以前web访问分析都交给google，百度代劳，一则他们干得不错，二则自己做日志分析得花精力，搭一个开源得容易，可是管理起来费力。不过，使用第三方的工具，自己有些想法，却没法落实，用别人的东西，总会这样。都在传大数据时代，是不是该做点什么，把web日志的分析先弄回来。
要处理web日志的分析，首先一个，得把robot的访问排除掉，robot访问数量少，睁只眼闭之眼，也就算了。可看看日志，这家伙跑得挺勤快的，干它。
想想SEO要求网页怎么对robot友好？ 网页链接要符合robot的偏好，什么浅而宽等，泛泛而谈。 要区分出正常用户和robot，还是算法靠谱一点，分类器应该管用。
对访问进行分类，试试决策树分类，不但可以预测，还可以构造出一个描述来，勾画访问的特征，有特征，就容易理解，好和经验相互印证。
先看看web日志会记录些什么：session，来源IP, 时间戳，请求方法，请求页面，协议，请求结果状态，页面参考，用户代理。单条记录，一次http请求，看不出有啥属性好拿来分类。
有障碍了吧？正常得很，没关系，花点时间，转换一下数据。做数据挖掘，算法其实没啥好弄的，就那么几个，别人都写好了，现成的代码拿来用就是。 功夫都用在数据处理上。
一次访问不行，就试试一次session。可以知道访问页面的先后次序，访问链接构成了一个有向图，图的宽度和深度，正好对应上SEO优化里谈到的宽窄和深浅。再看看别的，汇总一次session的总页面数，停留时间长度，访问页面的内容类型等等， 差不多够了。
思路有了，提取些时间段的web日志，做下数据预处理，分成两个数据集，用做训练和检验。 套个算法就有了。
做下来， 训练集的错误率4％，检验集错误率5％，可以接受。
同时模型也构造了一个这样的描述：robot访问宽而浅，正常用户访问窄而深；robot每次session访问大量页面，会话长度较长；robot很少访问页面中的图片。