基于大数据的移动用户行为分析研究

大数据之用户行为分析

大数据之用户行为分析这几年，几家电商的价格战打得不亦乐乎，继去年的“双11大促”和“6·18狂欢节”之后，电商之间以价格为主要诉求的大规模促销层出不穷，几乎要把所有能够用来造势的节日都用上了。而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。最典型的当属全球电子商务的创始者亚马逊（https://www.360docs.net/doc/c712656846.html,）了，从1995年首创网上售书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书行业开始的很多行业的市场规则及竞争关系，10年之内把很多像Borders以及Barnes and Noble这样的百年老店被逼到破产或濒临破产。亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘。何为“用户行为信息”呢？简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表（Wish List）、购买、使用减价券和退货等；甚至包括在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。和门店通常能收集到的购买、退货、折扣、返券等和最终交易相关的信息相比，电子商务的突出特点就是可以收集到大量客户在购买前的行为信息，而不是像门店收集到的是交易信息。在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，据专注于电商行业用户

行为分析的公司的不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览5个网站、36个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天PU近百万的中型电商上，这代表着一天近1TB的活跃数据。而放到整个中国电商的角度来看，更意味着每天高达数千TB的活跃数据。正是这些购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向。例如，客户A连续浏览了5款电视机，其中4款来自国内品牌S，1款来自国外品牌T；4款为LED技术，1款为LCD技术；5款的价格分别为4599元、5199元、5499元、5999元、7999元；这些行为某种程度上反映了客户A对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的LED电视。而客户B连续浏览了6款电视机，其中2款是国外品牌T，2款是另一国外品牌V，2款是国产品牌S；4款为LED技术，2款为LCD技术；6款的价格分别为5999元、7999元、8300元、9200元、9999元、11050元；类似地，这些行为某种程度上反映了客户B对品牌认可度及倾向性，如偏向进口品牌、高价位的LED电视等。亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。例如：当客户浏览了多款电视机而没有做购买的行为时，在一定的周期内，把适合客户的品牌、价位和类型的另一款电视机促销的信息通过电子邮件主动发送给客户；再例如，当客户再一次回到网站，对电冰箱进行浏览行为时，可以在网页上给客户A推荐国产中等价位的冰箱，而对客户B推荐进口高档价位的商品。这样的个性化推荐服务往往会起到非常好的效果，不仅可以提高客户购买的

《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)

用户点击行为模型分析

数据挖掘实验报告基于用户网站点击行为预测

...数据挖掘实验报告. (1) 一．概要： (3) 二．背景和挖掘目标： (3) 三．难点分析： (4) 四．难点解答： (4) 五．数据采集： (5) 六．分析方法： (6) 七．数据探索： (8) 7.1数据无效： (8) 7.2数据缺失： (8) 八.数据预处理 (9) 8.1数据清洗 (9) 8.2数据丢弃 (10) 8.3数据转换 (10) 九．挖掘过程： (11) 9.1计算用户爱好 (11) 9.2基于协同过滤算法进行预测 (12) 十．结果分析： (13) 十一.实验总结 (14) 11.1数据的采集 (14) 11.2在试验过程中遇到的问题 (14) 11.3解决方案以及改进 (14) 11.4数据挖掘学习体会： (15)

一．概要：这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测，其中遇到的问题有数据量大，机器难以处理，含有时序关系，特征难以描述等，我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题，运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。二．背景和挖掘目标：随着互联网和信息技术的快速发展，广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的，相信大部分人都是不喜欢广告的，但由于网络的互动性，仍然会有部分人把广告当内容点击，其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容，这部分人对广告的内容感兴趣，或是符合他们的需求，才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为，进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。基于这个背景，本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络，包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下，用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识，因此对于一个数据挖掘系统而言，它应该能够同时搜索发现多种模式的知识，以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次（抽象水平）的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识

大数据应用案例分析

在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原

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？

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

基于大数据的用户行为预测

基于天池数据的用户行为分析报告摘要电商每天都面临着大量的用户访问行为数据信息，这些看似零散的数据，其实隐藏着巨大的商业逻辑。本报告基于阿里巴巴集团的大数据科研平台——“天池”中的4月15日至8月15日这四个月之间的用户行为数据，分别从用户角度和品牌角度对这些数据进行了数据描述，数据相关分析、聚类分析、预测分析。【关键词】：大数据；相关分析；聚类分析

目录 1 前言 (5) 2 数据介绍 (5) 3 数据分析 (6) 3.1 描述统计分析 (6) 3.1.1 用户行为描述统计 (6) 表3.1 用户行为统计表 (6) 3.1.2 关于品牌的用户行为描述统计 (6) 表3.2 关于品牌的用户行为统计表 (6) 表3.3 被购买排名前十的品牌 (7) 3.2 相关分析 (8) 3.2.1 用户行为的相关分析 (8) 表3.4 用户行为相关性分析 (8) 3.2.2 关于品牌的用户行为的相关分析 (9) 表3.5 关于品牌的用户行为相关性分析 (9) 3.3 聚类分析 (10) 3.3.1 用户行为的聚类分析 (10) 表3.6 用户购买次数分组统计 (10) 3.3.2 关于品牌的用户行为的聚类分析 (11) 表3.6 最终聚类中心 (11) 3.4 预测分析 (11) 3.4.1 简单模型预测 (11) 表3.7 购买时间模型描述 (12) 表3.8 购买时间模型统计量 (12) 4 总结 (12)

表3.2 关于品牌的用户行为统计表 (6) 表3.3 被购买排名前十的品牌 (7) 表3.4 用户行为相关性分析 (8) 表3.5 关于品牌的用户行为相关性分析 (9) 表3.6 用户购买次数分组统计 (10) 表3.6 最终聚类中心 (11) 表3.7 购买时间模型描述 (12) 表3.8 购买时间模型统计量 (12)

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

淘宝用户行为数据分析(例)

淘宝用户行为数据分析报告（例）

01 分析背景选取了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约500名随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），数据量约5万，分析了用户行为与商品规律。 02 分析思路

03 分析过程 3.1 前提数据来源：阿里天池。分析工具：MySQL 8.0，Navicat for MySQL。绘图工具：Excel。对数据进行数据清洗后再进行进一步分析，处理过程略，下文中仅显示数据处理后结果，不展示处理过程。 3.2 整体数据 3.2.1 数据体量 3.2.2 整体数据概览 3.2.3 日均数据概览

从图中数据可以看出，12月2日和12月3日的日访客数和点击数较前几日更多，可能由于这两日为周末，且双十二临近，但访客数与点击数的提升并未影响成交量，因缺少后续数据，故暂时推测为这是为双十二活动预热。 3.3 用户分析 3.3.1 复购率和跳失率

复购率=购买次数>1的用户/所有购买用户跳失率=点击次数为1的用户/所有点击用户从复购率可以看出，一半以上的用户有复购行为，且跳失率为0，说明淘宝对用户有足够的吸引力，让用户停留。因仅有9天的数据，对用户复购时间特征没有足够的数据进行分析，因此没有对复购时间特征进行分析。 3.3.2 用户行为分析用户行为可分为四种：点击、收藏、加购、购买，对这四类行为进行分析。

因用户购买途径有4种：点击-购买；点击-收藏-购买；点击-加购-购买；点击-收藏-加购-购买。因此，从上图中暂时无法判断点击、收藏、加购与成交数的关系，需进一步分析。将用户成交方式分为四类：仅有点击行为；仅有收藏行为；既有收藏行为又有加购行为；仅有加购行为。分别计算出这四类人群的成交率。成家率=有下单行为的该类用户/该类用户总人数。可以看出，有收藏加购行为的和仅加购用户的购买率相较另外两者更高，因此，可以推测，用户的加购行为在一定程度上可以提高成交率。 3.3.3 用户时间分布分析以日为单位对用户行为进行分析，可以看出，加购量与点击量几乎呈正相关趋势，收藏数与点击数相关性也较好，而购买量则与其他量没有呈现出明显的相关性。由前文我们已经推测，12月2日与12月3日点

大数据实例：网站用户行为分析

山西大学研究生项目设计报告（2015 ---- 2016学年第1学期）学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：软件工程(专硕) 课程名称：大数据处理论文题目：网站用户行为分析授课教师（职称）：杜亮研究生姓名：温杰年级：2016级学号：201622405011 成绩：评阅日期：山西大学研究生学院 2016年12月20日

大数据实例：网站用户行为分析大数据实例：网站用户行为分析 (2) 一、案例简介 (4) 二、案例目的 (4) 三、软件工具 (4) 四、案例任务 (4) 五、实验步骤 (5) 5.1、实验步骤一：实验环境准备 (5) 5.1.1、linux系统的安装 (5) 5.1.2、Hadoop的安装 (6) 5.1.3、MySQL的安装 (6) 5.1.4、HBase的安装 (8) 5.1.5、Hive的安装 (8) 5.1.6、Sqoop的安装 (10) 5.1.7、Eclipse安装 (12) 5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive (12) 5.2.1、实验数据集的下载 (12) 5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12) 5.2.3、数据集的预处理 (13) 5.3、实验步骤三：Hive数据分析 (15) 5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导 (19) 5.4.1、Hive预操作 (19)

5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL (20) 5.4.3、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (21) 5.5、实验步骤五：利用R进行数据可视化分析 (22) 5.5.1、R安装 (22) 5.5.2、可视化分析MySQL中的数据 (23)

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

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)

基于大数据技术的电力用户行为分析及应用现状

基于大数据技术的电力用户行为分析及应用现状摘要：随着我国经济快速的发展及人民生活水平的提高，客户用电量及用电方式、行为呈现出多元化的特征，逐渐形成了用户端大数据，这些数据隐藏着许多用户用电行为的潜在信息。如何快速有效地对电力用户端大数据进行分析，并挖掘用户用电行为的有效信息，是当今重要的研究课题。关键词：大数据技术；用户行为分析 1电力用户行为大数据分析的必要性随着我国市场经济的不断发展，电力企业的性质也在发生变化，逐渐由生产型企业转变经营型企业，电力行业需要面对的是市场营销。所以，对用电客户的行为分析成为当前电网企业在市场营销中的重要内容。此外，近年来电网在信息化建设方面取得了很大的进步，作息化水平在不断地提高，电网企业的信息管理系统中积累了有关用户的大量数据。开发数据挖掘系统并利用它对电网用户的行为进行分析，可以有效提高电力企业的营销质量。在当前的信息管理系统中，只能对用户的数据信息进行简单的增减和查询，不能进行挖掘和利用隐含在数据内部的信息，不能查明深层次的关系，无法利用这些数据分析用户行为和将来的发展趋势，所以基于大数据技术的电力用户行为分析是十分必要的，利用它可以实现数据的挖掘，系统可以对现有信息管理系统采集到的用户数据进行智能化分析，挖掘出存在的深层次的关联，转变为供决策者使用的信息，这类决策型的信息可以帮助电网企业在市场营销决策中提升对客户服务的质量。总之，基于大数据技术的电力用户行为分析，挖掘不同用户用电行为的相似性，对于电力公司可以为用户提供信用价值评估，功率预测，定价，个性化定制等策略，也能够根据用户用电需求提高电力服务水平，特别是通过深入分析各类别各行业用电信息，对于政府掌握经济运行情况和制定相关政策具有重要的价值，同时用户也可以根据提供的相关信息进行自我用电调节；面向电力用户可以方便用户用电自我认知、推荐用电方式变更等；为政府提供经济发展趋势预测，区域房屋空置率分析，补贴，热工行业决策支持等。 2基于大数据技术的电力用户行为分析的应用现状 2.1基于大数据技术的电力用户行为分析的应用现状我国从2013年开始便开始效仿美国，运用大数据技术，分析用户行为特征，我国有的电力企业也开始致力于对大数据应用技术进行研究，我国当前在27个省市加入了智能用电研究系统，涉及的研究用户达到了2.42亿户，江苏电力公司在2013年时就优先采用Hadoop 分布式技术，对用户的用电情况进行调查并记录，为全国电力公司起到了榜样作用，另外，我国也全新地建立了多维度数据分析模型，增加了数据的可视化，为电力企业提供更多的识别便利。在2015年，上海成为了首个电力需求响应试点实验的工作地点，到了年底，上海已经可以独挡一面，用信息采集系统直接将2.8万个用电的数据采集并分析出来，使电力企业可以充分运用这些数据来进行用电行为分析，从而增加电能的利用率，更少地减少不必要的电能消耗，使企业向着利益最大化发展。 2.2基于大数据技术的电力用户行为分析的应用存在的问题随着无线传感器技术的快速发展，智能设备的广泛应用，迫使电力企业对居民用电负荷预测精度的要求更加严格，预测中面临的问题也不断增加。传统负荷预测偏向于所使用的技术，然而在智能电网时代下智能设备将负荷预测导向粒度

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。

用户行为数据分析数据挖掘BI 项目计划书

用户行为数据分析项目计划书 2011/5/4 修改记录

目录一、项目背景 (5) 二、相关术语 (5) 1. Web数据挖掘 (5) 1)Web数据挖掘分类 (6) 2) Web数据的特点 (7) 3) 典型Web挖掘的处理流程 (7) 4) 常用的数据挖掘技术 (7) 5) Web商业智能BI（Business Intelligence） (8) 2. 网站流量统计 (10) 3. 统计指标/术语 (10) 4. 用户分析-- 网站用户的识别 (13) 5. WEB日志的作用和缺陷 (15) 6. 漏斗模型（Funnel Model） (17) 7. 目前提供此服务产品/企业 (18) 三、项目目的 (18) 四、项目需求 (18) 1. 页面统计 (18) 2. 用户行为指标 (19) 3. 潜在用户特征分析 (19) 4. 指定User Cookie的分析 (20) 5. 用户趋势分析 (20) 五、项目系统设计 (20) 六、项目详细设计 (21) 1. 数据收集 (21) 2. 数据模型 (22) 1) 统计PV量(趋势) (22) 2) 消重统计独立IP量/ IP的平均访问页面量(趋势) (22) 3) 消重统计独立UV量/ UV的平均访问页面量(趋势) (23) 4) 统计URL的访问来源Ref的量/ Ref排行(趋势) (23) 5) 统计Ref=URL的去访URL*/跳出的量/ 去访/跳出排行(趋势) (23) 6) 统计分析/预测/规律特定用户的行为(趋势) (24) 7) 统计新访客/老访客(趋势) (24) 8) 页面平均停留时间/ 页面平均时长(趋势) (24) 9) 搜索引擎列表 (24) 10) 搜索引擎关键词 (25) 11) 搜索引擎关键词(各搜索引擎) (25) 12) 老用户回头率（用户黏性） (25) 13) 新增用户增加/流失（用户黏性） (25) 14) 不活跃用户激活（用户黏性） (26) 15) 用户浏览深度（用户黏性） (26)

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

大数据时代用户个人信息保护策略：分级分类保护

大数据时代用户个人信息保护策略：分级分类保护“棱镜门”事件暴露出了用户网络行为可以被实时监控的现实。除却国家行为，互联网服务提供者跟踪、分析用户行踪的事件也是此起彼伏。网易邮箱挂马事件、安卓应用隐私泄露问题、快递员售卖快递单事件，不断刺激着广大用户脆弱的神经。互联网进入大数据时代后，个人信息对于互联网服务提供者而言具备了更多的商业价值，同时也面临着更大的安全威胁。大数据时代如何保护用户个人信息，是不得不解决的关系网络发展基础的问题。保护用户个人信息，必须立足互联网业务发展现实。对用户个人信息采用分级分类保护，是解决大数据时代用户个人信息保护的一种有效方法。一、大数据时代用户个人信息商业价值进一步凸显用户个人信息构成大数据的重要源泉。智能手机和可穿戴式设备的普及，个人的位置、行为，甚至生理变化，都成为可被实时记录并分析的数据资源。同时，社交网络兴起，发表和分享信息成为重要的网络活动，用户成为互联网上各类信息的生产者。大数据商业应用深挖用户个人信息潜在价值。大数据在商业领域的典型应用体现为通过对用户行为的精准分析，提升用户体验，增强用户黏性，开展个性化营销。区分个体变

得十分重要，对一定规模的关联信息的聚合分析可以还原并预测用户生活全貌，为个性化业务提供数据支撑。互联网通过后向收费模式，将个人信息转化为商业链的价值节点之一。技术发展为挖掘用户个人信息潜在价值提供条件。获取和存储成本的降低，使大规模信息的聚集变成可能。数据挖掘和数据分析技术，为用户个人信息二次开发提供了机会和条件，信息的潜在价值得到释放。实践中，拥有丰富个人信息资源的社交、电商公司纷纷通过挖掘信息价值，创新自身业务模式，并向第三方开放相关数据，提供数据支撑。淘宝数据魔方、百度游戏营销平台等，均通过对用户行为的分析，建立用户行为数据库，向平台上的第三方输出数据，提供决策支持。二、大数据引发用户个人信息安全新挑战大数据加大了用户个人信息安全风险。在互联网时代，我们已经意识到用户个人信息的价值与安全成反比。用户个人信息的潜在价值不断刺激着人们收集、使用的欲望，巨大的经济利益催生地下产业链非法牟利，严重威胁用户个人信息安全。互联网业务创新与用户个人信息保护之间的矛盾激化。互联网服务提供者希望获取大量用户个人信息，而用户则避