基于数据业务的手机用户分析与研究

《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？

用户行为分析系统技术建议书

目录 1、简介 (3) 1.1.开发背景 (3) 1.2.术语： (3) 2.项目概述 (4) 2.1.产品简介 (4) 2.2.商业机会 (4) 2.3.系统组成 (4) 2.4.子系统功能描述 (5) 2.5.运行环境 (8) 3.系统总体架构 (9) 3.1.系统目标 (9) 3.2.技术方案说明 (9) 3.3.网络拓扑图 (10) 3.4.网络拓扑说明 (11) 3.5.系统整体结构图 (11) 3.6.系统中各服务器介绍 (12) 3.7.模块清单 (13) 4.各模块说明 (14) 4.1.数据采集模块 (14) 4.1.1 功能概述 (14) 4.1.2 模块设计要素说明 (15) 4.1.3 结构 (15) 4.1.4 详细功能说明 (16) 4.2.数据汇总存储模块 (17) 4.2.1模块功能概述 (17) 4.2.2模块设计要素说明 (17) 4.2.3结构 (17) 4.2.4详细功能说明 (18) 4.3.数据分析处理模块 (18) 4.3.1模块功能概述 (18) 4.3.2模块设计要素说明 (18) 4.3.3详细功能说明 (18) 4.3.4程序逻辑流程 (19) 4.4.数据展示模块 (19) 4.4.1功能描述 (19) 4.4.2模块设计要素说明 (21) 4.4.3结构 (21) 用户信息管理：对用户信息进行查询、统计等。 (22) 4.4.4程序逻辑 (22) 4.4.5系统页面设计 (22) 5.其他接口说明 (24)

上网行为管理

上网行为管理的定义帮助互联网用户控制和管理对互联网的使用，包括对网页访问过滤、网络应用控制、带宽流量管理、信息收发审计、用户行为分析；为什么要管理上网行为 “随着互联网的发展，它已经到了必须控制和管理的时代，因为网上充满了错误的信息、虚假的信息，和非民主的力量。”----蒂姆?伯纳斯?李（互联网之父）水能载舟亦能覆舟!互联网一方面能够帮助企业提高生产力、促进企业发展；另一方面也在企业管理、工作效率、信息安全、法律遵从、IT投资等方面给企业提出了严峻的问题与挑战。问题1：网速为什么越来越慢？在办公室里经常会听到有人抱怨“网速为什么这么慢？”，几乎所有的企业都存在这样的问题。那么企业花钱租用的10M甚至100M带宽都被用在哪里了？为什么带宽不断扩充，而网速并没有明显改善？真相：带宽资源也许正被滥用! 根据联通公司发布的一份调查显示：以迅雷、BT、eDonkey、KaZaA等为代表的P2P应用，消耗了40%以上的有效网络带宽。而在企业租用的有限带宽里，充斥着大量P2P下载、网络电视等应用流量，导致大量带宽被非工作应用所占用。而且，由于P2P的应用特征，使得企业高额投资的带宽成了互联网公共服务。谁？在什么时间？可以拥有多少带宽资源？可以使用哪些网络应用？问题2：网络安全事故为什么防不胜防？ “堵漏洞、砌高墙、防外攻、防内贼，防不胜防”，防火墙越“砌”越“高”，入侵检测越做越复杂，病毒库越来越庞大，身份系统层层设保，却依然无法应对层出不穷网络安全威胁，难道那么多安全产品都是摆设？真相：安全隐患来自内部员工! 无论如何豪华的防线，一个漏洞就可以毁灭所有一切。Meta Group发布研究报告称：“持续增长的安全威胁源自您的员工”。内部人员通过互联网与外部通讯时，可能会引入含有恶意的或者攻击性的内容，如若未能得到监测和控制，这将成为企业的一大隐患。并且充满诱惑的网络资源往往是风险的发源地。谁？在什么时间？是否可以上网？是否阻止访问可能含有安全风险的网络内容？问题3：办公室为成了免费网吧! 据一项调查显示，普通企业员工每天的互联网访问活中40％与工作无关，对色情等非法网站的访问量70％都发生在工作时间。上班时间“上网休闲”已经成为普遍现象，聊天、游戏、炒股、购物、BBS、电影、博客等无时无刻不在抢占正常的工作时间，办公室因此沦为不需要花钱的“网吧”。谁？在什么时间？可以用什么应用？不可以访问什么网站？约束员工在互联网上的行为，其实是在帮助员工匡正工作行为，丢弃不好的习惯，成为一个

用户信息行为的研究方法体系初探

●曹　梅1,2 ,朱学芳 1 (11南京大学　信息管理系,江苏　南京　210093;21南京师范大学　教育技术系,江苏　南京　 210097) 用户信息行为的研究方法体系初探 3 摘　要:本文从研究方法学的角度,初步构建了用户信息行为的研究方法体系,揭示其基本特征和走向,并详细阐述了各类实用数据采集技术和分析方法。关键词:用户;信息行为;研究方法 Abstract:The paper constructs a tentative user inf or mati on behavi or research method syste m fr om the pers pec 2tive of research methodol ogy 1Its basic features and trend are discussed 1Vari ous data acquisiti on and analysis meth 2ods are expounded 1 Keywords:user;inf or mati on behavi or;research method 3本文为2008年教育部人文社会科学项目的系列研究成果之一,项目编号:08JA870009。胡昌平、乔欢等在《信息服务与用户》中专门介绍了信息服务与用户研究的基本方法,包括直接调查与间接调查方法、统计测量分析、抽样方法、比较分析法、相关分析法、回归分析法、德尔菲法、马尔科夫分析法等,并通过实例分析揭示各类方法在情报学用户研究中的具体应用方式[1]。胡岷撰文介绍了当前在国外及我国台湾地区,研究人员在进行用户检索行为研究时惯常使用的研究方法,包括:问卷调查法、访谈法、小组讨论法、实验法、观察法、出声思维法和记录分析法等7种。胡岷认为,用户调查是用户研究中最重要的研究方法[2]。笔者认为,这些研究方法的归纳缺乏一定的科学体系,有必要从研究方法学角度,对用户信息行为研究方法的体系进行整体架构。 1　研究方法体系及其特征 111　研究方法体系从研究方法学角度而言,研究方法包括研究策略、数据采集、分析方法三大部分[3]。研究策略是一种对内容研究而言的整体性方法,典型的研究策略有调查策略、定性策略、案例或行动研究策略以及实验策略等;典型的数据采集方法包括:结构化问卷调查、访谈、采访、小组讨论、出声思维等定量或定性的方法;在分析方法上,有统计分析、归纳性内容分析、数学分析等典型方法。见表1。就用户信息行为研究方法而言,本文在相关文献分析表1　用户信息行为研究方法体系研究策略数据采集分析方法调查策略结构化问卷半结构化访谈定性策略主题采访观察法小组讨论时间线访谈出声思维法用户小组日志实验策略标准实验准实验设计网络策略系统日志文件网络工具采集日志社会标签统计测量分析: 描述性统计回归分析比较分析相关分析归纳性内容分析: 话语分析关键事件分析数学方法: 马尔科夫分析法基础上,尝试给出了一个研究方法体系。其中,在教育学和社会学中经常采用的“案例与行动研究”在信息行为研究中应用较少,未纳入该体系;而“网络策略”则因其特色应用而纳入进来,一些以计算机系统日志、网络日志采集工具、网络链接、社会标签等为代表的新数据采集技术正逐步应用到信息行为研究中来。 112　“走向定性”的特征总体而言,20世纪80年代信息查寻理论和元理论方面的发展(如意义建构法)使研究策略和数据采集方法的重点发生了必要的转变[3],呈现“走向定性”的特征。 1960—1985年实验性信息查寻研究明显的特点是使用了基于结构化问卷和访谈进行数据采集的定量调查,有

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/e514762405.html,

网络环境下用户信息行为分析的现状研究

网络环境下用户信息行为分析的现状研究一、引言随着互联网的普及和网上资源的丰富，网络用户增长迅速，工信部称，截至2012年第三季度，中国互联网用户达5.5亿人，同比增长44.1%，总规模达5万亿人民币，同比增长13.7%。网络环境下的用户信息行为与传统用户信息行为相比较，发生了很大的变化，无论是从网络接入方式、网络接入地点、上网时间还是从网民的年龄、性别、学历、职业等都呈现出不同的特性。[1]这对互联网的安全和管理都提出了严峻的考验，同时网络带宽和网络中流量迅猛增加，网络用户增长速度加快，因此如何在网络用户不断增加的情况下实现网络中海量数据的有效存储和处理以及发现网络数据中存在的网络攻击并做出有效的判断和处理成为网络安全研究的重点。[2]因此，有必要在网络环境下加强对网民上网行为的分析。二、国外对网络用户信息行为分析的研究国外对网络环境下用户行为的研究起步于20世纪80年代，主要是通过研究用户的行为特征和规律来实现网络监测和网站的优化。当前，国外对网络用户行为特征的研究转向单个网站的用户访问内容以及特定的目标人群的网络访问行为，从而实现网络体系结构的改进和网络资源的优化。国外研究网络环境下用户行为的模型主要有以下几种：用来刻画系统可见的外部行为的时序模型LOTOS；通过观测到的概率分布来表现观测向量的隐马尔科夫模型HMM；用于分析网络复杂性的网络用户行为模型GOMS；以及采用表格结构来描述用户和界面交互实体的UAN模型。[3] 三、国内对网络用户信息行为分析的研究我国对网络用户信息行为分析的研究尚处于初步阶段，主要通过对服务器日志分析挖掘用户在查询、检索等方面所具有的行为特征，从而为入侵检测、网络行为审计以及网络复杂模型的分析等提供参考，从而实现网站优化、预测网络行为以及保障网络安全等。[4] （一）网络环境下用户信息行为的涵义关于网络环境下信息行为的涵义，没有一个特定的概念，学界有很多不同的

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。

网站用户浏览行为分析

事实上，互联网用户浏览网页的习惯和顾客浏览商店中物品的习惯没有多大差别。用户打开一个新的页面，扫视一些文字，并点击第一个引起他兴趣的链接。在这过程中，页面上有大量的区域用户甚至完全没有看过。大部分用户在页面上寻找他感兴趣且可点击的内容，一旦发现目标，点击行为就会发生，但如果页面不符合期望，后退或关闭按钮也将马上被点击。用户是如何浏览你的网站的 1. 大部分时候用户并非在阅读屏幕上的内容，而是在扫视。用户习惯扫视和快速寻找页面上一些能够引导他理解内容的关键点。 2. 不要考验用户的耐心当一个页面不能满足用户的期望时，离开就在所难免。希望通过添加相关内容来丰富页面和留住用户往往效果不佳甚至适得其反。一屏页面上承载的信息越多，认知的负担就会越重，就需要花费更多的时间去处理信息，如果这些信息中还有些不是用户期望的，那就还要花额外的精力将这些多于信息从注意力中剥离。Jakbo Nielsen 的研究结论也表明：一个页面上的认识负担越重，导航和浏览就会越困难，用户离开并寻找其他替代品的可能性就越大。 3. 用户并不做最佳选择用户并不是在搜寻找到最佳选项的最快途径，他们也并非用线性的方式来阅读屏幕上的内容（有顺序地从一个模块到另一个模块）。当用户找到第一个合理的选项，或者一旦找到了可能的目标内容，立即点击的可能性会非常大。其实，用户是在寻找能让他们觉得够用

或者合适的内容，而非寻找最佳的选择，理由也很直观，让用户自己去做最佳选择需要花费不少时间和精力，那已经在考验用户的耐心了（选择即成本）。来自eyetools 的图片，可以看出用户浏览时的关注点和非线性的浏览轨迹。 Jakbo Nielsen的F形浏览热区 Jakbo Nielsen曾对232位用户浏览几千个页面的过程中的眼动情况进行追踪，发现用户在不同站点上的浏览行为有明显的一致性，将浏览热点可视化后呈现出类似F形的图案。这种浏览行为有三个特征： 1. 用户首先会在内容区的上部进行横向浏览。 2. 用户视线下移一段距离后在小范围内再次横向浏览。 3. 最后用户会在内容区的左侧做快速的纵向浏览。 PS.显然，用户的浏览行为并非精确的包含这个三个过程，有时候，在这三个过程之后，还会在底部有横向浏览的热点，使得整个浏览热区图看上去更像E而不是F。也有时候，用

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。

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)

用户行为数据分析的三个层次

用户行为数据分析的三个层次，你真的了解吗？在这样一个「数据驱动」的时代，很多产品团队都选择在产品早期就引入或搭建数据分析平台，并希望能够通过数据驱动产品的快速成长，但即便如此，大多数的初创企业还是难逃失败的厄运。除去战略、经营等导致企业死亡的情况，数据分析的「深度不够」也是让产品铩羽的重要原因——大多数企业构建的数据分析平台仅仅能看一些统计指标——而这并不足以指导产品改进，并使之走向成功! 产品数据分析的三个层次对产品用户和行为数据的研究可以大致划分为宏观层、微观层和中间层三个层次：宏观层：由一系列的数据指标构成。如产品每日的「活跃用户数」、「新增用户数」、「订单数量」、「点赞的次数和人数」、「次日或7日留存率」等，这些指标能够帮您从整体上把握产品的运营状况; 微观层：由产品中每个用户及其行为的细节数据构成。如每一个用户的年龄性别……、他在什么时间打开应用、做了什么、他的购物车里都有哪些商品等，这些数据可以让您去深入的了解和理解每一个用户以及用户的行为? 中间层：中间层由一系列相互关联的分析方法、模型以及相应的数据构成。如行为分析、漏斗、留存、细分、画像洞察等等。决定成败的「中间层」

「中间层」是至关重要的一层——针对您产品和业务目标展开的大部分分析，都需要在中间层的方法模型支持下完成。这是因为： ?宏观层的数据指标过于概括，虽然可以帮您了解产品的整体状况，却很难基于这些指标直接构建出切实的产品改进策略; ?而微观层的行为的数据量实在太大，海量细节让人无从下手。如果，中间层能够基于丰富的维度提供有效的方法和模型，您就有机会对存在问题的宏观数据指标进行逐级深入的剖析(Drill down)，逐步缩小问题的范围和人群，甚至深入微观层洞察相关的用户及行为，直至对问题原因得到清晰的认识(或有效猜测)——并据此构建出产品改进策略并逐步改进，产品就有机会走向成功。相反，如果中间层缺失，或提供的方法模型不能支持您对问题指标进行足够的剖析，您就只能回到「看数据→拍脑袋」的老路上去，产品快速增长并最终走向成功的几率将因此降低。典型实例剖析以一款假想的「视频分享社区」产品为例：

上网行为管理定义及现状分析

上网行为管理目录上网行为管理的定义为什么要管理上网行为上网行为管理的实施步骤上网行为管理主要功能上网行为管理市场介绍上网行为管理的定义帮助互联网用户控制和管理对互联网的使用，包括对网页访问过滤、网络应用控制、带宽流量管理、信息收发审计、用户行为分析；为什么要管理上网行为 “随着互联网的发展，它已经到了必须控制和管理的时代，因为网上充满了错误的信息、虚假的信息，和非民主的力量。”----蒂姆?伯纳斯?李（互联网之父）水能载舟亦能覆舟!互联网一方面能够帮助企业提高生产力、促进企业发展；另一方面也在企业管理、工作效率、信息安全、法律遵从、IT投资等方面给企业提出了严峻的问题与挑战。问题1：网速为什么越来越慢？在办公室里经常会听到有人抱怨“网速为什么这么慢？”，几乎所有的企业都存在这样的问题。那么企业花钱租用的10M甚至100M带宽都被用在哪里了？为什么带宽不断扩充，而网速并没有明显改善？真相：带宽资源也许正被滥用! 根据联通公司发布的一份调查显示：以迅雷、BT、eDonkey、KaZaA等为代表的P2P应用，消耗了40%以上的有效网络带宽。而在企业租用的有限带宽里，充斥着大量P2P下载、网络电视等应用流量，导致大量带宽被非工作应用所占用。而且，由于P2P的应用特征，使得企业高额投资的带宽成了互联网公共服务。谁？在什么时间？可以拥有多少带宽资源？可以使用哪些网络应用？问题2：网络安全事故为什么防不胜防？ “堵漏洞、砌高墙、防外攻、防内贼，防不胜防”，防火墙越“砌”越“高”，入侵检测越做越复杂，病毒库越来越庞大，身份系统层层设保，却依然无法应对层出不穷网络安全威胁，难道那么多安全产品都是摆设？真相：安全隐患来自内部员工! 无论如何豪华的防线，一个漏洞就可以毁灭所有一切。Meta Group发布研究报告称：“持续增长的安全威胁源自您的员工”。内部人员通过互联网与外部通讯时，可能会引入含有恶意的或者攻击性的内容，如若未能得到监测和控制，这将成为企业的一大隐患。并且充满诱惑的网络资源往往是风险的发源地。谁？在什么时间？是否可以上网？是否阻止访问可能含有安全风险的网络内容？问题3：办公室为成了免费网吧! 据一项调查显示，普通企业员工每天的互联网访问活动中40％与工作无关，对色情等非法网站的访问量70％都发生在工作时间。上班时间“上网休闲”已经成为普遍现象，聊天、游戏、炒股、购物、BBS、电影、博客等无时无刻不在抢占正常的工作时间，办公室因此沦为不需要花钱的“网吧”。

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