云计算是当今信息技术领域的一大热点，其通过网络提供便捷、按需的网络访问，实现可配置的计算资源共享池。云计算提供了高效率的、快捷式的和伸缩的分布式计算能力，而这些能力在Web数据挖掘分析中显得尤为重要。
Web数据挖掘是将数据挖掘技术应用于Web环境下的数据，以发现Web页面及其用户行为中的有用信息。这类数据挖掘涉及海量非结构化数据，这些数据往往是动态分布并且高速度更新的。与传统结构化数据挖掘不同，Web数据挖掘面临的挑战包括但不限于数据的非结构化特性以及数据挖掘模型的适应性问题。
云计算中的关键技术为Web数据挖掘提供了强大的支持，这些关键技术包括但不限于：
1. 分布式存储技术：这种技术允许数据被存储在网络中的多个硬盘和系统内，提供了巨大的存储容量和高效的数据处理能力，解决了硬件容量限制问题，并提高了存储的经济性和实用性。
2. 数据管理技术：它涉及如何高效地分析存储在云端的大数据，尤其是那些海量且无规律的数据。这种技术不仅能够快速提取有效信息，还提高了信息搜索和处理的效率。
3. 虚拟化技术：它打破了传统计算机系统硬件、软件和存储之间的联系，使得各个部分能够独立工作和运行。虚拟技术使得在云端管理应用软件变得灵活，无需为每个接入点重新安装软件，提高了信息的搜索和处理能力。
4. 并行编程模式：云计算中最常用的并行编程模式是MapReduce编程。这种编程模式允许任务被分割并分发到多个计算节点上，实现了真正的并行计算，从而显著提升了计算的效率和及时性。
Web数据挖掘可以分为三大类：
1. Web数据挖掘：侧重于分析用户访问日志、使用记录，旨在发现用户访问Web页面的模式，进一步了解用户的偏好和反馈信息。
2. Web内容挖掘：内容挖掘不仅限于Web页面的显性内容，还包括图像、音频、视频、文本和多媒体等隐性内容。目的是从这些内容中提取有用信息。
3. Web结构挖掘：结构挖掘关注的是Web页面的结构信息，如站点的页面结构和组织结构。通过对这些结构的分析，可以揭示页面之间的关系。
Web数据挖掘的基本流程包括信息搜索、信息预处理和模式发现。信息搜索是指从网络中获取Web页面、文档、邮件、日志等信息的过程。信息预处理是对搜索到的信息进行分类和筛选，去除无用信息，只保留有用信息。模式发现是对经过预处理的有用信息进行深入分析，以发现数据中的模式和关联。
综合以上信息，云计算的Web数据挖掘分析是一个复杂但高效的数据处理过程，涉及的关键技术和步骤是确保挖掘过程有效性和可扩展性的关键。利用云计算的弹性、可伸缩和高效计算能力，可处理和分析大规模的Web数据集，从而提取对业务决策和用户行为分析有价值的见解。随着技术的发展和数据量的爆炸式增长，云计算与Web数据挖掘的结合具有深远的应用前景和商业价值。
