Was ist Verbindungsanalyse?
Verbindungsanalyse ist eine Datenanalysetechnik, die in der Netzwerktheorie verwendet wird, die verwendet wird, um die Beziehungen oder Verbindungen zwischen Netzwerkknoten zu bewerten. Diese Beziehungen können zwischen verschiedenen Arten von Objekten (Knoten) bestehen, einschließlich Personen, Organisationen und sogar Transaktionen.
Link-Analyse ist im Wesentlichen eine Art Wissensentdeckung, die verwendet werden kann, um Daten zu visualisieren, um eine bessere Analyse zu ermöglichen, insbesondere im Zusammenhang mit Links, ob Web-Links oder Beziehungs-Links zwischen Menschen oder zwischen verschiedenen Entitäten. Link-Analyse wird oft in der Suchmaschinen-Optimierung sowie in der Intelligenz, in der Sicherheitsanalyse und in der Markt- und medizinischen Forschung eingesetzt.
Bei der Linkanalyse geht es buchstäblich darum, die Verbindungen zwischen Objekten zu analysieren, unabhängig davon, ob sie physisch, digital oder relational sind. Dies erfordert eine sorgfältige Datenerhebung. Im Fall einer Website, auf der alle vorhandenen Links und Backlinks analysiert werden müssen, muss ein Tool beispielsweise alle HTML-Codes und verschiedene Skripts auf der Seite durchsuchen und dann alle gefundenen Links in der richtigen Reihenfolge verfolgen um festzustellen, welche Art von Links vorhanden sind und ob sie aktiv oder tot sind. Diese Informationen können für die Suchmaschinenoptimierung sehr wichtig sein, da der Analyst feststellen kann, ob die Suchmaschine tatsächlich die Website finden und indexieren kann.
Bei der Netzwerkanalyse kann die Verbindungsanalyse das Bestimmen der Integrität der Verbindung zwischen jedem Netzwerkknoten durch Analysieren der Daten, die die physischen oder virtuellen Verbindungen durchlaufen, umfassen. Mit den Daten können Analysten Engpässe und mögliche Fehlerbereiche finden und diese schneller nachbessern oder sogar bei der Netzwerkoptimierung helfen.
Die Linkanalyse hat drei Hauptzwecke:
Suchen Sie Übereinstimmungen für bekannte Interessenmuster zwischen verknüpften Objekten.
Finden Sie Anomalien durch die Erkennung verletzter bekannter Muster.
Finden Sie neue Muster von Interesse (zum Beispiel in sozialen Netzwerken und Marketing und Business Intelligence).
