OLAP является мощным инструментом для стратегического анализа баз данных. Показано, что анализ, требуемый при извлечении знаний из сети, сходен с проводимым в хранилищах данных.

Основной областью применения для кластер-анализа в Web usage mining, является персонификация наполнения страниц.

После идентификации отдельной транзакции аналитик может применить один из методов извлечения знаний из схемы доступа: анализ пути, нахождение ассоциативных правил и последовательностей образцов, кластеризация или классификация.

Как правило, по данным журнала сервера подсчитываются самая популярная страница, наибольшее количество посетителей за день, неделю, месяц, также могут быть выделены страницы, обращения к которым вызвали наибольшее количество ошибок.

На этом этапе могут выполняться некоторые простые интеграционные задачи, например, совмещение нескольких журналов и отсев ненужных для решаемой задачи данных.

На каком участке взаимодействия пользователей и серверов собирать статистические данные? На сервере, на клиенте, на промежуточных участках сети?

Извлечение знаний можно определить как нахождение и анализ полезной информации. Данную область деятельности принято подразделять на две части: автоматический поиск информации в документах Сети — Web content mining и обнаружение и обработка информации, касающейся работы пользователей с сервером, — Web usage mining.

Этот отчет показывает динамику посещений сайта. В верхней части отчета расположены измерения, по которым можно выполнять фильтрацию.

Для создания аналитического приложения система "Контур Стандарт" настраивается на базу данных, затем в специальном интерфейсе без программирования описываются запросы к базе, после этого на их основе создаются OLAP-отчеты.

Итак, с заданной периодичностью новые записи журнала сайта копируются в базу данных MS SQL, которая находится в локальной сети компании.