AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAssociation rules such as “%60 of the visitors who searched Syllabus and Undergraduate Transfer, searched Tuition as well”, which allow the university website to serve better, have been shared in the study.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Nowadays, websites are used by billions of people. The identification of the visitor needs of website is very important for a person/a community/an organization or a brand to reach more people through a website, to be accepted by website followers, and so to achieve targeted success. These identified needs play a key role in improving a website in terms of design and content. The aim of this study is to provide a case study to identify visitor needs of a website by using in-site search and the apriori algorithm. In this context, a monthly web log file which is obtained from Kırklareli University website (www.klu.edu.tr) was used as data set. Analysis process is discussed in the context of CRISP-DM: CRoss-Industry Standard Process for Data Mining. It is observed that word/word groups of “Undergraduate Transfer”, “Re-enrollment”, “Syllabus”, “Course Registration”, “Tuition” and “Quota” mostly exist in searches performed by visitors in the results of analyzes especially during the month that the university registration process is done intensely. In the results of analyses performed with apriori algorithm, it is found that the searches of “Undergraduate Transfer” (1177 times), “Tuition” (889 times) and “Syllabus” (600 times) lead of all searches. Association rules such as “%60 of the visitors who searched Syllabus and Undergraduate Transfer, searched Tuition as well”, which allow the university website to serve better, have been shared in the study.
Özet
Bugün web siteleri, milyarlarca insan tarafından kullanılmaktadır. Bir kişinin/topluluğun/kurumun veya markanın; web sitesi aracılığı ile daha çok kişiye ulaşabilmesinde, takipçileri tarafından kabul görmesinde ve böylelikle hedeflediği başarıyı yakalayabilmesinde, site ziyaretçilerinin ihtiyaçlarının tespit edebilmesi son derece önemlidir. Tespit edilen bu ihtiyaçlar, bir web sitesinin tasarım ve içerik yönünden geliştirilmesinde kilit rol oynamaktadır. Bu çalışmanın amacı; site-içi aramalar ve apriori algoritması kullanılarak web sitesi ziyaretçilerinin ihtiyaç tespitine yönelik bir örnek olay incelemesi sunmaktır. Bu kapsamda, veri seti olarak Kırklareli Üniversitesi web sitesinden (www.klu.edu.tr) elde edilen bir aylık web günlük dosyası kullanılmıştır. Analiz süreci, Veri Madenciliği için Çapraz Endüstri Standard Süreç Modeli (CRISP-DM: CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) çerçevesinde ele alınmıştır. Üniversite kayıtlarıyla ilgili işlemlerin yoğun olarak gerçekleştirildiği aya yönelik yapılan analizler sonucunda; ziyaretçiler tarafından gerçekleştirilen aramalarda çoğunlukla “Yatay Geçiş”, “Kayıt Yenileme”, “Ders Programı”, “Ders Kayıtları”, “Harç” ve “Kontenjanlar” kelime/kelime gruplarının bulunduğu gözlemlenmiştir. Apriori algoritması ile gerçekleştirilen analizler sonucunda, sırasıyla “Yatay Geçiş” (1177 kez), “Harç” (889 kez) ve “Ders Programı” (600 kez) aramalarının yapılan tüm aramaların başında geldiği tespit edilmiştir. Üniversite web sitesinin daha iyi hizmet vermesine olanak tanıyacak; “Ders Programı ve Yatay Geçiş aramalarını yapan ziyaretçilerin %60’ı Harç kelimesini de aramıştır” şeklinde çeşitli birliktelik kuralları çalışmada paylaşılmıştır.