9-用户行为分析
用户行为轨迹分析报告
用户行为轨迹分析方法
用户行为轨迹分析主要采用聚类分析法 1、聚类分析原理
用户行为轨迹分析步骤
用户行为轨迹分析步骤有以下几点：
1、数据清洗
将用户浏览时间内点击不同URL给出相对应的中文名称，如下表：
province 上海
上海
上海 上海 上海 上海 上海 上海
用户ID
user_ip 3031427193
3031427193 3031427193
1960921234
3031427193 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234
聚类分析是研究（样本或指标）分类问题的一种多元统计方法。是将对象集划分为若干类别的过程。 2、聚类分分析中主要采用相似系数法和距离法。
相似系数法，即性质越接近的样品，它们相似系数的绝对值越接近1，二彼此无关的样品，它们的形似系 数的绝对值越接近于零。比较相似的样品归为一类，不怎么相似的样品归为不同的类。 距离法，即将一个样品看做P维空间的一个点，并在空间定义距离，距离较近的点归为一类，距离较远的 点归为不同的类。
名称 新闻
推荐
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2、数据整理
给归类的中文名称编号，用户的每一次点击算作一次轨迹，且用序号表示，如下表：
用户行为轨迹最终数据
用户ID 3031427193 1960921234 1961297674 2346846730 1961657318 1883242660 3031094937 1918284389 3728903910 3662789786 1960870341 3662911490 460541293 1961061183 1961611054 1709678947
统计师如何进行数据分析的用户行为分析
统计师如何进行数据分析的用户行为分析数据分析在当今信息时代中变得越来越重要，它帮助企业和组织了解用户行为、优化运营和决策过程。
对于统计师来说，掌握用户行为分析的方法和技巧是至关重要的。
本文将介绍统计师如何进行数据分析的用户行为分析，并探讨一些常用的工具和技术。
I. 用户行为分析简介用户行为分析是通过收集和分析用户在网站、应用程序或其他数字渠道上的行为数据来了解用户的偏好、兴趣和需求。
统计师可以利用用户行为数据来评估产品或服务的效果，发现用户行为模式，优化用户体验以及制定更有效的市场策略。
II. 数据收集与整理为了进行用户行为分析，统计师首先需要收集相关数据。
常用的数据收集方法包括使用网站和应用程序分析工具、调查问卷以及日志文件分析等。
通过这些方法，可以获取用户的点击行为、浏览记录、购买行为和时间序列数据等。
在收集数据之后，统计师需要进行数据整理和清洗。
这包括去除异常值、填充缺失值、处理重复数据以及标准化数据格式等。
数据整理的目的是确保所分析的数据准确可靠，并为后续的分析工作做好准备。
III. 用户行为分析方法1. 场景分析通过对用户在特定场景下的行为数据进行分析，统计师可以了解用户在不同场景中的偏好和需求。
例如，在电商网站中分析用户的购买路径和转化率，可以帮助优化网站的布局和推荐策略。
2. 行为路径分析行为路径分析是一种分析用户在网站或应用程序中的点击路径的方法。
统计师可以通过行为路径分析了解用户的兴趣和行为习惯，从而优化网站的导航和内容结构，提高用户的满意度和转化率。
3. 用户细分分析用户细分分析是将用户根据其特征和行为进行分类的方法。
通过对不同用户群体的分析，统计师可以更好地了解其行为模式和需求，从而针对性地进行营销和推广活动。
4. 预测分析预测分析是一种利用历史数据来预测未来趋势和结果的方法。
统计师可以使用预测分析来预测用户的购买行为、流失率以及产品需求等，为企业的决策提供依据。
IV. 常用的用户行为分析工具1. Google AnalyticsGoogle Analytics是一款免费的网站分析工具，提供了丰富的用户行为分析功能。
用户行为分析的关键指标解读(二)
用户行为分析是现代数字营销和产品设计中的重要一环，它旨在通过观察和解读用户在产品或网站上的行为，获取对用户行为的深入了解，从而为优化产品功能和提升用户体验提供依据。
而用户行为分析的关键指标则是解读用户行为的重要工具。
本文将探讨几个常见的用户行为分析指标及其解读。
首先，让我们来谈谈页面转化率。
页面转化率是指用户从进入网站到达预设目标页面的比例。
它是衡量用户对网站内容或功能的兴趣和互动程度的重要指标。
较高的页面转化率意味着用户对网站内容感兴趣，并愿意与其进行进一步的互动。
在解读页面转化率时，可以通过对不同页面的转化率进行比较来了解用户对不同内容和功能的偏好，从而针对用户需求进行优化。
其次，我们来看一下跳出率。
跳出率是指用户在进入网站后只浏览一个页面后就离开网站的比例。
较高的跳出率可能意味着用户对网站内容或功能不感兴趣，或者对网站体验不满意。
然而，跳出率并不能仅仅作为用户不满意或无兴趣的判断依据，因为有时用户可能只是在网站上获取目标信息后就离开，这是用户需求匹配成功的一种体现。
因此，在解读跳出率时，需要结合其他指标和具体情境进行综合分析，以获得更准确的判断。
用户停留时间是另一个重要的用户行为指标。
用户停留时间是指用户在网站上停留的平均时间长度。
较长的停留时间通常意味着用户对网站内容感兴趣，并愿意花更多的时间进行浏览和互动。
而较短的停留时间可能意味着用户对网站内容或功能不感兴趣，或者在寻找特定信息时没有找到自己需要的内容。
解读用户停留时间时，可以通过对不同页面的停留时间进行比较，找到用户停留时间较长的页面或内容，以及可能存在的用户流失点，并进行进一步的优化。
最后，我们来谈谈用户留存率。
用户留存率是指用户在特定时间段内继续使用产品或网站的比例。
较高的用户留存率意味着用户对产品或网站持续使用的意愿较强，并对其体验感到满意。
用户留存率的解读可以帮助我们了解用户忠诚度和用户粘性，同时也指示了产品或网站的可持续发展能力。
用户行为分析报告
用户行为分析报告用户行为分析报告用户行为分析是指通过对用户在某个特定平台或应用中的行为进行收集、整理、分析，以获取对用户偏好、兴趣、行为习惯等信息的了解。
以下是对某个虚拟社交平台用户行为的分析报告。
首先，分析用户在该平台上的活跃度。
通过观察用户的登录频率和在线时长，可以得出用户的活跃程度。
根据数据统计，大约80%的用户每天都会登录平台，并且平均在线时长为1-2个小时。
这表明用户对该平台非常感兴趣，并且在平台上花费了大量的时间。
其次，分析用户在平台上的行为特征。
用户的行为特征主要包括发布内容、关注他人、点赞及评论等。
数据显示，用户每天平均发布10条左右的内容，并且喜欢关注其他用户并与他们进行互动。
同时，用户还会经常对其他用户的内容进行点赞和评论，展示出活跃的社交行为。
再次，分析用户的兴趣偏好。
用户在该平台上的兴趣偏好主要通过关注内容和点赞评论行为进行分析。
数据发现，用户最喜欢关注的内容主要是时尚、美妆、旅行和美食等相关领域的。
而在点赞与评论方面，用户对与自己兴趣相关的内容更加热衷。
这些数据表明用户对于时尚、美容、旅行和美食等领域有较高的兴趣。
最后，分析用户的消费行为。
通过观察用户的购买转化率和消费金额，可以了解用户在平台上的消费行为。
数据显示，用户的购买转化率相对较低，大约为10%，而平均消费金额为100元左右。
这表明用户在平台上的消费欲望有限，并且对于购买行为持保守态度。
通过以上分析，可以得出用户的活跃度较高，喜欢关注和互动，并对时尚、美妆、旅行和美食等领域感兴趣。
然而，在消费方面用户表现较为保守。
针对这一分析结果，平台可以根据用户的兴趣推送相关内容，增加用户的满意度和参与度。
同时，平台也可以通过优惠活动和增加更多消费场景来提高用户的购买转化率和消费金额。
总之，用户行为分析是了解用户偏好和行为习惯的重要手段。
通过对用户在平台上的活跃度、行为特征、兴趣偏好和消费行为进行分析，可以为平台提供更具针对性的优化建议，提高用户参与度和用户价值。
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)1. 了解用户，对用户进行分类1.1了解用户的黏性、活跃度和产出黏性：访问频率和访问间隔时长，强调一种依赖程度和持续状态；活跃度：平均停留时间和平均访问页面数，考察用户访问的参与度；产出：订单数和客单价，前者衡量产出频率，后者衡量平均产出值大小；具体可以从以下几个方面去考察：1.2对客户进行等级划分一般情况下，平均使用时长越长，每次浏览页数越多，用户质量一般越高。
电商经营中的用户行为分析和购物路径优化
电商经营中的用户行为分析和购物路径优化随着互联网的发展和智能设备的普及，电商行业在过去几年中迅速崛起。
越来越多的消费者选择在电商平台上进行购物，这也使得用户行为分析和购物路径优化成为电商经营中至关重要的一环。
一、用户行为分析用户行为分析是指收集、分析和解读用户在电商平台上的行为数据，从而了解用户的需求和购买特点。
通过用户行为分析，电商企业可以更好地了解用户的兴趣爱好、购买偏好和消费能力，从而为用户提供个性化的推荐和购物体验。
1. 数据收集与整理在进行用户行为分析之前，电商企业需要收集用户的相关数据。
这包括用户在平台上的浏览记录、点击习惯、购买记录以及与其他用户的互动等。
收集到的数据需要经过整理和存储，以便后续的分析和应用。
2. 用户画像建立通过对用户数据的分析，可以建立用户画像，即对不同用户进行分类和描述。
用户画像可以包括用户的年龄、性别、地域、职业、兴趣等信息。
通过用户画像，电商企业可以更好地了解目标用户，并为其提供相应的服务和推荐。
3. 用户行为路径分析用户行为路径分析是指分析用户在电商平台上的行为路径和行为转化过程。
通过分析用户在平台上的浏览、点击和购买行为，可以了解用户的购物习惯和偏好。
同时，还可以发现用户在购物过程中存在的痛点和障碍，为优化购物路径提供依据。
二、购物路径优化购物路径优化是指通过优化用户在电商平台上的购物路径，改善用户的购物体验，提高转化率和用户满意度。
购物路径优化可以从多个方面入手，如网站设计、页面布局、推荐算法等。
1. 网站设计优化良好的网站设计能够提升用户的购物体验。
首先，网站的导航和分类结构需要清晰明了，使用户能够快速找到所需商品。
其次，网站的页面加载速度应加快，避免用户因等待时间过长而流失。
另外，网站的界面风格和色彩搭配也需要符合用户审美，增加用户的留存和转化率。
2. 页面布局优化在购物过程中，用户往往需要经历多个页面。
合理的页面布局可以帮助用户更快地找到和购买商品。
用户行为分析的方法和技巧
用户行为分析的方法和技巧随着互联网的迅速发展，越来越多的企业和品牌已经意识到了分析用户行为的重要性，因为这可以帮助他们更好地了解用户的需求和习惯，进而提升用户体验和满意度，提高产品或服务的质量和市场竞争力。
但是，如何进行用户行为分析，如何选择合适的方法和技巧，也成为了很多企业和品牌面临的共同问题。
本文将从以下几个方面进行论述，帮助你更好地了解用户行为分析的方法和技巧。
一、用户行为分析的目的和意义首先，我们需要清楚用户行为分析的目的和意义。
通常来讲，用户行为分析可以帮助我们深入了解用户在网站或应用中的行为习惯和特点，如何使用产品或服务，如何与其他用户互动，以及他们的需求和偏好。
这些数据可以帮助我们优化产品或服务的设计和功能，改进用户体验，提高用户满意度和忠诚度，进而推动业务的增长和发展。
二、选择合适的用户行为分析工具在进行用户行为分析之前，我们需要选择合适的用户行为分析工具。
通常来讲，这些工具可以分为两类：一种是网站分析工具，包括Google Analytics、百度统计、CNZZ等等，它们可以帮助我们分析用户的流量、来源、转化率等等；另一种是用户行为分析工具，例如CrazyEgg、Hotjar、MouseFlow等等，它们可以帮助我们更加深入地了解用户的行为、点击、滚动、反应等等。
在选择工具的时候，我们需要考虑以下几个因素：1.用户规模和行为需求：如果您的网站或应用用户规模较小，且对用户行为分析的需求较为简单，可以选择一些免费或低成本的网站分析工具，如Google Analytics、百度统计等等；如果您的用户规模较大，或者需要对用户进行更加深入、精细的行为分析，可以选择一些专业的用户行为分析工具，如CrazyEgg、Hotjar等等。
2.功能和特点：不同的工具有不同的功能和特点，我们需要根据实际需求选择最适合的工具。
例如，CrazyEgg可以帮助我们分析用户点击热点地图，了解用户点击行为的热点和盲区，Hotjar可以帮助我们分析用户使用热图，了解用户滚动和操作行为的热门区域。
手机App用户行为分析
手机App用户行为分析一、引言随着智能手机的普及和移动网络的快速发展，手机App已经成为很多人生活中不可或缺的一部分。
手机App的成功往往依赖于用户的积极使用和参与，而了解用户的行为特征和需求，对于开发和优化手机App具有重要的参考价值。
本文将从用户行为的角度出发，对手机App用户行为进行分析，以期提供有益的参考。
二、用户行为分析的意义了解用户的行为特征和需求，对于制定营销策略、提高用户体验、增加用户黏性、提高广告效果等方面具有重要的作用。
具体来讲，可以有以下几个方面的应用：1. 定位目标用户群体。
通过分析用户的行为特征，可以确定目标用户的年龄、性别、职业、地域等信息，从而制定有针对性的营销策略。
2. 改善用户体验。
通过分析用户的操作流程、停留时间、页面访问频率等指标，可以发现用户体验的瓶颈和问题，从而对用户体验进行优化和改善。
3. 增加用户黏性。
通过分析用户的活跃度、留存率等指标，可以了解用户的喜好和需求，提供更加个性化、精准的服务，从而增加用户的使用频率和黏性。
4. 提高广告效果。
通过分析用户的兴趣、偏好、行为习惯等信息，可以向用户提供更加精准的广告，提高广告的点击率和转化率，从而提高广告效果。
三、手机App用户行为特征分析手机App用户行为特征主要涉及以下几个方面：1. 使用时间。
用户在一天中使用手机App的时间分布呈现出明显的规律性，一般分为早晨、工作时间、午休时间、下班后、晚上等几个时间段。
根据不同的时间段，可以制定不同的内容、活动和广告策略。
2. 操作流程。
用户使用手机App时的操作流程和行为习惯也具有一定的规律性，例如用户在使用App时的寻找、浏览、选择、支付等行为习惯。
通过了解用户的操作流程和行为习惯，可以提高用户的使用效率和满意度。
3. 所在地域。
不同地域的用户在使用手机App时的偏好和需求也有所不同。
例如，北方用户更加倾向于使用支付宝等移动支付App，南方用户则更加偏爱美团、微信等本地化服务App。
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– – – –
因特网用户行为分析的难点
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因特网网络的消费环境发展过程不长，对于网络、流 量、业务、用户行为等方面还没有完善的理论描述和 模型定义，分析需求、目的、手段等都处于研究起步 阶段 网络规模不断扩大，链路带宽和实际流量不断增长， 要求数据采集和处理具有高速和完备的能力 用户数量大，用户识别复杂。要求对用户进行准确识 别，并且能够采集广泛的用户数据
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其他
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与上网质量主观感受相关的客观参数 用户是否业务提供者（服务器）
用户网络行为的观测和采集
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观测位置
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在网络的不同位置都能够进行用户上来自数据的采集 为了进行深入全面的分析，尽量靠近用户侧 BRAS(因特网接入服务器)上联链路
网
络
流
量
监
测
用户行为分析
宽 带 网 络 监 控 教 研 中 心
目 录
1. 2. 3. 4.
2
用户行为分析的内容 因特网网络用户概述 用户网络行为分析过程 用户网络行为的观测和采集 用户行为分析方法与算法
5.
用户行为分析的概念
7
因特网用户分类
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从用户分析的角度，因特网用户主要分为两种：
– –
静态IP地址因特网用户：专线用户 动态IP地址因特网用户：xDSL、手机等
l
从其它角度，可以有多种划分方法：
–
个人用户和企业用户 不同接入地点和区域范围 不同资费类型 不同上网用途 不同年龄、教育程度、收入范围……
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用户上网和流量特征 用户业务和喜好特征 网络异常相关统计 其它
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– –
用户行为基础数据的内容
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用户上网和流量特征
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主要指上网次数、上网时长、流量大小、流向 流量大小可以进一步细分为多项指标。例如： 字节数、报文数、会话数、报文长度分布
⺴网网外IP 117.27.148.118 117.27.148.119 117.27.148.46 流记录数 105,961,105 106,276,540 24,973,259 110,831,490 116,757,352 1,380,884 1,339,616 1,201,932 1,192,745 上行字节数 下行字节数 上行报文数 下行报文数
l
l
3
l
l
用户行为分析的内容
1. 2. 3. 4.
了解用户个体及群体的上网行为及对网络的影响； 了解用户对网络业务的使用情况； 了解用户各种行为特征之间的关系； 了解用户对于网络或其他用户的伤害性行为及影响； 了解用户的构成、以及不同用户的网络消费特点和消 费倾向。
–
流向：地理位置、运营商
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用户业务和喜好特征
– –
用户使用的主要业务种类 业务使用情况：使用时长、使用次数、用途
用户行为基础数据的内容
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网络异常相关统计
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用户是否某一类”坏”用户：1带多、垃圾邮件制造者、网络 入侵者、版权文件上传者… … 用户是否某一类坏行为的受害者：被入侵者、垃圾邮件受害 者、… …
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183.60.47.228 113.107.204.214 221.204.241.172 221.204.241.175 221.204.241.174 221.204.241.173
方法：用户特征分析
l
用户特征分析是指找出各类用户的行为特点。用户特 征分析是实施针对性营销的前提条件。 例如，通过对各资费档次用户使用特征的比较，获得 高资费用户上网的特征，找到目标用户，通过业务引 导、资费策略等方式使用户向高资费用户群转移。
298,198,000,000 3,856,840,000,000 297,959,000,000 3,853,300,000,000 72,833,972,023 1,498,010,000,000 232,801,000,000 1,434,270,000,000 6,444,774,626 1,185,440,000,000 30,368,818,535 1,101,370,000,000 29,905,194,665 1,082,900,000,000 27,118,256,931 26,947,665,152 982,201,000,000 981,843,000,000
4
5.
用户行为分析的意义
l
对网络规划、网络优化具有重要意义，对合理制订因 特网网络运营政策具有重要意义，如资费政策。 了解因特网用户对网络业务的使用情况：有助于合理 发展网络业务，为网络用户提供更好的服务。 了解因特网用户对于网络或其它用户的的伤害性行为 及影响：设法减少伤害。 了解因特网用户的网络消费特点和消费倾向：有针对 性地面向特定用户群体进行市场营销活动。
静态IP地址用户 动态IP地址用户
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能够准确进行网络业务的识别
–
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业务复杂度要求采集系统必须具有多种复合的业务识别能力
能够进行各种复杂用户行为数据的采集
–
采集各种角度的用户行为数据，并具有扩展能力
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准确地进行数据采集和统计
用户上网行为分析的数据准备
l
观测手段
– – –
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传统通过xFlow的方法不能满足分析需要 使用专用系统对用户产生的网络流量进行采集 需要在若干网络位置进行部署，达到一定的用户覆盖
采集设备能力要求
l l
能够处理所有的网络流量，高速线速处理 能够准确进行用户的识别
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– –
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确定分析目标 建立分析模型 采集基本数据或者利用历史数据 数据的提取、过滤、处理、分析和挖掘，得到结论 过程的不断迭代和改进
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– – –
基础数据的确定
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基础数据是指不会根据分析需要而经常变化的数据 对于基础数据进行持续采集和长期存储 基础数据围绕下述方面确定：
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析。 关联分析对掌握用户的业务喜好和网络入侵检测等用 户行为分析目的有重要意义。
方法：分类
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利用分类技术，可以将用户归属为一个特定的类。 例如，通过对大量离网（注销业务）用户分析，得到 离网用户注销前的上网行为特征，形成离网用户模型， 再通过与该模型对比，对具有类似行为特征的用户发 出离网预警，为营销部门采取用户挽留措施提供依据。
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l l l
方法：按照时间变化的历史趋势分析
l
主要包括网络流量、网络用户使用业务量、特定网络 用户的流量以及特定网络业务的流量等各种流量的时 序分析。 分析这些时序内容，有助于正确把握各种趋势的未来 发展方向。 更进一步还可以对这些流量的分布进行分析与预测， 这对流量的预测有重要意义。
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用户行为分析的一个例子
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参考《中国互联网络发展状况统计报告》 来源：中国互联网络信息中心，是国内比较权威的 一个互联网机构 网址：/
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目前用户上网接入方式
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家庭宽带：ADSL、CableModem等 专线上网：LAN接入专线，例如企业、机场 移动上网：手机、平板电脑、3G数据卡等
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方法：TopN分析
l l
TopN分析是用户行为分析的一种很常用的方法。 TopN分析包括用户流量的TopN分析、用户访问服务器的TopN 分析。 例如对某类用户分析时，TopN用户最大程度影响了该类用户的 特性，而且对TopN用户采取相应的策略措施也是最有效的方式。 因此，在用户行为分析中，一般需要对TopN用户作更深入的分
2,946,096,306 3,822,655,095 2,939,586,816 3,818,004,274 914,469,327 1,365,949,577 1,265,876,583 1,445,683,015 61,314,005 1,252,190,624 436,233,529 429,929,934 389,522,826 387,925,748 765,672,924 753,225,786 683,765,794 682,506,591
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网络用户行为就是网络用户的特点、构成及其在网络 应用过程中行为活动上所表现出来的规律。 依据不同的研究目的和对象数目，网络用户行为可分 为网络个体用户行为和网络群体用户行为。 网络用户行为分析是为了研究网络用户行为的规律性 这种规律可以用某些特征量的统计特征，或特征量的 关联关系，定量或定性地表示。 跟网络业务分析是交错的关系，用户和业务是密不可 分的
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再例如，通过对政企用户使用业务种类的特征分析， 向大用户营销商务领航系列产品。 用户特征分析对消费合理性和把握主要用户等用户行 为分析目的有重要意义。
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方法：关联分析
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关联分析发现关联规则。 在用户行为分析中，可以把用户的一种使用习惯和另 外的使用习惯进行关联分析，也可以把用户的消费习 惯和使用网络习惯进行关联分析，或者把用户的自然 属性如年龄、性别、职业与使用网络习惯进行关联分