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基于Web日志的用户行为分析的中期报告
一、项目背景及目的
在当前互联网高速发展的大背景下，网站为了更好地服务于用户和提升网站的用户体验，需要对用户的行为进行分析，以更好地了解用户的需求，从而做出更好的决策来提高网站的用户满意度和效益。基于Web日志的用户行为分析是一种有效的方法。本项目旨在基于Web日志对用户的行为进行分析，提取用户的关键词和行为方式，辅助网站进行优化。
二、项目内容及进展
1.数据收集与清洗
我们使用Python语言的Scrapy框架编写爬虫程序，对目标网站的Web日志进行了抓取。对于获取到的数据，首先需要进行数据清洗。具体包括：去重、去掉无效记录等。
2.数据预处理
我们首先对访问请求进行了分类，分为搜索请求和非搜索请求。对于搜索请求，我们提取了搜索关键词，并对中文关键词进行了分词。对于非搜索请求，我们进行了URL解析，提取关键信息。在此基础上，我们使用了数据挖掘中的关联规则算法，发现了一些非搜索请求的规律和用户行为特征。
3.数据分析
我们使用Python语言的Pandas、Matplotlib等工具对数据进行了探索性分析。主要探究了以下几个方面：
（1）用户行为的高频动作。
（2）用户行为的时间分布和空间分布。
（3）用户行为与搜索的关系。
（4）用户行为和非搜索请求的关系。
通过对数据进行分析，我们了解到用户的搜索行为都是以高频率且短时间内完成的，大多数用户对网站的停留时间较短。而对于非搜索请求的行为，则多是用户在进行信息获取、文章阅读等操作。此外，我们还探究了用户搜索请求和非搜索行为之间的关系，发现用户进行非搜索请求的行为和搜索请求有一定的相关性。
三、下一步工作计划
1.深度分析用户行为。
通过前期的数据预处理和分析，我们对用户行为有了初步了解。下一步，我们将对用户行为进行更深入的分析，发掘更多的用户行为特征，尝试从用户行为的角度提出优化方案。
2.应用机器学习算法进行预测。
我们将探究机器学习算法的应用，通过对已有数据的分析，结合不同的机器学习算法进行预测，提供更好的服务于用户。
3.构建可视化分析平台。
我们将针对不同的用户需求，构建不同的数据分析平台，方便用户进行数据可视化分析等操作。同时，我们将提供越来越高效的数据处理方案。
四、项目收获与感想
本期项目中，我们初步了解了基于Web日志的用户行为分析，并使用Python语言的Matplotlib、Pandas等工具对数据进行了分析，深入学习了数据挖掘的理论和基本方案。在过程中也遇到了许多问题，但都得到了很好的解决。通过本次项目,我们更好的了解了如何从数据分析角度出发优化网站的用户体验。同时，我们对Python语言、数据分析、数据挖掘等技术的掌握也得到了提升。