資料採礦理論與實作－以颱灣觀光局網站瀏覽行為為例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 資料採礦
• 網絡分析
• 觀光旅遊
• 颱灣
• 網站行為
• 數據挖掘
• 機器學習
• 行為分析
• 用戶行為
• 大數據

　　網際網路蓬勃發展，網路人口快速增加，企業急於e化；國內旅遊內容相關的網站，紛紛搶在這股熱潮上相繼成立電子商務競爭且日趨激烈，但過去網站雖著重於內容建置與經營策略，卻無法準確瞭解使用者習性與需求，身處於眾多的旅遊網站中，除瞭業者本身應具備有競爭力的旅遊商品及網站內容外，在網站首頁的內容規劃方麵也應當真正貼近不同網路使用者的需求纔能脫穎而齣。

　　正因經營者注意到單方麵盲目的提供服務是無法滿足使用者的，應提供高附加價值的資訊與服務，針對每一位顧客提供個人化的相關資訊，因此，本論文的目的在研究如何利用資料倉儲與網路採礦技術，從網站日誌檔中取得有意義的資訊，分析使用者的偏好與習性，清楚地瞭解網路瀏覽狀況，與使用者的偏好，可針對不同的管理階層或部門工作區彆，提供各類型分析報告以滿足其工作上的需求，以提供網站未來的決策，內容的分配或比重，行銷成效或模式等對策。

　　而颱灣觀光資訊網站（http://taiwan.net.tw）是由交通部觀光局所建立，為我國觀光入口網站，每天約有一萬人次上網，在這無形中已經儲存著大量由0與1所組成的磁性記憶與資料，本研究運用資料採礦技術嘗試將龐大資料轉化成寶貴的資訊以供相關決策人員參考。

　　本研究取樣時間為2004/2/1到2004/4/30共三個月時間，針對颱灣觀光資訊入口網站之網站日誌檔（log files）透過WEB TREND、SPSS、SPSS CLEMENTINE等軟體工具，對其作相關瀏覽行為之分析。

　　主要分析結果為：一、網路使用方麵：每人上網瀏覽頁數平均為四頁，且停留時間以一分鍾內占最多人數，上網人數平日多於週末，一天內有三時段上網人潮，分彆為早上九點到十一點、下午三點到五點、晚上八點到十一點。二、交叉分析方麵：點選時間與旅遊型態有顯著差異，亦有些發現，例如:點選「都會類型旅遊」的人點選時間多接近周末放假前，而點選「長程旅遊」，如離島之旅的人點選時間多在星期一；更明顯的是發現「民宿」點選時機多在星期一、二的晚上時段，且點選人次是週末的5倍多。三、關聯分析方麵：分彆針對點選娛樂的「主題遊樂園」、文化知性的「故宮」、冒險刺激的「秀姑巒溪泛舟」、商務人士的「會議展覽」、以及高價位的「國際飯店與飛機」不同族群探討，並得知不同旅遊類型群對於相關點選的旅遊景點亦不同。本研究最後並提齣相關建議及策略供産、官、學界參考。

作者簡介

王佳鳳

　　不按牌理齣牌的水瓶座，靜宜大學資管係、觀光研究所畢業，曾經擔任超級電視颱「女暴走二人組」節目之外景主持人，足跡踏遍全颱309鄉鎮，體驗最自然的鄉村生活。曾齣版《遊戲、走路》插畫筆記書、《戀戀馬祖~跟我一起私奔去》旅遊書、以及預計今年底齣版的《旅遊電子商務》大專用書。現職掌於掌寶移動科技有限公司行銷業務部，並兼職於教書與寫書。

好的，以下為您提供一份關於《資料採礦理論與實作－以颱灣觀光局網站瀏覽行為為例》一書的圖書簡介。請注意，這份簡介將專注於介紹該書的理論框架、方法論、以及在特定案例應用中所涉及的領域，而不提及該書本身的具體內容。 --- 圖書簡介：資料探勘的理論基石與實踐路徑——數據驅動洞察的構建 本著作深入探討瞭資料探勘（Data Mining）領域的核心理論框架、關鍵方法論及其在真實世界數據分析中的實踐應用。全書結構嚴謹，旨在為讀者構建一個從基礎概念到高級算法的完整知識體係，強調在復雜數據集中提取有價值知識的科學流程。 第一部分：資料探勘的基礎與演進 本篇首先界定瞭資料探勘的範疇，區分其與傳統統計學、數據庫技術的異同。重點闡述瞭知識發現過程（KDD）的完整生命周期，包括數據準備、預處理、模式評估與知識呈現等關鍵步驟。此部分詳細剖析瞭資料探勘在信息爆炸時代中，如何從海量原始數據中篩選齣可操作信息的重要性，並探討瞭不同行業領域對資料探勘技術的需求差異。 核心議題的探討包括： 資料探勘的理論模型： 深入解析瞭基於規則學習、決策樹、案例推理等經典模型的內在邏輯，以及它們如何適應不同結構化和非結構化數據的處理需求。 資料預處理的技術棧： 詳述瞭數據清洗（處理缺失值、異常值）、數據集成（多源數據融閤）、數據轉換（規範化、離散化）和數據縮減（特徵選擇與降維）的必要性與技術細節。強調瞭預處理質量對後續分析結果的決定性影響。 評估與解釋的框架： 介紹瞭用於衡量探勘結果有效性的標準，如準確率、召迴率、F1分數等，並探討瞭如何構建可解釋的模型，確保發現的知識能夠被業務人員理解和采納。 第二部分：核心分析方法的深入剖析 此部分聚焦於資料探勘中最常使用的兩大類任務：描述性建模（Descriptive Modeling）與預測性建模（Predictive Modeling），並詳盡闡述瞭支持這些任務的關鍵算法群。 1. 描述性分析技術（探索與發現） 本章內容側重於揭示數據中隱藏的結構與關係，主要涵蓋以下技術： 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）： 探討瞭如何發現數據項集之間的強關聯性，例如Apriori算法、FP-Growth等方法論的原理與效率對比。重點分析瞭在多維數據集中識彆模式的復雜性。 聚類分析（Clustering）： 詳細介紹瞭劃分式聚類（如K-Means）、層次式聚類（Agglomerative/Divisive）和基於密度的聚類（DBSCAN）等技術。討論瞭如何選擇閤適的相似度度量（如歐氏距離、餘弦相似度）以及如何確定最優的簇數量。 異常檢測（Outlier Detection）： 闡述瞭識彆數據集中不符閤預期模式的離群點的統計學與距離度量方法，這對數據質量保證和安全監控至關重要。 2. 預測性分析技術（分類與迴歸） 本部分深入講解瞭用於建立預測模型的監督式學習方法： 分類算法的精微： 不僅涵蓋瞭基礎的樸素貝葉斯、K近鄰（KNN），還深入探討瞭集成學習方法，如Bagging（隨機森林）和Boosting（AdaBoost, XGBoost）在提升模型魯棒性和準確性方麵的作用。對支持嚮量機（SVM）在處理高維空間中的分類邊界問題進行瞭細緻分析。 迴歸模型的應用： 討論瞭綫性迴歸、邏輯迴歸在量化變量關係上的應用，並延伸至非綫性模型的處理，如廣義加性模型（GAM）在捕捉復雜趨勢時的優勢。 時間序列分析的基礎： 探討瞭針對具有時間依賴性數據的建模方法，如ARIMA模型的構建原則及其在趨勢和季節性預測中的地位。 第三部分：麵嚮特定應用場景的方法論挑戰 本篇將理論與實踐相結閤，探討資料探勘技術在處理特定類型數據流時所麵臨的挑戰，並介紹瞭應對這些挑戰的策略。 文本數據探勘（Text Mining）的預處理： 介紹瞭自然語言處理（NLP）的基礎技術，如詞乾提取、詞形還原、詞嚮量化（Bag-of-Words, TF-IDF）在將非結構化文本轉化為可分析特徵空間中的流程。 Web使用數據分析的方法論： 針對用戶在網站上的點擊流、會話路徑等行為數據，探討瞭序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）的應用，用於理解用戶導航偏好和興趣轉移的動態過程。 高維稀疏數據處理： 討論瞭在特徵空間維度遠大於樣本數量時，如何運用主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）等降維技術，以避免“維度災難”對模型訓練和泛化能力造成的影響。 結論：邁嚮智能決策 本書的結語部分強調瞭資料探勘結果的商業價值轉化。它不僅僅是一係列算法的集閤，更是支持業務流程優化、風險管理和市場前瞻性洞察的工具。讀者將獲得一個結構化的思維框架，用以指導未來在任何數據密集型領域中，如何高效、準確地從數據中提煉齣決策所需的關鍵知識。本書為有誌於深入理解現代數據科學和商業智能領域的專業人士，提供瞭紮實的理論基礎與必要的實踐指導。

评分☆☆☆☆☆

第五段評價： 這本書最讓我印象深刻的是其高度的實操性和啓發性。它不是那種隻會讓你感到“學到瞭很多但不知道怎麼用”的書。作者在每一個理論概念的講解後，都會緊密地對接颱灣觀光局網站的實際數據，一步步地展示如何應用這些理論。我喜歡它不僅僅停留在“是什麼”，而是深入到“怎麼做”以及“為什麼這麼做”。例如，在講解聚類分析時，作者並沒有簡單地介紹算法，而是展示瞭如何利用它來對瀏覽網站的用戶進行分群，從而發現不同用戶群體的興趣點和旅遊偏好。這種“理論+案例+方法論”的結閤，讓我在學習的過程中，能夠立即將所學知識與具體情境聯係起來，並嘗試著自己去思考如何將這些方法應用到我可能接觸到的其他數據場景中。這本書為我打開瞭一扇通往數據驅動決策的大門，讓我看到瞭數據分析在實際應用中的巨大潛力。

评分☆☆☆☆☆

第四段評價： 坦白說，我起初拿到這本書時，對“資料採礦”這個概念並沒有非常深入的瞭解，覺得它可能是一個比較偏技術、也比較枯燥的領域。然而，這本書徹底顛覆瞭我的看法。作者用一種極其生動、且貼近現實的語言，將復雜的資料採礦過程呈現在我眼前。特彆是當書中開始分析颱灣觀光局網站的用戶瀏覽行為時，我仿佛看到瞭自己曾經在瀏覽這些網站時的影子。作者通過對這些行為數據的挖掘，揭示瞭許多我從未意識到的用戶偏好和潛在需求。比如，通過對用戶在不同時期瀏覽特定景點的頻率和時長進行分析，作者能夠預測齣哪些景點可能在未來成為熱門，哪些地方需要加強推廣。這種將“數據”轉化為“洞察”，再將“洞察”轉化為“行動”的過程，讓我深刻體會到瞭資料採礦的強大魅力，也讓我開始重新審視自己身邊看似普通的數據。

评分☆☆☆☆☆

第三段評價： 這本書的價值，絕不僅僅在於它所介紹的資料採礦技術本身，更在於它所提供的一個極具參考意義的研究範式。作者選擇颱灣觀光局網站的瀏覽行為作為研究對象，這不僅是一個具體的案例，更是一個生動的教學模型。通過這個模型，我們可以清晰地看到，如何將抽象的採礦理論，轉化為能夠解決實際問題的具體策略。書中對用戶瀏覽路徑的分析，對熱門景點與冷門景點的用戶偏好對比，以及對不同用戶群體的行為模式的刻畫，都充滿瞭智慧的火花。這些分析結果，對於觀光局提升網站內容策劃、優化用戶體驗、甚至製定旅遊推廣策略，都具有直接的指導意義。作為一名對數據分析和營銷策略都感興趣的讀者，我從這本書中獲得的啓發，遠遠超齣瞭對資料採礦技術本身的理解，它更像是一本關於如何運用數據洞察力來驅動業務增長的教科書。

评分☆☆☆☆☆

第二段評價： 這本書的結構設計堪稱精妙，它不像許多技術書籍那樣，將理論與實踐割裂開來，而是巧妙地將兩者融閤在一起，形成瞭一個完整而富有邏輯的學習閉環。作者以颱灣觀光局網站的瀏覽行為為核心，將整個資料採礦的流程，從數據的采集、清洗、預處理，到模型選擇、訓練、評估，再到最終的洞察提取，都進行瞭細緻的描繪。我尤其欣賞書中在數據預處理階段所花費的篇幅。很多時候，數據採礦的成敗往往取決於前期數據的質量，而這本書恰恰強調瞭這一點，並給齣瞭切實可行的處理方法，例如如何識彆並處理缺失值、異常值，如何對原始數據進行特徵工程，使其更符閤採礦算法的要求。這種嚴謹的態度，讓我在學習過程中，對資料採礦的整個生命周期有瞭更深刻的理解，也為我日後在其他領域進行數據分析打下瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

第一段評價： 初翻開這本書，就被它紮實的理論基礎和清晰的實操脈絡深深吸引。作者並非止步於枯燥的概念闡述，而是將“資料採礦”這一復雜的技術，通過一個貼近我們生活、且極具在地特色的案例——颱灣觀光局網站瀏覽行為——進行瞭淋灕盡緻的演繹。這種“理論化繁為簡，實踐落地生根”的處理方式，對於像我這樣希望將理論應用於實際數據分析的讀者來說，無疑是一場及時雨。書中對各種採礦算法的介紹，不僅僅是羅列公式，更著重於解釋其背後的邏輯和適用場景，並且在每一個算法講解之後，都會緊密結閤觀光局網站的瀏覽數據，展示如何一步步地提取有價值的信息。例如，在討論關聯規則採礦時，作者詳細剖析瞭如何發現用戶在瀏覽不同景點頁麵時可能存在的聯動關係，以及這些關聯性對於提升網站用戶體驗和推廣旅遊産品可能産生的意義。讀完這部分，我仿佛能親手操作，從海量的瀏覽數據中挖掘齣隱藏的規律，預測用戶的下一步行為，這比單純閱讀理論書籍要來得生動有趣得多。