互联网信息搜索用户行为模型的探索性研究

用户点击行为模型分析

数据挖掘实验报告基于用户网站点击行为预测

...数据挖掘实验报告. (1) 一．概要： (3) 二．背景和挖掘目标： (3) 三．难点分析： (4) 四．难点解答： (4) 五．数据采集： (5) 六．分析方法： (6) 七．数据探索： (8) 7.1数据无效： (8) 7.2数据缺失： (8) 八.数据预处理 (9) 8.1数据清洗 (9) 8.2数据丢弃 (10) 8.3数据转换 (10) 九．挖掘过程： (11) 9.1计算用户爱好 (11) 9.2基于协同过滤算法进行预测 (12) 十．结果分析： (13) 十一.实验总结 (14) 11.1数据的采集 (14) 11.2在试验过程中遇到的问题 (14) 11.3解决方案以及改进 (14) 11.4数据挖掘学习体会： (15)

一．概要： 这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测，其中遇到的问题有数据量大，机器难以处理，含有时序关系，特征难以描述等，我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题，运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。 二．背景和挖掘目标： 随着互联网和信息技术的快速发展，广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的，相信大部分人都是不喜欢广告的，但由于网络的互动性，仍然会有部分人把广告当内容点击，其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容，这部分人对广告的内容感兴趣，或是符合他们的需求，才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为，进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。 基于这个背景，本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络，包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。 利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下，用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识，因此对于一个数据挖掘系统而言，它应该能够同时搜索发现多种模式的知识，以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次（抽象水平）的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识

用户行为分析

一、什么是用户行为分析： 用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。 以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？ 1、分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征； 2、用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等； 3、用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。 综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。 二、用户行为分析方式都有哪些？ 既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式： 1、网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析； 2、用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等； 3、关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等； 4、用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等； 5、用户活跃度分析。 综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点： 1、网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体； 3、关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑； 4、用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。 三、用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？ 工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？

用户行为分析

网站分析 从网站的用户层面，我们根据用户访问的行为特征将用户细分成各种类型，因为用户行为各异，行为统计指标各异，分析的角度各异，所以如果要对用户做细分，可以从很多角度根据各种规则实现各种不同的分类，看到过有些数据分析报告做了各种用户的细分，各种用户行为的分析，再结合其他各种维度，看上去内容绝对足够丰富，但很难理解这些分析结果到底是为了说明什么问题，也许作为一个咨询报告反映当前整体的趋势和用户特征确实合适，但如果真的要让数据分析的结果能够引导我们去做些什么，还是要在做用户细分前确定分析的目的，明确业务层面的需求。 既然要做基于用户细分的比较分析，自然是为了明确某些用户分类群体的行为特征与其他用户群体的差异。这里主要从指导内容层面的调整为导向，通过比较各用户细分群体对内容需求的差异，优化内容运营，将优质的内容或者符合用户偏好的内容推荐给相应的用户。 既然是基于用户细分，首先明确用户的细分规则，这里举例3类细分：流失用户与留存用户、新用户与老用户、单次购买用户和二次购买用户，基于这3类细分，对每个分类的用户购买商品进行比较分析，明确哪些商品更加符合用户的预期。 当然，要区分流失用户和留存用户，首先必须对用户流失有一个明确的定义，关于流失用户的定义可以参考博客之前的文章——网站的活跃用户与流失用户。有了定义我们就可以做统计和细分了，还是以电子商务网站为例，电商网站的内容就是商品，我们基于每个商品计算购买这些商品的用户中购买后造成流失的用户比例，如下： 这里的指标定义应该比较明确，每个商品的流失用户比例应该是购买该商品后流失的用户数在所有购买该商品的用户中的占比，但只知道每个商品的流失用户比例无法评价这个商品是否对用户保留有促进作用，或者在一定程度上造成了用户的流失，只有通过与总体水平的比较才能得出相应的结论。所以这里需要重点解释的是“与总体比较”这个数值是怎么计算的到的，这里的百分比不是直接相减的结果，而是一个差异的幅度体现，这里假设总体用户流失率为56%，那么以A商品为例，与总体比较的结果是：( 58.13% –56% ) / 56% = 3.80% ，使用同样的计算方法也可以得到其他商品与总体比较的差异幅度。最后就是展示，在Excel里面通过“条件格式”里面的数据条功能可以直接展现出图中的效果，非常方便。

用户行为分析解决方案模板

用户行为分析解决 方案

用户行为分析解决方案

目录 一. 简介 ............................... 错误!未定义书签。 1. 特点 ..................................................................... 错误!未定义书签。 2. 功能简介 ............................................................. 错误!未定义书签。 二. Webtrends网站运营分析解决方案..................... 错误!未定义书签。 1. 分析方法论.......................................................... 错误!未定义书签。 1.1. 网站运营分析的核心 ................................. 错误!未定义书签。 1.2. 传统网站运营分析的不足.......................... 错误!未定义书签。 1.3. Webtrends网站经营分析方法论 ................ 错误!未定义书签。 2. 基础数据 ............................................................. 错误!未定义书签。 2.1. Web server日志........................................... 错误!未定义书签。 2.2. 嵌入代码采集日志 ..................................... 错误!未定义书签。 2.3. 基础数据建议 ............................................. 错误!未定义书签。 3. 基本分析功能...................................................... 错误!未定义书签。 3.1. 网站综合访问情况分析.............................. 错误!未定义书签。 3.2. 网站频道、栏目和页面分析...................... 错误!未定义书签。 3.3. 广告及市场营销活动分析.......................... 错误!未定义书签。 3.4. 搜索引擎分析 ............................................. 错误!未定义书签。 3.5. 产品及服务分析 ......................................... 错误!未定义书签。 3.6. 访问来源追踪及地理分析.......................... 错误!未定义书签。 3.7. 访客行为分析 ............................................. 错误!未定义书签。 3.8. 用户群细分 ................................................. 错误!未定义书签。

网络用户行为研究

网络用户行为研究 摘要：随着信息技术和互联网的深入发展，互联网日益成为人们工作、学习和生活的一部分。互联网，即广域网、局域网及单机按照一定的通讯协议组成的国际计算机网络。互联网是指将两台计算机或者是两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术的手段互相联系起来的结果，人们可以与远在千里之外的朋友相互发送邮件、共同完成一项工作、共同娱乐。 关键词：网络 正文：网络用户是指在科研、教学、生产、管理、生活及其它活动中需要和利用网络信息的个体和群体。应该说凡具有利用网络信息资源条件的一切社会成员都属于网络用户的范畴。网络用户既是网络信息的使用者，也是网络信息的创造者。网络用户行为大致可分为五大类，网络用户行为意识、网络用户信息行为、网络用户行为模式、网络用户行为管理和网络用户行为规范。 一、网络用户行为意识 意识在本质上是物质在人脑中的主观映象。意识是物质的产物，但不是物质本身。从物质器官看，意识是特殊的物质——人脑的机能。 世界万物的存在、运动和变化是意识的表现形式，我们通过观察世界和万物的存在、运动和变化，就可以发现意识，发现世界和万物的一般规定、一般规律和隐藏的部分。意识是存在、运动、变化、行为的本质、统帅、指挥者。没有意识就没有存在、运动、变化、和行为。 人的行为也是有意识的行为。人的行为是在人脑的指挥下发生和进行的，准确的说是在人脑产生的意识指挥下发生和进行的。什么是人的意识？人的意识是人的组成部分，是人体行为表现出来的规定和本质，是人脑产生和发出的指挥人体行为的意向、意念、欲望、理想、方案和命令。 二、网络用户信息行为 对于用户信息行为，国内的定义大多是针对传统信息用户的比较宽泛，主要有几种： 1、信息行为主要是指人类运用自己的智慧，以信息为劳动对象而展开的各种信息活动，即人类的信息查询、采集、处理、生产、使用、传播等一系列过程。 2、信息行为是在动机支配下，用户为了达到某一特定的目标的行动过程。 3、用户信息行为是在认知思维支配下对外部条件做出的反映，是建立在信息需求和思想动机基础上，历经信息查寻、选择、搜集各过程，并为用户吸收、纳入用户思想库的连续、动态、逐步深入的过程，如明确信息需求实质、选择适当的信息系统、制定正确的检索策略等。 所谓网络用户信息行为就是网络用户，在信息需求和思想动机的支配下，利

消费者行为分析模型知识讲解

消费者行为分析模型

消费者行为模型的演变 AIDMA，是1920年代美国营销广告专家山姆·罗兰·霍尔（Samuel Roland Hall）在其著作中阐述广告宣传对消费者心理过程缩写。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段： A：Attention（引起注意）——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法 I:Interest （引起兴趣）——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。 D:Desire（唤起欲望）——推销茶叶的要随时准备茶具，给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶，顾客一品茶香体会茶的美味，就会产生购买欲。推销房子的，要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品，让顾客倍感商品的魅力，就能唤起他的购买欲。 M:Memory（留下记忆）——一位成功的推销员说：“每次我在宣传自己公司的产品时，总是拿着别公司的产品目录，一一加以详细说明比较。因为如果总是说自己的产品有多好多好，顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品，而如果你先提出其他公司的产品，顾客反而会认定你自己的产品。” A:Action（购买行动）——从引起注意到付诸购买的整个销售过程，推销员必须始终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感，以为你在说大话、吹牛皮，从而不信任你的话。 AISAS模型是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活的变 化，于2005年提出的一种全新的消费者行为分析模型。电通公司注意到目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则逐渐向含有网络特质的AISAS发展。理论模型如下: A：Attention（引起注意）：顾客从互联网的各个角落看到我们的信息，从而引起他们的注意。 I：Interest（提起兴趣）：这个阶段顾客可能从我们的信息中发掘到了他需求的东西从而提起了对我们信息的兴趣。 S：Search（信息搜寻）：顾客对我们的信息或者产品提起了兴趣，那么他就会从他熟知的互联网各个角度去分析对比相关信息。 A：Action（购买行动）：通过了上个层次的分析对比客户最终作出了购买决定。 S：Share（与人分享）：客户购买后通常会在互联网上进行分享，比如:微博，博客，SNS等等。

消费者行为分析模型

消费者行为模型的演变 AIDMA，是1920年代美国营销广告专家山姆·罗兰·霍尔（Samuel Roland Hall） 在其著作中阐述广告宣传对消费者心理过程缩写。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段： A：Attention（引起注意）——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法 I:Interest （引起兴趣）——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。 D:Desire（唤起欲望）——推销茶叶的要随时准备茶具，给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶，顾客一品茶香体会茶的美味，就会产生购买欲。推销房子的，要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品，让顾客倍感商品的魅力，就能唤起他的购买欲。 M:Memory（留下记忆）——一位成功的推销员说：“每次我在宣传自己公司的产品时，总是拿着别公司的产品目录，一一加以详细说明比较。因为如果总是说自己的产品有多好多好，顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品，而如果你先提出其他公司的产品，顾客反而会认定你自己的产品。” A:Action（购买行动）——从引起注意到付诸购买的整个销售过程，推销员必须始 终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感，以为你在说大话、吹牛皮，从而不信任你的话。 AISAS模型是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活的变化，于2005 年提出的一种全新的消费者行为分析模型。电通公司注意到目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则逐渐向含有网络特质的AISAS发展。理论模型如下: A：Attention（引起注意）：顾客从互联网的各个角落看到我们的信息，从而引起他们的注意。 I：Interest（提起兴趣）：这个阶段顾客可能从我们的信息中发掘到了他需求的东西从而提起了对我们信息的兴趣。 S：Search（信息搜寻）：顾客对我们的信息或者产品提起了兴趣，那么他就会从他熟知的互联网各个角度去分析对比相关信息。 A：Action（购买行动）：通过了上个层次的分析对比客户最终作出了购买决定。 S：Share（与人分享）：客户购买后通常会在互联网上进行分享，比如:微博，博客，SNS等等。 SICAS模型，即sense- Interest & Interactive- Connect & Communicate- Action- Share， 基于用户关系网络，用户与好友、用户与企业可以相互连通，自由对话。它产生于数字时代。 Sense（品牌-用户互相感知）：在SICAS 生态里，品牌与用户利用社交网络、移动 互联网、LBS位置服务等新型社会化平台通过分布式、多触点建立动态感知网络，双方对话不受时间地点限制，对企业来说，能够通过遍布全网的传感器及时感知到用户的体验评论和需求有着重要意义。

用户行为分析解决方案

用户行为分析解决方案

目录 一.简介................................... 错误!未定义书签。 1.特点 (4) 2.功能简介 (4) 二.Webtrends网站运营分析解决方案 (6) 1.分析方法论 (6) 1.1.网站运营分析的核心 (6) 1.2.传统网站运营分析的不足 (6) 1.3.Webtrends网站经营分析方法论 (7) 2.基础数据 (8) 2.1.Web server日志 (8) 2.2.嵌入代码采集日志 (8) 2.3.基础数据建议 (9) 3.基本分析功能 (10) 3.1.网站综合访问情况分析 (10) 3.2.网站频道、栏目和页面分析 (12) 3.3.广告及市场营销活动分析 (14) 3.4.搜索引擎分析 (16) 3.5.产品及服务分析 (18) 3.6.访问来源追踪及地理分析 (19) 3.7.访客行为分析 (20) 3.8.用户群细分 (23) 3.9.流媒体及WAP分析 (24) 3.10.网站效能分析 (25) 3.11.网站技术分析 (26) 4.SmartView：在线展示网站访问情况 (26) 5.自定义报告及第三方数据关联 (27) 6.访客历史分析 (27) 7.二次开发接口 (28) 8.其他功能 (28) 三.总体技术方案 (31) 1.webtrends体系结构 (31) 1.1.体系结构图 (31) 1.2.系统运行机制 (32) 1.3.与网站的接口 (33) 2.B/S结构设计 (34) 3.安全管理 (34) 4.审计管理 (35) 5.回滚分析 (35) 6.备份及恢复 (35) 7.自动运行，无需人工干预 (35) 8.分布式体系 (35) 9.支持多种日志文件 (36)

网络精准广告传播中的用户行为分析

上海商学院 东方财富传媒和管理学院 科研项目申请书 课题名称网络精准广告传播中的用户行为分析 课题申请人谭俊洪 申请人所在单位机关党总支/复旦大学新闻学院 填表日期2013年11月10日 申请者的承诺： 我承诺对本人填写的各项内容的真实性负责，保证没有知识产权争议。如获准立项，我承诺以本表为有约束力的协议，遵守上海市哲学社会科学规划办公室的相关规定，按计划认真开展研究工作，取得预期研究成果。上海市哲学社会科学规划办公室有权使用本表所有数据和资料。 申请人（签章）：谭俊洪 2013年11月10 日 填写数据表注意事项 一、本表数据将全部录入计算机，申请人必须逐项认真如实填写。填表所用代码以当年发布的《上海市哲学社会科学规划课题申报数据代码表》为准。 二、表中粗框内填代码，细框内填中文或数字。若粗框后有细框，则表示该栏需要同时填写代码和名称，这时须在粗框内填代码，在其后的细框内填相应的代码内容。 三、有选择项的直接将所选项的代码填入前方粗框内。 四、具有高级专业技术职务者不填第一推荐人姓名、专业职务、工作单位，第二推荐人姓名、专业职务、工作单位两行。 五、部分栏目填写说明：

课题名称：应准确、简明反映研究内容，最多不超过40个汉字（包括标点符号）。 课题类别：按所选项填1个字符，例如：“B”代表“一般课题”。 学科分类：粗框内填3个字符，即所报学科代码的2个字符加专业代码的1个字符；细框内填所报学科专业名称。例如，申报哲学·宗教学科伦理学专业，则在粗框内填“ZXG”，在 其后的细框内填入“伦理学”字样。 工作单位：按单位和部门公章填写全称。如“华东师范大学哲学系”不能填成“华师大哲学系”或“华东师大哲学系”；“上海社会科学院部门经济研究所”不能填成“上海社科院部门所”或“社科院部门所”等。 通讯地址：必须填写详细，包括路名、村名、弄号和门牌号，不能以单位名称代替通讯地址。注意填写邮政编码和联系电话。 参加者：必须填写真正参加本课题研究工作的学者，不含课题申请人，不包括科研管理、财务管理、后勤服务等人员。栏目不够时可另加页。 预期成果：预期取得的最终研究成果形式，限选报2项。例如，预期成果为专著和研究报告的，填入“A”和“B”。字数以中文千字为单位。 申请经费：以万元为单位，填写阿拉伯数字，注意小数点位置。

2014中国移动互联网用户行为数据研究报告

2014年中国移动互联网用户行为研究报告 简版 报告摘要 中国移动互联网用户属性研究 ?移动用户男性比例更高，男性占比为65.1%，女性占比为34.9%。占比超过一半的26~35岁用户使用移动智能终 端接入移动互联网； ?移动网民中，78.0%的移动网民具备高学历的特征。企业管理人员、专业技术人员占比合计达到67.0%； 中国移动互联网用户行为研究 ?智能手机及平板电脑用户主要使用历史时长均在1~2年，占比分别是28.6%和28.0%；?67%的手机用户表示“每天使用多次”，在不同场景中使用平板电脑的用户均超过30%，用户习惯每天在碎片化 时间段利用移动智能终端上网。 中国移动互联网用户使用终端研究 ?Android系统以70.9%的比重占据绝对优势，iOS系统以18.9%位居第二； ?三星、小米及华为的用户收入主要集中在3501~5000元，国产手机逐步向高收入人群扩散。 中国移动互联网用户属性研究 移动用户男性比例更高，中老年龄段用户移动智能终端普及率提升 2013年，中国移动网民中男性占比65.1%，女性占比34.9%。相对于2012年，2013年男性占比近乎于女性的两倍， 男女性别比例差距逐渐增大。智能终端上网用户主要以26~35岁为主，占比超过整体的一半，达50.7%；同时， 19~25岁及36~45岁的青壮年用户占比也较高，合计占比为42.4%；主要用户群体仍呈现年轻化的特点，以手机为 主的移动智能终端用户上网也开始逐步渗透到年龄偏大的人群当中，移动网民构成逐渐趋向成熟化。

样本：1.N移动网民（2013年）=23688；于2013年12月-2014年1月通过iUserSurvey在艾瑞iClick社区联机调研获得；2.N移动网民（2012年）=37434；于2012 年12月-2013年1月通过iUserSurvey在43家网站及艾瑞iClick社区联机调研获得。 2013年中国移动网民职业分布百分比（%） 5 中国移动互联网用户属性研究 高学历及白领阶层用户占据整体移动互联网的“大半边天” 2013年，大学本科用户人群比重达51.5%，大学专科比重达26.5%，合计达78.0%。同时，企业员工在整体职业分 布里占据较高的比重，合计为67.0%。 艾瑞咨询认为，与前几年相比，白领阶层的用户已然取代学生群体成为整体移动网民的主力人群，体现了高学历及 白领阶层的用户群体在移动互联网当中活跃度更高，具有更强的用户粘性。这部分人群可谓支持移动互联网产业蓬 勃发展的顶梁柱。 注释：上述“专业技术人员”具体指律师、医生、技术研发等人士。 样本：N移动网民（2013年）=23688；于2013年12月-2014年1月通过iUserSurvey在艾瑞iClick社区联机调研获得。 2013年中国智能手机用户使用历史时长分布

用户行为建模运营支撑服务项目-技术文件

1.方案建议书

1.1项目总述 1.1.1项目背景 中国的电信行业经过数十年的高速发展，走到了三网融合的十字路口。随着移动互联产业的高速发展，未来几年必将迎来一个井喷的时代。在三网融合的大背景下，特别是作为运营商来讲，这是关系到未来能否持续保持竞争力、跟上新技术、新商业发展的关键时刻。 就目前运营商的业务分析而言，语音业务的收入占比正在逐年下降，增长速度也明显低于数据业务。从世界上发达国家的电信行业发展来看，运营商的数据业务比例大多数已经超过了全业务占比的3/4还多，个别运营商例如日本的NTT Docomo，其2009-2010年度数据业务的比例已经达到了9成以上，这些数据都充分说明了数据业务在下一个十年甚至是更长的时间里将会是运营商业务的最大增长极。 由于缺乏对移动客户的深入了解，缺乏更科学的市场细分和更有效的营销策略，客户群差异化的需求未能得到满足而形成的潜在不满，易成为竞争对手潜入的机会。相比于传统通信业务阶段，全业务发展要求我们对客户的理解和把握有更高的能力，从重点关注客户通信方面的需求向全面把握客户生活、学习、娱乐、工作方面的需求。 随着智能手机的快速普及和第三代、第四代移动通信系统的建设，移动数据业务和移动互联网呈现出快速增长的态势。易观数据显示2011年上半年中国的移动互联网用户数达到2.14亿人，同与增长41.09%，市场收入规模达到237亿，同比增长31.67%。智能手机价格下降、流量资费单价下降、用户消费能力提升、无线上网需求增加等，都是推动移动互联网高速发展的主要因素。

目前，移动现有数据经分系统只是覆盖到传统语音、短信和传统的GPRS流量分析，对于用户在移动互联网上的行为数据如何应用以及在生产中的运营支撑仍是空白。另一方面，用户的互联网使用行为比传统语音、短信要更为复杂，用户在什么时段、什么位置、通过什么终端、访问什么网站的什么频道、关注什么内容、喜欢什么信息以及与谁在交互信息等等，都比传统语音、短信要复杂很多，因此针对这些数据的分析能有效提升我司用户的精细分群和针对性营销和服务工作水平，为业务生产的良性发展提供必要的运营支撑保障。 1.1.2项目理解 当前，数据业务在运营商业务结构中的占比正在逐年上升，随着数据业务的丰富化，流量经营逐渐成为运营商在移动互联高速发展背景下的工作核心和主旨。从流量经营的内涵来看，包含三个方面的内容：一是扩大流量规模，二是提升流量层次，三是丰富流量内涵。三个方面的内容都将带来海量的用户行为数据，海量的数据即意味着未来将迎来一个大数据的时代。 海量数据好比一座金矿，其中不仅包含了显性的用户行为数据，也隐性地蕴藏了用户行为规律及用户需求等信息。在大数据的结构下，毫无疑问，这些隐性信息将扮演更为重要的角色。但是目前对这些隐性信息的挖掘及探究工作仅仅是刚起步，数据中的巨大价值还有待挖掘。如果能够充分地获取数据背后的信息，就能充分了解用户行为规律及用户需求，进而将业务内容丰富化、多元化，并寻求合适的渠道、时间推荐给潜在用户，完成业务精确营销及市场精细运营过程，实现真正意义上的流量经营，这对于运营商占据移动互联时代的制高点无疑会起到极其关键的作用。

关于互联网用户访问行为的分析

关于互联网用户访问行为的分析 发表时间：2013-04-19T14:10:32.483Z 来源：《中国科技教育·理论版》2013年第1期供稿作者：王可攀 [导读] 比如我们常说的：转化率、客单价、购买频率、平均毛利率、用户满意度等一系列量化的指标。 王可攀北京暴风科技股份有限公司 100084 摘要用户访问行为分析是网站进行优化的基础依据。在用户行为数据的获取和分析方面，借助第三方专业分析工具能获得事半功倍的效果。本文对互联网用户的访问行为进行深入分析。 关键词互联网用户访问行为分析途径应用 1.引言 互联网智能化发展是当前互联网科技发展的方向之一，基于用户的个人行为，将信息有针对性地推送给用户，体现个性化的服务，是智能互联网的重要体现。对于用户的访问信息，固然可以通过用户调查，让其主动填写的方式获得，但这种方式需要用户主动参与才能得到其访问行为信息，覆盖范围有限。因此，目前业界更加关注于通过分析用户在互联网上的行为，得到其访问信息并挖掘其商业价值。用户访问行为分析是网站进行优化的基础依据。在用户行为数据的获取和分析方面，借助第三方专业分析工具能获得事半功倍的效果。本文对互联网用户的访问行为进行深入分析。 2.互联网用户访问行为的分析途径 2.1访问轨迹 从大的层面而言，它可以告诉我们用户在整个访问网站的过程中都做了哪些事情，既用户的客观行为，从小的层面而言，它可以告诉我们一些我们不通过分析访问轨迹无法得知的网站在用户操作流程上可能存在的问题，加上停留时间的参数进行分析的话，甚至可以告诉我们访问网站的用户的类型。 访客经常在网站中的各个页面之间跳转，访问的路径不胜枚举，但可以通过观察焦点页面及其上下游页面，掌握访客的来路和去向，发现较普遍的访客访问习惯。页面访问轨迹即用来完成该功能，用户可自由指定观察焦点页面，系统会列出该页面的前十位来路页面和去向页面。对观察焦点页面而言，其自身的导入、导出PV的多少能够反映出该页面在网站的权重地位，而通过观察来源和去向页面又能最大限度的了解到访客的行为习惯及兴趣点。访问轨迹能够告诉网站主，用户在一个网页上的视觉大致浏览轨迹，即用户的客观行为。由此还可以得出一个网页设计是否合理，是否能够使用户真正注意并且点击到需要让他点击的位置，最终影响到整个网站的信息架构。 2.2热点图 “热点图”通过不同颜色区分不同区域的点击热度，可以更加直观地展现访客兴趣，高效追踪访客来源，从而多维度分析各种特征的访客点击情况。用户只需将关注的受访页面链接添加到“热点图”功能中，并保证该页面已成功放置 “站长统计”代码，第二天即可查看“热点图”相关数据情况。在申请开通“热点图”功能后，用户可同时关注十个热点页面。打开某一页面热点图，兴趣点展现一目了然。“热点图”不仅可选择查看最近七日效果展现，独创的“选择来源”功能，还可分析不同类型来路（直接输入、搜索引擎、本域来路、外域来路等）进入该关注页面的点击情况，轻松掌握不同用户群的页面操作特征。使用鼠标圈选热点图内任意区域，即可展现该区域内页面点击数及关注度，关注度等于指定区域点击量占页面总点击量的比例，使用简单便捷。产品在来路及受访分析、交互体验等方面都有很大提升与优化，将鼎力支持网站主以更友好、便捷的方式高效追踪访客行为。 2.3鼠标点击 用户的鼠标点击某种程度上可以告诉我们用户在某个网页上的视觉轨迹。因为根据人的一般行为规律，用户会先点击他最先注意到的网页元素，无论这个元素是个按钮还是其它。因此，对用户鼠标点击的总结和分析将能够告诉我们用户在一个网页上的视觉大致浏览轨迹，由此可以得出一个网页设计是否合理，是否能够使得用户真正注意并且能够点击到企业需要让他点击的位置。最终影响到整个网站的信息架构甚而网站结构。 2.4浏览器 对于浏览器和用户操作系统信息的获取已经不是什么新鲜的功能，它们能够告诉我们的无非是用户使用机器的一些基本信息，不同类型的厂商对搜集用户行为上有各种方法：如对终端软件提供商而言，可以通过他们的终端软件搜集用户上网的点击行为；对于Web服务提供商而言，可以通过网站的Web服务记录用户在本网站的浏览历史；对电信运营商而言，用户所有的网络访问行为都可以被记录，相比终端软件提供商和网站服务提供商，所记录的用户行为覆盖更广，基于这些数据统计分析得到的用户偏好信息相对更加全面。 2.5URL 用户的行为日志数量庞大，对每一条记录都进行详尽分析在实际中并不可行。依据Web访问的特点，滤除用户在浏览网页时产生的对图片、动画、脚本等和内容关系不密切的HTTP请求记录。然后，再把短时内来自同一IP、具有相同域的HTTP请求记录进行聚类合并，使得最终结果更加接近真实的用户网络点击访问行为，这也是分析互联网上用户行为的一种方法。在得到用户的HTTP请求的URL（Uniform Resource Locator）后，需要明白其代表的信息类型才能知道用户的具体偏好，而开放式分类目录（ODP）能解决这个问题。它是在一个开放式的框架下，将各种网站URL进行分门别类，建立起网站URL的知识本体（Ontology）。可以利用此工具将用户的行为记录翻译成表示网站类型的名词，并进行统计，得到反映用户偏好的直方图。该图简单、直观，可服务于行为定向的网络营销，具有较高的商业价值。 3.互联网用户访问行为分析的应用 3.1产品营销 要做好的产品设计，就要不断的听取用户意见，不断的调研用户需求并进行分析，得到最适合和满足用户需求和产品特性。除了直接的用户调研，数据分析得到的结果支持是很重要的一个渠道。因为有的时候，用户也不知道他到底想要什么，但是从用户的行为中，我们或许可以分析出来他不了解的自己。比如通过对微博用户分析，得知用户在每天的四个时间点：早起去上班的路上、午饭时间、晚饭时间、睡觉前是最活跃的。因此，掌握了这些用户访问行为，企业就可以在对应的时间段做某些针对性的推广和营销等。 3.2客户群定位 不是所有的产品都是服务于全网用户的，即使对于细分产品，也是有更细致和精确的用户特性可以供提炼分析。除了用户资料系统之

基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘[第二版]

毕业论文(设计) 题目基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘系信息工程系 专业、年级计算机网络12级 学生姓名赵伯韬 指导教师康健职称副教授 论文字数9956 完成日期2015 年 4 月30 日

唐山职业技术学院毕业设计任务书 信息工程系计算机网络专业一班学生姓名：赵伯韬学号：121120101 一、毕业设计（论文）题目：基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘 任务进行的日期：2014 年 12 月 10 日起至 2015 年 4 月 30 日 三、任务书的内容：基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘 （一）选题的目的和意义： 随着近年来国内互联网APP的强势发展与三网融合的态势进展，互联网APP行业的市场竞争愈发激烈，各运营商基于用户习惯产品的竞争将是服务的竞争。由于互联网APP业务的多样性，国内运营商逐步从“产品独立运营”向以“客户为中心”的融合运营模式转变，新的商业模式和日趋激烈的竞争环境对电信增值业务运营管理提出了新的要求和挑战。 （二）设计内容： 首先探讨了用户行为分析及其方法，深入学习各种数据挖掘的算法与软件的基础上构建用户行为分析与业务匹配模型。然后在对移动互联网的数据分析理解之后进行数据收集，对于获取到的数据，按照ETL （Extraction-Transformation-Loading）对七千万条数据进行清理、整合，构建数据库。通过数据挖掘的相关工具对用户行为分别在热点时间、用户兴趣、匹配业务等角度采用聚类、文本挖掘、关联分析等方法进行知识挖掘，从统计数据中发现现有营销策略的问题，给运营商提供新的思路并为精准营销提供数据支撑。（三）主要参考资料： [1] 王禹媚，田俊维移动互联网产业发展国际论坛会议纪要2013中国国际工业博览会论坛上海2014年11月10日 [2] 宴宗明基于用户行为分析的移动通信增值业务市场策略研究长沙：2013 [3] 杰斌．数据挖掘与OLAP理论与务实．北京：清华大学出版社，20013 （四）时间进度要求： 2013年12月-2014年3月毕业设计调查 2014年4月—2014年8月毕业设计初步设计 2014年9月—2015年1月毕业设计详细设计 2015年2月—2015年5月准备毕业答辩 指导教师签名： 2015年 5月 16 日 教研室主任签名：年月日 学生签名：年月日

中国移动互联网用户行为统计报告2015

中国移动互联网用户行为统计报告2015 用户属性· 用户行为· 移动应用 本产品保密并受到版权法保护

目录 1.报告摘要 2.研究范畴 3.移动互联网用户属性3.1移动互联网用户结构特征3.1.1性别结构 3.1.2年龄结构 3.1.3地域分布 3.1.4学历结构 3.1.5职业结构 3.1.6收入结构 3.2移动网络使用特征 3.2.1浏览内容 3.2.2使用时长 3.2.3热门应用 4.细分领域移动应用4.1实用工具类应用 4.1.1性别结构 4.1.2年龄结构 4.1.3地域分布 4.1.4学历结构4.1.5职业结构 4.1.6收入结构 4.1.7用户发展情况 4.1.8热门应用 4.2社交类应用 4.2.1性别结构 4.2.2年龄结构 4.2.3地域分布 4.2.4学历结构 4.2.5职业结构 4.2.6收入结构 4.2.7用户发展情况 4.2.8热门应用 4.3娱乐类应用 4.3.1性别结构 4.3.2年龄结构 4.3.3地域分布 4.3.4学历结构 4.3.5职业结构 4.3.6收入结构 4.3.7用户发展情况 4.4出行旅游类应用 4.4.1性别结构 4.4.2年龄结构 4.4.3地域分布 4.4.4学历结构 4.4.5职业结构 4.4.6收入结构 4.4.7用户发展情况 4.4.8热门应用 4.5消费（实物）类应用 4.5.1性别结构 4.5.2年龄结构 4.5.3地域分布 4.5.4学历结构 4.5.5职业结构 4.5.6收入结构 4.5.7用户发展情况 4.5.8热门应用 4.6消费（生活服务）类应用 4.6.1性别结构 4.6.2年龄结构 4.6.4学历结构 4.6.5职业结构 4.6.6收入结构 4.6.7用户发展情况 4.6.8热门应用 4.7健康医疗类应用 4.7.1性别结构 4.7.2年龄结构 4.7.3地域分布 4.7.4学历结构 4.7.5职业结构 4.7.6收入结构 4.7.7用户发展情况 4.7.8热门应用 4.8教育培训类应用 4.8.1性别结构 4.8.2年龄结构 4.8.3地域分布 4.8.4学历结构 4.8.5职业结构 4.8.6收入结构 4.8.7用户发展情况 4.8.8热门应用 4.9金融类应用 4.9.1性别结构 4.9.2年龄结构 4.9.3地域分布 4.9.4学历结构 4.9.5职业结构 4.9.6收入结构 4.9.7用户发展情况 4.9.8热门应用 4.10阅读类应用 4.10.1性别结构 4.10.2年龄结构 4.10.3地域分布 4.10.4学历结构 4.10.5职业结构 4.10.6收入结构 4.10.7用户发展情况 4.10.8热门应用 5.易观分析预测

互联网用户行为数据价值分析与设计

互联网用户行为数据价值分析与设计 发表时间：2018-07-19T16:18:18.900Z 来源：《防护工程》2018年第6期作者：高崇韩雨林云 [导读] 为了应对互联网日益激烈的竞争，把握市场变化趋势，促进国网电子商务生态健康发展，开展用户行为价值分析模型研究显得尤为必要。 四川中电启明星信息技术有限公司 610067 摘要随着互联网的普及程度的变高，互联网用户行为分析研究显得越来越重要。通过用户行为分析，掌握用户访问网站的规律性特点，将挖掘出的用户访问模式应用于网站上，在发现顾客的兴趣和偏好，对顾客进行聚类、分类，为顾客提供个性化服务以及改善网站的建设等方面都有很重要意义。 关键词：互联网+；用户行为；数据价值 研究背景 近年来，各类信息化企业积极推进“互联网+”融入企业服务，尤其是以电子商务模式为主体的电子商城应用，分别面向个人及企业客户提供商品在线交易，信息查询，选购、支付、物流配送等全业务流程的综合互联网平台。随之而来的是用户行为在互联网应用中的分析与运用显得尤为重要，为了应对互联网日益激烈的竞争，把握市场变化趋势，促进国网电子商务生态健康发展，开展用户行为价值分析模型研究显得尤为必要。 用户行为分析模型 总体设计 对互联网用户行为数据的价值研究可以大致划分为宏观层、微观层和中间层三个层次，分层建模，以满足运营者不同层次的分析需求和适应合理的分析成本。 宏观层分析模型设计 宏观层用户行为分析主要是反映用户和产品群体的变化动态，反应运营成效，主要由各项数据指标统计为主，是最初级的用户行为价值分析。宏观层用户行为分析主要应用于用户流量监测、用户体验优化等领域。 可以基于用户行为的三大类：黏性、活跃、产出，在每个大类上再去添加不同的行为指标，只要能够体现其分析价值并且不重叠。 微观层分析模型设计 微观层用户行为分析主要是识别用户个体的社会属性及行为习惯，也就是针对用户个体的用户画像。用户画像的核心工作是为用户打标签，通过一系列标记集合还原虚拟世界的现实人。用户画像解决了传统互联网运营中用户对运营者透明的疼点，让运营者知己知彼开展针对性运营工作，对提升平台运营效益有很大的价值。 用户行为数据结构 构建用户行为数据模型是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。 用户画像分析模型 用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。一个事件模型因素包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。 价值层分析模型设计 价值层分析模型主要是结合数据分析方法对用户行为数据进行分析评估用户对企业价值的程度。本次采用的是业界RFMT用户价值分析模型对运营活动中某段时间用户价值进行评估。 RFMT模型要素 RFMT模型以客户关系领域广泛用来衡量客户价值和描述客户行为的RFM模型为基础，拓展而成。 Recency：表示用户最近一次消费的时间间隔。理论上，最近一次消费时间越近的用户应该是比较好的用户，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。R指标主要刻画了用户对企业的关注程度。 Frequency：表示用户在限定时间内消费的频率，消费频率越高的用户，其满意度和忠诚度也就越高。F指标主要刻画了用户对企业的忠诚度。 Monetary：表示用户在限定时间消费的平均金额。消费金额是所有数据报告的支柱，直接反应了企业的盈利情况。M指标主要刻画了用户的购买力。 Top Monetary：表示用户单次消费金额。T指标主要刻画了用户的消费层次。 RFMT模型以上述四个指标为替代变量，通过指标标准化和赋予权重来计算客户价值，然后根据用户价值来进行均值聚类分析，将用户分成不同的类别，作为企业运营的基础。 RFMT建模方法 确立指标权重 用层次分析法来确定模型各个指标的权重，层次分析法是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。 R、F、M、T值的标准化 由于R，F，M，T各值的度量单位各不相同，数据的取值也存在很大的差异，所以需要对数据进行标准化处理，本文采用数据规格化变换方法，该方法可以客服模型不同指标的计量单位对聚类分析结果产生的不合理影响，又称极差正规比变化。 计算单个客户的价值得分 对标准化后的R，F，M，T进行加权求和，得到每个客户的价值得分，公式如下：SRFMT=Wr*Xr’+ Wf*Xf’+ Wm*Xm’+ Wt*Xt’，SRFM