基于沙漏模型的移动互联网用户行为分析_胡宇辰
搜索营销沙漏模型
03
优化效果
数据分析能够量化搜索营销的效果， 帮助企业了解哪些关键词、广告或网 站页面对用户最具有吸引力，从而优 化营销策略。
关键词效果评估
01
关键词流量
评估关键词的流量趋势和来源， 了解用户搜索意图和需求。
02
关键词匹配度
03
关键词竞争
评估关键词与产品或服务的关联 程度，了解关键词的匹配度和转 化潜力。
转化率分析
转化率定义
转化率是指从网站访问到实际购买、 注册、下载等目标行为的用户比例。
转化路径
分析用户从进入网站到完成转化的路 径和环节，了解哪些环节可能导致用
户流失。
转化漏斗
分析转化漏斗的各个环节，了解每个 环节的转化率和流失率，从而优化网
站设计和营销策略。
06
搜索营销案例分享
案例一：某电商网站的搜索营销策略
重要性
在数字化时代，搜索营销已成为企业获取流量、转化客户的重要手段之一，对 于提高企业的营销效果和竞争力具有重要意义。
搜索营销的演变
01
02
03
第一阶段
搜索引擎优化（SEO）和 搜索引擎广告（SEA）的 兴起。
第二阶段
社交媒体和内容营销的崛 起，搜索引擎优化进入以 内容为中心的阶段。
第三阶段
移动设备和人工智能技术 的发展，搜索引擎优化进 入以用户体验为中心的阶 段。
沙漏模型可以帮助品牌进行宣传和推广线服务提供商，如在线教育、在线医疗等，沙漏模 型可以帮助提高服务质量和用户体验，促进用户转化和留 存。
03
搜索营销策略制定
市场调研与目标客户分析
确定目标客户群体
了解目标客户的需求、痛点、习惯和偏好，以 便为他们提供有针对性的解决方案。
移动互联网应用中的用户行为分析模型
移动互联网应用中的用户行为分析模型随着移动互联网的快速发展，以及智能手机的普及，越来越多的人开始使用移动应用。
作为一种新的、重要的渠道，移动互联网应用已经成为了企业吸引用户、提高用户体验和增加盈利的重要方式。
为了更好地了解用户需求和行为，开发者需要使用各种分析工具和模型，从而更好地进行营销和产品策略的制定，以及用户体验的提升。
1. 用户行为分析模型的概念和作用移动互联网应用中的用户行为分析模型是指通过对用户行为进行分析，以便更好地了解用户的需求和行为习惯。
分析模型可帮助开发者确定用户在应用中的行为，并根据这些行为对应用进行改进和优化。
这些模型可帮助应用开发者预测用户的需求和行为，以便提供更好的体验和服务，从而吸引更多用户和提高盈利。
在移动互联网应用中，用户行为包括许多方面，如搜索意图、下载行为、使用习惯、消费行为、反馈和评价等。
通过对这些行为的分析，开发者可以得出用户的兴趣和需求，以便更好地满足用户的期望和需求。
2. 常见的用户行为分析模型2.1 漏斗模型漏斗模型是一种非常常用的用户行为分析模型，通常用于分析用户的流失，即哪些用户到达了应用中的某一环节，却没有继续进行，并最终退出应用。
漏斗模型通过对用户在用户生命周期中的行为进行分析，从而了解转化率的下降原因。
一般而言，漏斗模型通常包括四个阶段：用户进入、注册、激活和交互。
通过对这些阶段的数据进行分析，开发者可以更好地了解用户的需求和痛点，以便做出优化举措。
2.2 AB测试模型AB测试模型是一种探索性测试方法，通常用于测试用户体验、功能和设计，以确定最佳的设计变量。
在AB测试模型中，用户被随机分成两组，每组用户看到不同的设计方案，然后根据反馈和结果来决定哪个方案是最受用户欢迎的。
AB测试模型很有用，因为它可以帮助开发者更好地了解用户的喜好和需求，以便做出更好的设计和产品决策。
2.3 热图模型热图模型是一种可视化分析工具，通常用于分析用户在应用中的点击位置和交互行为。
基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究
基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究用户行为轨迹是指在互联网环境中，用户在不同时间点上的操作行为记录。
基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究，通过对用户行为轨迹数据进行挖掘和分析，可以帮助企业了解用户的偏好和需求，提升产品的个性化推荐能力，优化服务和营销策略，从而提高用户的满意度和企业的竞争力。
一、用户行为轨迹数据的搜集与处理用户行为轨迹数据的搜集可以通过多种途径获取，例如网站或移动应用程序的日志文件、用户访问记录等。
搜集到的原始数据通常是非结构化的，需要经过一系列的处理和清洗才能用于后续的挖掘和分析。
1. 数据清洗与预处理数据清洗是指对原始数据进行去噪、去重、缺失值处理等操作，以确保数据的质量和准确性。
同时，需要将非结构化的数据转化为结构化数据，以便后续的特征提取和模型训练。
2. 特征提取与选择特征提取是从用户行为轨迹数据中提取有用信息的过程。
可以通过统计方法、时间序列分析、频繁模式挖掘等技术来提取特征，包括用户的访问时间、访问频率、浏览页面等。
同时，可以使用特征选择算法来选择最相关的特征，减少特征空间的维度，加快模型的训练和预测速度。
二、用户行为轨迹挖掘方法与技术用户行为轨迹挖掘是指通过对用户行为轨迹数据的分析，发现其中的规律、趋势和关联性。
基于机器学习的用户行为轨迹挖掘可以采用以下方法和技术：1. 聚类分析聚类分析是将具有类似特征的用户行为轨迹数据分成不同的簇的过程。
通过聚类分析可以发现用户行为的共性和相似性，从而进行用户群体的划分和个性化推荐。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是通过发现不同用户行为之间的关联规则，揭示用户行为之间的相互影响。
通过关联规则挖掘可以提取用户的购买模式、喜好等信息，为个性化推荐和精准营销提供支持。
3. 预测模型建立通过建立预测模型，可以基于用户过去的行为轨迹数据预测用户未来的行为趋势。
可以使用时间序列模型、回归模型等方法进行建模，从而提供用户行为预测的依据。
移动互联用户行为规律研究的文献地的综述
移动互联用户的行为规律研究文献综述根据《第34次中国互联网络发展状况统计报告》，截止到2014年6月，全国网民数为6.32亿，其中手机网民数为5.27亿，占网民总数83.7%，并首次超过PC上网比例（80.9%）。
移动互联用户作为第一大互联网使用群体的地位得到确认。
表1为2013年12月至2014年6月中国手机用户各类手机网络应用的使用率，从统计数据可以看出，手机即时通信使用率为87.1%，占领着第一大手机网络应用；移动商务类应用在移动支付的拉动下，正历经跨越式发展，在网络应用中地位愈发重要，手机网上支付、手机网络购物、手机网上银行和手机旅行预定应用的网民规模半年增长速度均超过40%，带动整体互联网商务类应用增长；休闲类娱乐应用中，手机网络游戏和手机网络音乐使用率保持快速增长；信息获取类应用发展较为平稳，但手机搜索引擎随着各大品牌手机搜索APP 的推出、手机浏览器等多渠道推广及各类应用的用户导流，用户规模在保持高位情况下依然增长强劲。
表1（数据来源:CNN1C中国互联网络发展状况统计调查）根据移动广告公司InMobi发布《2014中国移动互联网用户行为洞察报告》：移动互联网使用时间已经超越PC互联网。
中国移动互联网用户平均每天接触媒体有效时间为5.8小时。
其中，使用手机（不包括电话和短信）和平板上网时间总计达到146分钟，占接触媒体总时长的42%。
移动互联网用户每天接触PC互联网的时间为100分钟，看电视时间为60分钟。
手机正在成为首选上网工具。
从全国范围来看，35%的移动互联网用户主要通过手机上网，9%将手机作为唯一的上网工具。
从目前用户的有效使用时间来看，移动互联网已经在娱乐、信息获取和沟通这三大应用领域超越PC互联网。
37%的受访者通过手机看视频、玩游戏、听音乐，15%在平板电脑上进行上述娱乐活动，38%在PC上进行。
在获取新闻方面，43%的受访者依靠手机，38%依靠PC。
手机购物、移动金融将成为2014年的增长点。
移动推荐系统中的个性化查询与推荐算法研究
移动推荐系统中的个性化查询与推荐算法研究随着移动互联网的快速发展，移动应用领域的推荐系统已成为用户获取个性化服务和信息的重要途径。
移动推荐系统采用算法和模型通过分析用户的行为和兴趣，向用户提供个性化的推荐内容，从而提高用户体验和效果。
本文将对移动推荐系统中的个性化查询与推荐算法进行研究。
个性化查询是移动推荐系统中的重要环节之一。
通过对用户的查询需求和查询历史进行分析，系统可以更准确地理解用户的兴趣和意图，从而提供更加精准的推荐结果。
在个性化查询中，关键问题是如何通过用户的查询行为和查询文本来推断用户的需求。
一种常用的个性化查询算法是基于用户的兴趣模型。
该算法通过分析用户在移动应用中的行为，例如点击、浏览、收藏等，构建用户的兴趣模型。
兴趣模型可以是一个向量，表示用户对不同兴趣领域的偏好程度。
在查询时，系统会根据用户的兴趣模型匹配相关的推荐内容，从而提供个性化的查询结果。
除了用户的行为信息外，查询文本也是个性化查询的重要数据源。
通过对用户查询文本的分析，系统可以更准确地了解用户的需求。
一种常见的算法是基于关键词的查询推荐算法。
该算法通过提取用户查询文本中的关键词，与推荐内容中的关键词进行匹配，从而推断用户的兴趣。
同时，还有一些深度学习算法可以通过对查询文本的语义分析，更精确地推断用户的需求。
个性化推荐是移动推荐系统中的核心技术之一。
通过对用户的行为和兴趣进行分析，移动推荐系统可以向用户提供个性化的推荐内容，提高用户的满意度和留存率。
个性化推荐算法可以分为协同过滤算法、基于内容的推荐算法和深度学习算法等。
协同过滤算法是推荐系统中最经典的算法之一，主要通过分析用户的历史行为和行为模式，找到相似的用户或物品，并将其推荐给用户。
在移动推荐系统中，协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。
基于用户的协同过滤算法会根据用户的评分行为，找到与其兴趣相似的其他用户，并推荐他们喜欢的内容给用户。
300字的选题简介
300字的选题简介
以下是一篇300字的选题简介：
《基于大数据的电商用户行为分析》
随着互联网的快速发展，电子商务在全球范围内得到了广泛应用。
在电商平台上，用户的行为数据被大量记录，这些数据对于理解用户需求、优化产品和服务、提高客户满意度等方面具有重要意义。
因此，对电商用户行为进行分析成为了一个备受关注的研究领域。
本文旨在通过对电商用户行为的大数据分析，深入探讨用户在平台上的活动规律、购买习惯、偏好和需求等，为电商平台提供决策支持，提高运营效率和服务质量。
具体研究内容包括：收集并清洗电商用户行为数据，利用聚类分析、关联规则挖掘等方法对用户进行分群和画像，识别用户的购买路径和偏好，以及预测用户的购买意向和需求等。
通过本研究，我们将为电商平台提供一种有效的数据分析方法，帮助其更好地了解用户需求，优化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度，从而为电商平台的长期发展提供有力支持。
网络用户行为分析专利技术
网络用户行为分析专利技术
丁筱
【期刊名称】《中国新通信》
【年(卷),期】2016(018)004
【摘要】随着互联网技术的飞速发展，以信息交流为主的基础网络服务正逐渐演进为以休闲娱乐、电子商务等以服务为主的扩展网络服务。
本文从专利文献的视角总结了网络用户行为分析技术相关的专利申请基本情况，并介绍了主要技术分支。
【总页数】1页(P12-12)
【作者】丁筱
【作者单位】国家知识产权局专利局专利审查协作江苏中心
【正文语种】中文
【相关文献】
1.情感与交往:互动仪式链视角下网络直播中用户行为分析 [J], 曹勇
2.大数据背景下高校网络用户行为分析系统研究 [J], 胡旻;何正宏;韩伟
3.广西广电网络公司机顶盒
用户行为分析系统 [J], 彭宇涛
4.电子商务网站用户行为分析与网络营销优化措施 [J], 谢军;吴静;高海霞
5.基于大数据的网络用户行为分析 [J], 孙道明
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电子商务平台用户行为分析开题报告
电子商务平台用户行为分析开题报告一、引言随着互联网技术的迅猛发展，电子商务平台在全球范围内得到了广泛应用和推广。
越来越多的人选择通过电子商务平台进行购物、娱乐和社交等活动。
然而，电子商务平台的用户行为一直是研究的热点之一。
本开题报告旨在分析电子商务平台用户的行为特征、动机和影响因素，以期对电子商务平台的运营和市场营销提供重要参考。
二、研究目标与意义1. 研究目标：本研究旨在深入分析电子商务平台用户的行为特征、动机和影响因素，明确用户在平台上的行为习惯以及对平台运营的反馈。
2. 研究意义：通过对电子商务平台用户行为的分析，可以帮助电商企业了解用户需求，改进产品设计和服务，提高用户体验；对平台运营者来说，可以更好地制定市场策略、推广方案，提升用户黏性和转化率。
三、研究内容与方法1. 研究内容：本研究将重点关注以下内容：- 用户在电子商务平台上的行为习惯和模式；- 用户对不同产品和品类的偏好；- 用户在购物流程中的决策行为；- 电子商务平台的用户留存和流失情况分析。
2. 研究方法：本研究将采用以下方法进行数据收集和分析：- 通过电子商务平台的用户行为日志和数据挖掘技术，获取用户行为数据；- 运用统计分析方法，对用户行为数据进行分析和建模；- 结合问卷调查和深度访谈，了解用户的购物心理和消费动机。
四、预期研究成果1. 用户行为分析模型：通过对电子商务平台用户行为数据的分析和建模，可建立用户行为分析模型，揭示用户在平台上的行为规律。
2. 用户偏好与需求：通过对用户在不同产品和品类上的行为特征的研究，可以提供电商企业有针对性的产品设计和市场推广策略。
3. 用户流失与留存策略：通过研究用户留存和流失情况，可以为电子商务平台提供用户留存策略和流失挽回方案。
五、研究进度计划1. 数据收集与分析：收集电子商务平台用户行为数据，并运用数据挖掘技术进行初步分析。
2. 模型建立与验证：根据收集到的数据，建立用户行为分析模型，并使用验证数据验证模型的准确性和有效性。
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2.产品优化建议。通过分析，发现存在的产品问题，评 估产品问题改进的效果，用量化数据验证产品问题，评估产 品运营效果。（1）用户的访问规律。操作步骤与放弃率：当 任务操作步骤超过 3 步时，一半以上的用户已经选择放 弃。响应时间与使用率：当响应时间超过 8 秒，大部分用户 会选择离开。（2）识别用户习惯的操作路径。以手机视频为 例，70%用户播放非直播视频是从首页推荐栏目点击进入， 有 25%的用户从所播放视频旁边的相关链接点击进入。（3） 用户页面信息的关注规律。针对首页等主要页面，监测用 户点击热点，77%用户只看第一屏内容，只有 23%的访问者 在第一次访问时会滚动。轻度访问用户中，75%的用户只 浏览 1 分钟以内；60%的用户访问不超过 6 个页面。（4）特定 操作行为。用户发表评论操作，完成整个操作平均时间 4 分钟，是熟练用户操作用时的 8 倍。在查看评价页面，用户 点 击 热 点 集 中 在“ 评 级 星 号 ”上 ，这 是 一 个 错 误 的 操 作 入 口。（5）访问行为和消费行为关联。相比其他内容偏好者， 偏好财经、视频、游戏的用户手机消费业务金额最高。
营销、产品优化和服务提升，为进一步制定运营策略、提升
用户体验提供有价值的客户层面的依据，本文探索建立了
一个用户行为分析模型——沙漏模型（见图 1），作为今后
用户行为分析研究工作的基础。该模型包括数据采集、数
据建模和数据应用等 3 个部分。
沙漏上部是数据来源，各种系统、平台的数据将作为
数据分析的原始输入被采集。沙漏下部是数据分析的应
2.用户行为分析沙漏模型的数据—功能—方法框架。 为了进一步对用户行为分析沙漏模型进行描述，本文参考 方安儒等（2009）提出的基于数据挖掘的客户细分 DFM 模 型，建立了用户行为分析沙漏模型的数据—功能—方法框 架（见图 2）。该框架由数据、功能和方法 3 部分组成。
数据部分包括沙漏模型中数据采集和数据建模两个 方面的内容。数据采集主要通过在线方式获取用户在移 动互联网业务平台及客户端上的浏览、使用、消费等行为 数据，以及搜集各 IT 系统、线下测试、客户调研等离线数 据。采集的数据类型主要包括用户特征类数据、使用行为 类数据、消费行为类数据、客服投诉类数据以及一些辅助 数据。数据建模将以上相关数据采集入库，经历提取、传 输、清洗、转换、加载等，概念聚类成用户个体画像和用户 群体特征中描述用户的相关概念，并为用户打上标签。如 “客户兴趣”概念的标签可能是“游戏爱好者”、“阅读爱好 者”或者“视频爱好者”，“客户观念”概念的标签可能是“保 守客户”或者“新潮客户”。随着移动互联网的发展和应用 需求的变化，用户个体画像和群体特征中将产生不同的概 念维度，这些维度将通过数据挖掘分析来进一步指导产品 的实际运营工作。
终
系
网
端
统
络
自
外
侧
注
数
数
册
据
据
平
台
终 端 管 理 系 统
IT
运 营 支 撑 系 统
述用户特征的宽表体系，
数 供各种分析应用调用和使
据 采
用。避免了使用不同方法
集 直接把用户数据转化输出
为应用所需要付出的大量
输入
用户 个体 画像
用户 群体 特征
工 作 和 繁 重 、重 复 的 劳
数 据
动。（2）模型将特殊性与普
“潘玮柏”的歌曲。 2.用户个体画像建模。基于多个 IT 支撑系统的静态和
动态数据，对可接触的用户进行个体画像，能够颗粒度更细 地判断其是否为“WO 视讯”或“WO 音乐”的目标客户，以便 于进行针对性营销。在此，有两名用户小 A 和小 Z。小 A： “ARPU>100、单月手机上网流量>50M、信用度良好、使用智 能手机”，年轻男性，公司白领，爱看体育类视频，色调偏好 为浅蓝，手机上网时段偏好为 11:00~13:00，渠道偏好为电 子渠道；小 Z：“ARPU<100、短信条数>200、信用度良好、使 用非智能手机”，年轻女生，在校学生，喜好王力宏的歌曲， 色调偏好为粉红，手机上网时段偏好为 21:00~23:00，渠道 偏好为电子渠道。
关键词：沙漏模型 兴趣营销 产品优化
（一）基本分析框架
1.移动互联网用户行为分析的沙漏模型和特点。围绕
移动互联网业务运营单位分析用户数据的目的——从各
产品平台和 IT 运营支撑系统中抽取有关用户行为数据（包
括消费行为和操作行为）进行统计、挖掘和分析，从中发现
用户使用移动互联网产品的规律，并将这些规律用于精确
建 模
遍性相结合，பைடு நூலகம்相支撑、互
为补充。分析者既可以将
输出
个 性 化 营 销
个 性 化 服 务
个 性 化 产 品
产 品 创 新
资源放在寻找消费者潜在
产 品
运 营
数 据
需 求 的 共 性 上 ，也 能 够 顺
改 进
支 撑
应 用
利找到特定的目标用户
群 ，为 其 提 供 个 性 化 的 产
图 1 移动互联网用户为 分析的沙漏模型
用输出，可以根据各种细分市场的需求以及不同产品的特
点制定相应的市场策略。沙漏中间是用户行为分析的两
个抓手：用户个体画像和用户群体特征。用户个体画像可
通过手机号进行用户识别，并以“打标签”的方式为每位用
户建立用户特征宽表，从而方便移动互联网业务运营单位
通过建模分析找到目标用户，迎合其个性化需求，实施个
1.用户行为采集与建模。根据数据分析的目标进行页 面数据采集，并识别用户行为的群体特征，发现大量用户 在某一个节点的异常行为，触发产品优化需求。（1）页面之 间的路径关系分析：用于改进 WAP 网站信息架构，分析常 用任务的设计路径与用户操作习惯是否匹配。如用户通 常访问“页面 1-页面 3-页面 5”完成一个操作路径。（2）频 道关联分析：即分析用户访问的“频道 1-子频道 1.1-频道 2……”之间的关联，用于管理频道内容和子频道排布，使 其更加符合用户的需求。（3）最终转化率分析：显示用户从 进入流程到实现目标的步骤，通过对某些关键路径的转化 率的分析，以确定整个流程的设计是否合理，各步骤的优 劣，是否存在优化的空间等。（4）热点分析：在特定步骤中 分析用户在页面上的点击操作，是否出现异常点击，用于 分 析 页 面 上 的 图 标 命 名 、操 作 入 口 排 布 方 面 是 否 存 在 障 碍。（5）访问兴趣分析：多数用户或重度访问用户（每次访 问时间超过 15 分钟）或重复访问用户（每周平均访问次数 超过 5 次）访问集中的页面，表明是用户感兴趣的内容。
《管理世界》(月刊)
2013 年第 7 期
还话费 20 元”。 （三）模型应用二：移动互联网的产品优化 大量用户行为数据的搜集与分析，还能使运营单位准
确、迅速地发现与用户使用感知相关的产品问题，有助于 产品优化和进行用户对产品的态度预测等分析。例如，在 一些关键操作流程上，用户使用是否流畅？主要操作过程 中涉及到的产品页面布局、信息架构、命名标示方面，用户 是否存在使用障碍等。下面以优化移动互联网门户网站 为例，介绍利用用户行为数据进行产品优化的应用。
性化的客户策略。用户群体特征则为用户个体画像和产
品特性分析找到共性的数据支撑，在此基础上形成用户群
体特征指标集，反映特定用户群的集体偏好。
沙漏模型的主要特点：（1）用中间提炼出的核心数据
把上下两端的数据输入和输出连接起来。其好处是利用
两个核心模型将大量的数据进行了清洗和过滤，建立起描
移 动 业 务 平 台 数 据
3.个性化营销应用展示。（1）优选推送方案。对照客 户画像和“WO 视讯”的目标客户特征，显然小 A 是“WO 视 讯”的目标客户，可在小 A 偏好的时段 11:00~13:00 之间， 通过网站弹窗方式，向小 A 推荐体育类手机视频；同理， 小 Z 是“WO 音乐”的目标客户，可在 21:00~23:00 之间，通 过短信方式，向小 Z 推荐王力宏的歌曲。（2）实施交叉销 售。基于前文的关联规则，小 A 成功订购“体育”频道后， 可 再 次 向 他 推 荐“ 娱 乐 ”频 道 ，或 者 将“ 体 育 ”频 道 和“ 娱 乐”频道打包，捆绑销售，给予一定的折扣优惠。小 Z 在试 听 或 下 载“ 王 力 宏 ”的 歌 曲 后 ，自 动 向 她 推 荐“ 潘 玮 柏 ”的 歌曲，或者将王力宏与潘玮柏的歌曲打包销售，提升小 Z 对“WO 音乐”产品的感知和满意度。（3）个性化呈现。在 小 A 登陆统一门户后，可重点展现“WO 视讯”产品，尤其 是体育类视频内容；同时，统一门户的页面色调也切换为 他喜欢的“浅蓝色”。在小 Z 登陆统一门户后，可重点展现 “WO 音乐”产品，尤其是王力宏的歌曲，统一门户的页面 色调切换为她喜欢的“粉红色”。（4）发掘种子用户。通过 客户社会网络分析，小 Z 的手机通话主要集中在 5 个号 码，且通话频率相当高。因此，可将小 Z 作为“WO 音乐” 产品的种子用户，在小 Z 登陆统一门户后，定向推送促销 信息“成功推荐 5 个好友订购 WO 音乐全曲下载，次月返
“ARPU>100、单 月 手 机 上 网 流 量 >50M、信 用 度 良 好 、使 用 智能手机”的用户群体中订购“WO 视讯”的比例显著高于 总体，因此可以认为，满足该特征的用户订购“WO 视讯”的 可能性比较高，是“WO 视讯”的主要目标客户。同理，假定 分类分析后发现，满足“ARPU<100、短信条数>200、信用度 良好、使用非智能手机”的用户订购“WO 音乐”的可能性比 较高，那么这个群体可能是“WO 音乐”的主要目标客户。 （2）关联模型。关联模型研究产品购买的关联性，即购买 A 产品的同时是否会对 B 产品也感兴趣。例如，分析“WO 视讯”的经营数据发现，订购“体育”频道的用户 80%以上 同时订购了“娱乐”频道；分析“WO 音乐—全曲下载”的数 据发现，下载“王力宏”歌曲的用户 80%以上会同时下载