト/ブログに非常に重要です。

The features of a website such as its design and security and how it evolves over time influence whether a customer will revisit the site or make a transaction. ウェブサイトの設計とセキュリティとどのように時間をかけて進化に影響を与えるようなサイトを再訪するかどうかを顧客や取引をするのが特徴。

Li and colleagues have developed a way of looking at web logs so that webmasters can evolve their web sites to boost and retain visitors significantly.李や同僚のウェブを見ての方法を開発しているので、ウェブマスターが大幅に向上し、訪問者がWebサイトを進化を保持することができますが記録されます。 Their approach is based on what they describe as simple, yet effective descriptive statistical techniques that reveal the relationship between traffic workload and visitor domains names and geographic locations.彼らのアプローチは、シンプルなものを説明するには、まだ記述統計的手法には、トラフィック負荷や訪問者のドメイン名と地理的な場所との間の関係を明らかに効果的に基づいています。 The regularities and patterns that emerge can shed light on how to design a better web site and enhance its performance.このregularitiesやパターンをどのように、より良いWebサイトをデザインして、その性能を向上させるに光を当てることができます出現します。

They point out that websites that remain unchanged for months or even years after their initial inauguration, cobwebs, you might call them, do with a few notable exceptions, lose their initial burst of customers very quickly.彼らは、変わらずヶ月またはままでも年に最初の就任後、クモの巣は、それらを呼び出すかもしれないのウェブサイトは、いくつかの注目すべき例外では非常に迅速に顧客の初期バーストを失うと指摘する。 With the rapid growth of the web and intensified competition among businesses, creating and maintaining an effective web presence is a significant challenge.は、 Webや企業間の激しい競争の急速な成長を作成し、効果的なウェブのプレゼンスを維持すると、重要な課題です。 It is no coincidence that perhaps with some exceptions among the “essential” sites, successful websites tend to be those that are dynamic and whose information is the most sophisticated, diverse, and exciting.これは、 " "本質的なサイトのうちいくつかの例外を除いて、おそらく偶然ではないが、成功すると、その情報をウェブサイトには、動的なものになりがちな、多様な、洗練されたとワクワクしています。

But, there is no point in simply changing for the sake of it, if those changes are not informed by insight gleaned from current and past traffic and visitor interactions.しかし、それらの変更がある場合に洞察力を現在および過去のトラフィックとの相互作用の訪問者から得た情報ではないが、単にそれのために、変えることには意味がありません。 Of course, there is nothing new in suggesting that we check our stats and adapt our content and design to optimize for visitors.もちろん、我々の統計情報を確認して、訪問者を最適化するために、 Googleのコンテンツやデザインの適応では何も新しいことを示唆している。 However, the system described by Li and colleagues in their IJECRM publication (full reference below) explains how universal trends might be plucked from those stats.しかし、李は、システムや同僚からのIJECRM出版物の下に（フル参照）に記載これらの統計情報から引きずり出すかもしれない普遍的な傾向について説明しています。 Their proof of principle is based on sourced historical data, but they explain that there is no reason why a site should not do data mining on its live web stats and so become iteratively dynamic.彼らの過去のデータソースの原則の証拠に基づいていますが、彼らがない理由は、ライブのWebサイトの統計情報を動的になるように反復データマイニングを行うことはありませんているか説明する。

Xueping Li, Laigang Song, and Alberto Garcia-Diaz (2008). 李Xueping 、 Laigangソン、アルベルトガルシアディアス（ 2008 ） 。 Adaptive web presence and evolution through web log analysis Int. 適応型のWebプレゼンスと進化のWebログ解析内科まで。 J. Electronic Customer Relationship Management , 2 (3), 195-214 jを電子カスタマーリレーションシップマネジメント、 2 （ 3 ） 、 195 〜 214