Web Mining bestaat uit Gebruik Mijnbouw, Content Mining and Structure Mining

Met de hit van het tijdperk van de informatie-technologie, we hebben opgenomen in een oceaan van informatie. Deze informatie-explosie is sterk gebaseerd op het internet, die is uitgegroeid tot één van de wereldwijde informatie-infrastructuren. We kunnen niet dat elke dag dat gaat de inhoud van de website ontzeggen groeien met sprongen informatie als zodanig, wordt het steeds moeilijker om de gewenste informatie Wij kijken verkrijgen. Web mining is een instrument dat kan worden gebruikt bij het aanpassen van websites op basis van inhoud en ook door de gebruiker.

Data mining, text mining en web mining, verschillende technieken en procedures om de nodige informatie om de enorme database bieden , zodat bedrijven betere zakelijke beslissingen kunnen nemen met precisie, dus data mining, text mining en web mining helpt veel in het bevorderen van de doelstellingen van de "customer relationship management", waarvan het belangrijkste doel is om te starten, relaties met klanten te ontwikkelen en aan te passen door middel van profilering en de indeling van de klanten.

Echter, er zijn veel problemen die moeten worden aangepakt, terwijl het omgaan met het proces van het verkennen van het web. Vertrouwelijkheid kan gezegd worden van de kwestie trekker-knop. Onlangs, klachten en inbreuken op de vertrouwelijkheid betreft aanzienlijk, als handelaars, bedrijven en overheden doorgaan met het verzamelen en opslaan van de enorme hoeveelheid prive-informatie. Er zijn niet alleen betrekking op het verzamelen en samenstellen van prive-informatie, maar ook de analyse en het gebruik van dergelijke gegevens.

Gevoed door de publieke bezorgdheid over de toenemende hoeveelheid statistieken en effectieve technologieën bestaande uit: conflict tussen vertrouwelijkheid en de mijnbouw is waarschijnlijk de basis voor de hogere niveaus van de inspectie in de komende jaren. Juridische geschillen zullen waarschijnlijk ook in dit opzicht. Er zijn andere problemen die data mining. "Onjuiste informatie" kan ons leiden naar vage en onjuiste analyse van de resultaten en aanbevelingen. Het indienen van valse informatie of valse informatie bij het importeren van klantgegevens zorgt voor een reëel gevaar voor de effectiviteit van web mining en effectiviteit.

Een ander risico in data mining is de mijnindustrie kan worden verward met datawarehousing. Bedrijven ontwikkelen van data warehouses zonder gebruik te maken van de juiste browser software zijn minder waarschijnlijk op het niveau van nauwkeurigheid en efficiëntie te bereiken en ze zijn ook minder kans om optimaal te profiteren. Ook cross-selling een probleem veroorzaken als het breekt de privacy van cliënten, de schending van hun geloof of verveeld met de onnodige stress.

Ondanks de mogelijke obstakels en barrières, de markt voor de exploratie van het web om te vergroten door enkele miljarden dollars in de komende jaren. Mijnbouw kunnen potentiële klanten, welke informatie wordt "begraven" in de enorme databases te identificeren en te richten en versterken van klantrelaties. Data mining tools kunnen niet de toekomstige trends in de markt en het gedrag van de consument, die kunnen helpen bedrijven maken resoluties en proactief te voorspellen, kenniseconomie.

Dit is een reden waarom de data mining bekend als "Kennis Discovery". Het kan worden gezegd van het analyseren van data vanuit verschillende invalshoeken en sorteren en groeperen data geïdentificeerd en ten slotte tot een database met nuttige informatie, die nog kunnen worden geanalyseerd en gebruikt door bedrijven om vast te stellen en verbetering inkomstengenerering en kostenreductie. Met het gebruik van data mining, worden handelsondernemingen vinden gemakkelijker te vragen over het vermogen van bedrijven en intelligentie, die zeer ingewikkeld en complex te analyseren en bepalen de eerste reactie werden
 .;