Web Mining comprende Usage Mining, contenuti Miniere e struttura di data mining

Con il colpo dell'era della tecnologia dell'informazione, abbiamo incorporato in un oceano di informazioni. Questa esplosione informazioni si basano pesantemente su Internet, che è diventato una delle infrastrutture di informazione globale. Possiamo non il fatto che ogni giorno che passa negare il contenuto del sito crescendo da informazioni salti e, come tale, diventa sempre più difficile ottenere le informazioni desiderate non vediamo. Web mining è uno strumento che può essere utilizzato nella personalizzazione di siti Web in base al contenuto e anche da parte dell'utente.

Il data mining, text mining e web mining, tecniche e procedure diverse per fornire le informazioni necessarie per l'enorme database , in modo che le aziende possano prendere decisioni di business con precisione, di conseguenza, il data mining, text mining e web mining aiuta molto nella promozione degli obiettivi del "Customer relationship management", il cui obiettivo principale è quello di avviare, sviluppare i rapporti con i clienti e di adattarsi mediante profilatura e classificazione della clientela.

Tuttavia, ci sono molte questioni da affrontare, mentre trattare con il processo di esplorazione del web. La riservatezza può dire della questione grilletto pulsante. Recentemente, le denunce e le violazioni di riservatezza preoccupazioni notevolmente, come i commercianti, le imprese ei governi continuano a raccogliere e conservare la grande quantità di informazioni private. Ci sono preoccupazioni non solo la raccolta e l'elaborazione di informazioni private, ma anche l'analisi e l'utilizzo di tali dati.

Alimentata dalle preoccupazioni dei cittadini circa la crescente quantità di statistiche e tecnologie efficaci, comprensivi di: conflitto tra riservatezza e minerario è probabilmente la base per i livelli più elevati di controllo nei prossimi anni. Le controversie giuridiche sono anche suscettibili a questo proposito. Ci sono altri problemi che il data mining. "Informazione errata" ci può portare a risultati e le raccomandazioni di analisi vaghe e imprecise. La presentazione di informazioni false o false informazioni durante l'importazione dei dati del cliente crea un vero e proprio pericolo per l'efficacia del web mining e di efficacia.

Un altro rischio nel data mining è l'industria mineraria può essere confusa con il data warehousing. Le aziende in via di sviluppo data warehouse senza utilizzare il browser corretto sono meno propensi a livello di precisione ed efficienza da raggiungere e sono anche meno probabilità di trarre il massimo vantaggio. Allo stesso modo, il cross-selling causare un problema se si rompe la privacy dei clienti, la violazione della loro fede o annoiato con lo stress inutili.

Nonostante i possibili ostacoli e barriere, il mercato per l'esplorazione del web per aumentare da diversi miliardi di dollari nei prossimi anni. Miniere in grado di identificare e indirizzare i potenziali clienti, quali informazioni vengono "sepolto" in vaste basi di dati e rafforzare le relazioni con i clienti. Strumenti di data mining non è possibile prevedere le tendenze future del mercato e il comportamento dei consumatori, che possono aiutare le aziende a prendere risoluzioni e proattiva, basata sulla conoscenza.

Questo è uno dei motivi per cui il data mining conosciuto come "Knowledge Discovery". Si può dire del processo di analisi dei dati da diverse prospettive e ordinamento e raggruppamento dei dati identificati e, infine, a un database di informazioni utili, che possono ancora essere analizzati e utilizzati dalle aziende per stabilire e migliorare la generazione di profitti e riduzione dei costi. Con l'uso di data mining, organizzazioni imprenditoriali stanno trovando più facile chiedere circa la capacità delle imprese e l'intelligenza, che erano molto complicato e complesso da analizzare e determinare la prima risposta Hotel  .;