Az egri Eszterházy Károly Főiskola teljes honlapjának vizsgálata. Bóta László Ph.D. hallgató (BME) május 18.

Hasonló dokumentumok
Projektvezetői döntések támogatása webbányászattal

Adatbányászati módszerek alkalmazása virtuális kurzusok minőségvizsgálatára

AZ ESZTERHÁZY KÁROLY FŐISKOLA HONLAPJÁNAK ELEMZÉSE WEBBÁNYÁSZATI MÓDSZEREK FELHASZNÁLÁSÁVAL

ADATBÁNYÁSZATI MÓDSZEREK AZ ELEKTRONIKUS TANULÁSBAN. 9. elearning Fórum

A COEDU E-LEARNING KERETRENDSZER HASZNÁLATÁNAK ELEMZÉSE

Web-bányászati technikák alkalmazása webhelyek minőségvizsgálatára

Virtuális tanulási környezet minőségvizsgálata web-bányászati módszerekkel

GOOGLE ANALITYCS VS. SPSS CLEMENTINE

A BDF website elemzése SPSS CLEMENTINE WEB MINING segítségével. Zsiros Péter

WEB-BÁNYÁSZATI MÓDSZEREK ALKALMAZÁSA INTERNET-ALAPÚ TANANYAGOK MINŐSÉGVIZSGÁLATÁRA

ADATBÁNYÁSZATI MÓDSZEREK ALKALMAZÁSA A TANULÁSI TEVÉKENYSÉG VIZSGÁLATÁBAN

Elektronikus oktatástámogató rendszer bevezetésének tapasztalatai. Jókai Erika Vig Zoltán

INTEGRÁLT ELEKTRONIKUS TANULÁSI KÖRNYEZET MINŐSÉGVIZSGÁLATA WEB-BÁNYÁSZATI MÓDSZEREKKEL

BDF WEBSITE ELEMZÉSE AZ SPSS CLEMENTINE WEB MINING SEGÍTSÉGÉVEL MINŐSÉGBIZTOSÍTÁS CÉLJÁBÓL

TÁVOKTATÁSOS HALLGATÓK LMS HASZNÁLATÁNAK ELEMZÉSE. Nyéki Lajos Széchenyi István Egyetem. Összefoglaló

Canvas LMS használata hallgatók számára

AirDrive Pro USB Keylogger Használati útmutató

Szélesség (cm) 60 x 60. Magasság (cm) 60. Mélység (cm) 30. Felső sarok ferde konyhabútor elem. Ajtó típus ÁR kulcsrakész ÁR lapraszerelt

Szélesség (cm) 60 x 60. Magasság (cm) 60. Mélység (cm) 30. Felső sarok L konyhabútor elem. Ajtó típus ÁR kulcsrakész ÁR lapraszerelt

mlearning Mobil tanulás a gyakorlatban

Bemutató anyag. Flash dinamikus weboldal adminisztrációs felület. Flash-Com Számítástechnikai Kft Minden jog fenntartva!

Social media Facebook

A Canvas LMS új és régi felülete közti különbségek

Összesítés. Látogatások száma Oldalak Találatok Adatmennyiség (11.08 Oldalak/Látogatás)

Statisztikai alap kia.hu (2009) - main

WCF, Entity Framework, ASP.NET, WPF 1. WCF service-t (adatbázissal Entity Framework) 2. ASP.NET kliens 3. WPF kliens

Nyeste Gábor

Elektronikus információbiztonsági oktatási koncepció

Oktatói weboldalak vizsgálata hallgatói szemszögből

Statisztikai alap (2009) - main

A természettudományos laborok új lehetőségei - terepi mérés

Statisztikai alap (2008) - main

Újdonságok és érdekességek CONSEDU BT.

Márkaépítés a YouTube-on

Statisztikai alap tihanyipercek.hu (201

Web harvesztelés. Automatikus módszerekkel

Üdvözlök mindenkit! Már mindenkinek elérhető? Automatizált, használhatóság növelése kutatás nélkül. Realeyes

Online misszió lehetőségei Drupal [+ Google]

iwiw 2012 Látogatottság és közönség elemzés

Választási modellek 3

Parlagfű Bejelentő Rendszer

Messenger. Novell GYORSKALAUZ

STRATÉGIAI TERVEZÉS. Nem értem miért félnek az emberek az új gondolatoktól. Én a régiektől félek. John Cage, amerikai avantgarde zeneszerző

A GAGYIN TÚL - JAVASLAT A MAGYAR WEBES PIAC FEJLESZTÉSÉRE. Kollár László MS HU

Szakmai továbbképzési nap akadémiai oktatóknak december 14. HISZK, Hódmezővásárhely / Webex

Zárójelentés OTKA 49743: Modell alapú digitális jelfeldolgozás Doktori iskola pályázat Vezető: Kollár István

Oracle adatbázis biztonság a gyakorlatban és 12c újdonságok

Felület 2/1 392x x x Borító IV. 215x x Borító III. 215x x

Csatlakozás a BME eduroam hálózatához Setting up the BUTE eduroam network

Google App Engine az Oktatásban 1.0. ügyvezető MattaKis Consulting

Honlapok használhatóságának ergonómiai szempontjai

2023 ban visszakeresné 2002 es leveleit? l Barracuda Message Archiver. Tóth Imre Kereskedelmi Igazgató Avisys Kft Barracuda Certified Diamond Partner

Statisztikai alap kia.hu (2002)

Felhasználói Útmutató. Center V2

Statisztikai alap kia.hu (2004)

Tapasztalatok, alternatívák a évi felvételi számok tükrében (Háttéranyagok)

Automatizált Marketing Webshopoknak

Miért ASP.NET? Egyszerű webes alkalmazás fejlesztése. Történet ASP ASP.NET. Működés. Készítette: Simon Nándor

FATERMÉSI FOK MEGHATÁROZÁSA AZ EGÉSZÁLLOMÁNY ÁTLAGNÖVEDÉKE ALAPJÁN

A BMF TANÁRKÉPZŐ ÉS MÉRNÖKPEDAGÓGIAI KÖZPONT MOODLE VIRTUÁLIS TANULÁSI KÖRNYEZETE HASZNÁLATÁNAK ELEMZÉSE

Projektgazda: BME GTK APPI

A tananyag beosztása, informatika, szakközépiskola, 9. évfolyam 36

Az operációs rendszer. Az operációs rendszer feladatai, részei, fajtái Az operációs rendszer beállítása

ADATBÁZIS RENDSZEREK. Esettanulmányok, adatkezelés. Krausz Nikol, Medve András, Molnár Bence

novakhunor.hu Médiaajánlat 2017

elearning TAPASZTALATOK ÉS TERVEK A ZRÍNYI MIKLÓS NEMZETVÉDELMI EGYETEMEN

Egyetemi könyvtári nyilvántartó rendszer

Közoktatási Statisztika Tájékoztató 2012/2013. Használati útmutató

A Debreceni Egyetem unideb.hu TELEFONKÖNYV. alkalmazásának felhasználói kézikönyve. Összeállította: DE VIR Központ, Sightspot Network Kft.

A Skype architektúrája. P2P hálózat Supernode ok, peer-ek, login server

Blog (Google Blogger) használata

STRATÉGIA ÉS TAKTIKA: KATONÁK AZ elearning (HARC)MEZŐN. Dr. Vörös Miklós Felnőttképzési és Távoktatási Központ

midi2style A program a standard midi fájlokat konvertálja Yamaha PSR hangszerekhez Hogyan kezdj hozzá? Version 4.x

Tanúsítvány feltöltése Gemalto TPC IM CC és ID Classic 340 típusú kártyára

SQL Backup and FTP. A program telepítésének menete. A szoftvert a következő weboldalról ingyenesen tölthető le:

C#, OOP. Osztályok tervezése C#-ban

Networkshop XVIII. Országos Konferencia

A Szenátus 12/2014. (IV.16.) sz. határozata a rektor külföldi útjának beszámolójáról

Statisztikai alap (2007) - main

Adatbányászati technikák (VISZM185) 2015 tavasz

A tér, ami megtérül...

Bevezetés A harmadik szoftverkrízis korát éljük! Szoftverkrízisek: 1. nincs elég olcsó: hardver, szoftver, programozó 2. nincs elég olcsó: szoftver, p

NETFIT modul Tanári felület Felhasználói útmutató. Magyar Diáksport Szövetség

ELSŐ LÉPÉSEK A SZÁMÍTÓGÉPEK RODALMÁBA AMIT A SZÁMÍTÓGÉPEKRŐL TUDNI ÉRDEMES

Első lépések. File/New. A mentés helyét érdemes módosítani! Pl. Dokumentumok. Fájlnév: pl. Proba

Adatkezelési tájékoztató

SZOFTVEREK (programok)

MAGYARORSZÁG LEGNAGYOBB MOBIL PORTFÓLIÓJA

Correlation & Linear Regression in SPSS

A nyitó képernyőn, a bejelentkező gombra kell kattintani, és a regisztrációt kell választani.

Indul a VB, kezdődnek a játékok! nyereményjáték

AppArmor. Névalapú kötelező hozzáférés-vezérlés PPKE-ITK március április

A TABBY PLAYS VIDEÓJÁTÉK AZ ONLINE BÁNTALMAZÁSNAK VÉGE

Site design. Ez határozza meg a keretet. A fő cél. Meg kell határozni ki célközönség Mit akarunk elmondani Hogyan rendezzük el a tartalmat

KRÉTA. Végzettségek. Szakmai útmutató a. funkcionalitás használatához június 4.

Hozzávalók keresése és csatolása

MIDRA. A Miskolci Egyetem repozitóriuma. Espán Edina. Miskolci Egyetem Könyvtár, Levéltár, Múzeum. Networkshop 2012, Veszprém

A KÖRNYEZETTUDATOSSÁG VIZSGÁLATA A HEVES MEGYEI TÉRSÉGBEN TALÁLHATÓ EGYETEMISTÁK KÖRÉBEN

QGIS gyakorló. --tulajdonságok--stílus fül--széthúzás a terjedelemre).

CTools és Panels pluginok

Átírás:

Az egri Eszterházy Károly Főiskola teljes honlapjának vizsgálata Bóta László Ph.D. hallgató (BME) 2007. május 18. 1

Lehetőségek Távoktatás Publikus honlap (*) Blended learning (e-learning) Google statisztika honlap kattintás térképe 2

Az EKF honlapjáról 1996. június 20. elkészült az első site 1998. arculatváltás, a fő cél a tájékoztatás 2002. arculatváltás a jelenlegire: új szolgáltatások (pl. keresés, webkamera, webrádió stb.) elkezdődött az oktatók saját fejlesztésű honlapjainak elhelyezése, később megjelent a Tanulmányi és Információs Központ (TIK) alsite-ja (előtte Tanulmányi Osztály) 3

Az EKF honlapja ma 4

Az adatok rögzítése Linux operációs rendszer (kezdetben Novell) A logfájlok típusa: CLF Common Log Format Egy hét eseményei találhatók egy fájlban tömörítve a vizsgálatokhoz eddig a 2007. januári és a februári access-log fájlok álltak rendelkezésre a januári, februári, márciusi hónapok elemzésén túl a teljes negyedév közös elemzése is cél 5

A vizsgálat célja, korlátai fő cél a honlap menürendszerének vizsgálata az oktatás link vizsgálata a szervezet link vizsgálata a TIK oldalának vizsgálata a gyakran látogatott oldalak elérhetők-e honlapról? a tanárok saját, oktatási célú weboldalainak használatának feltérképezése (az URL utáni /~ karakterekkel kezdődnek) használják a hallgatók (tanárok) ezt a lehetőséget? korlátok: tárhely, idő 6

Előkészítés 7

Module A Events Definition Discovery 8

Module A Events Definition Discovery február 9

Eseményfájl 10

Module C E-Channel User RFM Classifications /február 11

Az oktatás menü vizsgálata 12

Module A Events Definition Discovery, február 13

Module F Most Common Activity Sequences 14

Module F Most Common Activity Sequences 15

Module F Most Common Activity Sequences 16

Module F Most Common Activity Sequences 17

Module H Clickstream Visualization /oktatas 18

Module H Clickstream Visualization /oktatas 19

Module H Most Common Clickstreams (2 clicks.) 20

Module F Evenstream Visualization 21

Module E Homepage Dead-Ends 22

A szervezeti egységek menü vizsgálata 23

Module A Events Definition Discovery 24

Module E Homepage Dead-Ends 25

Module H Most Common Clickstreams (4 clicks.) (szervezeti egységek) 26

Module H Most Common Clickstreams (5 clicks.) (szervezeti egységek) 27

Module H Page Usage Metrics 28

Module H Page Usage Metrics (legnépszerűbb) szervezeti egys.) 29

Module H Page Usage Metrics (szervezeti egységek) 30

Module H Page Usage Metrics 31

A TIK vizsgálata 32

Module A Events Definition Discovery 33

Module E Homepage Dead-Ends 34

Module H Most Common Clickstreams (4 clicks.) (TIK) 35

Module H Page Usage Metrics 36

Module H Page Usage Metrics (legnépszerűbb) (TIK) 37

Module H Page Usage Metrics (TIK) 38

Module H Page Usage Metrics 39

A gyakran látogatott oldalak elérhetők a honlapról? 40

Module A Events Definition Discovery 41

Module A Events Definition Discovery február 42

A /~botal alkönyvtár 43

Module A Events Definition Discovery 44

Module A Events Definition Discovery február 45

Module H Clickstream Visualization 46

Általános adatok a honlapról 47

Module H Clickstream Visualization 48

Module H Page Usage Metrics 49

Module H Daily Site Summary Metrics 50

Module H Daily Site Summary Metrics 51

Module H Homepage Usage Metrics 52

Module H Homepage Usage Metrics 53

A C modul 54

Module C E-Channel User RFM Classifications /február 55

Module C E-Channel User RFM Classifications látogatás gyakorisága utolsó látogatás óta eltelt napok száma 56

Module C E-Channel User RFM Classifications látogatás gyakorisága utolsó látogatás óta eltelt napok száma 57

Module C E-Channel User RFM Classifications látogatás napi aktivitása az utolsó látogatás óta eltelt napok száma látogatás napi gyakorisága 58

Module C E-Channel User RFM Classifications 59

A G modul gondjai 60

Module G Advanced Visit Segmentation 61

Module G Advanced Visit Segmentation 62

A felhasznált Clementine WebMining streamek modulonként 63

Az A modul 64

Module A Events Definition Discovery 65

Module A Events Definition Discovery február 66

Eseményfájl 67

Module A Events Definition Discovery 68

Module A Events Definition Discovery február 69

A C modul 70

Module C E-Channel User RFM Classifications /február 71

Module C E-Channel User RFM Classifications látogatás gyakorisága utolsó látogatás óta eltelt napok száma 72

Module C E-Channel User RFM Classifications látogatás gyakorisága utolsó látogatás óta eltelt napok száma 73

Module C E-Channel User RFM Classifications látogatás napi aktivitása az utolsó látogatás óta eltelt napok száma látogatás napi gyakorisága 74

Module C E-Channel User RFM Classifications 75

Az E modul 76

Module E Homepage Dead-Ends 77

Module E Homepage Dead-Ends 78

Module E Homepage Dead-Ends 79

Az F modul 80

Module F Most Common Activity Sequences 81

Module F Most Common Activity Sequences 82

Module F Most Common Activity Sequences 83

Module F Most Common Activity Sequences 84

Module F Evenstream Visualization 85

Module F Evenstream Visualization 86

Module F Evenstream Visualization 87

A G modul 88

Module G Advanced Visit Segmentation This table displays average values for every numeric variable used to build the clustering model. The highlighted row corresponds to the global average value, across segments. 89

Module G Advanced Visit Segmentation This table displays average values for every numeric variable used to build the clustering model. The highlighted row corresponds to the global average value, across segments. 90

A H modul 91

Module H Clickstream Visualization /oktatas 92

Module H Clickstream Visualization /oktatas 93

Module H Clickstream Visualization /oktatas 94

Module H Most Common Clickstreams (2 clicks.) 95

Module H Most Common Clickstreams (3. clicks.) 96

Module H Most Common Clickstreams (4 clicks.) 97

Module H Most Common Clickstreams (5 clicks.) 98

Module H Page Usage Metrics 99

Module H Page Usage Metrics (legnépszerűbb) 100

Module H Page Usage Metrics 101

Module H Page Usage Metrics 102

Module H Page Usage Metrics 103

Module H Daily Site Summary Metrics 104

Module H Daily Site Summary Metrics 105

Module H Homepage Usage Metrics 106

Module H Homepage Usage Metrics 107

Problémák 108

A kérések előforduló metódusai GET PROFILE 109