互联网广告的用户行为分析和数据挖掘

互联网用户群体分析

做移动互联网线上活动，我们首先要对移动互联网用户群体做一个分析。

2.1.1对互联网使用人群年龄段分析

2008年易观国际数据以12-80岁之间年龄段的互联网使用人群为分析对象，18-40岁之间为互联网主要应用人群。 2.1.2对互联网使用人群分类及类型分析互联网使用分类主要分为老年、中年、青年、少年群体，这些人群类型又分退休干部、老板、白领、大学生、中学生和无业游民。通过从上面列表看，对互联网熟知程度较高的是老板、白领、大学生、中学生，其中白领熟知程度最高所站的人群比例也是最多，年龄跨度广，对互联网的需求最强烈。 2.1.3使用人群对互联网熟知程度分析 ?精通使用人群：白领； ?熟练使用人群：老板、白领、大学生、中学生、无业游民； ?使用表皮人群：退休干部、老板、无业游民； ?有一定了解人群：退休干部、老板、无业游民； ?不了解人群：普通老年人。 2.1.4对互联网使用需求分析根据上面列表得出以下用户对互联网使用需求统计表：易观国际2008年对用户对互联网需求的统计表根据以上两个统计结果综合分析，用户对邮件、新闻资讯、生活信息查询、网站购物、博客、交友、求职、生活信息发布、即时通讯、学习资料、问答帮助的需求量比较高，其中主流需求主要是新闻资讯、生活信息查询、博客、交友。 2.2网络号功能和服务针对个体用户归纳 ?主要服务人群年龄阶段：18-40岁之间； ?主要服务人群类型：老板、白领、大学生、中学生、无业游民，重点为白领； ?为用户提供主要的功能和服务：邮件、新闻资讯、生活信息查询、网站购物、博客、交友、生活信息发布、即时通讯、学习资料、问答帮助，重点为新闻资讯、生活信息查询、博客、交友。 2.0互联网集体用户群体分析

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？

微博受众群体行为分析

微博受众群体行为分析声明:本文内容来自网络，并对其进行整理。 (一)使用微博频次分析 DCCI 2010上半年调查数据显示:微博用户使用微博的的频率以每天使用的频率为最高，数据显示，微博的忠诚度更高，更多用户趋向于每天使用，SNS的使用频率则趋于平稳，且用户使用的网站较多，SNS网站的替代品更多。根据来自DCCI的数据，每天都使用微博的用户约达41.7%，2-3天使用微博的约占26.9%，每周1-2次的约占16.2%，由此可见经常使用微博的用户群体是相当大的。如果使用最近公布的数据来看，那么每天使用微博的用户大约有5000多万人次，而且随着微博影响力日渐扩大，使用微博微博人数越来越多，每天使用微博的人数将会更多。 (二)使用微博方式分析从目前来看，微博用户登录使用微博的方式主要还是利用电脑登录网页来使用微博，约占六成。而随着时间的推移，手机相关技术的发展，利用手机上网和使用微博的用户将会越来越多，比重越来越大。据DCCI研究显示，微博用户通过手机登录访问的比例为39.0%，超过3成。预计到2013年，手机网民数量将超越PC网民数量，占中国人口比例将达52.9%。而微博的即时自媒体的特性与手机的方便、及时等特性结合起来，将能带给用户更好的使用体验，因此，微博在手机平台上有巨大的发展潜力。微博也将因为手机平台的发展，而得到进一步的应用。 DCCI 2010上半年调查数据显示:微博用户及SNS用户通过手机登陆访问的比例分别为39.0%、35.7%均超过3成。结合DCCI之前的预测，在2013年，手机网民

占中国人口比例将达52.9%，将于2013年超越PC网民数量，无论是微博还是SNS 未来都需重视手机平台的应用不朋务，将之作为高增长潜力的发展平台。 (三)从忠诚度和认知度角度分析 DCCI 2010上半年调查数据显示:微博用户仅使用一家的比例达到41.9%，用户高频次的使用，反而是更多的集中在一家微博上，说明微博用户的忠诚度普遍较高;而使用两到三家SNS网站的用户比例最高达到32.3%，SNS网站的替代品较多。 DCCI 2010上半年调查数据显示:在不同性别用户对微博的认知状况方面，女性用户对微博得认知度普遍高于男性。女性用户认为微博能够随时随地的表述自己的心情，并且能够关注自己想要关注得内容与事情;在对微博的认知度方面，女性微博用户普遍高于男性。 (四)使用微博目的分析 DCCI 2010上半年调查数据显示:微博用户使用微博的目的主要为记录自己心情、寻找兴趣相同的群体、认论共同兴趣的话题等，用户将微博作为一个即时信息的交流平台，相比较而言，SNS用户则主要使用SNS平台联系老同学，拓展新朋友等，将SNS媒体作为一个主要的人际交友网络。 DCCI 2010上半年调查数据显示:在使用微博目的差异上，女性用户在“记录自己的心情、娱乐、休闲、了解最新发生的事情使自己不落伍”等方面比男性比例更高，显示出女性在使用微博上相对男性更关注生活。而男性则在“交流工作、学习心得，结交新朋友拓展人脉”这方面比女性更高，显示出男性在使用微博上相对女性更加为事业发展考虑。 DCCI 2010上半年调查数据显示:在不同学历用户使用微博的目的方面，记录心情为各

数据挖掘与分析心得体会

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

数据清洗、数据分析、数据挖掘

数据清洗 1.基本概念数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉",指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 ?残缺数据这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。折叠错误数据

这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。折叠重复数据对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。类型在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的

2019年中国移动互联网用户分析报告

目录一、用户分类 (4) 1、性别结构 (4) 2、年龄结构 (5) 3、学历结构 (6) 4、职业结构 (7) 5、收入结构 (8) 二、用户生活方式/态度 (9) 1、用户使用手机上网的时间段 (9) 2、用户每天使用手机上网的时长 (10) 3、用户使用手机上网的场所 (11) 4、用户使用手机上网行为分布 (12) 三、用户消费观念/态度 (13)

通过对移动生活服务用户的调研，以及对公开数据的整理。从移动互联网用户基本属性、用户行为方式以及用户消费方式三方面进行分析。从结果来看，“低年龄、低学历、低收入”的年轻群体已经成为中国移动互联网的主体用户，年轻化趋势凸显。这其中很大一部分是学生群体，随着年龄的增长，这些人养成的使用习惯将更稳定。随着移动互联网整体的快速发展，用户对于网络使用程度的逐渐加深，用户的需求已经由原来的娱乐逐步向消费行为转变。移动互联网正在重新定义用户获得信息的方式，并改变用户的消费行为。

一、用户分类 1、性别结构在移动互联网用户性别结构中，男性移动互联网用户明显高于女性。2010年和2011年，分别有57.7%和58.1%的男性用户。截止2012年9月，2012年，男性用户占整体的57.6%，高出女性用户15.2个百分点。

2、年龄结构移动互联网用户中，青少年用户比例较高。2010年，10—29岁移动互联网用户占总体用户的68.9%；2011年，10—29岁移动互联网用户占总体用户的65.8%，青少年用户为移动互联网的使用主体。一是由于青少年对新生事物接受能力较强，二是该部分网民对社交、娱乐感兴趣，习惯通过手机联络朋友、阅读、游戏等。这部分青少年群体随着年龄的增长，将养成更为稳定的使用习惯，并具备付费能力。厂商应重视对这类群体的推广和营销。中国移动互联网用户年龄结构逐步趋于合理。截止2012年9月，10—19岁移动互联网用户在总体用户中占比28.5%，20—29岁移动互联网用户在总体用户中占比35.7%。青少年仍是移动互联网的使用主体，但份额正逐年减少，这主要是由于该部分人群的移动互联网使用

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。举个例子说。你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/387290429.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘作者：单海波来源：《科技创新与应用》2016年第24期摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设引言进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显

数据分析与挖掘在金融方面的应用

数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。一、解决问题的整体思路财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示：图：操作风险量化测评和管理的整体思路

分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通

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

淘宝网的用户体验分析报告

前言：从用户的角度分析，将一个用户接触网站到用户购买到商品、拿到商品，完成一次购买周期流程中所涉及到的体验分为以下四个维度：第一，信任体验。电子商务网站无论是对初级消费者初次接触的，还是后续延伸的，一定要体现有能力，是值得信赖。第二：网站体验。网站体验从某个角度来讲，就是我们现在大家所经常提到的用户体验，这个用户体验，只是电子商务用户体验的一部分，所以把它理解成网站体验或者web 体验。第三：物流体验。做电子商务从用户角度来讲，物流是非常重要的问题，无论从配送的时间、配送人员的服务、态度以及从配送接收过程当中的包装等各方面，很多细节都牵涉到整体，统一定义为物流体验。第四：商品体验。用户对商品本身的满意度。下面，将从这四个维度出发，分析淘宝网的用户体验。一、淘宝网的信任体验电子商务网站的信任可以定义为消费者在存在风险的互联网市场环境对在线供应商的能力、服务和诚实的信心。传递、构建交易双方信任的几个重要维度如下： 1、信息功能维度互联网的一个最大的优点就是便于信息的低成本传播。淘宝网作为亚太地区最大的网络零售商圈，打造了内容丰富、种类繁多、分类明确的购物信息平台，截止到2009年7月，卖家数量1466892家，在线商品数量达1.6684亿；创造集中的折扣、团购、秒杀信息渠道，还为消费者提供经验分享、推荐的淘宝社区、淘江湖、淘帮派。淘宝网强大的信息功能，都在验证其“没有淘不到的宝贝，没有卖不出的产品”的豪言壮语。 2、互动功能维度快捷直接的沟通工具：淘宝网有专门的即时通讯工具，几乎在用户可能会咨询卖家的页面都会有阿里旺旺的图标，用户可以很方便的与卖家进行沟通。免费咨询通道：淘宝网有陶小二为用户提供24小时的在线咨询服务。客服服务热线：点击首页下方的“联系我们”，可以很方便地查找到针对各个用户群体的热线电话。 3、能力维度商品：截止到2010年底，淘宝网官方公布在线宝贝数量已达到5亿件，从汽车、电脑到服饰、家居用品，分类齐全，更是设置网络游戏装备交易区。物流：淘宝网实行的推荐物流，与物流企业合作，为广大的卖家和买家提供可选择的物流服务，物流企业直接在网站后台接受和处理客户的物流需求订单，为卖家和买家提供更好的服务。支付：网购最重要的因素之一就是支付的安全性，淘宝网有专门的支付工具——支付宝，支付宝通过实名认证制、支付盾、信用评价体系、支付宝的付款发货方式等在一定程度上保证了用户的支付安全，形成了品牌优势。 4、诚信维度据CNNIC在2009年6月发布的报告，淘宝的网络购物渗透率高达81.5%，以领先排名第二的网站60多个百分点的绝对优势，成为网购的代名词。淘宝网的品牌知名度和品牌转化率都已经很高，已有接近9成的网民知道淘宝网，其中又有9成的网民使用淘宝网。淘宝网在其他城市（除北京、上海、广州以外）的知名度最高，91.5%的购物网民听说过淘宝网。其次是在上海的知名度很高，90.3%的网购网民都听说过淘宝网。品牌转化率是指品牌的转化功效，指指网站使用者（网站用户）占网站认知者总体的比例。

大数据、数据分析和数据挖掘的区别

大数据、数据分析和数据挖掘的区别大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。简而言之：大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。

数据分析与挖掘实验报告

《数据挖掘》实验报告目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)

1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数

据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组

方向论证--大数据分析与挖掘

信息工程学院“计算机技术工程”专业硕士点论证《大数据分析与挖掘》方向： --团队 --近5年发表论文 --近5年获得的代表性科研项目、课题情况 --本研究方向的特色、定位、作用和意义 --培养方案 --人才需求与培养目标 --实践基地与培养模式 1.团队： 2.近5年发表论文：研究方向姓名出生年月职称学历/学位备注大数据分析与挖掘邵艳华 1975.03 教授研究生/博士学科带头人张儒良 1963.06 教授研究生/硕士学术带头人曹俊英 1981.05 教授研究生/博士学术骨干夏大文 1982.09 副教授研究生/博士生学术骨干李小武 1966.11 副教授研究生/博士学术后备人才龙飞 1978.03 副教授研究生/硕士学术后备人才吴有富 1966.04 教授研究生/博士兼职吴茂念 1974.02 教授研究生/博士兼职刘运强 1984.07 高级工程师研究生/硕士兼职

本学科方向近5年发表论文情况序号论文名称作者（*）发表时间发表刊物、会议名称或ISSN、检索号 1 Research about Model and Simulation of Enterprise Evolution Based on Agent 邵艳华（1/？） 2012.10, 3114-3117 ICECC 2012 2 一类复杂适应系统的建模研究邵艳华（1/？） 2012, 38(1), 253-255 计算机工程 3 Modeling and simulation of agent decision based on prospect theory. 邵艳华（1/？） 2014.12 ICFEEE 2014 4 Application of Modeling and Simulation Based on Agent 邵艳华（1/？） 2014.11, 939-942 ICMECS 2014 5 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation，2010 (2) 95-98 6 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation，2010 (2) 95-98 7 Car Number Plate Detection Using https://www.360docs.net/doc/387290429.html,yer Weak Filter 张儒良 (1/2) 2009.07 Business Intelligence (EI收录) IEEE Computer Society, ISBN: 978-0-7695-3705-4 检索号:20094712459305 8 A high order schema for the numerical solution of the fractional ordinary differential equations 曹俊英（1/2） 2013(4):15 4-168 J. Comput. Physics 9 A high order schema for the numerical solution of ordinary fractional differential equations 曹俊英（1/2） 2013(586):9 3-103 Contemporary Mathematics 10 Hadoop关键技术的研究与应用夏大文（1/？） 2013计算机与现代化 11 A Novel Parallel Algorithm for Frequent Itemsets Mining in Massive Small Files Datasets 夏大文（1/？） 2014 ICIC Express Letters, Part B: Applications 12 Discovery and Analysis of Usage Data Based on Hadoop for Personalized Information Access 夏大文（1/？） 2013BDSE’13 13 A geometric strategy for computing intersections of two spatial parametric curves(SCI) 李小武（1/？） 2013The Visual Computer，29，1151-1158 14 On a family of trimodal distributions, Communications in Statistics - Theory and Methods(SCI) 李小武（1/？） 2014 Communications in Statistics - Theory and Methods, 43(14),2886–2896. 15 基于开源少民信息资源保存系统设计研究龙飞（1/？） 2011 计算机技术与发展 3. 近5年获得的代表性科研项目、课题情况

用户群体画像功能深度解析

用户群体画像功能深度解析所有伟大的产品，都离不开用户的追随与期待。诸葛io的用户群体画像是产品用户增长的利器之一——它能够帮您探究产品指标数字背后的原因。通过诸葛io，我们已经能够持续的监测产品运营状况，比如：观察产品关键指标的变化、关注用户到目标的转化趋势、分析用户的留存回访…… 除此之外，在诸葛io中，我们还可以观察到产品的每位用户，对单个用户的特征和行为进行最为细致的分析。但是，我们的目标是改进提升产品以实现用户增长。而数据指标并不足够直接指导产品的改进——因为，在数据指标和用户增长之间，会有很多坑，让产品和运营的改进变得步履维艰、让用户的增长变得缓慢。究其原因，是由于产品的数字指标过于宏观，而用户增长的构成是非常微观的：我们的用户是一个一个（1 by 1）被获取、激活和留存下来的。因此，我们需要一些有效的工具，帮我们在产品改进过程中尽早找到方向，让产品改进不再是盲目的过程。诸葛io的用户群体画像正是这样的工具。群体画像的用途诸葛io的用户群体画像可以帮助我们： ?分析某个指标数字背后的用户，具备哪些特征——他们的人群属性、他们的行为特点？ ?找到一些有趣的、有价值的事实，并从中发现产品有效改进提升的机会或方向。用户群体的“画像”包括什么？诸葛io提供的用户群体画像，包括以下内容：用户价值和流失风险分析高价值用户的占比越高，高流失风险的用户占比越低，产品越健康。

用户特点分析分析用户的性别、年龄、自定义属性、兴趣标签等。用户的使用环境分析分析用户的地域、渠道（来源）、应用版本、设备品牌（浏览器）等。

用户的使用时间分析用户的首次访问时间、最后访问事件、最近30天访问时长、最近30天访问次数等。用户的行为特点分析用户在最近一个月内的行为分布。

2019年中国移动互联网用户调查报告-18页精选文档

2012年中国移动互联网用户调查报告(手机软件篇) 更新时间：2012-09-28 来源：中关村在线第1页：调查背景及报告要点自苹果iPhone以来，手机应用软件成为业界关注的焦点，也成为用户购买智能手机时重点考虑的因素之一。从手机用户使用手机的日常行为来看，除了打电话、发信息等基本通讯功能的使用外，手机上网、手机软件应用已经成为绝大多数手机用户打发碎片时间、获取资讯、信息的主要渠道和日常行为。可以说，手机应用软件市场孕育着无限的市场机会。为了了解中国移动互联网用户手机应用软件的使用特征及倾向，互联网消费调研中心ZDC进行了2012年中国移动互联网用户调查。本次调查共回收问卷12001份，其中手机用户有效问卷为9560份，平板电脑用户有效问卷为2344份。通过对这些第一手数据的分析，ZDC推出《2012年中国移动互联网用户调研研究报告》，本报告共包括移动互联网手机用户及移动互联网平板电脑用户两大部分，其中手机部分分为手机终端使用、手机上网、手机软件使用、手机阅读、手机游戏、手机支付六部分。平板电脑部分分为平板电脑终端使用、平板电脑上网、平板电脑阅读、平板电脑游戏四大部分。已经发布的报告为《2012年中国移动互联网用户属性及手机终端使用报

告》、《2012年中国移动互联网用户手机上网行为调查报告》及《2012 年中国移动互联网用户手机浏览器使用调查报告》。本篇报告的研究对象为手机软件用户，主要研究其软件使用行为及消费特征。注：由于调研样本主要来源于ZOL网站，可能会对调研结果产生影响。报告要点 ·整体来看，参与调查者中，94.3%的手机用户表示在手机上安装了应用软件，可见，手机软件市场蕴藏着广阔的市场机会。 ·整体来看，调查者经常使用的软件数量远远少于安装的软件数量，即调查者的手机软件使用率较低。 ·从手机软件的使用方式来看，调查者中选择在线即联网使用手机软件的比例最高，达到50.5%，其次为选择离线使用多一些的调查者比例，占比三成。 ·整体来看，参与调查者中，曾经下载过游戏类应用软件的用户占比超过七成，达到72.8%，其次为音乐类应用软件下载比例，为66.7%。 ·不论男性还是女性调查者，下载比例最高的应用软件均为游戏类。但男性调查者中曾经下载过游戏类应用软件的比例高达73.6%，较女性高12.7%。