Thursday, July 5, 2007

Web Mining

สำหรับนักเวิลด์ไวด์เว็บสามารถใช้ประโยชน์จาก Application ของ Data Mining ได้ โดยมีคำเรียกเฉพาะว่า Web Mining หรือ Web Data Mining โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้งาน Data Mining ใน e-Commerce และ e-Research ที่มีการแข่งขันกันสูง เป็นเทคโนโลยีสำหรับตลาดขนาดใหญ่ ( Mass market technology ) ในส่วนของ Web mining นี้นักวิชาการบางท่านให้ฉายาว่า เป็นการทำเหมืองทองคำทีเดียว

Web Mining เป็นลักษณะเฉพาะอย่างหนึ่งของการนำหลักการ Data Mining มาใช้กับข้อมูลที่อาจจะมีขนาดใหญ่มาก ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับขอบเขตของระบบที่จะทำ Web Mining เช่น ถ้าข้อมูลของเราจะต้องรวบรวมและประมวลผลจากข้อมูลทั้งหมดบน web ข้อมูลก็จะมีขนาดใหญ่ แต่ถ้าเราประมวลผลในเครือข่ายที่เล็กลง หรือบนเครื่องเดี่ยว ๆ ก็จะเป็นเพียง Data Mining ขนาดเล็กนั่นเอง

การประยุกต์ Web Mining เพื่อการบริการ web
ได้มีงานวิจัยจำนวนมากที่นำ Web Mining มาช่วยในการวิเคราะห์งานบริการ web เพื่อนำไปพัฒนาการให้บริการที่ดี และน่าสนใจขึ้นส่วนใหญ่จะเน้นไปที่การนำข้อมูลในรูปของตัวอักษร(Text ) มาวิเคราะห์รวมกับข้อมูลชนิดอื่น โดยที่ข้อมูลเหล่านี้มักจะได้จากการบันทึกรายละเอียดในทุก ๆ ครั้งที่มีผู้เข้าใช้บริการใน web แต่ละแห่ง ตัวอย่างของการประยุกต์ใช้ Web Mining ในลักษณะนี้ได้แก่


  • การรวมข้อมูลตัวอักษรเข้ากับข้อมูล Links บน web เพื่อสรุปหา web page ที่จำเป็นจะต้องได้รับอนุญาต จึงจะเข้าใช้ได้ภายใต้หัวข้อที่กำหนด โดยจะมีคุณภาพดีกว่าการใช้ Search Engines ที่มีอยู่แพร่หลายในปัจจุบัน
  • การผสมข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะการใช้ ช่วงระยะเวลาและ Link ที่มีผู้เข้าใช้บริการ web เพื่อนำมาพิจารณาปรับปรุงการให้บริการโดยอาจจะเพิ่มหรือลดบริการบางชนิดให้เหมาะสมกับกลุ่มผู้ใช้ในแต่ละสภาพแวดล้อม ซึ่งอาจจะมีความสนใจที่ต่างกันไป
  • การนำข้อมูลชนิดตัวอักษร และข้อมูลของรูปภาพ ( Image ) มาผสมผสานกัน เพื่อประโยชน์ในการค้นหาของ Search Engines ในกรณีที่ต้องการค้นหาข้อมูลที่เป็นรูปภาพ

Web Mining กับการทำธุรกิจ e-Commerce
ในการทำธุรกิจต่าง ๆ ไม่ว่าจะในรูปของห้างร้าน บริการสั่งของทางไปรษณีย์ หรือการทำธุรกิจแบบอิเล็กทรอนิกส์นั้น ปัจจัยหนึ่งที่มีความสำคัญอย่างมากต่อความสำเร็จของธุรกิจก็คือ ความเข้าใจในตัวลูกค้า หรือกลุ่มลูกค้า ยิ่งรู้ข้อมูลมากทำให้เข้าใจลูกค้าอย่างแท้จริงมากขึ้น โอกาสที่จะทำธุรกิจให้ตรงกับความต้องการของตลาดก็จะมีมากขึ้นไปด้วย

ข้อมูลของลูกค้าดังกล่าวมานี้ ความจริงแล้วมีให้นำมาใช้ได้มากมายอยู่แล้ว แต่อาจจะอยู่ในรูปที่เป็นได้ไม่ชัดเจน อันได้แก่ ข้อมูลที่รวบรวมไว้จากการบันทึกใน log file ของการใช้บริการ web หรือข้อมูลจากการสมัครสมาชิกในรูปแบบต่าง ๆ เป็นต้น ข้อมูลเหล่านี้สามารถอำนวยประโยชน์ในการติดตามดูผู้ใช้ (user tracking ) ยิ่งผู้ใช้เข้าใช้ web บ่อยและนานขึ้น เราก็จะยิ่งมีโอกาสทราบและรู้จักกับผู้ใช้มากขึ้นเท่านั้น สำหรับข้อมูลดังกล่าวเกี่ยวกับผู้ใช้จะมีการวิเคราะห์ออกมาใน 3 ลักษณะดังต่อไปนี้

1.Demograpics เป็นข้อมูลเกี่ยวกับที่อยู่ หรือสถานที่ของผู้ใช้ในขณะที่เข้าใช้บริการ web ซึ่งจะสามารถประมวลเป็นสถิติบริเวณที่อยู่อาศัยของกลุ่มผู้ใช้ส่วนมากได้
2.Phychographics เป็นข้อมูลด้านจิตวิทยา ซึ่งแสดงถึงพฤติกรรม หรือค่านิยมในด้านต่าง ๆ ของผู้ใช้ โดยสามารถจะแบ่งแยกกลุ่มผู้ใช้ตามข้อมูลการเข้าใช้บริการ web ทั้งในแง่ของเวลาและเนื้อหา
3.Technolographics เป็นข้อมูลที่แสดงถึงระดับความรู้และความสนใจในเทคโนโลยีด้าน ต่าง ๆ ของผู้ใช้ รวมถึงเครื่องคอมพิวเตอร์ที่ติดต่อเข้ามาด้วย ซึ่งจะช่วยในการพัฒนาสินค้า และบริการให้น่าสนใจและเหมาะสมในแง่ของเทคโนโลยีได้ดีขึ้น

เมื่อนำข้อมูลที่วิเคราะห์แล้วทั้ง 3 ลักษณะนี้มาพิจารณาโดยละเอียด จะเกิดประโยชน์อย่างมากในการศึกษาเกี่ยวกับสภาพ และพฤติกรรมโดยรวมของประชากร ซึ่งจำนวนข้อมูลที่นำมาใช้วิเคราะห์มักจะมีจำนวนมากและให้ผลการวิเคราะห์ที่มีความแม่นยะสูง

การประยุกต์ Web Mining ทางด้านการตลาดบนอินเตอร์เน็ต
Data Mining เป็นกระบวนการสืบค้นข้อมูลสำคัญอันจะเป็นประโยชน์ต่อการดำเนินธุรกิจออกจากกองข้อมูลขนาดมหาศาลที่จัดเก็บอยู่ภายในแหล่งฐานข้อมูลของแต่ละองค์กร การขุดค้นข้อมูลด้วยเทคโนโลยี Data Mining ประกอบไปด้วยขั้นตอนเทคโนโลยีอันสลับซับซ้อนมากมาย ไม่ว่าจะเป็นการเรียนรู้จดจำแบบแผนมาตรฐานของข้อมูลเฉพาะกลุ่ม (pattern recognition technology) การใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึม ซึ่งออกแบบมาเพื่อให้เครื่องคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และพัฒนาตัวมันเองได้ (machinelearning & genetic algorithms) หรือการเชื่อมโยงแลกเปลี่ยนข้อมูลภายในเครือข่ายเน็ตเวิร์คแบบโพลีโนเมี่ยลซึ่งเลียนแบบการทำงานระบบประสาทของมนุษย์ (Netural & Polynomial networks) ฯลฯ
อย่างไรก็ตาม ไม่ว่าจะมีการใช้เทคโนโลยีทางคอมพิวเตอร์ที่สลับซับซ้อนเพียงไร เป้าหมายของ Data Mining ก็เป็นเรื่องง่ายๆ คือ
ทำอย่างไรถึงจะเอาชนะคู่แข่งทางธุรกิจให้ได้ ทำอย่างไรถึงจะรู้ได้ว่าประชากรกลุ่มไหนคือ ลูกค้า เป้าหมาย(Who) และประชากรกลุ่มนี้ต้องการซื้ออะไร (What) ซื้อที่ไหน (Where) ซื้อเมื่อไหร่ (When) และที่สำคัญที่สุดก็คือ อะไรคือแรงขับเคลื่อนให้ลูกค้าเป้าหมายต้องการสินค้าที่ว่านั้น (Why)
ซึ่งคำถามหลักๆ เหล่านี้เมื่อมาผนวกเข้ากับรูปแบบการดำเนินธุรกิจยุคดิจิตอลที่มีเครือข่ายอินเตอร์เน็ตเป็นสมรภูมิการตลาดอันไร้พรมแดน ก็ส่งผลให้เทคโนโลยี Data Mining กลายสภาพมาเป็นเครื่องมือการตลาดที่สำคัญมาก สำคัญขนาดที่ว่า นักธุรกิจรายใดไม่ให้ความสำคัญกับมัน ก็อาจจะถูกคู่แข่งทางการค้าของตนทิ้งห่างไปเลย

2 comments:

maae2517 said...

ข้อความสีหลากหลาย อ่านยากคับ แต่เนื้อหาดีมากๆ

appear said...

ขอบคุณค่ะ