手机互联网用户上网行为分析系统介绍—移动
中国移动互联网的用户行为分析
中国移动互联网的用户行为分析随着智能手机的普及和移动互联网的发展，中国的移动互联网用户数量迅猛增长，并正在影响着人们的生活方式和行为习惯。
本文将对中国移动互联网用户的行为进行分析，以便更好地了解他们的习惯和需求。
一、用户上网时间和地点中国移动互联网用户的上网时间主要集中在早晚两个高峰期，即上午9点至11点和晚上8点至10点。
这段时间段用户数量较多，活跃度最高。
而白天的上网时间较短，主要是在午饭时间和下午休息时间。
至于上网地点，大部分用户都会在家中或办公室使用移动设备上网，而少部分则会在公共场所如咖啡馆或公园进行上网。
二、用户偏好的应用和功能中国移动互联网用户最常使用的应用包括社交媒体、即时通讯、在线音乐和视频播放等。
社交媒体平台如微信、微博和QQ成为用户沟通和分享信息的重要工具。
此外，用户还喜欢使用手机应用进行在线购物、订票、打车等生活服务，方便快捷是用户选择这些应用的主要原因。
三、用户行为特点1. 短平快：中国移动互联网用户喜欢短平快的信息和内容。
他们更倾向于浏览和阅读短篇内容，如微博和朋友圈的短消息。
同时，他们对于打开速度慢或加载时间过长的网页和应用会感到不耐烦，容易选择关闭。
2. 多屏同时使用：用户在使用移动设备上网的同时，也会同时使用其他设备如电脑、电视等。
这种多屏同时使用的行为为用户提供了更多的信息和娱乐选择，同时也带来了更高的用户参与度。
3. 粘性应用：用户对于一些特定的应用和网站有较高的依赖和使用频率，并形成了一种粘性。
如社交媒体、音乐和视频应用等，在用户生活中扮演着重要的角色。
4. 用户参与和互动：中国移动互联网用户喜欢参与到社交媒体和在线社区中，积极评论、点赞和转发。
他们通过互动和参与获得信息、表达自己的观点和交流感受。
四、用户行为对于企业的影响中国移动互联网用户的行为对于企业有着重要的影响，尤其是对于互联网和手机应用开发商。
企业需要根据用户的喜好和行为习惯来开发和调整产品和服务，以提供更好的用户体验和满足用户需求。
手机上网用户行为分析系统功能介绍
机上网用户行为分析系统功能介绍概述手机上网用户行为分析系统，简称BAP系统，基于HADOOP架构云计算技术，通过对用户手机上网所产生的网关数据进行分析，获取用户偏好，为用户建立精确标签，为运营商提供精准的营销方式。
系统已在珠海移动及江西移动上线运行。
系统在实际上线运行过程后，在与运营商技术交流过程中，获取新的功能需求，结合公司功能的创新，BAP系统逐渐完善成为集用户上网网站分析、使用客户端分析、下载分析等分析功能为一体的强大系统，以下将对各功能进行介绍。
珠海项目情况自2010年起，我司即开始与PP移动进行合作，开展基于PP移动用户手机上网行为分析的大数据分析系统建设。
并在实际运行过程中，基于实际数据应用情况，不断升级完善系统的分析能力与分析率。
项目采用按年提供服务支撑及功能开发模式，项目总体如下：20--5011年《无线上网用户行为分析项目》项目款：43454万2041-2043年《用户行为建模运营支撑平台项目》项目款：67777万2014 项目规划中。
功能介绍1．用户上网分析通过对目前已有网站收集整理，建立网站规则库，目前已涵盖15万个用户经常访问的wap网站。
对这15万个wap网站旗下每个频道进行采集。
通过分析，从网站类型及网站内容两个维度将用户访问网站打标为将所有频道分为11个网站类型与178种内容分类。
对应每一个频道编写相应规则用于匹配用户wap上网所访问的网站，及网站所属的分类，至2013年6月中旬已有12万条相应规则，并建立了完备的更新及纠错机制。
可实现分析用户手机上网90%的网站分析，并确保95%以上正确率。
实现功能：实现对地势、用户、时间、访问网站、访问频道、频道分类、访问频度7个元素的任意组合数据分析。
2.用户下载分析用户通过手机下载资源如游戏、音乐、软件等，网关同时产生相应下载文件的话单数据，数据包含下载文件的类型特征（下载文件后缀），通过整理，包含15个分类共119个后缀关键词，并对某些分类进行精细分类。
移动互联网应用中的用户行为分析与预测
移动互联网应用中的用户行为分析与预测近年来，移动互联网应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
移动互联网应用的兴起，让人们享受到了便利的同时也让我们意识到用户行为的重要性。
因此，用户行为分析与预测逐渐成为了移动互联网应用中不可或缺的一环。
一、用户行为分析用户行为分析可以帮助移动互联网应用开发者更好地了解用户在使用过程中的行为，进而对产品体验、市场定位等方面做出相应的优化和调整。
用户行为分析可以分为三个方面的内容：1.用户活跃度分析用户活跃度分析主要是通过统计用户的日活跃度、周活跃度、月活跃度等指标，了解用户的使用量、使用频率等一系列活跃度指标。
进而优化产品体验和功能，提高用户留存率，增加用户粘性。
2.用户行为路径分析用户行为路径分析主要是通过分析用户在移动互联网应用中的操作流程，了解用户使用产品时的具体步骤和个性化需求。
通过这些信息，可以为用户设计更加便捷、优质的服务体验。
3.用户流失率分析用户流失率分析是了解用户对产品的不满意程度，以及流失率的变化趋势等相关内容。
分析这些数据可以帮助开发者了解用户对产品的真正需求，以及用户忠诚度方面的问题。
二、用户行为预测用户行为预测有两个方面，一是通过历史数据分析和现有数据建模预测未来发展趋势，二是在用户使用产品时对用户进一步行为的推断预测。
1.用户未来发展趋势预测移动互联网的用户数据量庞大，历史数据的分析可以帮助开发者了解用户的使用习惯和需求，从而做出相应的预判和规划。
基于历史数据的清晰分析，开发者可以制定针对不同用户群体的口径，从而更好地满足用户的需求。
2.用户行为进一步推断预测用户行为的进一步推断预测可以通过推荐算法来实现。
根据用户的历史数据，可以分析用户的喜好和用具体需求，并根据这些数据帮助用户优化搜索引擎、信息推送等功能，提高用户的满意度。
三、结合深度学习的用户行为分析与预测模型随着深度学习技术的不断发展，一些深度学习算法也可以被应用于用户行为分析与预测中。
上网行为管理_移动终端管理解决方案
上网行为管理_移动终端管理解决方案随着移动终端的普及和应用的广泛，移动终端管理成为了一个迫切需要解决的问题。
一方面，移动终端给用户带来了便利，增强了生产力，但同时也带来了一系列的安全和管理隐患。
因此，有效的解决方案是非常必要的。
一、上网行为管理的必要性随着移动终端在工作和生活中的广泛应用，用户的上网行为也变得多样化和频繁。
然而，没有有效的管理措施，很容易导致以下问题：1.资源浪费：用户无节制地访问各种网站和应用，导致网络带宽浪费和资源浪费。
2.信息泄露：如果用户在移动终端上处理敏感数据并且没有相应的数据保护措施，很容易导致机密信息泄露。
4.工作效率低下：用户上网冲浪，浪费时间，降低工作效率。
因此，有必要对移动终端的上网行为进行有效的管理和控制。
为了有效解决移动终端上网行为的问题，可以采取以下解决方案：1.安装和使用端口过滤软件：通过在移动终端上安装端口过滤软件，可以限制移动终端的上网行为。
管理员可以设定访问的端口和网站，过滤掉一些不必要的内容和访问。
2.应用访问权限管理：通过设置移动终端的应用访问权限，可以限制用户的应用访问范围。
例如，禁止用户安装并使用一些应用程序，以减少潜在的安全风险。
3.远程设备管理：通过远程设备管理工具，管理员可以对移动终端进行远程管理和控制，包括设备的远程锁定、远程擦除和数据恢复等操作，保护用户的数据安全。
4.网络流量监控和分析：通过网络流量监控和分析工具，管理员可以监控移动终端的上网行为和网络流量，及时发现和阻止非法或恶意活动。
5.教育和培训：通过组织员工的网络安全教育和培训，提高员工对网络安全的意识，减少违规行为的发生。
6.定期更新和维护：对移动终端上安装的应用程序和系统进行定期更新和维护，确保其具有最新的安全补丁和功能。
7.合规性审计：定期对移动终端的上网行为进行合规性审计，检查和评估移动终端的安全和合规性水平。
三、解决方案的实施和应用1.制定相关政策和规定：组织内部需制定明确的上网行为管理政策和规定，明确管理责任和权限。
移动互联网的用户行为及消费特征分析
移动互联网的用户行为及消费特征分析随着移动互联网的不断普及和发展，人们在日常生活中离不开手机和网络。
移动互联网的用户数量已经超过了传统互联网的规模，成为了新时代的主流趋势。
对于企业而言，移动互联网的用户行为及消费特征的分析，不仅可以更好地了解用户需求和市场趋势，还能够提高产品的竞争力和盈利能力。
本文将分几个方面进行分析。
一、用户行为1.上网方式移动互联网的用户主要通过手机应用和移动网页两种方式上网，其中以手机应用使用率更高。
这是因为手机应用更加方便快速，用户可以直接在手机屏幕上进行操作，在短时间内完成需要的操作，大大提高了用户的使用体验。
2.使用时长和频率移动互联网用户的使用时间和使用频率比传统互联网用户更加频繁。
移动互联网用户使用时间通常集中在早晚两个时段，每天使用时长约为2-3小时。
另外，移动互联网的用户喜欢在空余时间使用手机上网，如等待、排队、坐车等。
3.使用场景移动互联网用户的使用场景更加广泛，与传统互联网用户更加多元化。
除了常见的社交、购物、游戏等场景外，移动互联网用户还更喜欢通过手机应用进行旅游、健康、学习等方面的活动。
4.搜索习惯移动互联网用户的搜索习惯也有所变化。
他们倾向于使用移动搜索引擎进行查找，搜索目的更加明确和针对性强。
另外，由于手机屏幕的限制，移动互联网用户对搜索结果的满意度要求更高。
二、消费特征1.消费金额移动互联网用户的消费金额相对较低，单笔交易金额一般在几十元至数百元之间。
这与传统互联网的大额交易模式有所不同。
移动互联网用户更注重便捷和快速的消费体验，习惯于选择小额频繁消费的方式。
2.消费频率移动互联网用户的消费频率高于传统互联网用户，购买时机和消费场景更加灵活。
他们习惯于通过手机应用购物、订票、预约等，随时随地消费自如。
3.消费品类移动互联网用户的消费品类相对较为广泛，包括数码产品、服装鞋帽、美妆用品等各个领域。
此外，移动互联网用户还更加喜欢尝试新品、新潮流，对网红产品、小众品牌等有较大的购买欲望。
移动互联网时代的用户习惯与行为分析
移动互联网时代的用户习惯与行为分析随着移动互联网的快速发展，用户习惯和行为也发生了巨大的变化。
本文将对移动互联网时代的用户习惯和行为进行分析，并探讨其对社会和经济的影响。
一、移动互联网时代的用户习惯1. 多平台使用：在移动互联网时代，用户不再局限于单一的设备和平台。
他们可以通过手机、平板电脑、电脑等多种设备来访问互联网。
用户可以在不同的平台上进行信息获取、社交娱乐、购物等活动。
2. 随时随地访问：移动互联网的特点是可以随时随地访问。
用户可以在公交车上、咖啡厅里、家中等各种场景下使用移动设备上网。
这种随时随地的访问习惯使得用户对信息的获取和交流更加便捷。
3. 多任务处理：移动互联网时代的用户习惯是多任务处理。
用户可以同时进行多项活动，如边听音乐边浏览社交媒体，边看新闻边购物等。
这种习惯使得用户的时间利用率更高，但也可能导致注意力分散和信息过载。
4. 个性化需求：移动互联网时代的用户更加注重个性化需求。
他们希望能够根据自己的兴趣和偏好获取定制化的服务和内容。
因此，个性化推荐、定制化产品和服务成为用户习惯的重要组成部分。
二、移动互联网时代的用户行为1. 社交媒体使用：社交媒体成为移动互联网时代用户行为的重要组成部分。
用户通过社交媒体平台与朋友、家人和同事保持联系，分享生活、观点和经验。
社交媒体也成为用户获取新闻、娱乐和购物信息的重要渠道。
2. 在线购物：移动互联网时代的用户越来越倾向于在线购物。
用户可以通过移动设备随时随地浏览商品、比较价格、下订单并支付。
在线购物的便利性和多样性吸引了越来越多的用户。
3. 移动支付：移动互联网时代的用户行为中，移动支付的使用越来越普遍。
用户可以通过手机等移动设备进行支付，无需携带现金或银行卡。
移动支付的安全性和便捷性受到用户的青睐。
4. 短视频观看：短视频成为移动互联网时代用户行为的热门内容。
用户可以通过短视频平台观看各种类型的短视频，如搞笑、美食、旅游等。
短视频的碎片化特点符合用户碎片化时间的需求。
移动互联网用户行为与消费习惯分析
移动互联网用户行为与消费习惯分析移动互联网的发展已经成为人们生活中不可或缺的一部分，而移动互联网用户行为和消费习惯则直接影响了市场的走向和企业的发展。
本文将从各方面对移动互联网用户行为和消费习惯进行分析。
一、移动互联网用户行为的变化趋势随着移动互联网技术的逐渐成熟和普及，用户对移动互联网的使用行为也发生了诸多变化。
首先，用户的上网时间明显增加，无论是工作时间还是休闲时间，人们越来越依赖移动设备进行上网。
其次，移动互联网用户的上网方式越来越多样化，不再局限于传统的上网方式，如电脑或手机访问网页，而是借助APP、微信、微博等平台进行信息获取和交流。
再次，用户的上网目的也日益多样，不仅仅是社交、娱乐和购物，更多的是以获取信息和学习为主要目标。
此外，用户对移动互联网的忠诚度也在提高，他们更愿意通过手机和移动设备进行操作，而不再沉迷于电脑或传统媒体。
二、移动互联网用户行为的特点移动互联网用户行为的特点表现在以下几个方面。
首先，用户的时段分布不再受限于传统的工作时间，他们可以在任何时间对移动互联网进行访问，这对相关企业的运营和推广提出了更高的要求。
其次，用户的上网行为较为碎片化，他们在不同的场景下使用移动互联网，比如在公交车上刷朋友圈、在地铁上浏览新闻等。
再次，用户对移动互联网的依赖性和倚重感较强，很多人离开手机或移动设备一刻都难以安心。
此外，用户对移动互联网内容的呈现方式有更高要求，他们更愿意通过图文、视频等形式获取信息。
三、移动互联网用户的消费习惯移动互联网用户的消费习惯也展现出一些明显特点。
首先，用户更加注重个性化和差异化的消费体验，他们希望通过移动设备和网络获得独特的购物体验。
其次，用户更加喜欢线上购物，尤其是通过手机APP进行购物更为方便。
再次，用户对价格敏感度较高，他们会在不同的电商平台比较价格，寻找最优的购买渠道。
此外，用户更加注重产品的品质和口碑，通过用户评价和社交媒体进行选择。
同时，用户更青睐跨境电商和全球化购物，通过移动互联网可以足不出户享受全球商品。
移动互联网中的用户行为及其影响因素分析
移动互联网中的用户行为及其影响因素分析随着移动互联网的普及，人们对于网络的使用越来越依赖于移动设备，这也极大地影响了人们的生活和工作方式。
用户的行为对于移动互联网产业的发展具有重要影响，因此，对于用户行为及其影响因素进行分析有助于进一步探索移动互联网的发展趋势和优化用户体验。
一、移动互联网中的用户行为类型1.浏览行为浏览行为是指用户通过移动设备在互联网上浏览信息的行为。
浏览行为包括搜索、查看、阅读、听取等，是用户使用移动设备的最基本行为。
2.通讯行为通讯行为是指用户通过移动设备与他人进行沟通、交流和互动。
通讯行为包括短信、语音通话、视频通话、社交功能等，是用户使用移动设备的重要行为。
3.购物行为购物行为是指用户通过移动设备进行网购、团购等消费行为。
购物行为涉及网页浏览、价格比较、选购、支付等环节，是用户利用移动设备进行消费的主要方式之一。
4.娱乐行为娱乐行为是指用户通过移动设备进行游戏、音乐、视频等娱乐活动的行为。
娱乐行为是人们在生活中的重要需求之一，也是移动互联网产业中一个重要的增长点。
5.工作行为工作行为是指用户通过移动设备进行工作、商务、学习等活动的行为。
工作行为包括电子邮件、文档编辑、日历排程等，是用户使用移动设备的重要行为之一。
二、移动互联网中用户行为的影响因素1.用户特征用户特征是指用户在使用移动设备时的性别、年龄、教育水平、职业等方面的差异。
不同用户的个性化需求和购买力等差异相对固定，是影响用户在移动互联网上行为的重要因素。
2.应用特征应用特征是指移动应用在使用体验、内容质量、访问速度等方面的不同特点。
应用特征对于用户的使用意愿、行为习惯和满意度等方面都有直接的影响。
3.环境特征环境特征是指用户在使用移动设备时身处的环境。
环境特征包括时间、地点、气候等，对于用户的行为有重要的影响。
4.社会文化特征社会文化特征是指用户处于的文化环境和社会背景。
社会文化特征不仅影响用户对于移动互联网的接受度和认可度，还会对于用户的使用行为产生影响。
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公司简介与业务背景 技术实现方案
功能介绍
成功案例介绍
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Webtrends简介
About
WebTrends是网站分析行业的开创者，1994 年成立于美国波特兰，通过多年的专业服务， webtrends已经成为网站分析行业市场占有率 第一的解决方案提供商。目前，包括半数以上 的财富和全球500强企业，正依靠WebTrends 提高他们的网站转换率、优化他们的市场营销 效果。特别是在通信行业，越来越多的顶级电 信运营商正在通过webtrends产品对网站的运 营效果进行分析。尤其是随着3G时代的来临， 多数的数据业务都会通过网上办理，所以对于 门户网站及网上营业厅的分析直接关系到运营 商的收入及客户服务的质量，webtrends在这 些方面的独特经验和优势是一般的经营分析系 统无法满足的。
数据库服务器 用于存储网页库和用户行为信息数据以及挖掘处理后的结果数据。
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汇报提纲
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公司简介与业务背景 技术实现方案 功能介绍 成功案例介绍
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产品规划
频率 兴趣 活跃 聚类 用户
时段
分类用 户行为
区域用 户行为
单体用 户画像
手机 报 自有 业务
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应用功能
用户细分
热点内容管理
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4
竞争业务分析
2
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用户行为趋势分析
着重着眼于用户和内容的关系，聚类出用户群，发现优质内容，分析竞争 业务，为数据业务的发展提供“有效目标客户+优质内容”的整体支持
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用户细分
— 结合用户消费历史进行数据挖掘，归纳总结出用户消费 需求倾向，刻画出客户全景视图，并分群建组（群及定义 可配置） — 该模块着眼于用户，按营销需求聚类出用户群，为营销 提供有效的目标客户 — 功能
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产品扩展应用
数据业务精准营销推广 获得单个用户的兴趣爱好及变化情况，同时获得各类用户群（可按品牌、资费分类；也可是 系统聚类的结果，如都对音乐感兴趣的用户）及其对应的兴趣点（有多个兴趣点）。根据用户 兴趣点去匹配对应的数据业务，并向用户推介业务介绍、业务优惠信息等。 该应用可避免营销推广时给用户带来信息骚扰的可能，同时可提升营销效果，增加数据业务 的用户数和收入。 用户个性门户 根据用户兴趣点和用户行为，建设用户个性门户（有Web门户和WAP门户两种），用户登录 后的页面所呈现的是用户感兴趣的互联网内容以及相关的数据业务信息。 通过该应用，首先可提升用户的粘着度、更精准地了解用户兴趣点；同时可有效推广数据业 务，用户主动访问的方式完全避免了用户被骚扰的可能。
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热点内容管理：优质URL发现
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用户行为趋势分析
对每个用户进行画像，分析其内容喜好模型 按照内容分析用户的使用趋势 该模块着眼于用户和内容之间的关系，可提供整体性营销 支持
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用户数据业务行为趋势分析
用户兴趣分析 游戏使用趋势分析 聊天使用趋势分析 社区使用趋势分析 在线应用使用趋势分析 博彩使用趋势分析 股票使用趋势分析 阅读使用趋势分析 音乐使用趋势分析 综合门户使用趋势分析 资讯使用趋势分析
移动 音乐 证券 139邮箱 飞信 体育 资讯 音乐 阅读
Who
损失 竞争 用户 业务 圈子 发现 用户 竞争业 务分析
专题 用户行为建模 专题
上网本 分析
What互联网 应用浏览P2P专题营 销活动
IM 流媒 体 邮件
挖掘出目标用户 挖掘用户和内容（业务）的行为关系
– 关注用户、内容（业务）以及两者的关系 – 持续细分应用业务（根据业务特征细分出各类应用）
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营销挑战
营销黑盒 传统营销支撑往往是对结果数据进行分析，而实际上用户做了哪些动作？有没有流失？ 失败的用户谁来关注？这些对于传统营销支撑都是不可见的黑盒。 粗放的分析无法真正关注用户 目前的营销分析没有关注用户细粒度的主动动作（如上网浏览、互联网应用），这就 导致营销往往陷入一种理想化的自闭状态。
疑似骚扰的营销推广 不精准的营销推广往往引起用户的反感，有时候推广信息也被用户认为是垃圾短信， 从而引起投诉等，适得其反。
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应对方案
营销精准化是大势所趋 精准化的关键是把握用户的兴趣和行为习惯，在合适的时间、地点向合适的人推荐合适的内 容 用户上网行为是用户的主动行为，最能够体现用户的兴趣爱好 互联网内容丰富多样，能够最大程度地覆盖用户的兴趣爱好
按用户喜好聚类出用户群，对不同进行针对性营销。例如，如果需要推广游戏业 务，则针对喜欢游戏类的用户进行推广。
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用户细分：按消费时间聚集区划分
按用户上网的时段聚类出用户群，归纳用户的时间特性。
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热点内容管理
发现优质内容 发现当前在指定用户群中点击量最高的WAP/WEB URL地址、下载内 容等 指定内容用户分析 针对指定内容统计出用户群分布；统计用户的日均消费次数、次均消 费流量； 该模块着眼于内容，可快速发现优质内容，指导产品规划和推广；同 时发现优质内容的用户群，可快速有效进行营销 功能 优质网站发现 优质下载内容发现 优质URL发现
细分用户、细分内容、挖掘用户和内容间的行为关系
对于运营商，需要对手机上网用户的行为进行分析，才能够提高业务收入和降低运营成本及 风险并提升品牌形象。
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汇报提纲
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公司简介与业务背景 技术实现方案 功能介绍 成功案例介绍
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数据准备层—数据采集和预处理
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热点内容管理：优质网站发现
清晰了解手机上网的热点网站，汲取优质内容，指导产品规划和推广。由图中可 见，手机腾讯网非常受欢迎，访问比例达26%！
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热点内容管理：优质下载内容发现
清晰了解手机下载的热点内容，指导产品规划和推广。由图中可见，图片下载非 常受欢迎，访问比例达63%！
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系统组网结构
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服务器功能
接口服务器 与信令采集服务器之间通过FTP的方式连接，完成和信令监测系统之间的 数据采集和预处理工作，并为其他外部系统的提供数据传输。 数据清洗服务器： 将数据信令的日志进行清洗转换，变成WebTrends支持的日志格式。 分析服务器 ： 部署WebTrends分析软件，完成网页信息的抽取和分类等工作，并根据 局方的需求生成相关报告，结果输出到接口（数据库）服务器存储。
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WebTrends服务的客户
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WebTrends在电信行业的经验
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手机用户上网情况介绍
据工信部公布的数据，截止今年第一季度，我国手机用户数量达到7.8亿，其中3G用户 为1808万户，而手机网民数量则达到2.33亿； 据CNNIC、GARTNER和摩根士丹利等权威机构预计，2013年后用户通过手机上网的比 例会超过电脑上网，大部分用户会同时使用手机和电脑上网 ； 随着移动互联网、物联网等手机上网应用的迅速发展，大众会越来越依赖于手机上网；
– 持续优化用户和内容（业务）关系的模型
发现优质内容（业务）
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用户上网行为精准画像整体框架
体育新闻 {(关键词，词频…);…}
客户兴趣偏好模型
客户
用户行为轨迹分析
Web内容挖掘
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产品特点
国内第一款移动互联网用户上网行为分析的产品 业务粒度细，对移动互联网应用进行了细分，保证分析结果的精准性 支持实时和历史的分析 灵活的架构和丰富的接口，易于功能扩展和应用的扩展
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行为趋势分析：用户兴趣分析
对每个用户进行画像，挖掘出每个用户所有兴趣点以及使用频次，以此为基础进 行精准营销，可以事半功倍
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行为趋势分析：游戏使用趋势分析
对游戏的使用进行分析，了解其使用趋势，为产品推广提供依据
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行为趋势分析：聊天使用趋势分析
按消费频率划分 按消费喜好划分 按消费时间聚集区划分
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用户细分：按消费频率划 分
可输出用户号码列表，按照营销规则触发营销动作
按使用频率聚类出用户群，对不同用户群采用不同营销策略（如重点细分高频用 户兴趣点，实现向自有业务转化）
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用户细分：按消费喜好划分
– 移动用户上网数据从GPRS监测系统采集。 – 采集完成后，由前端机对网络元数据进行解析、合成等预处理，从而获得基本的用户 行为信息
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数据准备层—采集接入方式
从信令监测系统中（Gb或者Gn接口）获得用户上网记录
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产品框架体系—CDR统一结构
列名 start_time cdr_type calling_ip host_ip IMSI MSISDN url host APN Application_type LAC Cell ID Protocol Type Port_number result user_agent Downlink_byet Uplink_byte version res_delay 含义 开始时间 CDR类型 用户IP地址 Host IP 地址 IMSI 用户号码 URL HOST 接入点名称 应用类型 位置区码 小区标识 协议类型 端口号 过程结果 终端类型 下行字节数 上行字节数 协议版本号 响应时延 CMNET √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ CMWAP √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √