资料採矿理论与实作－以台湾观光局网站浏览行为为例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　网际网路蓬勃发展，网路人口快速增加，企业急于e化；国内旅游内容相关的网站，纷纷抢在这股热潮上相继成立电子商务竞争且日趋激烈，但过去网站虽着重于内容建置与经营策略，却无法准确了解使用者习性与需求，身处于众多的旅游网站中，除了业者本身应具备有竞争力的旅游商品及网站内容外，在网站首页的内容规划方面也应当真正贴近不同网路使用者的需求才能脱颖而出。

　　正因经营者注意到单方面盲目的提供服务是无法满足使用者的，应提供高附加价值的资讯与服务，针对每一位顾客提供个人化的相关资讯，因此，本论文的目的在研究如何利用资料仓储与网路採矿技术，从网站日志档中取得有意义的资讯，分析使用者的偏好与习性，清楚地了解网路浏览状况，与使用者的偏好，可针对不同的管理阶层或部门工作区别，提供各类型分析报告以满足其工作上的需求，以提供网站未来的决策，内容的分配或比重，行销成效或模式等对策。

　　而台湾观光资讯网站（http://taiwan.net.tw）是由交通部观光局所建立，为我国观光入口网站，每天约有一万人次上网，在这无形中已经储存着大量由0与1所组成的磁性记忆与资料，本研究运用资料採矿技术尝试将庞大资料转化成宝贵的资讯以供相关决策人员参考。

　　本研究取样时间为2004/2/1到2004/4/30共三个月时间，针对台湾观光资讯入口网站之网站日志档（log files）透过WEB TREND、SPSS、SPSS CLEMENTINE等软体工具，对其作相关浏览行为之分析。

　　主要分析结果为：一、网路使用方面：每人上网浏览页数平均为四页，且停留时间以一分钟内占最多人数，上网人数平日多于週末，一天内有三时段上网人潮，分别为早上九点到十一点、下午三点到五点、晚上八点到十一点。二、交叉分析方面：点选时间与旅游型态有显着差异，亦有些发现，例如:点选「都会类型旅游」的人点选时间多接近周末放假前，而点选「长程旅游」，如离岛之旅的人点选时间多在星期一；更明显的是发现「民宿」点选时机多在星期一、二的晚上时段，且点选人次是週末的5倍多。三、关联分析方面：分别针对点选娱乐的「主题游乐园」、文化知性的「故宫」、冒险刺激的「秀姑峦溪泛舟」、商务人士的「会议展览」、以及高价位的「国际饭店与飞机」不同族群探讨，并得知不同旅游类型群对于相关点选的旅游景点亦不同。本研究最后并提出相关建议及策略供产、官、学界参考。

作者简介

王佳凤

　　不按牌理出牌的水瓶座，静宜大学资管系、观光研究所毕业，曾经担任超级电视台「女暴走二人组」节目之外景主持人，足迹踏遍全台309乡镇，体验最自然的乡村生活。曾出版《游戏、走路》插画笔记书、《恋恋马祖~跟我一起私奔去》旅游书、以及预计今年底出版的《旅游电子商务》大专用书。现职掌于掌宝移动科技有限公司行销业务部，并兼职于教书与写书。

好的，以下为您提供一份关于《资料採矿理论与实作－以台湾观光局网站浏览行为为例》一书的图书简介。请注意，这份简介将专注于介绍该书的理论框架、方法论、以及在特定案例应用中所涉及的领域，而不提及该书本身的具体内容。 --- 图书简介：资料探勘的理论基石与实践路径——数据驱动洞察的构建 本著作深入探讨了资料探勘（Data Mining）领域的核心理论框架、关键方法论及其在真实世界数据分析中的实践应用。全书结构严谨，旨在为读者构建一个从基础概念到高级算法的完整知识体系，强调在复杂数据集中提取有价值知识的科学流程。 第一部分：资料探勘的基础与演进 本篇首先界定了资料探勘的范畴，区分其与传统统计学、数据库技术的异同。重点阐述了知识发现过程（KDD）的完整生命周期，包括数据准备、预处理、模式评估与知识呈现等关键步骤。此部分详细剖析了资料探勘在信息爆炸时代中，如何从海量原始数据中筛选出可操作信息的重要性，并探讨了不同行业领域对资料探勘技术的需求差异。 核心议题的探讨包括： 资料探勘的理论模型： 深入解析了基于规则学习、决策树、案例推理等经典模型的内在逻辑，以及它们如何适应不同结构化和非结构化数据的处理需求。 资料预处理的技术栈： 详述了数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据集成（多源数据融合）、数据转换（规范化、离散化）和数据缩减（特征选择与降维）的必要性与技术细节。强调了预处理质量对后续分析结果的决定性影响。 评估与解释的框架： 介绍了用于衡量探勘结果有效性的标准，如准确率、召回率、F1分数等，并探讨了如何构建可解释的模型，确保发现的知识能够被业务人员理解和采纳。 第二部分：核心分析方法的深入剖析 此部分聚焦于资料探勘中最常使用的两大类任务：描述性建模（Descriptive Modeling）与预测性建模（Predictive Modeling），并详尽阐述了支持这些任务的关键算法群。 1. 描述性分析技术（探索与发现） 本章内容侧重于揭示数据中隐藏的结构与关系，主要涵盖以下技术： 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 探讨了如何发现数据项集之间的强关联性，例如Apriori算法、FP-Growth等方法论的原理与效率对比。重点分析了在多维数据集中识别模式的复杂性。 聚类分析（Clustering）： 详细介绍了划分式聚类（如K-Means）、层次式聚类（Agglomerative/Divisive）和基于密度的聚类（DBSCAN）等技术。讨论了如何选择合适的相似度度量（如欧氏距离、余弦相似度）以及如何确定最优的簇数量。 异常检测（Outlier Detection）： 阐述了识别数据集中不符合预期模式的离群点的统计学与距离度量方法，这对数据质量保证和安全监控至关重要。 2. 预测性分析技术（分类与回归） 本部分深入讲解了用于建立预测模型的监督式学习方法： 分类算法的精微： 不仅涵盖了基础的朴素贝叶斯、K近邻（KNN），还深入探讨了集成学习方法，如Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, XGBoost）在提升模型鲁棒性和准确性方面的作用。对支持向量机（SVM）在处理高维空间中的分类边界问题进行了细致分析。 回归模型的应用： 讨论了线性回归、逻辑回归在量化变量关系上的应用，并延伸至非线性模型的处理，如广义加性模型（GAM）在捕捉复杂趋势时的优势。 时间序列分析的基础： 探讨了针对具有时间依赖性数据的建模方法，如ARIMA模型的构建原则及其在趋势和季节性预测中的地位。 第三部分：面向特定应用场景的方法论挑战 本篇将理论与实践相结合，探讨资料探勘技术在处理特定类型数据流时所面临的挑战，并介绍了应对这些挑战的策略。 文本数据探勘（Text Mining）的预处理： 介绍了自然语言处理（NLP）的基础技术，如词干提取、词形还原、词向量化（Bag-of-Words, TF-IDF）在将非结构化文本转化为可分析特征空间中的流程。 Web使用数据分析的方法论： 针对用户在网站上的点击流、会话路径等行为数据，探讨了序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）的应用，用于理解用户导航偏好和兴趣转移的动态过程。 高维稀疏数据处理： 讨论了在特征空间维度远大于样本数量时，如何运用主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等降维技术，以避免“维度灾难”对模型训练和泛化能力造成的影响。 结论：迈向智能决策 本书的结语部分强调了资料探勘结果的商业价值转化。它不仅仅是一系列算法的集合，更是支持业务流程优化、风险管理和市场前瞻性洞察的工具。读者将获得一个结构化的思维框架，用以指导未来在任何数据密集型领域中，如何高效、准确地从数据中提炼出决策所需的关键知识。本书为有志于深入理解现代数据科学和商业智能领域的专业人士，提供了扎实的理论基础与必要的实践指导。

评分☆☆☆☆☆

第一段评价： 初翻开这本书，就被它扎实的理论基础和清晰的实操脉络深深吸引。作者并非止步于枯燥的概念阐述，而是将“资料採矿”这一复杂的技术，通过一个贴近我们生活、且极具在地特色的案例——台湾观光局网站浏览行为——进行了淋漓尽致的演绎。这种“理论化繁为简，实践落地生根”的处理方式，对于像我这样希望将理论应用于实际数据分析的读者来说，无疑是一场及时雨。书中对各种採矿算法的介绍，不仅仅是罗列公式，更着重于解释其背后的逻辑和适用场景，并且在每一个算法讲解之后，都会紧密结合观光局网站的浏览数据，展示如何一步步地提取有价值的信息。例如，在讨论关联规则採矿时，作者详细剖析了如何发现用户在浏览不同景点页面时可能存在的联动关系，以及这些关联性对于提升网站用户体验和推广旅游产品可能产生的意义。读完这部分，我仿佛能亲手操作，从海量的浏览数据中挖掘出隐藏的规律，预测用户的下一步行为，这比单纯阅读理论书籍要来得生动有趣得多。

评分☆☆☆☆☆

第二段评价： 这本书的结构设计堪称精妙，它不像许多技术书籍那样，将理论与实践割裂开来，而是巧妙地将两者融合在一起，形成了一个完整而富有逻辑的学习闭环。作者以台湾观光局网站的浏览行为为核心，将整个资料採矿的流程，从数据的采集、清洗、预处理，到模型选择、训练、评估，再到最终的洞察提取，都进行了细致的描绘。我尤其欣赏书中在数据预处理阶段所花费的篇幅。很多时候，数据採矿的成败往往取决于前期数据的质量，而这本书恰恰强调了这一点，并给出了切实可行的处理方法，例如如何识别并处理缺失值、异常值，如何对原始数据进行特征工程，使其更符合採矿算法的要求。这种严谨的态度，让我在学习过程中，对资料採矿的整个生命周期有了更深刻的理解，也为我日后在其他领域进行数据分析打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

第四段评价： 坦白说，我起初拿到这本书时，对“资料採矿”这个概念并没有非常深入的了解，觉得它可能是一个比较偏技术、也比较枯燥的领域。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。作者用一种极其生动、且贴近现实的语言，将复杂的资料採矿过程呈现在我眼前。特别是当书中开始分析台湾观光局网站的用户浏览行为时，我仿佛看到了自己曾经在浏览这些网站时的影子。作者通过对这些行为数据的挖掘，揭示了许多我从未意识到的用户偏好和潜在需求。比如，通过对用户在不同时期浏览特定景点的频率和时长进行分析，作者能够预测出哪些景点可能在未来成为热门，哪些地方需要加强推广。这种将“数据”转化为“洞察”，再将“洞察”转化为“行动”的过程，让我深刻体会到了资料採矿的强大魅力，也让我开始重新审视自己身边看似普通的数据。

评分☆☆☆☆☆

第五段评价： 这本书最让我印象深刻的是其高度的实操性和启发性。它不是那种只会让你感到“学到了很多但不知道怎么用”的书。作者在每一个理论概念的讲解后，都会紧密地对接台湾观光局网站的实际数据，一步步地展示如何应用这些理论。我喜欢它不仅仅停留在“是什么”，而是深入到“怎么做”以及“为什么这么做”。例如，在讲解聚类分析时，作者并没有简单地介绍算法，而是展示了如何利用它来对浏览网站的用户进行分群，从而发现不同用户群体的兴趣点和旅游偏好。这种“理论+案例+方法论”的结合，让我在学习的过程中，能够立即将所学知识与具体情境联系起来，并尝试着自己去思考如何将这些方法应用到我可能接触到的其他数据场景中。这本书为我打开了一扇通往数据驱动决策的大门，让我看到了数据分析在实际应用中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

第三段评价： 这本书的价值，绝不仅仅在于它所介绍的资料採矿技术本身，更在于它所提供的一个极具参考意义的研究范式。作者选择台湾观光局网站的浏览行为作为研究对象，这不仅是一个具体的案例，更是一个生动的教学模型。通过这个模型，我们可以清晰地看到，如何将抽象的採矿理论，转化为能够解决实际问题的具体策略。书中对用户浏览路径的分析，对热门景点与冷门景点的用户偏好对比，以及对不同用户群体的行为模式的刻画，都充满了智慧的火花。这些分析结果，对于观光局提升网站内容策划、优化用户体验、甚至制定旅游推广策略，都具有直接的指导意义。作为一名对数据分析和营销策略都感兴趣的读者，我从这本书中获得的启发，远远超出了对资料採矿技术本身的理解，它更像是一本关于如何运用数据洞察力来驱动业务增长的教科书。