Автор24

Информация о работе

Подробнее о работе

Страница работы

Применение поиска ассоциативных правил для анализа посещаемости web-сайтов

  • 35 страниц
  • 2016 год
  • 231 просмотр
  • 0 покупок
Автор работы

EkaterinaKonstantinovna

Большой опыт в написании работ, очень давно работаю на этом ресурсе, выполнила более 15000 заказов

660 ₽

Работа будет доступна в твоём личном кабинете после покупки

Гарантия сервиса Автор24

Уникальность не ниже 50%

Фрагменты работ

Основным средством хранения и распространения информации является сеть Интернет. Интернет используется людьми разнопланово. Сеть Интернет содержит достаточно большое количество различных сервисов, среди которых представление информации является наиболее распространенным, но не единственным. Все больше внимания уделяется внедрению бизнес-сервисов в разных формах. При этом вопросы посещаемости сайта, информация о пути пользователя на сайте является основой для статистического анализа, который в дальнейшем станет одним из основных источником, определяющем маркетинговую политику.
Посещаемость сайта – основной показатель его конкурентоспособности. Посещаемость чужого сайта – ценная информация для анализа ближайших конкурентов или определения лидеров, на которых строит равняться. Чаще всего, эти данные не всегда доступны.
При рассмотрении бизнес-составляющей информации в сети Интернет возникает необходимость анализа поведения пользователей на корпоративном веб-сайте, во-первых, для обеспечения доступности к нужной пользователям информации и на основе анализа разрабатываются методы эффективной работой сайта и оптимального предоставления услуг.
На основе анализа посещаемости определенных веб-ресурсов:
- улучшается удобство использования сайта;
- увеличить долю клиентов среди посетителей;
- увеличить число заказов;
- оценить эффективность рекламы;
- улучшить качество обслуживания;
- проанализировать работу сайту.
Развитие компьютерных технологий послужило значительному увеличению объема хранимых данных. Это в свою очередь привело к тому, что человеку стало все труднее проанализировать их. Хотя необходимость проведения такого анализа вполне очевидна, ведь в этих «сырых данных» заключены знания, которые могут быть использованы при принятии решений. Поэтому стали развиваться методы, позволяющие проводить автоматический анализ данных.
Анализом данных занимается веб-аналитика, основной задачей которой является измерение, сбор, представление и интерпретация информации о посетителях веб-сайтов с целью оптимизации и улучшения работы сайта.
Рассматривают два вида веб-аналитики: внутреннюю и внешнюю.
Внешняя аналитика исследует поведение сайта в сети Интернет. Внутренняя аналитика занимается вопросами внутренней структуры сайта.
В данной работе мы будем рассматривать внешнюю аналитику сайта, так как внутренняя аналитика сайта, чаще всего является закрытой для внешнего доступа и анализа чужими системами.
Веб-аналитика предполагает наличие специальных методов анализа, в состав которых входят алгоритмы анализа данных.
Широкое распространение получил Data Mining.
Data Mining – это процесс обнаружения в полученных в результате измерений данных ранее неизвестных необычных и практически полезных знаний, которые могут быть обработаны и использованы для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности, в том числе и при модернизации, информационной составляющей веб ресурса.
Знания должны описывать новые связи между свойствами, предсказывать значения одних признаков на основе других и т.д. Найденные знания должны быть применимы и на новых данных с некоторой степенью достоверности. Полезность заключается в том, чтобы эти знания могли принести определенную выгоду при их применении.
Алгоритмы, используемые в Data Mining, требуют большого количества вычислений. Раньше это являлось сдерживающим фактором широкого практического применения Data Mining, однако сегодняшний рост производительности современных процессоров снял остроту этой проблемы. Теперь за достаточно ограниченное время можно провести подробный анализ миллионов записей.
Для решения данных задач используются различные методы и алгоритмы Data Mining. Большую популярность получили следующие методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, алгоритмы кластеризации, в том числе и масштабируемые, алгоритмы обнаружения ассоциативных связей между событиями и т.д.
К таким алгоритмам можно отнести алгоритм «Априори».
Цель курсовой работы - Применение поиска ассоциативных правил для анализа посещаемости web-сайтов.
Задачи курсовой работы:
1. Проанализировать методы сбора информации о посетителях веб сайта.
2. Изучить ассоциативные правила в веб-анализе
3. Изучить алгоритм Априори.
4. Разработать программный продукт на базе изученного алгоритма


ВВЕДЕНИЕ 3
1. Методы сбора информации о посетителях корпоративного сайта. 6
1. Введение в анализ ассоциативных правил 7
1.1. Основные понятия о веб-аналитике 7
1.2. Анализ посещаемости сайта 10
1.3. Обработка больших массивов данных в базах знаний. Ассоциативные правила. 14
1.3.1 Свойство анти-монотонности 16
1.3.2. Обобщенные ассоциативные правила 17
1.3.3. Определение «интересных» правил 18
1.3.4. Численные ассоциативные правила 20
2. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА 21
2.1. Apriori при поиске ассоциативных правил 21
2.2. Алгоритм вычисления обобщенных ассоциативных правил 27
2.3 Базовый алгоритм поиска часто встречающихся множеств 28
2.4. Реализация алгоритма 29
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 33
ЛИТЕРАТУРА 34
ПРИЛОЖЕНИЕ. КОД АЛГОРИТМА 35



В данной работе были рассмотрены ассоциативные правила, как один из инструментов Data Mining, позволяющие эффективно обрабатывать большие объемы данных и находить необходимую информацию. Как было сказано, задача поиска ассоциативных правил впервые была представлена для анализа рыночной корзины. Ассоциативные правила эффективно используются в сегментации покупателей по поведению при покупках, анализе предпочтений клиентов, планировании расположения товаров в супермаркетах, кросс-маркетинге, адресной рассылке. Однако, сфера применения этих алгоритмов не ограничивается лишь одной торговлей. Их также успешно применяют и в других областях: медицине, для анализа посещений веб-страниц (Web Mining), для анализа текста (Text Mining), для анализа данных по переписи населения, в анализе и прогнозировании сбоев телекоммуникационного оборудования и т.д.
В практической части работы была разработана программа на основе алгоритма Apriory , который работает по выявлению ассоциативных правил.
В качестве базы для ассоциативных правил использовался анализ критериев посещений сайтов.

1. Кошик А. Веб-аналитика. Анализ информации о посетителях веб-сайтов. – М:Диалектика, Вильямс, 2009, 464 с.
2. Бергер А. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services, OLAP и многомерный анализ данных. СПБ: БХВ-Питербург, 2007, 928 с.
3. "Wikipedia about Data Mining"
4. "Data Mining Tutorials"
5. "Thearling intro paper"
6. "Что такое Data mining?"
7. "INTUIT.ru: Учебный курс - Data Mining"
8. "Data Mining - подготовка исходных данных"


Форма заказа новой работы

Не подошла эта работа?

Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

Оставляя свои контактные данные и нажимая «Заказать Курсовую работу», я соглашаюсь пройти процедуру регистрации на Платформе, принимаю условия Пользовательского соглашения и Политики конфиденциальности в целях заключения соглашения.

Фрагменты работ

Основным средством хранения и распространения информации является сеть Интернет. Интернет используется людьми разнопланово. Сеть Интернет содержит достаточно большое количество различных сервисов, среди которых представление информации является наиболее распространенным, но не единственным. Все больше внимания уделяется внедрению бизнес-сервисов в разных формах. При этом вопросы посещаемости сайта, информация о пути пользователя на сайте является основой для статистического анализа, который в дальнейшем станет одним из основных источником, определяющем маркетинговую политику.
Посещаемость сайта – основной показатель его конкурентоспособности. Посещаемость чужого сайта – ценная информация для анализа ближайших конкурентов или определения лидеров, на которых строит равняться. Чаще всего, эти данные не всегда доступны.
При рассмотрении бизнес-составляющей информации в сети Интернет возникает необходимость анализа поведения пользователей на корпоративном веб-сайте, во-первых, для обеспечения доступности к нужной пользователям информации и на основе анализа разрабатываются методы эффективной работой сайта и оптимального предоставления услуг.
На основе анализа посещаемости определенных веб-ресурсов:
- улучшается удобство использования сайта;
- увеличить долю клиентов среди посетителей;
- увеличить число заказов;
- оценить эффективность рекламы;
- улучшить качество обслуживания;
- проанализировать работу сайту.
Развитие компьютерных технологий послужило значительному увеличению объема хранимых данных. Это в свою очередь привело к тому, что человеку стало все труднее проанализировать их. Хотя необходимость проведения такого анализа вполне очевидна, ведь в этих «сырых данных» заключены знания, которые могут быть использованы при принятии решений. Поэтому стали развиваться методы, позволяющие проводить автоматический анализ данных.
Анализом данных занимается веб-аналитика, основной задачей которой является измерение, сбор, представление и интерпретация информации о посетителях веб-сайтов с целью оптимизации и улучшения работы сайта.
Рассматривают два вида веб-аналитики: внутреннюю и внешнюю.
Внешняя аналитика исследует поведение сайта в сети Интернет. Внутренняя аналитика занимается вопросами внутренней структуры сайта.
В данной работе мы будем рассматривать внешнюю аналитику сайта, так как внутренняя аналитика сайта, чаще всего является закрытой для внешнего доступа и анализа чужими системами.
Веб-аналитика предполагает наличие специальных методов анализа, в состав которых входят алгоритмы анализа данных.
Широкое распространение получил Data Mining.
Data Mining – это процесс обнаружения в полученных в результате измерений данных ранее неизвестных необычных и практически полезных знаний, которые могут быть обработаны и использованы для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности, в том числе и при модернизации, информационной составляющей веб ресурса.
Знания должны описывать новые связи между свойствами, предсказывать значения одних признаков на основе других и т.д. Найденные знания должны быть применимы и на новых данных с некоторой степенью достоверности. Полезность заключается в том, чтобы эти знания могли принести определенную выгоду при их применении.
Алгоритмы, используемые в Data Mining, требуют большого количества вычислений. Раньше это являлось сдерживающим фактором широкого практического применения Data Mining, однако сегодняшний рост производительности современных процессоров снял остроту этой проблемы. Теперь за достаточно ограниченное время можно провести подробный анализ миллионов записей.
Для решения данных задач используются различные методы и алгоритмы Data Mining. Большую популярность получили следующие методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, алгоритмы кластеризации, в том числе и масштабируемые, алгоритмы обнаружения ассоциативных связей между событиями и т.д.
К таким алгоритмам можно отнести алгоритм «Априори».
Цель курсовой работы - Применение поиска ассоциативных правил для анализа посещаемости web-сайтов.
Задачи курсовой работы:
1. Проанализировать методы сбора информации о посетителях веб сайта.
2. Изучить ассоциативные правила в веб-анализе
3. Изучить алгоритм Априори.
4. Разработать программный продукт на базе изученного алгоритма


ВВЕДЕНИЕ 3
1. Методы сбора информации о посетителях корпоративного сайта. 6
1. Введение в анализ ассоциативных правил 7
1.1. Основные понятия о веб-аналитике 7
1.2. Анализ посещаемости сайта 10
1.3. Обработка больших массивов данных в базах знаний. Ассоциативные правила. 14
1.3.1 Свойство анти-монотонности 16
1.3.2. Обобщенные ассоциативные правила 17
1.3.3. Определение «интересных» правил 18
1.3.4. Численные ассоциативные правила 20
2. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА 21
2.1. Apriori при поиске ассоциативных правил 21
2.2. Алгоритм вычисления обобщенных ассоциативных правил 27
2.3 Базовый алгоритм поиска часто встречающихся множеств 28
2.4. Реализация алгоритма 29
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 33
ЛИТЕРАТУРА 34
ПРИЛОЖЕНИЕ. КОД АЛГОРИТМА 35



В данной работе были рассмотрены ассоциативные правила, как один из инструментов Data Mining, позволяющие эффективно обрабатывать большие объемы данных и находить необходимую информацию. Как было сказано, задача поиска ассоциативных правил впервые была представлена для анализа рыночной корзины. Ассоциативные правила эффективно используются в сегментации покупателей по поведению при покупках, анализе предпочтений клиентов, планировании расположения товаров в супермаркетах, кросс-маркетинге, адресной рассылке. Однако, сфера применения этих алгоритмов не ограничивается лишь одной торговлей. Их также успешно применяют и в других областях: медицине, для анализа посещений веб-страниц (Web Mining), для анализа текста (Text Mining), для анализа данных по переписи населения, в анализе и прогнозировании сбоев телекоммуникационного оборудования и т.д.
В практической части работы была разработана программа на основе алгоритма Apriory , который работает по выявлению ассоциативных правил.
В качестве базы для ассоциативных правил использовался анализ критериев посещений сайтов.

1. Кошик А. Веб-аналитика. Анализ информации о посетителях веб-сайтов. – М:Диалектика, Вильямс, 2009, 464 с.
2. Бергер А. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services, OLAP и многомерный анализ данных. СПБ: БХВ-Питербург, 2007, 928 с.
3. "Wikipedia about Data Mining"
4. "Data Mining Tutorials"
5. "Thearling intro paper"
6. "Что такое Data mining?"
7. "INTUIT.ru: Учебный курс - Data Mining"
8. "Data Mining - подготовка исходных данных"


Купить эту работу

Применение поиска ассоциативных правил для анализа посещаемости web-сайтов

660 ₽

или заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 500 ₽

Гарантии Автор24

Изображения работ

Страница работы
Страница работы
Страница работы

Понравилась эта работа?

или

3 августа 2017 заказчик разместил работу

Выбранный эксперт:

Автор работы
EkaterinaKonstantinovna
4.7
Большой опыт в написании работ, очень давно работаю на этом ресурсе, выполнила более 15000 заказов
Купить эту работу vs Заказать новую
0 раз Куплено Выполняется индивидуально
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что уровень оригинальности работы составляет не менее 40%
Уникальность Выполняется индивидуально
Сразу в личном кабинете Доступность Срок 1—6 дней
660 ₽ Цена от 500 ₽

5 Похожих работ

Курсовая работа

Создание базы данных для автоматизации процесса управления кадрами на предприятии

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1000 ₽
Курсовая работа

Оптимизация сайта при помощи методов ИИ для увеличения конверсионного действия

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
300 ₽
Курсовая работа

Сравнение операционных систем Linux, Windows и MacOS

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
400 ₽
Курсовая работа

Разработка программы обработки списка смартфонов

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
350 ₽
Курсовая работа

Решение задач многомерной оптимизации. Методы безусловной оптимизации. Поиск условного экстремума, используя квадратичный штраф. (MathCad, Python).

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1000 ₽

Отзывы студентов

Отзыв Далиас об авторе EkaterinaKonstantinovna 2018-05-11
Курсовая работа

Очень доброжелательный и компетентный автор. Всегда был на связи, все разъяснил, предоставил несколько вариантов программы. Рекомендую.

Общая оценка 5
Отзыв pocya об авторе EkaterinaKonstantinovna 2016-04-07
Курсовая работа

Спасибо за работу!

Общая оценка 5
Отзыв Марина [email protected] об авторе EkaterinaKonstantinovna 2015-08-25
Курсовая работа

все отлично, спасибо!

Общая оценка 5
Отзыв Татьяна_5085 об авторе EkaterinaKonstantinovna 2016-09-15
Курсовая работа

Все ОК

Общая оценка 5

другие учебные работы по предмету

Готовая работа

Инженер по тестированию (яндекс практикум) диплом + багрепорты windows

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2500 ₽
Готовая работа

Разработка IP-сервера для обеспечения IP-телефонии во внутренних сетях связи

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

Обработка и визуализация данных при моделировании электрических машин с использованием программного комплекса «Моделирование в технических устройствах

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1000 ₽
Готовая работа

Проектирование программы анализа финансового состояния предприятия

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1000 ₽
Готовая работа

Разработка системы для измерения уровня жидкости в резервуарах промышленных масштабов на основе ультразвукового уровнемера.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

Разработка информационной системы поддержки научно-исследовательской деятельности на основе метода Zettelkasten

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1799 ₽
Готовая работа

Разработка информационной системы учета приёма и оплаты заказов посетителей с использованием СУБД SQL Server и языка программирования С#

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2200 ₽
Готовая работа

Разработка объектно-ориентированной модели программ для работы с тригонометрическими рядами

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1000 ₽
Готовая работа

WEB-приложение оформления заказов в кондитерской. Предметом исследования является учет заказов кондитерских изделий в кондитерской.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
4000 ₽
Готовая работа

WEB-приложение для салона красоты. Предмет исследования – процесс учёта заказов в салон красоты.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
4000 ₽
Готовая работа

Автоматизация учета и анализа клиентского оборудования для интернет провайдера

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Готовая работа

Сравнительный анализ клиентских реализаций импорта пакетов и модулей в экосистеме JavaScript

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽