C＃を使用して、独自のEコマースWebサイトの顧客プロファイリングプロジェクト（Google Analyticsと類似していますが、同一ではありません）に取り組みます。私はこの種のプロジェクトにかなり慣れていません。また、顧客プロファイリングプロジェクトもまったく新しいプロジェクトです。それについて何か提案をいただけますか？
「ウェブサイトの訪問データの追跡」と「追跡データの分析」の2つの部分があるべきだと思います。
それについて何か提案をいただけますか？ありがとう：
前もって感謝します！
まず、自分が思っている以上に時間があることを心に留めておいてください。すぐに始める必要があります。クライアント/上司 (および自分自身) に、最初に行うべきことは必要なものを確立すること (要件の収集) であることを伝えてください。
ニーズは、ソリューション(データベース、プラットフォームなど) につながる設計につながります。開始するには、主に、クライアントが最終結果として求めているものを概念化する必要があります。
質問を 1 つずつ取り上げてみましょう。
Q: この種のプロジェクトに最適なデザイン パターンは何ですか? (パイプラインとフィルター? またはその他?) C# を使用しています。
ここでも、実際の要件によって設計パラダイムが決まります。デザインパターンを前もって押し付けたくはありません。そうは言っても、パイプライン(またはファネル分析) は、おそらくサイトへの訪問者を追跡するための最も一般的なパラダイムです。「ファンネル」や「Web ビジター トラッキング」で検索すると、関連記事がたくさん出てきます。(以下のリソースのリストも参照してください。)
Q: どのようなデータベースが最適ですか? RDBMS か文書データベースか?
通常、ウェブログはテキスト ファイルで、1 つのレコード (行) に各訪問に関する多くの情報が記録されます。定期的に分析を実行することを計画している場合は、リレーショナル データベースを構築して、個々のウェブログに基づく要約統計と詳細レポートを保存します。
Q: 追跡されたデータを格納するためのデータベース テーブルをモデル化する方法を教えてください。
従うべき一般原則は次のとおりです。設計には、通常、サイトの「顧客」または「訪問者」用の 1 セットのテーブルが含まれます。顧客に関する関連データがそこに保存され、各訪問者を識別する独自の方法が使用されます。2 番目のテーブル セットは、プロファイリング対象の顧客によるサイトへの個々の訪問に関するものです。将来の分析に役立つ訪問の要約統計を組み込みます。テーブルの 2 つのセットは、一意の訪問者/顧客 ID を介してリンクされています。
(これは非常に高度なアイデアです。データベース設計は、それ自体が巨大な分野であり、それぞれに長所と短所がある多くのオプションがあります。設計を完成させる前に実験する必要があります。
Q: このテーマを Google で検索するには、どのようなキーワードを使用できますか?
試してみてください: * 顧客分析 * 顧客セグメンテーション * Web トラフィック分析 * Web サイト訪問者ファネル * ファンネル分析 (SEO)
このSEO 用語集では、キーワードについてさらに多くのアイデアを得ることができます。
Q: おすすめの記事や本を教えてください。(私は本を読む時間があまりないので、記事の方が良いです)
記事/投稿:
いつものように、ウィキペディアは始めるのに適した場所です。トラフィック分析と Web 訪問者追跡に関する記事があります。
警告: SEO に大きな期待を寄せているサイトは数多くあります。これらの多くは、閲覧して提供するものを確認することは問題ありませんが、その主張には十分注意してください。
書籍
Web Analytics に関する書籍は多数あります。Dummiesの本は良いです。また、Avinash Kaushik の " Web Analytics: An Hour a Day "もお勧めします。すべての本があなたが求めているレベルにあるわけではないので、購入する前に (できれば) 本を参照してください。 .
以下は、現在 Amazon でベストセラーとなっている Analytics の書籍です。
Q: 他に学ぶ必要があると思われることはありますか?
多くの人が以前にこれを行ったことがあることを覚えておいてください。私たち全員と同じように、あなたは仕事で学びます。自信を持ち、心を開いてください。
それが役立つことを願っています。幸運を。