基于沙漏模型的移动互联网用户行为分析_胡宇辰

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

贝叶斯决策模型与实例分析报告

贝叶斯决策模型及实例分析 一、贝叶斯决策的概念 贝叶斯决策，是先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法。 风险型决策是根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率（称为先验概率），然后采用期望效用最大等准则来确定最优决策方案。这种决策方法具有较大的风险，因为根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率没有经过试验验证。为了降低决策风险，可通过科学试验（如市场调查、统计分析等）等方法获得更多关于自然状态发生概率的信息，以进一步确定或修正自然状态发生的概率；然后在利用期望效用最大等准则来确定最优决策方案，这种先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法称为贝叶斯决策方法。 二、贝叶斯决策模型的定义 贝叶斯决策应具有如下容 贝叶斯决策模型中的组成部分： ) ( ,θ θP S A a及 ∈ ∈。概率分布S P∈ θ θ) (表示决策 者在观察试验结果前对自然θ发生可能的估计。这一概率称为先验分布。 一个可能的试验集合E，E e∈，无情报试验e0通常包括在集合E之。 一个试验结果Z取决于试验e的选择以Z0表示的结果只能是无情报试验e0的结果。 概率分布P(Z/e,θ)，Z z∈表示在自然状态θ的条件下，进行e试验后发生z结果

的概率。这一概率分布称为似然分布。 c 以及定义在后果集合C的效用函数u(e,Z,a,θ)。 一个可能的后果集合C，C 每一后果c=c(e,z,a,θ)取决于e,z,a和θ。.故用u(c)形成一个复合函数u{(e,z,a,θ)}，并可写成u(e,z,a,θ)。 三、贝叶斯决策的常用方法 3.1层次分析法(AHP) 在社会、经济和科学管理领域中，人们所面临的常常是由相互关联，相互制约的众多因素组成的复杂问题时，需要把所研究的问题层次化。所谓层次化就是根据所研究问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照各因素之间的相互关联影响和隶属关系将所有因素按若干层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。 3.1.1层次分析模型 最高层：表示解决问题的目的，即层次分析要达到的目标。 中间层：表示为实现目标所涉及的因素，准则和策略等中间层可分为若干子层，如准则层，约束层和策略层等。 最低层：表示事项目标而供选择的各种措施，方案和政策等。 3.1.2层次分析法的基本步骤 (l) 建立层次结构模型 在深入分析研究的问题后，将问题中所包括的因素分为不同层次，如目标层、指标层和措施层等并画出层次结构图表示层次的递阶结构和相邻两层因素的从属关系。 (2) 构造判断矩阵 判断矩阵元素的值表示人们对各因素关于目标的相对重要性的认识。在相邻的两个层次中，高层次为目标，低层次为因素。 (3) 层次单排序及其一致性检验 判断矩阵的特征向量W经过归一化后即为各因素关于目标的相对重要性的排序权值。利用判断矩阵的最大特征根，可求CI和CR值，当CR<0.1时，认为层次单排序的结果有满意的一致性；否则，需要调整判断矩阵的各元素的取值。 (4) 层次总排序 计算某一层次各因素相对上一层次所有因素的相对重要性的排序权值称为层次总排序。由于层次总排序过程是从最高层到最低层逐层进行的，而最高层是总目标，所以，层次总排序也是计算某一层次各因素相对最高层（总目标）的相对重要性的排序权值。 设上一层次A包含m个因素A1,A2,…,A m其层次总排序的权值分别为a1,a2,…,a m；下一层次B包含n个因素B1,B2,…,B n，它们对于因素A j(j=1,2,…,m)的层次单排序权值分别为：b1j,b2j,…,b nj（当B k与A j无联系时，b kj=0），则B层次总排序权值可按下表计算。 层次总排序权值计算表

从冲动型消费行为研究分析消费者购物历程

从冲动型消费行为研究消费者地购物历程有没有过这样地情况，你走进琳琅满目地商场，心里想着，我需要一支牙刷.而在结账地时候，你心满意足地看着营业员刷过一件又一件地物品，欣然地递过卡.直到回到家里，或睡觉前，你忽然发现，其实你只是需要一个牙刷.接下来，也许你会捶胸顿足，一遍遍地念着冲动是魔鬼，并痛下决心以后绝对不会再这么冲动，直到下次这种情况又那么“自然而然”地发生.这样“自然”地过程，便是一次“冲动购买”. 1、冲动购买和非理性 对于冲动购买地定义，Beatty和Ferrell(1998)认为冲动购买是一种突然地非计划地购买行为.为什么会发生冲动购买呢?在解答这一问题之前，我们先来看一个经典地营销案例.b5E2R。 下面是《经济学人》网页地广告： 欢迎光临《经济学人》征订中心，请选择你想订阅或续订地方式： 口电子版：每年59美元 包括《经济学人》网站全年所有在线内容及1997年以来各期《经济学人》地所有在线内容地权限 口印刷版：每年125美元

全年各期印刷版地《经济学人》 口电子版加印刷版套餐：?澳 25美元 全年各期印刷版地《经济学人》加全年《经济学人》网站所有在线内容及1997年以来地各期《经济学人》地所有在线内容地权限p1Ean。 在麻省理工学院地斯隆管理分院，100个学生选择地结果是： A单订电子版 59美元—16人 B单订印刷版 125美元—0人 C印刷版加电子版套餐 125美元—84人 是地，按照我们地正常思维，谁会选择B呢?所以乍一看，B选项地存在本身就十分地荒唐.所以，我们可以推测，就算把B选项去掉，也不会影响其他选项地选择.而现实情境中真地把B选项去掉后，结果却是这样地：DXDiT。 A单订电子版：59美元—68人 C印刷版加电子版套餐：125美元—32人

消费者行为研究

现代消费者研究(市场调查中的一个重要环节)以实证主义方法为主流，实证主义的研究方法源于自然科学，包括实验、调查、观察法，其结果是对比较大的总体进行描述、检查和推理，收集的数据是量化的实际数据，并利用计算对它进行统计分析。 研究是探寻消费者行为规律、消费行为发生的原因、影响因素以及消费者行为之间的关系，研究不是毫无目的的收集消费行为方面的事实和信息，也不是不加解释地拼凑和记录消费行为的事实和信息而我们消费者行为研究的目的是去发现，去系统的收集数据资料、并系统的收集解释数据资料。 我们如何设计研究方法要定义所需要的信息有哪些，进而思考和说明测量工具的设计程序；设计调查问卷、访谈表、或者其它数据资料收集表格，并进行预测调查；最后我们要制定数据分析计划。数据资料收集的具体方法有：调查法、观察法、实验法消费者研究方法分析 1、聚类分析：根据研究对象间的相似性进行分类，对市场进行分层，寻找竞争对手从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 2、回归分析：寻找某些事物的影响因素及其描述其影响程度。还可用于对某些事物的预测。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 3、因子分析：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。他发现学生的各科成绩之间存在着一定的相关性，一科成绩好的学生，往往其他各科成绩也比较好，从而推想是否存在某些潜在的共性因子，或称某些一般智力条件影响着学生的学习成绩。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。 4、差异性检验和方差分析：分析和检验不同类别或变量间是否存在显著差异方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。 6、对应分析：用于探索和研究各分类变量之间的关系对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，是近年新发展起来的一种多元相依变量统计分析技术，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。主要应用在市场细分、产品定位、地质研究以及计算机工程等领域中。原因在于，它是一种视觉化的数据分析方法，它能够将几组看不出任何联系的数据，通过视觉上可以接受的定位图展现出来。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，而且能够指示分类的主要参数（主因子）以及分类的依据，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。对应分析法整个处理过程由两部分组成：表格和关联图。对应分析法中的表格是一个二维的表格，由行和列组成。每一行代表事物的一个属性，依次排开。列则代表不同的事

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。

移动互联网用户行为分析

移动互联网用户行为分析 发表时间：2016-09-28T11:33:31.327Z 来源：《基层建设》2015年31期作者：朱巧华龙涛 [导读] 摘要：近年来随着互联网技术的不断发展，互联网的规模在全球正在飞速的扩展，层出不穷的新颖网络业务。此时，互联网的用户数量也越来越多，对互联网用户行为进行研究同时掌握用户的访问规律对于今后互联网的发展有着非常重要的意义，所以更多的学者把目光放在了互联网用户行为的研究上。 中国移动通信集团广东有限公司东莞分公司 523000 摘要：近年来随着互联网技术的不断发展，互联网的规模在全球正在飞速的扩展，层出不穷的新颖网络业务。此时，互联网的用户数量也越来越多，对互联网用户行为进行研究同时掌握用户的访问规律对于今后互联网的发展有着非常重要的意义，所以更多的学者把目光放在了互联网用户行为的研究上。 关键词：移动互联网用户；用户行为 移动互联网用户行为指的主要是互联网用户基本的特点，其表现在用户在网络使用与访问上的一些规律。就目前阶段来说，互联网用户行为是系统性的研究互联网用户行为的学科，隶属于互联网知识管理与发现的范畴。它具有人为特点明显，这一特征就决定移动互联网用户的行为有着不确定性，且用户行为对内容涉猎广泛，这就需要有关人员对其认识与处理，本文将以此作为背景，简单分析移动互联网用户的行为。移动互联网有着了巨大的发展潜力。其网络规模仍在起步阶段，网络业务也没有传统互联网的多样化，随着用户数量逐渐扩大，原来流行在传统互联网的网络业务也必将被逐步引入进移动互联网当中，随着通信技术在逐渐发展，以手机作为主要终端节点的移动互联网对人们的网络生活将不断更新，所以说，对于新网络类型下用户行为的研究，特别是针对移动互联网下用户行为的研究，已渐渐发展成为当今热点之一。 一、互联网行为的定义与分析 1、互联网行为定义 互联网行为，是指行为主体为实现其特点的目标，把互联网当成媒介来进行的有意识的一种社会活动。互联网行为有着基本构成要素与社会行为的特点。但按照其实质来说，互联网行为只存在虚拟网络空间中，具有局限性，所以说这种行为通常不具有物理行为的特点。同时，互联网用户不存在有空间上的距离，这一特点就能决定互联网用户有着互联网优势，可以对长距离、超长距离上的信息传输进行实现。 2、互联网用户行为分析 （1）预处理阶段。根据种种可利用的数据资源，记录并对互联网内容使用，并对数据提取同时完成。预处理是分析用户行为的基础性过程，基本内容包括有记录预处理、信息结构预处理、内容预处理等。目前来说，比较常见的用户行为分析模式包括主要有：①依赖模式；②序列分析；③统计分析；④联系模式。（2）模式分析：对本模式中的不感兴趣规则过滤，按照知识查询机制来解决问题。 （3）建立互联网用户行为模式。 二、互联网用户行为特征分析 1、互联网用户行为的基本特征 现阶段而言，互联网用户行为指的主要是用户的信息行为，在这个背景下互联网用户行为表现在以下几个方面。 （1）移动互联网用户的上网驱动力 本文对不同互联网人群的上网浏览信息进行简单统计，具体结果如表1。 由表1可见，不同年龄段的人群上网驱动力差异比较大，但从图表中有关组成要素来看，信息传输网页所占比例是最大的，因此可见，用户对移动搜索的需求的最大的。 （2）网络使用偏好 用户移动互联网应用主要表现在三个方面，分别是移动新闻、通信与移动浏览器，这吻合于现代人们生活的趋势。与此同时，移动电子商务、移动办公、网上银行支付等新型电子信息正不断的在兴起，使移动互联网覆盖范围进一步扩大。一方面，移动互联网的出现对用户终端的便携性进行扩大，用户能够对移动设备随身携带，并能够在不同地点对所需要的内容进行阅览，比如说听音乐、刷微博等；另一方面，移动互联网的存在对信息的时效性提高了，用户可通过短信、新闻网站、微博等许多渠道对信息进行收集，用户也可以根据移动互联网，将信息转发给目标人群，能够提高信息的传递性。从使用频率上看，50% 的用户会在一天内对移动互联网多次使用，82.3% 的用户每天都会使用；从使用时间上看，37.1% 的用户对于移动互联网的使用时间超过1小时，61.9% 的用户对移动互联网的使用时间超过30分钟，而且数据正呈缓慢增长趋势，这说明移动互联网用户的一些行为得到持续的加强。 2.数据收集模式下移动互联网用户行为分析 互联网捕获用户行为信息是数据收集模式下对移动互联网用户行为分析的代表。在信息时代下，能够根据对互联网信息捕获的方式，查看和监控数据包的形式，也能够对用户行为有效判断。数据收集模式只在大型城市适用，因此在分析数据包中我们可以发现，移动互联网用户行为主要集中在移动搜索与移动消费两个方面。快速增长的移动消费是移动互联网行为的代表。移动互联网终端正在快速发展，移动终端有着丰富的功能，再加上多数商家的推广，使移动消费在网络消费中的比例呈不断上升状态。移动消费不受受教育程度、地点等因素的限制，用户能够可随时随地的查询消费信息。比如，用户通常会针对某种商品来形成一个讨论区，共同讨论此商品的服务性能、特点等，能够推动用户理智消费。与此同时，微博与微信等微技术的兴起逐渐占据了传统通信的比例。用微信举例，微信对人与人之间的语言

常用决策分析方法(基本方法)

常用决策分析方法（基本方法） 上一节我们说了决策分析的基本概念，这一节我们谈谈决策分析常用的三种方法：决策树法、Bayes方法、Markov 方法。 决策树法决策树法（decision tree-based method）：是通过确定一系列的条件（if-then）逻辑关系，形成一套分层规则，将所有可能发生的结局的概率分布用树形图来表达，生成决策树（decision tree），从而达到对研究对象进行精确预测或正确分类的目的。树的扩展是基于多维的指标函数，在医学领域主要用于辅助临床诊断及卫生资源配置等方面。 决策树分类：按功能分：分类树和和回归树按决策变量个数：单变量树和多变量树按划分后得到分类项树：二项分类树和多项分类树 决策树的3类基本节点：决策节点（用□表示）机会节点（用○表示）结局节点（用?表示） 从决策节点引出一些射线，表示不同的备选方案，射线上方标出决策方案名称。射线引导到下一步的决策节点、机会节点或结局节点。从机会节点引出的线表示该节点可能出现的随机事件，事件名称标在射线上方，先验概率在下方。每个结局节点代表一种可能的结局状态。在结局节点的右侧标出各种状态的效用（utility），即决策者对于可能发生的各种结

局的（利益或损失）感觉和反应，用量化值表示。绘制决策树基本规则：各支路不能有交点每一种方案各种状态发生概率之和为1 决策树分析法步骤：1 提出决策问题，明确决策目标2 建立决策树模型--决策树生长2.1决策指标的选择的两个步骤：2.1.1 提出所有分值规则2.1.2 选择最佳规则 2.2 估计每个指标的先验概率3 确定各终点及计算综合指标 3.1 各终点分配类别3.2 各终点期望效用值得确定3.3 综合指标的计算3.4 计算值排序选优树生长停止情况：子节点内只有一个个体子节点内所有观察对象决策变量的分布完全一致，不能再分达到规定标准一棵树按可能长到最大，通常是过度拟合（overfit）的。训练集：用于决策树模型建立的数据集测试集：决策树进行测评的数据集。过度拟合的树需要剪枝，即去掉噪声（拟合中的误差）。剪枝需要兼顾复杂度（节点数目）和预测精度（决策损失）。决策损失（decision lose）：指随机抽取的某一个个体，在树的某决策节点被错误分类所引起的效用损失。建立决策树的目的在于获得最高精度的分类或预测值，以期为决策提供依据。可按照这几个特性对其评估：准确、简洁、易行、易理解和能发掘复杂数据内在关系。Bayes方法在实际决策过程中，决策者通常是将状态变量当作随机变量，状态变量发生的可能性用先验概率（prior probability）表示，以期望值准则（expectation rule）作为选择最优方案的标准。但是先验概率

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？

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。

决策分析理论

决策分析理论 The latest revision on November 22, 2020

XX决策分析理论 XX顾问专业致力于商业地产业的投资咨询。公司总经理陈建明曾任中国第一个郊区SHOPPING MALL，北京MALL的项目经理。在北京MALL项目的操作过程中，深入研究商业房地产行业在国内外的发展，并与国内外商业房地产投资商、发展商进行了广泛的沟通接触，结合深入研究及具体项目操作经验，总结出以上投资决策理论在商业房地产领域的实际应用。下文将具体介绍XX决策分析理论在商业房地产领域的具体应用。 步骤1：商业房地产项目市场潜力判断商业房地产项目市场潜力的判断分为两个部分： 1．判断商业房地产项目拟选定的发展城市是否具备相应市场条件：依据第四章中关于城市中心商业房地产和郊区商业房地产发展的市场条件，判断拟建商业房地产项目所在城市的生产力水平是否可以支撑该项目建成后的良性运营； 2．判断拟投资商业房地产项目最终选址地区的市场条件：在确认拟选定的发展城市具备相应市场条件后，需通过市场调查、市场预测、建立数学模型，或以所在城市当前商业市场规模、所在地区客户到访的渗透率模型为基础，确定拟定选址位置可否发展商业房地产及发展商业房地产的可承受发展规模。 步骤2：商业房地产投资商竞争优势判断 在对商业房地产项目市场潜力做出肯定判断后，需要进一步判断该投资商的竞争优势。比如，大地集团投资建设的北京MALL项目，大地集团的竞争优势在于其在广告传媒业十年积淀的广告经验；由北京王府井百货、北京物美商城及中关村生命科技院共同投资开发的中关村国际商城，其参股企业王府井百货和物美商城有较为丰富的商业企业运做经验，对于商业房地产来讲，上述商业经验成为其竞争优势。从上述分析，可以得出北京MALL和中关村国际商城的投资商在商业房地产项目的投资过程中，其企业竞争优势均可以得到发挥。企业在任何投资决策中必须准确判断自己的竞争优势，这是企业运营过程中最大化竞争力的首要过程。 步骤3：投资商竞争优势在商业房地产项目上的发挥度 在投资商确定其竞争优势后，应判断在商业房地产项目的操作过程中，其竞争优势能发挥到何种程度。其竞争优势发挥的程度越高，企业越具有投资开发商业房地产的可行性。企业必须准确判断其竞争优势在商业房地产发展上的发挥度。如果企业的竞争优势在商业房地产发展过程中，得不到发挥或发挥很少，那么不需要做进一步的分析判断，企业就应放弃该投资方向，最好去做别的投资选择。 步骤4：投资商竞争优势在商业房地产项目操作中的比 重判断

数据模型与决策例题分析

数据、模型与决策 3 线性规划问题的计算机求解及应用举例 第7题 （1）线性规划模型 （2）线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是每种原料合金的数量，因此引入决策变量 i x 表示第i 种原料合金的数量()1,2,3,4,5,6i =。 建立此问题的数学模型为：

（1）线性规划模型 （2）线性规划模型代数式 公司所做决策的变量是每种原料数，因此引入决策变量 x表示第i i 种原料数() i=。 1,2,3,4 建立此问题的数学模型为：

线性规划模型代数式 车间所做决策的变量是(1,2,3)i A i =机床生产(1,2)j B j =零件数，因此引入决策变量ij x 表示加工(1,2)j B j =零件使用的(1,2,3)i A i =机床台数。 建立此问题的数学模型为： （1）线性规划模型 （2）使用sumproduct 函数

（1）线性规划模型 （2）线性规划模型代数式 公司所做决策可用网络配送图表示（如下图），图中节点123,,v v v 表示1、2、3三个工厂，节点4v 表示配送中心，节点567,,v v v 表示1、2、3三个仓库。每一条有向弧表示一条可能的运输路线，并给出了相应的单位运输成本，对运输量有限制的路线的最大运输能力也同时给出。 网络配送模型 引入变量ij f 表示由i v 经过路线(),i j v v 运输到j v 的产品属。问题的目

标是总运输成本最小化：

（1）线性规划模型 （2）线性规划模型代数式 医院所做决策的变量是每时段开始上班的人数，因此引入决策变量i x 表示第i 个时段上班的人数()1,2,3,4,5,6i =。 建立此问题的数学模型为：

消费者心理-霍金斯的消费者决策过程模型

D.I.霍金斯的消费者决策过程模型 如果说前两个模型主要是从心理学理论本身考虑的话，那么美国消费心理与行为学家D.I.霍金斯的模型则是将心理学与营销策略整合的最佳典范。他的《消费者行为学》一书目前已出了第八版（2001），可见该书在营销界的影响力。 霍金斯的消费者心理与行为模式如下图所示： 这一个关于消费者心理和行为与营销策略的模型，它为我们描述消费者特点提供了一个基本结构与过程或概念性模型，也反映了今天人们对消费者心理与行为性质的信念和认识。 该模式认为，消费者在内外因素影响下形成自我概念（形象）和生活方式，然后消费者的自我概念和生活方式导致一致的需要与欲望产生，这些需要与欲望大部分要求以消费行为（获得产品）的满足与体验。同时这些也会影响今后的消费心理与行为，特别是对自我概念和生活方式的调节与变化作用。 关于自我概念和生活方式是近来消费心理研究的热点。一般认为，消费者在内外因素影响下首先形成自我概念或自我形象。其后自我概念又将通过生活方式反映出来。实际上，自我概念是个体关于自身的所有想法和情感的综合体。生活方式则是你如何生活。后者涉及你所使用的产品，你如何使用这些产品以及你对这些产品的评价和感觉。记住：生活方式是自我概念的折射。 无任是家庭还是个体消费者，均呈现出各自独特的生活方式。一个人的生活方式是由意识到的和没有意识到的各种决策或选择所决定的。通常，我们能够意识到我们的选择对自己生活方式所产生的影响，而不太可能意识到我们现在和欲求的生活方式，也会对我们所做的消费决策产生影响。

然而这并不意味着消费者依其生活方式而思考。在做与我们生活方式相一致的决策时，可能根本就没有考虑生活方式。大多数消费者决策，从消费者方面看，很少涉及深思熟虑的思考。这可能就是人们常说，消费者日常消费决策大多是低参与或低卷入决策的缘由吧。 解读这三大模型，可以从中发现更多的营销理念和营销策略，中国的经营者们让我们共同来思考吧！

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。

中国移动互联网用户行为洞察报告

中国移动互联网浪潮正在颠覆整个互联网行业，被这波新浪潮影响的中国互联网用户其行为正在发生怎样的巨变用户每天到底在智能手机和平板电脑上干 什么营销者如何才能针对用户行为的新变化进行广告投放开发者和产品经理们该如何顺应5亿移动互联网用户行为的新趋势移动电商和金融是否会在2014 年迎来井喷 该报告旨在协助行业上下游相关人士了解用户行为的最新动向，全面透析用户的媒体使用习惯、新媒体使用方式、对移动广告的接受程度以及移动广告如何影响用户的购买决策。 移动互联网已成为绝对主导的第一媒体 146分钟——中国移动互联网用户平均每天的有效媒体接触时间为5.8小时。其中，利用手机和平板上网时间总计达到146分钟，占42%。远远超越PC互联 网(100分钟，29%)和电视(60分钟，17%)，并且已经接近PC互联网与电视媒体的总和。手机凭借104分钟的使用时间成为最受欢迎的移动媒体(因用户电话和收发短信的时间不属于媒体时间范畴，所以这部分并未被纳入统计)。移动互联是大势所趋。 移动电商将成2014全新增长点，移动互联网有望全面超越PC互联网 更多移动互联网用户将手机作为他们首选或唯一的上网工具 报告显示，9%的中国移动互联网覆盖人群将手机作为唯一的上网工具，35%的移动互联网覆盖人群主要通过手机上网。而随着移动互联网在全国的铺开以及智能手机的普及，目前三、四线城市88%的移动互联网覆盖人群已经将手机作为首选或常用的上网工具，其中将手机作为唯一上网工具的比例更达到13%，远超一、二线城市的5%。移动互联网在颠覆PC互联网方面呈现“农村包围城市”的态势，除了已经覆盖传统的PC互联网用户之外，移动互联网还显示了更强的包容性、覆盖了更多三四线以下城市不便于使用PC或笔记本电脑上网的人群，因此总体覆盖用户数已经超过了PC互联网覆盖的用户数。相信随着网络条件进一步成熟以及手机价格逐步降低，三、四线城市手机上网的市场仍有巨大潜力。 移动互联网已经在娱乐、信息获取和沟通三大应用领域超越了PC互联网，手机购物、移动金融等或将成为2014年爆发性的增长点： 其中，移动购物的增长情况最为乐观，从用户有效使用时间来说，预计在2014年，用户移动互联网主要行为分布中移动购物部分增长率将达35%以上。另

数据模型决策分析习题

习题1 1.1 抛掷一枚硬币三次。实验的结果序列分别为正面“H ”和反面“T ”。 （a ）这个实验的所有可能的结果是什么？ （b ）结果是“HHT ”的概率是多少？ （c ）最初抛投的两次正面朝上的事件概率是多少? （d ）在三次抛投过程中，出现两次同面朝上的事件概率是多少？ 1.2 抛二颗骰子，考虑出现的点数之和， （a ）写出样本空间； （b ）写出所有基本事件； （c ）记Ai 表示出现i 点（i=1,…,12），求P(A 2),P(A 4),P(A 7) 1.3 假设一年级有100名MBA 学生。所有这些学生，其中20名有两年工作经 历，30名有三年工作经历，15名有四年工作经历，其他35名有五年或五年以上的工作经历。假设随机抽取1名一年级 MBA 学生。 （a ）这名学生至少有四年工作经历的概率是多少？ （b ）假设我们知道这名学生至少有三年工作经历，这名学生至少有四年工作经历的条件概率是多少？ 1.4 在美国有55万人感染HIV 病毒。所有这些人中，27.5万人是吸毒者，其余 的人是非吸毒者。美国总人口为2.5亿。在美国有1000万人吸毒。HIV 感染的标准血液测试并不总是准确的。某人感染HIV ，检测HIV 为肯定的概率是0.99。某人没有感染HIV ，检测HIV 为否定的概率也是0.99。回答下列问题，清晰地说明你需要做出的任何假设。 （a ）假设随机选择一个人进行HIV 标准血液测试，测试结果是肯定的，这个人感染HIV 的概率是多少？你的答案令人吃惊吗? （b ）假设随机选择一个吸毒者进行HIV 标准血液测试，测试结果是肯定的，这个人感染HIV 的概率是多少？ 习题2 2.1表2.1中说明了一个特定类型的微波炉每星期的销售数量的概率分布。 （a ） 每星期销售的微波炉的数量在1和3之间的概率是多少? （b ） 计算每星期销售微波炉的数量的均值、方差以及标准离差。 表2.1 每星期销售微波炉的概率分布 销 售 数 量 概 率 i x i p 0.05 1 0.07 2 0.22 3 0.29 4 0.25

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)