Tesi etd-09122018-095100 |
Link copiato negli appunti
Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
MURGIA, VALENTINA
URN
etd-09122018-095100
Titolo
ANALISI E CORRELAZIONE DI DATI ETEROGENEI PER LA VALUTAZIONE DELL'EFFICACIA DEL SITO B2B DI UN'AZIENDA INFORMATICA
Dipartimento
INFORMATICA
Corso di studi
INFORMATICA PER L'ECONOMIA E PER L'AZIENDA (BUSINESS INFORMATICS)
Relatori
relatore Prof. Nanni, Mirco
controrelatore Prof. Corradini, Andrea
controrelatore Prof. Corradini, Andrea
Parole chiave
- analisi abitudini di acquisto online
- analisi abitudini di navigazione
- web log analysis
- web mining
- web usage mining
Data inizio appello
05/10/2018
Consultabilità
Completa
Riassunto
L'obiettivo di questa tesi è quello di analizzare i dati del sito web di un'azienda informatica leader nel settore ICT.
Per poter raggiungere il nostro scopo, verrà svolta l'analisi del comportamento degli utenti che si collegano al sito e utilizzano lo stesso come principale canale dal quale effettuare gli acquisti.
Si vogliono profilare gli utenti sulla base delle loro azioni, e identificare eventuali miglioramenti da apportare al sito web al fine di renderlo uno strumento di vendita più moderno e efficace.
Inizialmente verrà utilizzato Informatica Cloud per il recupero dei file contenenti i dati. Inoltre, prima di procedere con l'analisi vera e propria, i dati verranno sottoposti a una prima fase di preprocessing, con lo scopo di ripulirli e identificare gli utenti e le sessioni utente.
In seguito, i dati riferiti agli accessi e agli ordini verranno utilizzati per il calcolo di alcune metriche. Queste ultime verranno analizzate con il software Knime e alcuni nodi del software Weka. Il nostro fine sarà quello di classificare gli utenti in base alle abitudini di accesso e di acquisto.
Per una migliore descrizione dei contenuti delle pagine, verrà eseguito l'arricchimento semantico, che permetterà lo svolgimento dell'analisi di clustering degli utenti sulla base delle diverse aree del sito visitate e la ricerca di regole di associazione e pattern sequenziali.
I risultati verranno presentati alla fine dell'elaborato attraverso alcuni grafici realizzati grazie al software Tableau.
Per poter raggiungere il nostro scopo, verrà svolta l'analisi del comportamento degli utenti che si collegano al sito e utilizzano lo stesso come principale canale dal quale effettuare gli acquisti.
Si vogliono profilare gli utenti sulla base delle loro azioni, e identificare eventuali miglioramenti da apportare al sito web al fine di renderlo uno strumento di vendita più moderno e efficace.
Inizialmente verrà utilizzato Informatica Cloud per il recupero dei file contenenti i dati. Inoltre, prima di procedere con l'analisi vera e propria, i dati verranno sottoposti a una prima fase di preprocessing, con lo scopo di ripulirli e identificare gli utenti e le sessioni utente.
In seguito, i dati riferiti agli accessi e agli ordini verranno utilizzati per il calcolo di alcune metriche. Queste ultime verranno analizzate con il software Knime e alcuni nodi del software Weka. Il nostro fine sarà quello di classificare gli utenti in base alle abitudini di accesso e di acquisto.
Per una migliore descrizione dei contenuti delle pagine, verrà eseguito l'arricchimento semantico, che permetterà lo svolgimento dell'analisi di clustering degli utenti sulla base delle diverse aree del sito visitate e la ricerca di regole di associazione e pattern sequenziali.
I risultati verranno presentati alla fine dell'elaborato attraverso alcuni grafici realizzati grazie al software Tableau.
File
Nome file | Dimensione |
---|---|
TesiMurgia498151.pdf | 2.90 Mb |
Contatta l’autore |