网站数据分析的原理和实现

我们会发现很多网站都有内容推荐的功能，不仅仅是B2C电子商务的优秀书籍推荐，还有豆瓣猜等感兴趣的网站。这种功能无疑对帮助用户发现需求、促进商品购买和服务应用起到了显著的作用。那么这种推荐是怎么得到的呢？事实上，这与网站数据分析无关。我们可以简单地看看它的原理和实现。关联推荐在营销上分为两类：向上营销(UpMarketing)：根据现有客户过去的消费偏好，提供更高的价值或其他产品或服务，以增强其原有的功能或用途。交叉营销(CrossMarketing)：从客户的购买行为中发现客户的各种需求，并销售相关的产品或服务。向上营销是基于同类产品线的升级或优化，而交叉营销是基于同类产品的推荐。举个简单的例子，看看苹果的产品线:购买ipodnano3时，推荐升级产品nano4、nano5或功能相似的itouch称为“向上营销”；而且推荐Iphone、Mac或ipad是“交叉营销”。关联推荐也可分为两种实现方式：基于产品分析的关联推荐和基于用户分析的关联推荐。产品分析的相关推荐是指通过分析产品的特点来发现它们之间的共同点，如《WebAnalytics》WebAnalytics2.作者都是AvinashKaushik，而且书名都包含WebAnalytics，都是网站分析类的书籍，同时也可能是同一个出版社...那么基于产品的关联就可以购买了。《WebAnalytics》WebAnalytics2的用户推荐.0》。基于用户分析的建议是通过分析用户的历史行为数据来购买《WebAnalytics》很多用户也买了《TheElementsofUserExperience》这本书可以基于这个发现进行推荐。这种方法是数据挖掘中的相关规则（AssociationRules）挖掘，最经典的案例之一是沃尔玛啤酒和尿布的故事。目前，许多相关建议仍然基于产品级别，因为实现起来更简单（对于网站来说，产品数据明显少于用户行为数据，而且可能会有几个数量级的差异，因此分析工作会轻得多）。基于产品推荐，更多的是通过上述两种营销手段来实现的，更倾向于传统的“推送”营销（我不喜欢这种营销方式，尤其是“捆绑销售”）。基于用户行为分析的相关建议，个人更倾向于基于用户分析的实现，更有利于发现用户的潜在需求，帮助用户更好地选择他们需要的产品，用户决定是否购买，即所谓的“拉”营销。个人更倾向于基于用户行为分析的相关建议，这更有利于发现用户的潜在需求，帮助用户更好地选择自己需要的产品，并由用户决定是否购买，即所谓的“拉式”营销。通过向用户推荐产品或服务，可以刺激用户的潜在需求，促进用户的消费，更符合“以用户为中心”的理念。因此，以下主要简要描述了基于用户行为分析的相关建议。无论您是电子商务网站还是任何其他类型的网站，您都可以实现此功能，只要你有以下前提:1、能有效识别网站用户；2、保留用户的历史行为数据(点击流数据)（clickstream）或运营数据（outcomes））；3、当然也需要一个好的网站数据分析师。以电子商务网站为例，说明关联规则的具体实施情况。目前，大多数电子商务网站都提供用户注册功能，购物用户一般是在登录条件下完成的。因此，它为用户识别提供了最有效的标记符-用户ID（请参考本文-网站用户识别方法）；同时，网站将所有用户的购物数据存储在自己的操作数据库中，这为用户行为分析提供了数据基础——用户历史购物数据。因此，如果满足上述前两个条件，我们可以开始分析。相关规则的实现原则是从所有用户的购物数据（如果数据量太大，可以选择一定的时间间隔，如一年、一个季度等），寻找用户购买A产品，购买B产品的比例，当比例达到预设目标水平时，我们认为这两种产品有一定的相关性，所以当用户购买A产品但没有购买B产品时，我们可以向这类用户推荐B产品。如下图所示：从上图可以看出，涉及三个集合：所有购买商品的用户全集U、购买A商品的用户集合A和购买A商品后购买B商品的用户集合G。基于这三个集合，可以计算相关规则挖掘中的两个关键指标——支持（Support）和置信度（Confidence）：支持=购买A和B商品(集合G)的人数/购买过所有商品(集合U)的人数信心=购买A和B商品(集合G)的人数/购买A商品(集合A)的人数获得这两个指标后，为这两个指标设置最低门槛，即最小支持度和最小信心度。因为在用户的购买行为中，购买A商品的用户不仅可以购买B商品，还可以购买C商品、D、E...等待一系列商品，所以我们需要分别计算这些组合的所有支持和信誉，只满足支持，如支持>0.2，置信度>0.6这些商品组合可以认为是相关的，值得推荐。当然，如果你的网站不是电子商务网站，你也可以用户浏览网站的点击流数据来实现相关的推荐功能。也是基于用户的历史行为，比如浏览A页面的用户也浏览B页面，观看A视频的用户也观看B视频，下载A文件的用户也下载B文件...数据挖掘中的相关规则挖掘一般采用基于频繁收集的Apriori算法，是一种相对简单有效的算法，这里就不具体介绍了。有兴趣的朋友可以查资料。分析关联规则时需要注意的一些问题@注意关联推荐的适用范围和前提，并不是每个类型的网站都适合或需要关联推荐；@根据网站运营的特点设置最低支持和最低执行。建议在实验或实践的基础上不断优化，找到最佳的权衡点。@需要特别注意的是，在相关规则中，A产品与B产品的相关性并不意味着B产品与A产品的相关性也是建立起来的，因为两者的可信度算法不同，相关方向不可逆转。@需要特别注意的是，在相关规则中，A产品与B产品的相关性并不意味着B产品与A产品的相关性也是建立起来的，因为两者的可信度算法不同，相关方向不可逆转。@相关规则的分析在算法上并不难，但要真正在网站上实现，需要在满足上述三个前提的基础上不断优化算法，更重要的是需要网站各部门的合作。因此，基于用户行为分析的相关建议完全从用户的角度进行分析，比简单地比较产品之间的相关性更深入、更有效，更符合用户的行为习惯，有利于发现用户的潜在需求。

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