Wen Mining Course Unit on Web Log Analysis Web Mining Course Modules To get the presentations, add www.kdnuggets.com/web_mining_course/ in front of ppt files below Module 1: Introduction to Web Mining wm1-web-mining-intro.pptModule 2a: Web Server Log wm2a-web-server-log.pptModule 2b: Unix tools for web log analysis wm2b-unix-web-log-analysis.pptModule 3a: Hit Analysis wm3a-hit-analysis.ppt Module 3b: Gawk tools for web log analysis< wm3b-gawk-web-log-analysis.ppt Module 4a: Visit Analysis; Bot or Not? wm4a-visit-analysis.ppt Module 4b: Perl tools for web log analysis wm4b-perl-web-log-analysis.ppt Basic Perl script for web log parsing (web_log_parse.txt) Module 5: Behavior modeling wm5-behaviour-analysis.ppt Assignments Note: Professors using these modules can get answers by contacting Gregory Piatetsky directly at gregory at kdnuggets dot com. Data This data can be downloaded from kdlog.zip (0.6 MB) in www.kdnuggets.com/web_mining_course/ directory. First 100 log lines are in the unzipped file d100.log in the same directory.
Web-mining.fr Data mining Process of extracting and discovering patterns in large data sets Data mining is the process of extracting and discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of machine learning, statistics, and database systems.[1] Data mining is an interdisciplinary subfield of computer science and statistics with an overall goal of extracting information (with intelligent methods) from a data set and transforming the information into a comprehensible structure for further use.[1][2][3][4] Data mining is the analysis step of the "knowledge discovery in databases" process, or KDD.[5] Aside from the raw analysis step, it also involves database and data management aspects, data pre-processing, model and inference considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-processing of discovered structures, visualization, and online updating.[1] Etymology[edit] Background[edit] The manual extraction of patterns from data has occurred for centuries. Process[edit]
Exploration de données L'utilisation industrielle ou opérationnelle de ce savoir dans le monde professionnel permet de résoudre des problèmes très divers, allant de la gestion de la relation client à la maintenance préventive, en passant par la détection de fraudes ou encore l'optimisation de sites web. C'est aussi le mode de travail du journalisme de données[3]. L'exploration de données[4] fait suite, dans l'escalade de l'exploitation des données de l'entreprise, à l'informatique décisionnelle. Histoire[modifier | modifier le code] De 1919 à 1925, Ronald Fisher met au point l'analyse de la variance comme outil pour son projet d'inférence statistique médicale. L'arrivée progressive des micro-ordinateurs permet de généraliser facilement ces méthodes bayésiennes sans grever les coûts. L'affranchissement du protocole statistique classique commence alors : il n'est plus nécessaire de se fixer une hypothèse et de la vérifier ou non a posteriori. Applications industrielles[modifier | modifier le code] individus, .
Du contenu roi aux données reines Souvenez-vous… il y a quelques années, le contenu était considéré comme la matière première du web : Celui qui maîtrisait le contenu maitrisait le web (les portails qui agrégeaient de très nombreuses sources de contenu concentraient également l’audience). Puis il y a eu MySpace, les Skyblogs, Facebook, Twitter, FourSquare… et maintenant il parait que c’est la communauté qui est reine. Certes, les plateformes sociales sont indéniablement en haut des tableaux d’audience, mais je reste convaincu que sans contenus une communauté n’est pas viable. Comprenez par là que ce sont les contenus qui alimentent les conversations et font tourner les communautés. Sans rentrer dans la polémique, je pense ne pas me tromper en disant que le contenu reste roi, la communauté se nourrit de ce contenu pour générer des interactions sociales (mais là encore il y a des subtilités : Ne confondez plus communautaire et social). Les données à la base du… journalisme de données Vers des systèmes auto-alimentants
Data Mining Vs. Semantic Web This tutorial covers the field of datamining in general, talks about its possible applications (special case studies can be added on request), and elaborates on the issue of hardware accelerators for datamining. The introduction gives a formal and an informal definition (through an example), plus it points to possible missunderstandings typical of the topic. The part on methods and algorithms covers a number of different approaches, each one presented thru animation, using the examples that are both colourfull and unusual, but excellent for pointing into the essence. The part on tools lists about a dozen different tools, and selects one for a detailed case study. Would you like to put a link to this lecture on your homepage?
Introduction au Text-mining Les outils de text-mining ont pour vocation d’automatiser la structuration des documents peu ou faiblement structurés. Ainsi, à partir d’un document texte, un outil de text-mining va générer de l’information sur le contenu du document. Cette information n’était pas présente, ou explicite, dans le document sous sa forme initiale, elle va être rajoutée, et donc enrichir le document. A quoi cela peut bien servir ? à classifier automatiquement des documentsà avoir un aperçu du contenu d’un document sans le lireà alimenter automatiquement des bases de donnéesà faire de la veille sur des corpus documentaires importantsà enrichir l’index d’un moteur de recherche pour améliorer la consultation des documents Bref, plusieurs usages et plusieurs services peuvent découler des solutions de text-mining. Comment çà marche ? Il y a quelques règles de base que les outils de text-mining se doivent de respecter dans leur traitement. une approche statistiqueune approche sémantique 1. 2. Les désavantages : 3.
Data mining : la méthode d’analyse du Big Data En règle générale, le data mining est associé auBig Data. Le Big Data, c’est l’ensemble des données qui ne peuvent plus être gérées manuellement, à cause de leur ampleur. Le traitement et l’analyse des données doivent donc être effectués à l’aide de méthodes informatisées. Le data mining est considéré comme une sous-étape du processus nommé Knowledge Discovery in Databases (soit la découverte de connaissances à l’aide des bases de données, en français). Le choix de la base de donnéesLe prétraitement, dans le but d’amorcer un nettoyage des donnéesLeur transformation dans la forme adéquate à leur traitement Le processus d’analyse mathématique (data mining)L’interprétation des résultats de l’analyse Les connaissances qui auront pu être acquises grâce aux KDD (Knowledge Discovery in Databases) font partie intégrante du positionnement stratégique de tout modèle de commerce en ligne, ainsi que des décisions marketing qui en découlent.