合肥网络公司客户端数据采集是近年来业内研究的一个热点，它建立在用户的行为源上，与服务器端数据采集相比，它显得更加直接有效。此类数据有一个特点—容易理解、不易收集，比如，与用户鼠标移动的轨迹或用户鼠标停留的区域相比，用户鼠标点击的区域更接近真实行为的数据. 网络公司业内通常采用Java Applet、脚本技术、插件技术以及网页跟踪等来收集客户端数据。此方式收集的数据比来自服务器端的数据更加直接且准确，当然结果也是令人拍案叫绝的。
    几年前，大部分合肥网络公司有一个统计领域大家公认的道理:搜索引擎，在技术上能够足够做到分析你是一个男人还是一个女人。当然，这一切的基础都源于数据的收集。
网络公司面对浩如烟海的各种数据，网络公司往往手足无措，合肥网络公司需要一种手段将大盆的数据转换成便于理解的模式及过程。数据仓库技术与数据挖掘技术就是这样一种手段。
20世纪90年代以来，合肥网络公司数据挖掘技术得到了长足的发展。为了强化对数据挖掘技术的印象，这里举一个合肥网络公司经典的例子。
这个例子的主角是尿布与啤酒，这是发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例，并一直被商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的均物行为进行劝物篮分析，从而知进顾客经常一起购买的商品有哪些。
沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这
些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖拙。
    一个意外的发现是:“跟尿布一起购买多的商品竞是啤酒"经过实际调查和分析，沃尔玛揭示了一个隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式:在美国，一些年轻的父亲‘经常要到超市去买要尿布，而他们中有30%-40%的人同时也为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是:美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大金交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现这一数据内在的有价值的规律的。
    合肥网络公司数据挖掘技术往往可以从采集的用户数据中获取一些隐含的、有新意的用户信息，而这些信息都有助于指导我们的合肥网络公司网站建设和制作的设计。
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