手机用户行为特征分析

《数据分析》：中国移动客户行为分析

中国移动客户行为分析配额记录表： T.1 整体而言，你会怎样评价中国移动这家公司提供的产品和服务呢？您认为是… (访问员注意：读出所有答案，但不要读“拒答”和“不知道”) 非常好 (5) 很好 (4) 好 (3) 一般 (2) 差 (1) 拒答 ..................................................................................................... 8（终止访问）不知道 .................................................................................................. 9（终止访问） B.1 过去六个月内, 您都使用过哪些业务? (包括您在这六个月内曾使用过，现在可能没有用) ( C.1 请问您有没有通过营业厅、网站、热线、短信、邮寄帐单等渠道获取过您手机的话费信息？有......................................................................................................... 1继续访问没有 ..................................................................................................... 2跳问D4题 D.1 请问您是否亲自交手机话费？（单选）是 (1) 否......................................................................................................... 2跳问E1 D.2 请问您最常通过什么渠道交您的手机话费呢？（单选，不读出交费方法）中国移动的营业网点 (1) 中国移动发行的交费卡/充值卡 (2)

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

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。

2018中国手机银行APP用户行为专题分析

中国手机银行APP用户行为专题分析2018 本产品保密并受到版权法保护 Confidential and Protected by Copyright Laws

分析定义及分析范畴 ●手机银行指利用移动通信网络及终端办理相关银行业务的简称。本文研究领域主要是指通过手机WAP和手机客户端办理的银行业务，不包括银行电话银行和银行短信通知等银行业务活动。 ●本分析内容主要包括手机银行发展背景、用户画像、用户竞争、发展趋势分析等，涉及企业为行业内的一些典型企业。易观千帆A3算法升级说明 ●易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法，使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。整个算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程： 1、采集端：升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API；通过机器学习算法，升级“非用户主观行为”的过滤算法，在更准确识别的同时，避免“误杀”； 2、数据处理端：通过机器学习算法，实现用户碎片行为的补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等； 3、算法模型：引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源，训练AI算法机器人，部分指标的算法也进行了调整。分析定义与分析范畴

CONTENTS 目录手机银行APP发展背景分析手机银行APP用户画像分析手机银行APP发展趋势分析 01 0203 04 典型手机银行APP用户竞争分析

PART 1 手机银行APP发展背景分析

零售银行收入占比上升零售转型显成效 ?近年来，零售银行业务逐渐成为银行创收的重要引擎，商业银行纷纷进行零售转型，大力发展零售业务。?以平安银行为例，提出“科技引领零售转型”战略，全面推进智能化零售银行转型与升级。 ?2017年，平安银行零售业务营业收入占总营业收入的比例达44.1%，该比例较2016年提升13.5个百分点；零售业务净利润占总净利润比例达67.6%，说明平安银行零售业务转型效果显著。 41.3% 45.9% 47.9% 49.1%25.7%27.3%30.6%44.1%35.3%35.3%36.4%38.0% 20.2% 23.0% 26.1% 34.7% 15.0% 25.0% 35.0% 45.0% 55.0% 2014年 2015年 2016年 2017年 2014-2017年零售银行营业收入占总营业收入比例招商银行平安银行建设银行中信银行数据说明：以上数据根据银行年报统计获得，易观整理。? Analysys 易观 https://www.360docs.net/doc/c513345556.html,

淘宝用户行为数据分析(例)

淘宝用户行为数据分析报告（例）

01 分析背景选取了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约500名随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），数据量约5万，分析了用户行为与商品规律。 02 分析思路

03 分析过程 3.1 前提数据来源：阿里天池。分析工具：MySQL 8.0，Navicat for MySQL。绘图工具：Excel。对数据进行数据清洗后再进行进一步分析，处理过程略，下文中仅显示数据处理后结果，不展示处理过程。 3.2 整体数据 3.2.1 数据体量 3.2.2 整体数据概览 3.2.3 日均数据概览

从图中数据可以看出，12月2日和12月3日的日访客数和点击数较前几日更多，可能由于这两日为周末，且双十二临近，但访客数与点击数的提升并未影响成交量，因缺少后续数据，故暂时推测为这是为双十二活动预热。 3.3 用户分析 3.3.1 复购率和跳失率

复购率=购买次数>1的用户/所有购买用户跳失率=点击次数为1的用户/所有点击用户从复购率可以看出，一半以上的用户有复购行为，且跳失率为0，说明淘宝对用户有足够的吸引力，让用户停留。因仅有9天的数据，对用户复购时间特征没有足够的数据进行分析，因此没有对复购时间特征进行分析。 3.3.2 用户行为分析用户行为可分为四种：点击、收藏、加购、购买，对这四类行为进行分析。

因用户购买途径有4种：点击-购买；点击-收藏-购买；点击-加购-购买；点击-收藏-加购-购买。因此，从上图中暂时无法判断点击、收藏、加购与成交数的关系，需进一步分析。将用户成交方式分为四类：仅有点击行为；仅有收藏行为；既有收藏行为又有加购行为；仅有加购行为。分别计算出这四类人群的成交率。成家率=有下单行为的该类用户/该类用户总人数。可以看出，有收藏加购行为的和仅加购用户的购买率相较另外两者更高，因此，可以推测，用户的加购行为在一定程度上可以提高成交率。 3.3.3 用户时间分布分析以日为单位对用户行为进行分析，可以看出，加购量与点击量几乎呈正相关趋势，收藏数与点击数相关性也较好，而购买量则与其他量没有呈现出明显的相关性。由前文我们已经推测，12月2日与12月3日点

手机理财用户行为调查报告通用范本

内部编号：AN-QP-HT879 版本/ 修改状态：01 / 00 In Order T o Standardize The Management, Let All Personnel Enhance The Executive Power, Avoid Self- Development And Collective Work Planning Violation, According To The Fixed Mode To Form Daily Report To Hand In, Finally Realize The Effect Of Timely Update Progress, Quickly Grasp The Required Situation. 编辑：__________________ 审核：__________________ 单位：__________________ 手机理财用户行为调查报告通用范本

手机理财用户行为调查报告通用范本使用指引：本报告文件可用于为规范管理，让所有人员增强自身的执行力，避免自身发展与集体的工作规划相违背，按固定模式形成日常报告进行上交最终实现及时更新进度，快速掌握所需了解情况的效果。资料下载后可以进行自定义修改，可按照所需进行删减和使用。 XX年移动互联网理财市场日益火爆，是传统金融企业、互联网企业和各类资本等疯狂涌入的领域之一。XX年4月比达咨询(bigdata-research,以下简称bdr)旗下移动用户调查平台——《微参与》用户调查发现：在手机基金app里投资的用户最多，贵金属第二、综合理财平台位居第三;用户选择手机理财类型时候最在乎移动支付/转账/信用卡还款功能，选择品牌时最关注借款人资金用途/偿还能力，理财产品的数量/类型丰富度和运营企业的信誉评级/拍照的关注用户比例最低;用户手机理财的资金主要来自银行存款和工资收入，在收益和风险

Android手机用户购买行为研究分析方案

2018年Android手机用户购买行为研究报告 Android市场概述及报告要点一、市场概述及研究背景伴随着智能手机市场的风起云涌，操作系统平台正在成为消费者购买智能手机时主要考虑的因素之一。互联网消费调研中心ZDC数据显示，2007-2018年，中国智能手机市场上，Symbian系统智能手机一直占据着霸主地位，但随着苹果、黑莓、Android等诸多竞争对手的到来，已经征战多年的Symbian渐显疲态，用户关注度不断萎缩，从2007年的70%下降至如今的31%。而2008年正式登上历史舞台的Android则风华正茂，用户关注度及市场份额均势如破竹，Android已经成为手机市场的最热门关键词。得益于谷歌的号召力及Android的开源特性，Android从诞生之日起就受到了诸多手机品牌厂商的青睐，其中不乏老牌厂商摩托罗拉、三星、LG等品牌，HTC这一新锐品牌更是成为了Android开辟市场的先锋战士，随后，国产品牌如华为、中兴、酷派等也投向了Android的怀抱。ZDC认为，除了Android 系统的技术及操作优势，能够获得诸多品牌的支持是谷歌Android能够快速成长的另一大原因。为了全面深入了解Android手机用户的使用特征及非Android手机用户近期购买Android智能手机的意愿，互联网消费调研中心ZDC进行了此次有奖调查。调查问卷在ZOL首页及新浪微博挂出，从9月3日至9月12日，历时10天，共回收问卷2391份，通过对IP地址、注册邮箱、答题完整度等信息的过滤和筛选，共得到有效问卷2323份，问卷有效率为97.2%。基于这些第一手调查数据，ZDC撰写了《2018年中国Android手机用户调查研究报告》，以期能够为市场各方提供参考依据及策略支持。本次调查形成的调查研究报告共分为三部分，《2018年Android手机用户购买行为研究报告》为一，对Android手机用户的购买行为进行了深度解读。《2018年Android手机用户使用行为研究报告》为二，内容以Android手机用户的使用及上网行为为主。《2018年非Android手机用户购买行为研究报告》为三，从购买意愿、购买倾向等方面剖析非Android智能手机用户即将发生的购买行为。报告关键数据： ● 由于Android智能手机支持的厂商多、产品丰富、产品铺货广，能够满足不同层次用户需求，因此，Android智能手机用户在年龄、学历、职业、所处地区等方面没有明显趋向。

电子竞技市场报告用户行为特征分析

电子竞技市场报告：用户行为特征分析中投顾问发布的《2016-2020年中国电子竞技产业深度调研及投资前景预测报告》将中国电子竞技受众将分为电子竞技用户（玩家）和电子竞技爱好者两类。电子竞技用户是指在半年内，参与或购买过电子竞技游戏相关产品或服务的用户。电子竞技爱好者是指在半年内，收看或浏览过各类电子竞技游戏相关视频或新闻资讯，以及参加过电子竞技游戏线下活动或比赛的用户的总和，其中也包括电子竞技用户。 1、性别分布男性是电竞用户的绝对主力，占比高达77%。图表2015年中国电竞用户群性别分布注：样本：N=949；于2016年2月-2016年3月通过艾瑞iClick联机调研获得数据来源：艾瑞咨询 2、年龄分布在受调研的用户中，18-24岁的爱好者占比最高，达到%；其次为25-30岁的爱好者和18岁以下的爱好者，30岁以上的爱好者明显较少。年轻用户对电子竞技游戏的参与度明显高于30岁以后的成熟用户，这与游戏本身的高强度手脑并用的操作门槛息息相关，游戏内容越激烈，越具有对抗性，越容易吸引年轻的用户。图表电子竞技爱好者年龄分布数据来源：艾瑞咨询 3、地区分布从城市层级分布来看，电竞用户主要在北上广深、省会/直辖市以及地级市，三个领域的用户占比总计为78%。图表2015年中国电竞用户群城市层及分布注：样本：N=949；于2016年2月-2016年3月通过艾瑞iClick联机调研获得数据来源：艾瑞咨询从省份来看，山东省、江苏省和广东省的电竞用户群规模较大，分别达到11%、9%和13%。图表2015年中国电竞用户群Top3省份分布注：样本：N=949；于2016年2月-2016年3月通过艾瑞iClick联机调研获得数据来源：艾瑞咨询

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)

用户行为分析

用户行为指标分析目录 1. 了解用户，对用户进行分类 (2) 1.1了解用户的黏性、活跃度和产出 (2) 1.2对客户进行等级划分 (2) 2.分析客户留存，找出提高方法 (3) 2.1对流失客户进行调研 (3) 2.2留存率关注前两周 (4) 2.3提高前八周的留存率 (4) 2.4通过产品复购检验有效留存 (4) 3. 分析客户流量，侧面了解产品 (5) 3.1关注产品浏览情况，发现产品热销OR参数Bug (5) 3.2关注用户实时活跃度，进行有效时段的信息推送 (5) 3.3优化用户访问最多的3个界面，推介新产品 (5) 4. 分析环节转化率，优化获客渠道 (5) 4.1量化各个步骤的转化率 (6) 4.2波士顿矩阵评价获客渠道 (6) 5.行为分析中有效指标汇总 (6) 5.1基于客户的指标 (6) 5.2基于留存率的指标 (6) 5.3基于流量的指标 (7) 5.4基于转化率的指标 (7) 所有企业的运营根本是用户，用户是一个企业持续运营下去的源泉，如果没有用户，企业必将死亡。因此，用户行为分析就变成了最重要的事情，比你的招聘计划，年度规划等等重要的多。那么，想研究用户行为单纯靠想是不行的，用户在我们的网站、app上浏览之后，唯一留下的不是脚印，而是数据。当然，前提是你的企业足够重视数据，对用户的行为数据进行了监测和留存。如果你做了这一步，恭喜你，你已经超越了60%的同行竞品。用户行为其实涵盖了我们所有日常进行的数据分析。让用户的行为数据，指导运营、指导产品迭代更新、甚至可以指导企业内部运作和各部门的竞争。事实上，用户行为数据分析中，最重要的就三点： 1)用户从哪来？（渠道流量、渠道转化率） 2)用户都经过了哪里？（访问路径、注册路径、停留时间、跳失率、访问深度） 3)用户为什么留下/离开？（导致流失的原因、各页面转化率、页面跳失率、各页面交互和体验、用户活跃量、用户粘性。）只要抓住这几点，就能全面分析出当前产品的用户行为。细分下来，可以做以下分类： 1)了解用户，对用户进行分类：了解研究对象； 2)分析客户留存，找出提高方法：从结果找原因；(购买产品的客户) 3)分析客户流量，侧面了解产品：从过程找原因；(客户关注的产品) 4)分析环节转化率，优化获客渠道：从源头找原因；(客户的来源渠道)

年度中国手机用户消费行为调查研究报告

Z D C 2009年度中国手机用户消费行为调查研究报告互联网消费调研中心

目录一、调查背景 (3) 二、调查结论 (3) 三、调查对象特征 (4) 1、性别特征 (4) 2、年龄结构 (5) 3、职业分布 (6) 4、地域分布 (7) 5、手机使用历史 (8) 四、手机品牌选择 (9) 1、品牌选择 (9) 2、主流品牌评价 (10) 五、产品选择特征 (14) 1、外观选择 (14) 2、类型选择 (15) 3、参数选择 (16) 4、新品选择 (17) 5、价格选择 (18) 六、购买行为分析 (19) 1、手机信息获知渠道 (19) 2、购买手机渠道 (21) 七、手机上网行为 (23) (一) 手机上网 (23) 1、手机上网频率 (23) 2、手机上网接入方式 (25) 3、手机上网内容浏览 (26) (二) 增值业务 (28) 1、定制比例 (28)

2、付费方式 (29) 3、定制方式 (30) 4、评价 (31)

一、调查背景中国手机市场经过20年的发展，不论技术还是市场竞争已经成熟。手机产品更新换代的速度不断加快，消费者的需求也越来越个性化。同时，随着技术进步带来的手机价格的不断走低和2009年宏观经济形势的影响，消费者在选择手机时也更加理性。为了充分了解新形势下消费者的手机消费行为特征，互联网消费调研中心ZDC进行了这次调查。2009年12月1日至2009年12月25日，调查问卷在ZOL手机频道及调研中心挂出，共收回2070份，通过对邮箱、用户名、IP地址等信息的筛选，共得到有效问卷1887份。二、调查结论 ◆品牌选择：国际知名品牌仍为首选；诺基亚品牌用户忠诚度最高； ◆产品选择：智能、触摸屏、全键盘、滑盖成为用户选择手机时的关键词，个性化趋势增强； ◆价格选择：1000-2000元价位产品为用户选择的主流，用户购机越来越理性，不盲目购买新上市产品； ◆购买行为：互联网是用户获知手机信息的主渠道；数码产品卖场与手机专营店是用户购买手机的主要地点；网上购买方式初见端倪；男性、女性在手机购买渠道上存在较大差异，男性网上购买比例较女性高出10个百分点； ◆手机上网：过半手机用户经常使用手机上网，浏览内容以新闻为主；男性、女性在浏览内容的选择上差异不大； ◆增值服务：近一半手机用户自愿定制手机增值服务，认为所定制的信息对自己有用。

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。

用户行为数据分析数据挖掘BI 项目计划书

用户行为数据分析项目计划书 2011/5/4 修改记录

目录一、项目背景 (5) 二、相关术语 (5) 1. Web数据挖掘 (5) 1)Web数据挖掘分类 (6) 2) Web数据的特点 (7) 3) 典型Web挖掘的处理流程 (7) 4) 常用的数据挖掘技术 (7) 5) Web商业智能BI（Business Intelligence） (8) 2. 网站流量统计 (10) 3. 统计指标/术语 (10) 4. 用户分析-- 网站用户的识别 (13) 5. WEB日志的作用和缺陷 (15) 6. 漏斗模型（Funnel Model） (17) 7. 目前提供此服务产品/企业 (18) 三、项目目的 (18) 四、项目需求 (18) 1. 页面统计 (18) 2. 用户行为指标 (19) 3. 潜在用户特征分析 (19) 4. 指定User Cookie的分析 (20) 5. 用户趋势分析 (20) 五、项目系统设计 (20) 六、项目详细设计 (21) 1. 数据收集 (21) 2. 数据模型 (22) 1) 统计PV量(趋势) (22) 2) 消重统计独立IP量/ IP的平均访问页面量(趋势) (22) 3) 消重统计独立UV量/ UV的平均访问页面量(趋势) (23) 4) 统计URL的访问来源Ref的量/ Ref排行(趋势) (23) 5) 统计Ref=URL的去访URL*/跳出的量/ 去访/跳出排行(趋势) (23) 6) 统计分析/预测/规律特定用户的行为(趋势) (24) 7) 统计新访客/老访客(趋势) (24) 8) 页面平均停留时间/ 页面平均时长(趋势) (24) 9) 搜索引擎列表 (24) 10) 搜索引擎关键词 (25) 11) 搜索引擎关键词(各搜索引擎) (25) 12) 老用户回头率（用户黏性） (25) 13) 新增用户增加/流失（用户黏性） (25) 14) 不活跃用户激活（用户黏性） (26) 15) 用户浏览深度（用户黏性） (26)

基于数据挖掘的移动通讯消费者行为分析.doc

摘要随着信息化时代的来临，移动通讯市场的竞争越来越激烈，抢占市场份额、提高客户与企业之间的黏度是移动通讯企业一直的目标。消费行为分析是客户关系管理的重要组成部分, 传统的分析都是借助于经济学的基本理论进行的,没有进行定量的研究,结果存在一定的局限性。在新技术不断发展的今天,数据挖掘技术作为一项强大的数据分析技术, 在客户关系管理中的应用正得到越来越多人的关注。在以客户为中心的竞争环境中，如果既能拥有大量的信息，就能在激烈的竞争中取得优势。数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识进行数据分析，从而发现潜在信息的技术。对客户进行细分能够帮助企业从更加深入全面的角度洞察客户、了解客户价值取向，基于这种洞察在合适的时间通过合适的渠道向合适的客户提供量身定做的产品套餐。基于此背景提出了该课题。如何从大量的消费者消费记录中发现消费者的消费行为，对移动通讯企业提高客户的满意度等有着重要的战略意义。本文基于数据挖掘的移动通信消费者消费行为的研究以数据进行驱动，对移动通讯消费者消费行为进行了相关分析，基于已处理的数据，进行消费者细分。通过 K-Means、Two-Step 和 Kohonen 聚类方法，分别进行聚类，最终选择了 K-Means 的细分结果作为消费者细分准则，得到五类消费者，即重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般价值客户和低价值客户。本文第一章首先阐述了数据挖掘的相关理论，并对消费者行为分析进行分析，第二章阐述了数据挖掘理论，介绍了数据挖掘的特点和数据挖掘的一般过程以及数据挖掘的特点。第三章进行了消费者行为分析，包括客户关系的管理、CRM流程、消费者行为分析和消费者细分的方法，以及移动通讯企业的消费者细分问题。第四章描述了移动通讯消费者细分的案例，进行了数据预处理消费者聚类，以及细分客户消费行为分析。第五章进行了移动通讯消费者的相关性分析，包括消费者购买的相关性消费者消费行为的分析，在第六章进行了总结与展望。本文在移动通讯消费者购买倾向上共进行了CART算法、 CHAID算法和 C5.0 算法，这三种算法进行处理，最终的二道重要保持客户和年龄关系较大，重要挽留客户和消费频率关系较大，重要发展客户则和最近一次消费时间相关性高，一般价值客户和消费频率与消费金额有关，低价值客户则和性别有一定关系。针对此，在展开营销策划时，可以针对性进行营销。j6j7f6o1k3 。关键词： RFM、客户细分、数据挖掘、CART算法、消费者行为

手机消费者行为分析报告

摘要据中国人民共和国工业和信息化部的统计，中国的手机用户数创历史新高，说明中国手机市场已进入了成熟阶段。诺基亚全球副总裁邓元軻表示“全球范围内，没有其他市场能像中国市场一样凸显移动性和互联网的融合潮流。中国市场的手机渗透率目前已接近40％”。手机已成为中国消费者，尤其是中国年轻人的生活必需品。在现代市场经济条件下，价格是影响消费者购买的最具刺激性和敏感性的因素之一。为此，有必要深入探讨消费者的价格心理机制，研究价格对消费者的心理影响，把握其价格心理特性。本文针对手机市场上消费者的购买行为，具体研究消费者在选择手机时对手机品牌、价格、外观样式、手机类型、摄像头像素、操作系统等方面的选择倾向，分析消费者的购买特点。又从价格对手机消费者的影响出发，具体研究了价格的心理机制以及消费者的价格心理表现，如习惯心理、敏感心理、倾向心理和感受性。最后，本文还具体阐述了消费者价格判断的途径和影响价格判断的因素。本篇课程设计论文以消费者购买商品的客观情况为基础，以消费者心理学和消费者行为学的理论知识为手段，对手机消费者心理做了深刻具体的分析和阐述，具有较强的实际意义。关键词：消费者行为；消费者心理；影响因素

目录引言 (1) 1 中国手机市场的总体概述 (2) 1.1 中国手机市场的发展历程 (2) 1.2 中国手机市场现状 (2) 1.2.1 手机产量现状 (2) 1.2.2 手机销量现状 (2) 1.2.3 中国手机市场面临的竞争局面 (3) 2 消费者的手机购买调查研究 (4) 2.1 手机消费者的调查研究 (4) 2.1.1 手机消费者人口统计特征 (4) 2.1.2 消费者购买手机的时间 (4) 2.1.3 手机消费者的购买途径 (4) 2.1.4 消费者了解手机信息的途径 (5) 2.2 消费者购机原因 (5) 2.2.1 价格因素 (5) 2.2.2 品牌及类型因素 (6) 3 影响消费者手机购买的因素分析 (8) 3.1 购买手机的影响因素分析 (8) 3.2 价格对消费者的心理影响 (8) 3.2.1 消费者的心理特征 (8) 3.2.2 价格对消费者的心理作用 (9) 3.2.3 价格的社会心理 (10) 3.3 手机消费者的价格判断 (11) 3.3.1 价格判断的途径 (11) 3.3.2 影响消费者价格判断的因素 (11) 结论 (13) 参考文献 (14)

智能手机消费行为分析

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目录 1．中国手机市场的总体概述 1.1中国智能手机市场发展历程 1.2中国智能手机市场现状 1.2.1智能手机产量现状 1.2.2智能手机销量现状 1.2.3中国智能手机市场面临的竞争局面2．消费者的智能手机购买研究 2.1智能手机消费者的调查研究 2.1.1智能手机消费者人口统计特征 2.1.3消费者购买智能手机的途径 2.1.4消费者了解手机信息的途径 2.2消费者购买智能手机的原因 3．影响消费者手机购买的因素分析 3.1购买手机的影响因素分析 3.2消费者关键购买因素 3.3价格、品牌、操作系统对消费者的影响 3.3.1产品价格 3.3.2操作系统 3.3.3品牌因素 4．结论

摘要：智能手机是指像个人电脑一样，具有独立的操作系统，可以由用户自行安装软件、游戏等第三方服务商提供的程序，通过此类程序来不断对手机的功能进行扩充，并可以通过移动通讯网络来实现无线网络接入的这样一类手机总称。关键词：消费者行为、消费者心理、影响因素、智能手机 1．中国手机市场的总体概述 1.1中国智能手机市场发展历程发展至今，智能手机已经有十多年的发展历史，而在2007年，凭借行业影响和竞争优势，苹果公司推出的iPhone智能手机在全球取得了空前成功。在iPhone的推动下，个人终端向着更加智能、便携的方向发展。从此之后，iPhone在全球范围内引爆了一场智能终端市场的风暴。之后，智能手机市场的竞争愈加激烈，不管是传统的手机厂商，还是新兴的手机厂商，以及互联网企业纷纷加入到了移动智能终端的竞争浪潮中。而智能手机因提供丰富的生活、娱乐及资讯体验得到了广泛消费者的亲睐。近年来，伴随着移动互联网的快速发展，智能手机在厂家、运营商等多方推动下以极快的速度持续普及。智能手机的硬件技术和软件技术都有了质的飞跃，双核甚至四核智能手机都不再罕见，操作系统上也有了更多选择和新发展。智能手机的品牌格局也在2011年有了明显的改变，过去的诺基亚一家独大局面彻底改变，强者云集的智能手机市场竞争日趋激烈。 2012年第一季度，中国移动终端用户新增3900万，增量为全球

用户在手机端消费行为分析

用户在手机端消费行为分析口袋购物的创始人王珂，是我见过的对移动电商理解最深入的人之一。1984年出生的他是一个技术宅男，却总是在琢磨用户天天到底在手机上干什么，用户一般在手机上买东西翻到第几页就不想往下翻了这些问题。他创办的口袋购物，不久前刚刚获得成为基金和经纬中国1200万美元的A轮投资，成立仅2年时间就达到如此高的估值，一时间在创投圈引起了不小的讨论。目前口袋购物已经做到移动交易400亿一年。几天前，我和王珂有了一次深入的交流，我们重点探讨了用户在移动终端上购物的一些行为习惯。由于手机屏幕很小，用户不再可能像在PC上那样一页一页去浏览商品，用户在手机上购物呈现了许多新的特征。曾航：口袋购物做了这么久，你们观察下来用户在手机上买东西的习惯和在PC 上有哪些不同？王珂：手机上购物有碎片化的特点，毕竟屏幕很小吗。我们也在PC上做过电商，但是目的仅仅是为了和手机做一个对比。我们发现一个很有趣的现象，那就是我们的用户在移动终端上面收藏一个商品平均的频次是PC上49倍。一开始我对这个数据很惊讶，后来我想明白了，其实道理很简单。PC屏幕大，用户一页可以看好几十件商品，他们可以一页一页往下翻，直到找到自己想要的商品，他们看到喜欢的商品就直接加到购物车里就好了，不需要收藏。在PC上，人们可以一页一页地在浏览器上打开很多购物网页，一天也不用去关掉。而手机屏幕很小，如果一个一个地看很累。可能你往下翻到第50页的时候手机已经没电了。所以用户往往看到一个勉强符合自己购买特征的，就先收藏起来。比如用户要买个剃须刀，他在手机上看到的可能并不是自己最后想买的那个，但是勉强满意，就先收藏起来。这给了我一个很大的启发。我们（口袋购物）现在每天相关的销售额是400到1000万人民币一天，而我们上面每天新增的被收藏商品量，是4亿人民币。我在想，如果我们把每天被收藏商品的量转化1%成销售额，也是非常惊人的数字了。曾航：那些这些用户在手机上的收藏如何转化成巨头的销售呢？王珂：去年1月的时候，我们发现口袋购物上面有1000多个用户收藏了风衣，但是没有买。为什么没有买？我估计还是手机屏幕小，没有找到他们最满意的风衣。还有那时是1月份啊，还很冷，一般人要到3月份才去买风衣的。后来我想了一个主意，我找来一批淘宝的风衣卖家，和他们说，我这里有1000