Video: Data Mining with Weka (2.2: Training and testing) 2024
Online-miljøer presenterer data minearbejdere med en unik blanding av utfordringer og fordeler for datainnsamling og analyse. Her er de dårlige nyhetene: Webdataformater kan være vanskelige å importere og manipulere i data mining applikasjoner.
Systemer som serverer nettsider er ofte dårlig integrert med salgssporingssystemer, noe som gjør det vanskelig å identifisere sammenhenger mellom besøkendes erfaring og de resulterende handlingene. Webdesignere og webmastere har ikke alltid tester i tankene når de utvikler design eller velger webteknologi. Selv om det ikke finnes store tekniske utfordringer, kan folk være motvillige til å åpne webplattformer for eksperimentering.
Det er også gode nyheter. Spesielle verktøy er tilgjengelige som i stor grad forenkler prosessen med å betjene nettsider riktig for testing, og gir også analysemuligheter. Så, uansett hvilke verktøy du vanligvis bruker for data mining, bør du vurdere å bruke et spesialverktøy for testing av nettsider. (Du finner informasjon om disse ved å søke etter vilkår som A / B-testverktøy, multivariat testverktøy, og delt testverktøy. )
Bare én ting: For å teste på nettet må du først ha samarbeid med de som er ansvarlige for organisasjonens nettside. Hvis du ikke har det nå, er det på tide å åpne diskusjonen.
Verktøy designet for data mining er ikke nødvendigvis ideelle for A / B-testing av e-post eller nettsider, og du kan støte på utfordringer som integrerer de to. Men du kan være i stand til å sidestepe disse problemene helt. Mange e-postleverandører tilbyr innebygd A / B-testingskapasitet. Hvis du bruker noen av de store e-posttjenestene, har du sannsynligvis dette tilgjengelig akkurat nå.
For webdesign testing verktøy, bruk din favoritt søkemotor og søkeordene A / B testing eller multivariate testing.