王立軍

【摘 要】隨著網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)站每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也越來(lái)越龐大，所以網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)管理也越來(lái)越重要。網(wǎng)站的管理水平直接反映著該企業(yè)的管理水平，體現(xiàn)了整個(gè)企業(yè)文化。而網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)涉及到很多方面，網(wǎng)站的頁(yè)面和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、網(wǎng)站的營(yíng)銷和推廣、網(wǎng)站的客戶行為分析、網(wǎng)站客戶關(guān)系管理等，這需要準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來(lái)支持，因此數(shù)據(jù)挖掘就顯得特別重要。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘；網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)管理；模型

一、相關(guān)理論概述

（一）數(shù)據(jù)挖掘

近年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注，其主要原因是存在大量數(shù)據(jù)，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和數(shù)據(jù)。在不同領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中有一定地差異性，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的科學(xué)化和系統(tǒng)化有著非常重要的意義。數(shù)據(jù)挖掘的一般步驟包括：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)在線統(tǒng)計(jì)和轉(zhuǎn)換、模型構(gòu)建與評(píng)估、生成報(bào)告、模型管理和集成應(yīng)用等步驟。當(dāng)前，數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用在電子商務(wù)網(wǎng)站、銀行、電信等特有行業(yè)，而隨著信息化的發(fā)展和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)，越來(lái)越多的中小企業(yè)會(huì)運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)，并且普通用戶也可以根據(jù)自己的習(xí)慣為自己建立一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘的模型。

（二）網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)管理

網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)是指一切為了提升網(wǎng)站服務(wù)于用戶的效率，從而進(jìn)行網(wǎng)站全程經(jīng)營(yíng)、運(yùn)作相關(guān)的行為工作。網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)通常包括網(wǎng)站前期流程優(yōu)化、網(wǎng)站服務(wù)器日常維護(hù)、網(wǎng)站內(nèi)容日常更新維護(hù)、數(shù)據(jù)挖掘及時(shí)分析、訪問(wèn)用戶研究分析和網(wǎng)站營(yíng)銷策劃等。網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)通常使用的指標(biāo)： PV、注冊(cè)用戶數(shù)、在線用戶數(shù)、流量轉(zhuǎn)化率、網(wǎng)站停留時(shí)長(zhǎng)、購(gòu)買頻次、ARPU值等指標(biāo)。

網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)的基本工作主要包括：網(wǎng)站宣傳推廣、網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷管理、網(wǎng)站的完善變化、網(wǎng)站后期更新維護(hù)、網(wǎng)站的企業(yè)化操作等方面。從一個(gè)網(wǎng)站的設(shè)計(jì)到開始運(yùn)營(yíng)就應(yīng)該把長(zhǎng)期目標(biāo)融入其中，每一項(xiàng)產(chǎn)品的誕生都是為了網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)，運(yùn)營(yíng)管理人員如果參與到網(wǎng)站的設(shè)計(jì)中能夠使得自己在運(yùn)營(yíng)中的目標(biāo)方向變得清晰而準(zhǔn)確。

二、網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)挖掘

第一，為網(wǎng)站的發(fā)展規(guī)劃提供支持。通常借助對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容的挖掘，可以優(yōu)化網(wǎng)站結(jié)構(gòu)、有效的安排網(wǎng)站欄目的布局、設(shè)置功能點(diǎn)、發(fā)現(xiàn)用戶感興趣的內(nèi)容。

第二，研究用戶訪問(wèn)習(xí)慣。通過(guò)用戶訪問(wèn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到用戶的瀏覽習(xí)慣、用戶的網(wǎng)上行為習(xí)慣，用戶的購(gòu)買習(xí)慣等行為，把握用戶靜興趣、瀏覽模式，為網(wǎng)站辦出特色提供依據(jù)，從而有助于開展網(wǎng)站信息推送服務(wù)以及個(gè)性化的定制服務(wù)；

第三，改善網(wǎng)站的訪問(wèn)流程，通過(guò)后臺(tái)分析用戶的瀏覽數(shù)據(jù)，根據(jù)分析得出用戶的瀏覽習(xí)慣和偏好，調(diào)整網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容分布，把用戶最關(guān)心的內(nèi)容放到網(wǎng)站最顯眼的位置，從而提高整個(gè)網(wǎng)站的內(nèi)容分布和運(yùn)行效率；

第四，篩選搜索引擎和關(guān)鍵詞。根據(jù)用戶經(jīng)常輸入的信息和關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，得到用戶偏愛和習(xí)慣的關(guān)鍵詞，從而優(yōu)化網(wǎng)站的搜索引擎和內(nèi)容，使網(wǎng)站更加符合訪問(wèn)用戶的行為習(xí)慣，使用戶更加容易找到自己所需要的信息，提高了用戶的工作效率。

三、基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)管理

（一）基于數(shù)據(jù)挖掘的管理框架

以往網(wǎng)站管理系統(tǒng)僅僅是對(duì)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)做簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)，沒有進(jìn)行深入的分析、優(yōu)化。而通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)掘出運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)背后隱藏的更深層次的有價(jià)值的信息。

第一，網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)是由各種應(yīng)用管理模塊按照不同的商業(yè)邏輯形式組成。商業(yè)邏輯是網(wǎng)站的基礎(chǔ)支撐，它為兩站應(yīng)用層提供了解決方案。這一管理系統(tǒng)能夠?yàn)榫W(wǎng)站推廣、網(wǎng)站優(yōu)化提供相應(yīng)的模塊。比如在這個(gè)系統(tǒng)中有網(wǎng)站優(yōu)化依據(jù)提供管理模塊、有針對(duì)用戶管理模塊，還有網(wǎng)站推廣營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析模塊。

第二，業(yè)務(wù)邏輯層可以提供解決方案，也是基本支持層之一，可以根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計(jì)，并且為用戶設(shè)計(jì)訪問(wèn)模式等項(xiàng)目?jī)?nèi)容，還可以查看各種功能是否達(dá)到滿足用戶的需求，從而確認(rèn)這些功能的淘汰和優(yōu)化處理。

第三，算法級(jí)別可以提供多種算法，即網(wǎng)站管理中的數(shù)據(jù)挖掘是網(wǎng)站實(shí)際操作的核心部分，可以根據(jù)網(wǎng)站的實(shí)際特點(diǎn)選擇更好的算法來(lái)解決問(wèn)題； 決策分析層可以提供決策，分析客戶海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)知識(shí)的價(jià)值； 數(shù)據(jù)層和網(wǎng)站在使用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和用戶訪問(wèn)數(shù)據(jù)生成的時(shí)候，有一個(gè)非常大的價(jià)值，數(shù)據(jù)挖掘和處理源數(shù)據(jù)，提高網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)和管理有很大的幫助。

（二）基于網(wǎng)站的用戶管理框架

對(duì)于一個(gè)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，用戶主要包括一般網(wǎng)民和網(wǎng)站客戶，而不同的用戶對(duì)網(wǎng)站有著不同的意義，詳細(xì)來(lái)說(shuō)用戶管理框架主要包括：

第一是網(wǎng)站用戶訪問(wèn)管理，是了解用戶如何訪問(wèn)網(wǎng)站，并作為網(wǎng)站宣傳的基礎(chǔ)，使用戶可以方便地訪問(wèn)。 互聯(lián)網(wǎng)用戶的管理是對(duì)其訪問(wèn)行為的分析和管理，為了提高跟蹤效率，網(wǎng)站需要建立一個(gè)整體模型，而不是個(gè)體用戶的獨(dú)立行為和設(shè)計(jì)。

第二是網(wǎng)站客戶關(guān)系管理是對(duì)客戶細(xì)節(jié)進(jìn)行深入分析，從而提高客戶滿意度，提高網(wǎng)站的競(jìng)爭(zhēng)力。 網(wǎng)站客戶關(guān)系管理也可以減少銷售周期，增加收入，擴(kuò)大網(wǎng)站市場(chǎng)和銷售渠道，提高客戶滿意度，忠誠(chéng)度好。

第三是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程主要是處理原始數(shù)據(jù)，然后進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘決策分析，在詳細(xì)過(guò)程的作用下：首先是數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理是從網(wǎng)站信息中選擇數(shù)據(jù)，然后 這些數(shù)據(jù)匯總成總秘書，對(duì)秘書一般在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中加載進(jìn)行分析； 其次是建立基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模型庫(kù)，使用挖掘工具進(jìn)行預(yù)測(cè)，并以圖形化的結(jié)果呈現(xiàn)給決策層； 最終是根據(jù)客戶信息決策的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，從而最大限度地發(fā)揮企業(yè)的利益。

雖然，數(shù)據(jù)挖掘只是網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)管理的一部分，但它是網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)。其基本功能是分析網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)，為網(wǎng)站建設(shè)和推廣提供最基本的依據(jù)。根據(jù)隱藏在海量數(shù)據(jù)背后的信息，決策者可以準(zhǔn)確調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略，合理利用資源，最終提高網(wǎng)站效率，帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益。數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)管理，大量的數(shù)據(jù)積累在網(wǎng)站上應(yīng)用起來(lái)，找出隱藏的細(xì)節(jié)，為其他管理工作提供依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘充分利用網(wǎng)站自有資源，使其能更好地反映網(wǎng)站的優(yōu)缺點(diǎn)，從而改善網(wǎng)站，使網(wǎng)站可以實(shí)現(xiàn)更長(zhǎng)遠(yuǎn)的目標(biāo)。

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