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、新闻资讯、生活信息查询、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：、新闻资讯、生活信息查询、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

集体用户群体特性相似性差距较大，对互联网的需求也不尽相同。以此，在针对这些群体开发系统时必须要更加的有针对性。考虑到除了集体本身需要的功能之外，还需要考虑到其他用户和这个集体在这个系统中的互动关系，比如：集体与集体之间、集体与个人之间、个人与集体之间的关系。

注：本部分数据分析是基于网上联机调查结果。

1.网民的网上行为

（1）互联网的八大热门服务

用户对“经常使用的网络服务/功能”回答结果如图7.61所示。

从上图可以看出：

①

互联网的八大热门服务（超过1/3比例的选项）依次是：电子、浏览新闻、搜索引擎、浏览网页（非新闻类）、在线音乐（含下载）、即时通讯、论坛/BBS/讨论组和在线影视（含下载）。

②新闻与非新闻类的网页浏览、搜索引擎、电子、即时通讯以及论坛/BBS这些互联网的基本功能与服务仍然占据着网民最主要的网上活动容。

③

在线音乐与在线影视均进入互联网的八大热门服务中，说明了宽带时代网民的上网习惯正在发生着显著的变化；同时也说明网上娱乐休闲活动越来越受更多网民的欢迎。

④博客服务是本次新增加的调查容，发现有10.5%的人经常使用，这说明博客在2005年上半年有比较大的发展和影响力。

（2）网民安全意识随网龄增长而增强

在回答“用户对自己的网页浏览器做过哪些设置和修改”时，有近半数的人“修改了浏览器安全、隐私等设置”，这说明了网民安全意识的增强和使用互联网的成熟。

通过数据交叉分析可以看出，网民的网龄越长，对浏览器安全、隐私等设置修改的比例越高，如表7.1所示。

表7.1不同网龄的用户对网页浏览器做过的设置和修改

2.获取信息

（1）网民利用搜索引擎搜索的信息多样化

用户回答“用户经常使用搜索引擎搜索的信息”时，有近半数的人搜索的是MP3音乐，搜索地图或者地理位置的用户也达到了10%，说明搜索引擎满足网民的多样化需求方面起着重要的作用。

（2）用户反映互联网上重复信息太多

用户回答“在互联网上查询信息时遇到的最大问题”时，“重复信息太多”以44.6%的比例占第一位，这说明中国互联网模仿的问题还很大，容“拷贝”与“粘贴”的情况还非常普遍，具备特色与专有信息容的相对来说还不多，网上信息的问题也需要进一步解决。

3.即时通讯

（1）即时通讯软件粘性大，市场进入壁垒高

对于用户选择某种即时通讯工具的原因，选择“和我有联系的人较多使用”的比例最高，“用久了习惯了不打算换其他的”的占第三位，这两个数字说明用户更换即时通讯工具的主观可能性较小，用户对即时通讯工具的粘性比较大，经营者具有很强的先入者优势。

（2）用户对即时通讯工具的功能需求趋向多媒体

除了使用即时通讯软件的文字聊天功能外，用户常用或希望有的功能主要是二人视频和IP，这结果将指引即时通讯软件的发展方向，即由文字聊天向音频、视频聊天发展，目前市场上已出现具有这种功能的即时通讯软件。

（3）即时通讯工具对电子市场有较大冲击

有2/3的用户认为由于使用了即时通讯工具，减少了对电子的使用。

4.网络购物

（1）网上购物大军达到2000万人

在全体互联网网民中，有过购物经历的网民占近20%的比例。

（2）网上习惯消费者（或者说是网上购物常客）占到了购物网民的近半数

如果将半年购物次数超过4次的人界定为网上习惯消费者（网上购物常客），其比例占到了47.6％。

（3）网上购物市场巨大

①购物网民的巨大数量，以及购物者半年购物的累计金额，意味着网上购物者半年累计购物金额达到100亿元；

②同样，购物网民的数量及其购买手机的比例，意味着半年通过网络购买的手机在300万部以上；

③在购物网民中，分别有超过15%的人购买过服装和生活家居用品，表明中国的

B2C市场已经从书刊、影像制品及电脑数码产品为主向一个多样化的消费者市场发展。

（4）在网民进行网络购物的原因中，有近半数是为了“购买到本地没有的商品”，这对提供网络购物服务的商家提出了新的要求：开展全国性网上售物服务和建立全国围的物品配送系统已经变得十分重要。

（5）网民在网上购物时，网上支付的比例增长至近半数，这可能与C2C购物市场的迅速发展有关。

5.网络游戏

（1）用户半年购买的网络游戏虚拟物品（包括：装备、武器、身份等）平均费用总额为178元，而网民中玩网络游戏的人的比例达到了23.4%，这意味着这是一个半年超过40亿元的销售市场。

（2）用户喜欢的网络游戏类型最多的是棋牌益智类

尽管中国网络游戏运营商的主要收入来自大型多人在线角色扮演型网络游戏，但更多的网民在家里、网吧里玩的游戏类型主要还是棋牌益智类和休闲游戏；而在单位和学校里主要玩的是棋牌益智类和即时战略类游戏。

6.网民对互联网的态度

（1）互联网的正面、积极作用得到认可

超过2/3的用户认为互联网对学习、工作、生活、娱乐等方面的帮助均是非常大或比较大。

（2）网民对互联网满意度的变化，表明网民的上网习惯和心理日趋成熟

①对互联网费用的满意度略有下降，说明互联网收费开始变得普遍了，但同时也出现了不少收费陷阱或者不合理的收费现象，导致用户对互联网费用的满意度下降了。

②对安全性的满意度也有所下降，说明随着网民网龄的增长，经受过网络病毒和网络入侵/攻击的体验，安全意识在增强，对互联网安全性的要求也增高了。因此，这个下降并不一定意味着网络安全性能的降低。

（3）网民最反感网络病毒

用户对互联网最反感的方面，如图7.62所示。

从上图可以看出：

①网络病毒最让网民反感，其次是弹出式广告/窗口，再次是网络入侵/攻击。网络病毒和网络入侵/攻击都可看作是对上网电脑的严重侵害，而弹出式窗口与垃圾主要是增加用户的麻烦程度才引起用户反感。

②而位据第四的“网上收费陷阱”，网民对这方面的反感正与网民对互联网费用的满意度下降相呼应。

互联网热点数据分析

网民的网上行为：

互联网的八大热门服务（超过1/3比例的选项）依次是：电子、浏览新闻、搜索引擎、浏览网页（非新闻类）、在线音乐（含下载）、即时通讯、论坛/BBS/讨论组和在线影视（含下载）；网民安全意识随网龄增长而增强。

获取信息：

网民利用搜索引擎搜索的信息多样化，搜索引擎满足网民的多样化需求方面起着重要的作用；用户反映互联网上重复信息太多，这说明中国互联网模仿的问题还很大，容“拷贝”与“粘贴”的情况还非常普遍，具备特色与专有信息容的相对来说还不多，网上信息的问题也需要进一步解决。

即时通讯：

即时通讯软件粘性大，市场进入壁垒高；用户对即时通讯工具的功能需求趋向多媒体；即时通讯工具对电子市场有较大冲击。

网络购物：

在全体互联网网民中，有过购物经历的网民占近20%的比例；网上习惯消费者（或者说是网上购物常客）占到了购物网民的近半数；网上购物市场巨大；在网民进行网络购物的原因中，有近半数是为了“购买到本地没有的商品”，这对提供网络购物服务的商家提出了新的要求：开展全国性网上售物服务和建立全国围的物品配送系统已经变得十分重要。；网民在网上购物时，网上支付的比例增长至近半数，这可能与C2C 购物市场的迅速发展有关。

网民对互联网的态度：

互联网的正面、积极作用得到认可；网民对互联网满意度的变化，表明网民的上网习惯和心理日趋成熟；网民最反感网络病毒；

网络游戏：

用户半年购买的网络游戏虚拟物品（包括：装备、武器、身份等）平均费用总额为178元，而网民中玩网络游戏的人的比例达到了23.4%，这意味着这是一个半年超过40亿元的销售市场；用户喜欢的网络游戏类型最多的是棋牌益智类。

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？

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。

互联网用户价值剖析.

随着互联网的普及和广泛应用，其受众群体也越来越庞大，互联网已成为越来越多人生活中不可缺少的工具和媒介。由此带来用户构成的多元化和复杂化，使互联网对用户的价值，和用户为互联网行业带来的巨大价值都越来越难以厘清。现在，网民们的需求已不再是单一的收发邮件和浏览信息，而是转向更多元化、自主性和交互性更强的应用，如个性化的即时新闻、网络论坛、个人空间、即时聊天工具、网络游戏等互联网产品和服务。这些增长数字和新兴业务都明白无误地传达着一个信息：日益增长的互联网用户数量和日益成熟的网络用户消费群体，形成了一个巨大的消费场，有着旺盛的消费力和活跃的市场交易，为整个行业带来了巨大的价值和成长空间。正因为如此，深入解析用户构成和消费、使用习惯的变化趋势，就成为了解互联网用户作为消费者和网络用户双重身份的真正价值，同时也是企业互联网营销这个平台上获得创新思路的重要研究对象和基础。用户机会：用户群体迅速成长，互联网应用日趋多元化来自《INTERNET GUIDE 2007中国互联网调查报告》的数据，2006年中国互联网用户个人互联网消费市场总规模约为2767。46亿元人民币，较2005年1876。53亿元同比增长47%。包括上网、购物、玩游戏等各种在线支出在内的人均月互联网消费水平为 169。57 元/月，比2005年的157。8 元同比增长7。46 %。网民这个词，正在成为这个时代的主流词汇，对市场、社会的影响在不断增强。他们受到了前所未有的重视，互联网日益丰富的各色应用，无不是围绕着用户的感受和体验来展开的。搜索引擎、即时通讯以及各种新兴互联网服务门户等正和传统互联网服务一道，为已经过亿人数的用户，提供着包括搜索引擎、综合门户、电子邮件等16个互联网领域50个细分领域的服务。互联网的成熟用户群体特征为男性18～30岁的未婚用户，且多集中于华东和中南等经济发达地区，其中本科和大专以上学历的用户占到近2/3。作为全面拥抱互联网媒体的新一代消费群体（1976～1994出生），他们表现出一种对互联网媒体的重度依赖，网络成为对他们产生主要影响的最常用媒体。以目前流量第一的中文门户腾讯网为例，其用户日常使用中80%以上的人每天访问腾讯网两次以上，60%以上的用户每周上网时长超过20个小时。互联网已经成为很多人日常获取信息的首选，而且他们在使用互联网时的偏好显现得更强烈，忠

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

计算机网络毕业论文移动互联网产品用户的特点及其体验设计

移动互联网产品用户的特点及其体验设计移动互联网产品用户体验的可用性是特定的用户在特定的场景也能够高效、满意地使用产品，并达到特定的目标，下面是搜集整理的一篇探究移动互联网产品用户体验设计的论文范文，供大家阅读参考。信息技术和科技的发展，人们已经进入移动互联网快速发展的时代，智能手机和平板电脑等移动终端产品成为新的媒介，在人们的生活中变得越来越重要，人们也从对实体产品的功能需求转向虚拟产品的服务需求，并且在日常生活中，越来越多的人开始依赖于各种移动互联网产品。技术已经不再是产品的核心竞争力，更多的是用户体验的竞争，移动设备受到屏幕尺寸的限制，给用户体验设计带来很多挑战。 1、移动互联网产品用户的特点 1.1 全天候性移动互联网已经渗透到人们生活的方方面面，在我国2012年的移动互联网的趋势报告中能够明确看出，移动互联网用户上网的时间已经遍布全天二十四小时，在早上七点到十点，晚上九点

到十二点，移动互联网成为大多用户选择的上网方式，用户很容易在外部干扰的情况下使用手机或平板电脑。 1.2 极低的容忍度移动产品用户的数量非常庞大，并且同类型的应用种类也繁多，用户在使用移动产品时，由于场景的复杂化或者移动设备的局限性等，都会对用户体验不良的应用容忍度极低。在应用过程中出现的细微的问题都能让用户放弃该产品而选择其他产品，这也给移动互联网产品的用户体验设计提出了极高的要求。 1.3 缺乏专注性移动产品的特点是体积小，便于携带和使用。所以，用户在使用本产品的同时可以做一些其他的事情，或者在使用移动互联网产品的过程中，突然发生别的事情需要处理，然后空闲下来又会返回到移动互联网产品的使用中，注意力不集中和缺乏专注性，容易出现很多误操作的情况。 1.4 社交和分享移动互联网的普遍使用，人们当然离不开社交网络应用，通过社交软件，可以随时随地和朋友进行互动和社会化分享，其中最重要的是对信息的传播，好的用户体验能够增加用户，反之，也将会成倍减少用户。

互联网用户常见的心理特征

互联网用户常见的心理特征近半年持续关注了一些用户反馈和客服电话，从一些常见问题中总结出了八点互联网用户常见心理特征，在此共享，希望能共同努力提高用户体验。 1：惯性用户：“你们的排序按钮为什么没有了？” 客服：“亲，我们把它放在右边了，这样更加的明显哦。” 用户：“你们很闲吗？没事弄这个按钮做什么！” 有一个故事，说的是将奶酪放在了迷宫的第三个格子，然后放一只老鼠进入迷宫，第一次的时候，老鼠先找第一个，再找第二个，最后在第三个格子中找到了，很高兴。第二次的时候，先找第一个，再找第二个，又再第三次的格子中找到了，很高兴。第三次的时候，老鼠直接去了第三个格子，找到奶酪。第四次，第五次，奶酪没有动。第六次的时候，奶酪被移入了第一个格子，老鼠看不到奶酪，于是生气，郁闷，焦躁，原地打转，却放弃了继续寻找。人和老鼠一样，甚至比老鼠更加的具有惯性，更加的善于总结规律，更加的容易感觉生气和不爽。一旦他学会了用一个按钮，第二次一定会去原地按照原来的方法使用。如果位置或者方法和以前不一样，他会很不习惯，并且认为这是一个非常不爽的改变。所以如果产品经理要改变原有的规律一定要三思再三思，即使你知道你是在让原来的过程更加的美观，更加方便，更加的绚丽，也请考虑到原有老用户的习惯。在吸引新用户的同时如果让老用户少去学习是产品经理需要综合考虑的问题。 2：我就是全部用户：“你们的平台真烂，我商品的显示全部错了。” 客服：“亲，别人的都是好的。是不是你设置错了？” 用户：“别人和我有什么关系，我的商品显示出来就是错的！” 看上去蛮不讲理，但是每个人都是自己世界的国王，他对他自己全部的负责，所以当我们很轻易的说少数人的时候，也应该去体会这少数人的全部世界，他和我们关心自己的 kpi，关心自己的晋升一样关心着自己的小店铺，对我们来说的沧海一粟，对他们来说也许是他们最珍贵的珍珠。承认彼此的平等，也正是这些

电信和互联网用户个人信息保护规定

电信和互联网用户个人信息保护规定（2013年6月28日中华人民共和国工业和信息化部第2次部务会议审议通过2013 年7月16日中华人民共和国工业和信息化部第24号令公布自2013年9月1日起施行）第一章总则第一条为了保护电信和互联网用户的合法权益，维护网络信息安全，根据《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》、《中华人民共和国电信条例》和《互联网信息服务管理办法》等法律、行政法规，制定本规定。第二条在中华人民共和国境内提供电信服务和互联网信息服务过程中收集、使用用户个人信息的活动，适用本规定。第三条工业和信息化部和各省、自治区、直辖市通信管理局（以下统称电信管理机构）依法对电信和互联网用户个人信息保护工作实施监督管理。第四条本规定所称用户个人信息，是指电信业务经营者和互联网信息服务提供者在提供服务的过程中收集的用户姓名、出生日期、身份证件号码、住址、电话号码、账号和密码等能够单独或者与其他信息结合识别用户的信息以及用户使用服务的时间、地点等信息。第五条电信业务经营者、互联网信息服务提供者在提供服务的过程中收集、使用用户个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则。第六条电信业务经营者、互联网信息服务提供者对其在提供服务过程中收集、使用的用户个人信息的安全负责。第七条国家鼓励电信和互联网行业开展用户个人信息保护自律工作。第二章信息收集和使用规范第八条电信业务经营者、互联网信息服务提供者应当制定用户个人信息收集、使用规则，并在其经营或者服务场所、网站等予以公布。第九条未经用户同意，电信业务经营者、互联网信息服务提供者不得收集、使用用户个人信息。电信业务经营者、互联网信息服务提供者收集、使用用户个人信息的，应当明确告知用户收集、使用信息的目的、方式和范围，查询、更正信息的渠道以及拒绝提供信息的后果等事项。电信业务经营者、互联网信息服务提供者不得收集其提供服务所必需以外的用户个人信息或者将信息用于提供服务之外的目的，不得以欺骗、误导或者强迫等方式或者违反法律、行政法规以及双方的约定收集、使用信息。

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

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。

互联网数据分析

互联网：需要关注哪些数据，什么数据得出什么结论，最后有什么改进，ip、pv、用户行为等 B2c数据分析指标： b2c站分析采用的指标可能有各种各样的，根据网站的目标和网站的客户的不同，可以有许多不同的指标来衡量。常用的网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。一、网站分析的内容指标转换率Take Rates (Conversions Rates) 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告(PPC)等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。积极访问者比率Heavy User Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。忠实访问者比率Committed Visitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。忠实访问者指数Committed Visitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数

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%。

2013年中国移动互联网用户分析报告

2013年中国移动互联网用户分析报告 2013年3月

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

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

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

微博用户数据分析报告

一份有趣的报告——来自两个实习生的微博用户分析今年暑假，我们作为实习生进入到中国科学院高能物理研究所计算中心学习大数据处理技术，由于我们自己本身学的专业是统计学，所以在老师的指导下，我们就原有的一些合作数据的基础上，做了一份比较有趣的用户行为信息分析报告。在保证用户隐的基础上，报告中我们主要是对两千万微博用户信息及用户的一些行为数据做了简要分析。 1.大家一般都在啥时候发微博呢？下图为我们统计的每小时网友发微博的数目变化图，从图中可以看出一天发微博最少的时间段是凌晨2点至6点之间，这时候我们大多数的人都处于睡觉阶段，所以微博数量自然会相对较少很多。而在早上6点之后，发微博的数量明显在上升，到九点和十点左右才开始缓慢减少，小编认为这与大多数人在9点到10点之后开始正式工作时有一定的关联的，而在此之前上班族会利用上班路上的时间浏览或者发微博。再到晚上十点的时候出现一个小高峰，晚上十点之后微博数量开始减少，这时候大概很多人开始睡觉休息了。大家别小看了这么一个小图线，其实它也一定程度反映了我们的作息时间。 2.哪个月份出生的人最多？从图中的信息，我们可以看到微博用户信息上显示在1月，8月和10月这三个月出生的人数比较多，而在四月份出生的人数最少。对于一月份出生的人数较多这个问题，小编认为有很大程度是受很多人在填写用户信息的时候使用了默认的1900-01-01这个日期的影响，事实我们在处理数据是也证明了这一点。而对于八月和十

月出生的人数较多，根据十月怀胎往前推，刚好差不多是十一和春节的时候，这是时候大多数的夫妻都有假期在家团聚的，从宏观上来说怀孕生小孩的概率自然是相对偏高的。 3.微博用户的年龄分布说完出生月份，这一个就要看一看微博用户人群的年龄分布了。从图中我们可以看出，微博用户的主力军还是属于80后和90后的年轻人。最多的用户是1993年，而在1990年出生的微博用户会剧减，本文认为是由于1991年是羊年，而民间有个说法：“十羊九不全”，有可能是因为类似这样的原因有些家庭不愿意在羊年生小孩，但“十羊九不全”这种说法只是迷信的表现，并没有任何依据可以说明羊年出生的小孩命运不好，所以大家要相信科学呀。 4.微博用户的所在地分布

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

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

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：