BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Ziemba Ewa (Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach)
Tytuł
Zastosowanie eksploracji danych do analizy i oceny serwisów internetowych
Źródło
Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach. Systemy wspomagania organizacji SWO'2005, 2005, s. 392-399, bibliogr. 8 poz.
Słowa kluczowe
Analiza danych, Serwis internetowy, Bazy danych
Data analysis, Website, Databases
Abstrakt
Nieodzownym etapem przedsięwzięcia budowy i użytkowania serwisu internetowego jest analiza i ocena jego funkcjonowania. W fazie strategicznej cyklu życia serwisu internetowego stawiane są cele, jakie organizacja chce osiągnąć po jego wdrożeniu [Ziem05], Konieczne są zatem pomiar i diagnoza wyników funkcjonowania serwisu oraz wykrycie i rozwiązanie problemów, które uniemożliwiają osiąganie celów. Analiza i ocena serwisu dają szansę odpowiedzi na pytania: co działa i funkcjonuje w serwisie dobrze, co powinno być doskonalone, jakie cele osiągnięto, jakie nowe cele należy postawić. Wiedza o funkcjonowaniu serwisu oraz zachowaniu się użytkowników serwisu ułatwia podejmowanie trafnych decyzji co do kierunków jego dalszego rozwoju, pozwala odkryć wyzwania i możliwości, które należy wziąć pod uwagę w dalszych pracach projektowych. Wspomaga również podejmowanie właściwych decyzji biznesowych, dotyczących np. polityki cenowej i promocyjnej czy strategii produkcji. Rezultatem oceny serwisu powinno być jego dostosowywanie do wymagań różnych grup użytkowników. Ocena powinna prowadzić do precyzyjnego opisania odwiedzających serwis, co pozwoli następnie prognozować ich zachowania. Dzięki temu można zrealizować ideę inteligentnej personalizacji serwisu. W analizie i ocenie funkcjonowania serwisu oraz jego rozwoju dużą rolę może odegrać eksploracja danych (data mining). Najogólniej, eksplorację danych można zdefiniować jako odkrywanie z dostępnych zasobów danych różnego rodzaju wzorców, uogólnień, regularności, prawidłowości, reguł, a zatem czegoś, co stanowi pewną wiedzę zawartą implicite w tych zasobach Data mining wykorzystuje osiągnięcia takich dziedzin nauki jak. statystyka (statystyczna analiza wielowymiarowa), drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, regresja czy uczenie maszynowe.(fragment tekstu)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Bibliografia
Pokaż
  1. Chaffey D.: E-business and e-Commerce Management, Prentice Hall, Edinburgh, 2002
  2. Cooley R., Mobasher B., Srivastava J.: Web Mining: Information and Pattern Discovery on the World Wide Web, 9th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAT97), 1997
  3. Friedlein A.: Web Project Management, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, 2001
  4. Jędrzejowicz P.: Eksploracja danych - narzędzie współczesnego biznesu, [w:] Informatyka w gospodarce globalnej. Problemy metody, pr. zb. pod red. J.Kisielnickiego J.Grabary i J.S. Nowaka, WNT, Warszawa, 2003
  5. Kantardzic M.: Data Mining: Concepts, Models, Methods and Algorithms, J.Wiley, New York, 2002
  6. Kazienko P.: Eksploracja danych a serwisy internetowe, SASFo- rum, 4 kwietnia 2003
  7. Muraszkiewicz M: Eksploracja danych dla telekomunikacji, Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN htttp://www.icie.com.pl/mrm.htm, 2004
  8. Ziemba E.: Metodologia budowy serwisów internetowych dla zastosowań gospodarczych, AE, Katowice, 2005
Cytowane przez
Pokaż
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu