Analiza zachowań użytkowników z wykorzystaniem techniki segmentacji

• Autorzy: Grzegorz Mika , Grzegorz Dziczkowski

Warianty tytułu

Analysis of User Behaviour with the Use of Segmentation Technique

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W dobie komputeryzacji i informatyzacji niemal każdej sfery naszego życia generowana jest coraz większa ilość danych. Ma to oczywiście swoje plusy, jak również minusy. Dysponując narastającą w ogromnym tempie ilością informacji, człowiek z natury nie ma możliwości przetworzenia danych w wiedzę, która za nimi stoi. Problem ten wymusza gwałtowny rozwój w ostatnich latach, jednej z kluczowych dyscyplin informatyki - eksploracji danych. Głównym celem niniejszej pracy było zebranie i analiza plików logu serwerowego oficjalnej strony Uniwersytetu Ekonomicznej w Katowicach oraz poznanie kontekstu zachowań użytkowników w wyniku segmentacji populacji. W tym celu konieczne było stworzenie projektu, którego celem praktycznym było odkrycie użytecznej wiedzy z udostępnionych logów serwerowych przy wykorzystaniu metody grupowania. W rezultacie pozwoliło to na przeprowadzenie analizy nawigacji użytkowników, ocenę ich zachowań, trendów i przyzwyczajeń.(abstrakt oryginalny)

EN

In the era of computerization, almost every sphere of our lives is generated by an increasing amount of data. Of course, it has its advantages as well as disadvantages. Due to the fact that the amount of information is growing really quickly, man is not naturally able to transform data into the knowledge behind them. This problem requires rapid development in recent years, one of the key areas of computer science - data mining. The main purpose of this research was to collect and analyze server log files from the official website of the University of Economics in Katowice. Then learning the context of user behavior as a result of segmentation of the population. For this purpose, it was necessary to create a project with the practical purpose of discovering useful knowledge from the server logs provided using the grouping method. As a result, users' navigation was analyzed and their behavior, trends and habits were assessed.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Segmentacja; Użytkownicy internetu; Metody grupowania; Wyższe szkoły ekonomiczne

EN

Segmentation; Internet users; Grouping methods; Higher economic schools

• Czasopismo: Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2018
• Numer: nr 368
• Strony: 158--172

Twórcy

autor

Grzegorz Mika

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

autor

Grzegorz Dziczkowski

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• Bishop C.M. (2006), Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, Singapore.
• Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P. (1996), The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data, "Communication of the ACM", Vol. 39, No. 11, s. 27-34.
• Laur P.-A., Teisseire M., Poncelet P. (2003), Web Usage Mining: Extraction, Maintenance and Behavior Trends [w:] Proceedings of the 1st Indian International Conference on Artificial Intelligence, IICAI 2003, Hyderabad, India, December 18-20, s. 1-14.
• Srivastava J., Cooley R., Deshpande M. (2000), Web Usage Mining: Discovery and Applications of Usage Patterns from Web Data, "SIGKDD Explorations", Vol. 1, Iss. 2, s. 12-23.
• Theodoridis S., Koutroumbas K. (2006), Pattern Recognition, 3rd Edition, Academic Press, Cambridge.