我国互联网理财产品用户行为分析

2014年的第34次《中国互联网络发展状况统计报告》中显示，截至到14年6月，中国网民规模达到6.32亿，其中，互联网金融类平台首次纳入调查范围，互联网理财产品在一年之内用户规模达到6300万，使用率达10.1%，互联网理财已经成为时下一项热门领域。

保守理财产品受青睐

由于中国人自古以来的理财观念偏于保守状态，所以更倾向于选择风险性较低的理财产品，例如国债、企业债、储蓄。但是随着互联网金融的快速发展，以第三方支付为代表的互联网金融产品逐渐成为中国投资者购买理财产品的重要渠道，第三方支付在这几年的发展之下成为目前网民使用程度最高的互联网金融产品。根据相关调查数据显示，我国用户选择某种互联网理财产品多是通过网络社交工具，超过一半的投资理财用户通过社交知道到互联网金融，继而搜索、更深入的了解、投资资金。除了社交工具，理财顾问推荐、户外广告、亲友推荐以及搜索引擎也占了不小的比重。总的来说，不管是通过何种手段了解到互联网金融，只一点，相比较于低年化利率的传统银行理财产品，越来越多的人更愿意选择低门槛、高收益的互联网金融产品理财。以中投融为例，该平台5月份登陆互联网，所推出的理财产品就是企业债，多数人了解国债的风险性很低，而企业债的风险性仅高于国债。这对于具有保守思想但又想要投资互联网理财产品的用户来说，该类产品正好迎合了他们的目光。

线上搭配线下，理性投资理财

在投资理财界，大家都知道“不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”这句至理名言。所以多

数人在投资时，或者选择在好几家互联网理财平台投资，或者将一部分钱用在互联网理财平台，另一部分投资资金会选择在线下投资行为。而后者是现阶段投资者选择的主要投资行为。据了解，大多数投资者在投资互联网金融理财产品的同时，也有投资线下传统理财产品，这样的行为说明目前互联网理财产品的投资者，新手很少，多数是具备一定投资经验的用户，这些用户往往更容易接受互联网金融平台的理财产品，只要选对平台，之后的投资理财之路会显得得心应手、方便快捷。

投资理财这个概念逐渐被大众知晓，人们的理财方式被改变，并趋向多样化，这就要求人们必须具备很强的风险意识，互联网理财虽然在便捷性、流行性等方面具备优势，但是风险性同时伴随着，所以投资者仍需更加理性，注意风控。

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。

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

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

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。

2014中国移动互联网用户行为数据研究报告

2014年中国移动互联网用户行为研究报告简版报告摘要中国移动互联网用户属性研究 ?移动用户男性比例更高，男性占比为65.1%，女性占比为34.9%。占比超过一半的26~35岁用户使用移动智能终端接入移动互联网； ?移动网民中，78.0%的移动网民具备高学历的特征。企业管理人员、专业技术人员占比合计达到67.0%；中国移动互联网用户行为研究 ?智能手机及平板电脑用户主要使用历史时长均在1~2年，占比分别是28.6%和28.0%；?67%的手机用户表示“每天使用多次”，在不同场景中使用平板电脑的用户均超过30%，用户习惯每天在碎片化时间段利用移动智能终端上网。中国移动互联网用户使用终端研究 ?Android系统以70.9%的比重占据绝对优势，iOS系统以18.9%位居第二； ?三星、小米及华为的用户收入主要集中在3501~5000元，国产手机逐步向高收入人群扩散。中国移动互联网用户属性研究移动用户男性比例更高，中老年龄段用户移动智能终端普及率提升 2013年，中国移动网民中男性占比65.1%，女性占比34.9%。相对于2012年，2013年男性占比近乎于女性的两倍，男女性别比例差距逐渐增大。智能终端上网用户主要以26~35岁为主，占比超过整体的一半，达50.7%；同时， 19~25岁及36~45岁的青壮年用户占比也较高，合计占比为42.4%；主要用户群体仍呈现年轻化的特点，以手机为主的移动智能终端用户上网也开始逐步渗透到年龄偏大的人群当中，移动网民构成逐渐趋向成熟化。

样本：1.N移动网民（2013年）=23688；于2013年12月-2014年1月通过iUserSurvey在艾瑞iClick社区联机调研获得；2.N移动网民（2012年）=37434；于2012 年12月-2013年1月通过iUserSurvey在43家网站及艾瑞iClick社区联机调研获得。 2013年中国移动网民职业分布百分比（%） 5 中国移动互联网用户属性研究高学历及白领阶层用户占据整体移动互联网的“大半边天” 2013年，大学本科用户人群比重达51.5%，大学专科比重达26.5%，合计达78.0%。同时，企业员工在整体职业分布里占据较高的比重，合计为67.0%。艾瑞咨询认为，与前几年相比，白领阶层的用户已然取代学生群体成为整体移动网民的主力人群，体现了高学历及白领阶层的用户群体在移动互联网当中活跃度更高，具有更强的用户粘性。这部分人群可谓支持移动互联网产业蓬勃发展的顶梁柱。注释：上述“专业技术人员”具体指律师、医生、技术研发等人士。样本：N移动网民（2013年）=23688；于2013年12月-2014年1月通过iUserSurvey在艾瑞iClick社区联机调研获得。 2013年中国智能手机用户使用历史时长分布

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

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%。

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

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

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

目标客户群体的分析报告

目标客户群体的分析报告： 1.办公家具：从这张图中的数据可以看出，办公家具的市场前景处于一个不平衡的状态，市场需求不稳定。同时可以看出办公家具的网站广告投放应该把重心放在PC端，但是同时手机端也要适当的投放广告。可以看出办公家具的旺季在10~12月，淡季在1~3月。

从图中数据看出，办公家具的网站在设计的时候首要突出的产品应该是办公桌和办公椅，同时在网站比较靠前的地方要突出自己的品牌实力，要让客户看到自己的产品生产链，让客户知道其产品不是二手或者劣质产品。还有在网站的设计的时候还应该加入办公家具的折旧时多少年，办公家具怎么摆放更合理的问题，从而尽可能的解决客户的问题，从而提高转化率，提升营业额。

从图中的数据看出，在省份中，办公家具的主要购买人群在广东、山东、江苏等经济发达的国际贸易区，在区域中，办公家具的主要购买人群在华东、华南、华北西南等地区。在城市中，办公家具的主要购买人群在北京、上海、深圳等国际贸易区。在年龄层次中，办公家具的主要购买人群在30~39岁之间。在性别中，办公家具的主要购买人群是男性。从以上总的来说，在进行网站的内容规划的时候，应该把消费群体定位在男性，30~39岁之间，消费区域定位在北上广，华南华东地区。在网站排版的时候，要把品牌实力，工厂生产链放在比较前的位置，同时产品应该是办公桌椅，而不是其他东西。同时要在网页帮客户解答折旧几年的问题，办公家具如何摆放的问题。

2.牙齿矫正：从图中的数据看出，牙齿矫正的市场处于平衡发展的状态，市场需求量大，前景好。同时可以看出在广告投放的时候注重PC端的投放，同时也不能忽略移动端。行业的旺季在8~10月，淡季在1~3月。在旺季的时候可以增加广告投放，在淡季的时候可以减少广告投放。

互联网用户行为数据价值分析与设计

互联网用户行为数据价值分析与设计发表时间：2018-07-19T16:18:18.900Z 来源：《防护工程》2018年第6期作者：高崇韩雨林云 [导读] 为了应对互联网日益激烈的竞争，把握市场变化趋势，促进国网电子商务生态健康发展，开展用户行为价值分析模型研究显得尤为必要。四川中电启明星信息技术有限公司 610067 摘要随着互联网的普及程度的变高，互联网用户行为分析研究显得越来越重要。通过用户行为分析，掌握用户访问网站的规律性特点，将挖掘出的用户访问模式应用于网站上，在发现顾客的兴趣和偏好，对顾客进行聚类、分类，为顾客提供个性化服务以及改善网站的建设等方面都有很重要意义。关键词：互联网+；用户行为；数据价值研究背景近年来，各类信息化企业积极推进“互联网+”融入企业服务，尤其是以电子商务模式为主体的电子商城应用，分别面向个人及企业客户提供商品在线交易，信息查询，选购、支付、物流配送等全业务流程的综合互联网平台。随之而来的是用户行为在互联网应用中的分析与运用显得尤为重要，为了应对互联网日益激烈的竞争，把握市场变化趋势，促进国网电子商务生态健康发展，开展用户行为价值分析模型研究显得尤为必要。用户行为分析模型总体设计对互联网用户行为数据的价值研究可以大致划分为宏观层、微观层和中间层三个层次，分层建模，以满足运营者不同层次的分析需求和适应合理的分析成本。宏观层分析模型设计宏观层用户行为分析主要是反映用户和产品群体的变化动态，反应运营成效，主要由各项数据指标统计为主，是最初级的用户行为价值分析。宏观层用户行为分析主要应用于用户流量监测、用户体验优化等领域。可以基于用户行为的三大类：黏性、活跃、产出，在每个大类上再去添加不同的行为指标，只要能够体现其分析价值并且不重叠。微观层分析模型设计微观层用户行为分析主要是识别用户个体的社会属性及行为习惯，也就是针对用户个体的用户画像。用户画像的核心工作是为用户打标签，通过一系列标记集合还原虚拟世界的现实人。用户画像解决了传统互联网运营中用户对运营者透明的疼点，让运营者知己知彼开展针对性运营工作，对提升平台运营效益有很大的价值。用户行为数据结构构建用户行为数据模型是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。对于用户相关数据的分类，引入一种重要的分类思想：封闭性的分类方式。这样的分类方式，有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。用户画像分析模型用户画像的目标是通过分析用户行为，最终为每个用户打上标签，以及该标签的权重。一个事件模型因素包括：时间、地点、人物三个要素。每一次用户行为本质上是一次随机事件，可以详细描述为：什么用户，在什么时间，什么地点，做了什么事。价值层分析模型设计价值层分析模型主要是结合数据分析方法对用户行为数据进行分析评估用户对企业价值的程度。本次采用的是业界RFMT用户价值分析模型对运营活动中某段时间用户价值进行评估。 RFMT模型要素 RFMT模型以客户关系领域广泛用来衡量客户价值和描述客户行为的RFM模型为基础，拓展而成。 Recency：表示用户最近一次消费的时间间隔。理论上，最近一次消费时间越近的用户应该是比较好的用户，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。R指标主要刻画了用户对企业的关注程度。 Frequency：表示用户在限定时间内消费的频率，消费频率越高的用户，其满意度和忠诚度也就越高。F指标主要刻画了用户对企业的忠诚度。 Monetary：表示用户在限定时间消费的平均金额。消费金额是所有数据报告的支柱，直接反应了企业的盈利情况。M指标主要刻画了用户的购买力。 Top Monetary：表示用户单次消费金额。T指标主要刻画了用户的消费层次。 RFMT模型以上述四个指标为替代变量，通过指标标准化和赋予权重来计算客户价值，然后根据用户价值来进行均值聚类分析，将用户分成不同的类别，作为企业运营的基础。 RFMT建模方法确立指标权重用层次分析法来确定模型各个指标的权重，层次分析法是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。 R、F、M、T值的标准化由于R，F，M，T各值的度量单位各不相同，数据的取值也存在很大的差异，所以需要对数据进行标准化处理，本文采用数据规格化变换方法，该方法可以客服模型不同指标的计量单位对聚类分析结果产生的不合理影响，又称极差正规比变化。计算单个客户的价值得分对标准化后的R，F，M，T进行加权求和，得到每个客户的价值得分，公式如下：SRFMT=Wr*Xr’+ Wf*Xf’+ Wm*Xm’+ Wt*Xt’，SRFM