電子商務網(wǎng)站訪客行為分析系統(tǒng).pdf

1、本論文針對國內(nèi)外電子商務網(wǎng)站的商業(yè)運營與推廣效果評估需要，研究能夠持續(xù)提升網(wǎng)站經(jīng)營利潤的訪客行為分析系統(tǒng)的結構與構建過程。通過使用該系統(tǒng)，電子商務網(wǎng)站的經(jīng)營分析決策人員最終可以使用本文描述的訪客行為分析系統(tǒng)掌握網(wǎng)站的流量分布狀況，并在此基礎上評估針對商業(yè)目標的網(wǎng)站設計實現(xiàn)質(zhì)量、比較各互聯(lián)網(wǎng)廣告推廣源的實效，并在一定程度上識別與防范欺詐點擊，從而達到對網(wǎng)站商業(yè)運營的完全掌控和利潤提升。 為了達到上述目標，本文的論述先從互聯(lián)網(wǎng)訪客瀏覽

2、訪問的原始流量數(shù)據(jù)采集方法與流量數(shù)據(jù)庫處理的討論出發(fā)，然后進一步探討了運用數(shù)據(jù)倉庫技術建立與網(wǎng)站訪客行為相關的多個重要維度與事實數(shù)據(jù)，從而提供電子商務網(wǎng)站運營相關的訪客行為多維主題分析應用方案以及數(shù)據(jù)倉庫的更新維護機制。通過該部分探討的數(shù)據(jù)倉庫，使用本系統(tǒng)的用戶可以查看其網(wǎng)站的靜態(tài)系列報告、多因素組合報告及進行覆蓋任意維度的多維分析報告。 由于反映電子商務網(wǎng)站運營質(zhì)量的決定性指標是訪客轉化率與轉化數(shù)量，而影響訪客轉化成為最終客戶

3、的因素涉及到訪客所在地域、在網(wǎng)站的停留時間、到網(wǎng)站的目的（可通過搜索關鍵詞間接推測）、網(wǎng)站的頁面質(zhì)量等等，這些因素與訪客轉化行為之間的關系相當復雜且數(shù)據(jù)繁多。本文闡述的系統(tǒng)也在訪客行為數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)基礎上借鑒了經(jīng)典的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori，并根據(jù)實際業(yè)務需要將原來適用的單維成員間關聯(lián)分析擴展到適用于多維度成員間關聯(lián)分析，為分析人員提供影響訪客轉化（或未轉化）各類因素的關聯(lián)規(guī)則挖掘：即提出與實現(xiàn)了二元約束條件下的多維關聯(lián)規(guī)則挖掘算

4、法。本文給出了該算法的擴展思路和示例代碼，這是對目前單維關聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori的一個擴充，有相當?shù)膶嵱脙r值。通過該部分探討的數(shù)據(jù)挖掘算法，使用本系統(tǒng)的用戶無需在繁雜的數(shù)據(jù)中進行組合查詢判斷就可以直接獲知影響其網(wǎng)站訪客轉化行為的各個因素，并有針對性地采取營銷與網(wǎng)站質(zhì)量提升手段。 此外，本文結束部分也將已上線運行的訪客行為分析系統(tǒng)的應用效果和數(shù)據(jù)挖掘在多個網(wǎng)站運用后獲得的實際成果進行了介紹，從中不僅檢驗了挖掘系統(tǒng)的實用性，也