大数据研究女性用户喜好
都说女人心海底针，经常会有些很奇怪的想法和做法让直男们无法理解，但琢磨她们并没有那么难，今天是国际”女王”节，就让个推大数据用数据智能为你剖析你的”女神”，让你更懂她！
每过七年，就是一个全新的自己
随着移动互联网的普及，越来越多的女性通过智能终端设备上网。根据中国互联网信息中心(CNNIC)发布了第43次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2018 年12 月，我国网民规模为8.29 亿，其中98.6%是手机网民，男女比例为52.7:47.3，也就是说中国有近四亿的女性移动互联网用户。
个推大数据将18岁以上的成年女性分成了时尚女学生（18-24岁）、职场小姐姐（25-34岁）、全能辣妈（35-44岁）、养生小阿姨（45岁以上）四个阶段，通过洞察我们发现每一个年龄段都有其特有的兴趣偏好。换句话说，女人每过7年就是一个全新的自己。
时尚女学生是Z世代的代表人物，她们明明可以靠颜值，却偏偏要靠才华。她们的兴趣偏好指数中排名最高的是出国留学，而在线学习也排名第三，用实际行动诠释了充实的自我就是最美的。女学生们在学习之余还注重幽默感，搞笑也是她们的标签。所以，如果想要和初次见面的女学生聊天，最好的话题是动漫，因为二次元是她们的结界。
女性从女学生蜕变成职场小姐姐，她们正在经历很多的人生第一次，是在职场升级打怪的”杜拉拉”，是从租房到买房的新都市人，是恋爱结婚的小媳妇，是抱着宝宝手足无措的新手妈妈…据个推大数据兴趣偏好指数显示，职场小姐姐最苦恼的问题是被”催婚”，请你见到她们不要问”你对象呢?”
女性升级到了全能辣妈，她们重视家庭，但是她们拒绝做”黄脸婆”，再平淡的日子到了她们手里也会变得有滋有味。她们比大多数爸爸有耐心，扛起了陪着孩子写作业这项吐血的工作，吐血之后敷个面膜、按个摩就能活力满满。她们关注投资理财，有一定的经济基础。她们关注旅游，总是能把全家的旅行安排的妥妥当当。她们是百变女王，生活的琐事到她们这里都变得像艺术，她们每一面都从容淡定。
养生小阿姨已经是”养生”达人，进入”佛系”的境界。清晨，泡一杯茶，迎着微风，看看画报，读读杂志，关注天气和养花，永远都是春暖花开的样子。兴趣来了，她们也会买买彩票，讨个好彩头。她们是很好的倾听者，也会妙语连珠，解读生活的真谛。
年轻女性买手机更看重”颜值”
根据个推大数据洞察，OPPO和VIVO这两个品牌在年轻女性中更受欢迎，一方面得益于它们时尚的外观，年轻化的配色，另一方面与手机品牌选用”小鲜肉”代言人也息息相关。”青春”和”颜值”正主导着年轻女生的消费观。
华为更得成熟女性的青睐，注重品质、低调不失优雅是她们的消费观念。
小米应该是直男最爱，在女性群体明显弱势，养生小阿姨占比最高的原因可能是拿了儿子的淘汰手机。
时尚女生喜欢小红书，养生小阿姨更爱拼多多
根据个推大数据洞察，不同年龄段女性对购物App的偏好也有所不同。时尚女学生更喜欢通过使用小红书社交购物类App来选购喜欢的时尚好物，这也和年轻化的”网红经济”密不可分。职场小姐姐则更喜欢品质生活，喜欢用京东来网上购物。
全能辣妈是精明的购物者，更喜欢逛网上超市，使用多点的占比更高，省事又实惠，也喜欢用贝店这样的社交电商平台卖货，也能赚取零花钱；养生小阿姨更钟爱用拼多多的低价拼团购物。
美食永远是女人的最爱
根据个推大数据洞察，不同年龄段女性网上订餐的习惯不同，时尚女学生的一日三餐更多是通过外卖平台来点餐，其外卖App渗透率最高达14.67%。其次，职场小姐姐也是外卖App的忠实用户。成熟女性外卖App的渗透率较低，这与他们注重营养和规律的生活有关，她们更喜欢在家烹饪美食。
那么”女王”叫外卖都吃些什么呢？
在选择咖啡饮品上，根据个推大数据洞察，质优价廉、网络购买体验感佳的瑞幸咖啡App 更受年轻女性的喜爱，职场小姐姐最喜欢点一杯瑞幸咖啡来当下午茶。注重品质的全能辣妈更青睐带有身份象征的星巴克，星巴克App在渗透率TGI上超过瑞幸咖啡。而养生小阿姨则对咖啡饮品没有明显偏好。
进驻中国的洋快餐品牌吸引力很强大，除了养生小阿姨，其他女性都很喜欢它们。其中，肯德基在职场小姐姐群体里更受欢迎，麦当劳的女性用户中女学生更多一些，必胜客则通过打造欢乐餐厅，营造家庭聚会氛围捕获了更多全能妈妈的青睐。
年轻女生也爱吃鸡，小姐姐更爱消消乐
玩游戏不仅是男生的天性，也已成为现代女性的最爱。个推大数据洞察发现，有闲又很宅的时尚女生更爱玩射击类的吃鸡游戏，职场小姐姐工作压力大，更喜欢玩开心消消乐这类休闲游戏来缓解工作压力。
全能辣妈喜欢吃鸡，也喜欢球球大作战这类益智游戏；养生小阿姨不仅也爱玩消消乐，还喜欢斗地主这类棋牌游戏。
通过个推大数据的洞察，你会发现女人的善变、难猜，是因为她们在不同的人生阶段有不同的任务，有许多繁琐的事需要处理。所以，才会有那句名言”如果说女人是一本书，那这本书就是永远读不懂，也读不完的书”。
2016微信用户数据报告（想知道的全在这） 想运营好微信公众号，需要好好研究研究微信公众平台后台提供的数据显示以及统计功能更，比如增粉掉粉情况，图文阅读量留言点赞次数等信息，对于运营微信自媒体是很有益处的。这次要给大家讲的数据主要分为3个部分，用户增长来源分析、图文阅读分析和用户属性分析，虽然我是科技类的自媒体，但是对于数据影响因素的分析还是具有一定的普适性，所以小编希望通过解读本号数据背后影响因素，能给大家的微信公号运营，带来一些实质性帮助。 第一部分：用户分析 1：用户新增来源的5种方式 【搜索公众号名称】：即搜索微信微信公众号的名称获得关注，这类号一般是具有一定的品牌知名度，或定位足够垂直，或广告宣传到位，用户会自通过关键词搜索，例如杜蕾斯、汽车、北京(地方号)、移动互联网、PPT等。所以在取名的时候，要取与公号定位相符的名字，有利于被搜索到。如果怕别人也用同样的名字，可以选择注册商标、微信微信认证、提高粉丝互动率等方式，提高公号排名。 【搜索微信微信号】：通过这种方式关注的用户，一般属于较为精准的用户，毕竟微信微信ID是一串字母加数字的结合，记忆和输入都很难，所以最好是结合公众号的名称设定ID，不但好记还好输入。尽量减少用户的记忆和输入成本，会在一定程度上增加关注量。建议使用拼音、英文名、字母+简单数字等组合，不太建议在微信微信号中加个下划线或短杠，会导致输入困难，关注量下降。 【图文消息右上角菜单】：这个关注按钮隐藏较深，很多人不知道阅读文章时的右上角按钮里还隐藏了“查看公众号”的功能，所以通过这个方式关注公众号的占比很低。
【名片分享】：直接的名片分享，一般应该都是通过微信微信人与人，或微信微信群的口碑传播，这个数据占比越高，说明这个号的质量越好，受欢迎程度越高。 【扫二维码及其他】：大部分账号的粉丝来源，都是“其他”类最多，一般包括3个渠道，图文消息标题下蓝色链接、微信微信公众号二维码、广点通系统推广 a、图文消息标题下蓝色链接： 这种蓝色链接字体关注的方式是较为常见的一种关注方式，而且很方便，用户点击一下就可弹出关注界面。很多公众号都会在图文页面中加上提示，让用户关注公众号。 账号通常也会在页面底部提示大家点击阅读原文进行关注，其实也是利用这样的方式;只是跳转了一个页面，比如点击阅读原文后跳转到这么一个提示页面：
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.doczj.com/doc/3517655944.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”如何作用于“用户研究”？ 无论是产品经理、设计师、工程师，大家都是为用户服务的。用户各有所好。你喜欢这个，我喜欢那个，也有我们都喜欢的。那么在用户的心理隐藏着什么样的秘密呢？要想发现其中的奥妙，通常有两种方式：定性研究、定量分析。定性的信息告诉你为什么会发生，它灵活、快速、细节丰富，但缺乏普遍性，我们能听到的只能是少部分用户的声音，他们是否代表大多数用户是无从判断的。另一种方法就是让数据来说话，定量的信息告诉你发生了什么，它真实、精确。也就是说，用户研究并不一定总要使用“定性研究”这样的方式才能进行。借助数据分析也可以达到了解用户喜好的效果。一、“数据分析”在“用户研究”中的作用 “数据分析”如何作用于“用户研究”呢？ （1）了解用户概况 了解目标用户“背景信息”：通过数据统计目标用户“人口统计”信息，比如，年龄构成、性别比例、等等（如下图），达到对目标用户背景情况摸底效果 （2）区分用户群体差异 按照多种维度，发现用户不同特征，将相同特征用户归类，进而准确形成用户分组，为之后进一步用户分析工作在此基础上进行，为产品优化设计工作指明用户群体的方向（如下图） （3）分析用户偏好
以调研的产品为核心，按照多种维度统计“频次”、“含量占比”，从而挖掘目标用户各种“偏好”，让“产品优化设计”能够迎合用户需求，有的放矢：如下图一，产品使用地点排行，挖掘用户对地点的偏好；如下图二，产品分类排行，挖掘用户对产品分类的偏好 二、用户研究中的“数据分析”方法 收集用户数据->制定编码分类->数据分析（用户特征提取）->确定优化方向->提升商业回报，下面进行简要介绍
导语：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章，欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析，实际是电商数据分析，归结到底还是零售数据分析，给你一些分析的思路，权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度（参考数据雷达的分析思路）。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析：主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年（或上月）同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率：主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”，即：日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效（人效）：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法：本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析：主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常，
产品各个阶段的用户研究.txt38当乌云布满天空时，悲观的人看到的是“黑云压城城欲摧”，乐观的人看到的是“甲光向日金鳞开”。无论处在什么厄运中，只要保持乐观的心态，总能找到这样奇特的草莓。前面对用户研究的分类、概念、适用范围进行了归纳总结。本文则会从移动通信和互联网产品生命周期为主线，给出适合于产品生命周期各阶段的用户研究方法。 第一阶段：产品策略研究阶段。这一阶段的主要目的是分析用户趋势和细分用户群体。对于分析用户趋势，是指从宏观视角整体了解用户、市场及技术等方面的发展与变化趋势，明确未来发展的机会点，主要采用的方法是案头研究。细分用户群则是为了准确掌握各细分用户群的态度和行为特征，为产品生命周期各阶段的用户研究建立一致的用户细分基础，主要采用的方法有深访、座谈会、数据分析和挖掘方法（聚类分析、回归分析等）。 第二阶段：产品概念生成和概念评估阶段。首先是分析目标市场现状，即针对某细分用户群作针对性的深入研究，了解目标用户群当前所处的总体市场环境、用户发展现状、竞争态势和国内外实践经验和成功案例，为下一步的需求挖掘和概念测试提供指导性的信息参考，采用的主要方法是案头研究。然后是挖掘用户需求，即深入了解细分用户群对产品的需求，挖掘潜在需求，发现未被满足的需求，确定典型目标人群的需求特征，选择具有一定潜力和可行性的需求关注点，为生成新的产品概念提供用户需求信息，采用的主要方法是座谈会、问卷调查等。第三是评估产品概念，即深入了解用户对概念的评价、反馈和期望，从用户侧获取产品概念设计和优化的方向，评估和筛选出具有市场潜力的产品概念，同样是采用座谈会、问卷调查等方法。最后是识别目标用户，即建立目标用户识别的模型，从内部海量用户数据中去发现新产品概念面向的目标用户，分析目标用户的特征，主要是采用内部数据分析和挖掘的方法（如分类、预测等方法）。 第三阶段：产品设计和评估阶段。首先是要了解用户对产品设计的期望和要求，为产品设计提供参考，以保证产品的原型和成品设计过程以用户为中心，并符合用户预期，完成产品原型设计，主要采用的方法是卡片分类、参与式设计、用户体验测试（如眼动跟踪等）。其次是评估产品原型，即产品设计的初始原型完成之后，从用户角度评价产品原型及其可用性，找出存在的问题，并提出相应的建议解决方案，为产品原型的迭代优化提供方向，主要采用的方法是专家评审和可用性测试。 第四阶段：产品测试与试商用阶段。本阶段的主要目的是了解产品试用的反馈，了解或发现用户使用行为特征及使用障碍，总结归纳用户的使用习惯或偏好，为产品正式商用前的产品改进提供重要的用户反馈信息，确保产品的功能、界面、内容等各方面能够满足用户的使用习惯，主要采用的研究方法包括小组座谈会、问卷调查和可用性测试（可选）。 第五阶段：产品导入阶段。首先是了解使用的评价，即了解用户对产品的认知程度和熟悉程度、用户使用产品后的评价和反馈，分析用户对产品各方面性能的评价（操作、界面、内容等），掌握用户在新产品使用上的行为和习惯, 深入分析用户购买和使用产品的原因、了解和购买产品的渠道、使用行为/场景、使用障碍等，挖掘和整理产品购买和使用过程中出现的问题，主要采用的方法是小组座谈会、问卷调查和可用性测试（可选）。其次是通过初步掌握的内部数据，分析用户的产品使用行为，发现使用特征和模式，主要使用的方法是数据分析和挖掘。 第六阶段：产品成长/成熟阶段。这个阶段包括以下几类任务：分析用户流失及沉默原因，对用户的产品使用情况进行深度讨论和原因挖掘，发现造成用户流失、沉默的原因，识别流失、沉默用户特点，针对用户不满问题及时改善产品，主要可以采用小组座谈会的方法；监测用户对新产品的满意度情况，帮助产品经理判断用户对其所使用产品的满意情况、及时发现问题并分析原因，可以采用小组座谈会和问卷调查的方法；挖掘产品横向之间的关联关系，分析不同产品的共性，为进行产品组合提供分析支持，主要采用数据挖掘的方法（例如关联规则模型等）；从后台数据中分析和挖掘用户使用行为，发现产品优化机会，主要采用数据分
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
互联网用户研究调查报告PPT写法 互联网用户研究一般分为定量、定性分析。定量，即用大量数据发现问题，告诉你问题是什么，可能发现的仅仅是一个趋势，宏观不具体;定性，即用典型用户访谈研究分析问题，搞清楚问题为什么原因，用来佐证定量分析得到的问题，继而提出问题具体解决方案。 互联网用户研究调查报告PPT写法 产品团队中，不同成员进行用户调查目的不同，调查报告产出物都不相同。 如果是用研团队进行用户调查，他们产出的报告会详细介绍调查背景、问题是什么、为什么会是这样;如果是产品经理进行用户调查，则需要产出的报告通常会深入到问题具体产品形式上的解决方案。 近期我在定性分析过程中，使用了在线问卷调查方式进行收集用户反馈。问卷的问题设置方式我就不多说了。这里从产品经理角度，分享一下互联网用户研究调查报告PPT写法。 Page 1 首页 内容：xxxx调查报告作者分享时间 要求：首页简单大气，醒目。 Page 2 目录 内容：首页、目录、调查目的、调查方法、数据说明、调查展示、调查分析、调查结论、效果评估 要求：
1、目录页，可以清晰的告诉参会人员你此次调查报告的分享思路。 2、一般采用总-分-总或者分-总的分享思路。即是什么、为什么、怎么办的方法论。当然，调查报告的背景介绍肯定需要放在报告前几页，后面才是报告主体内容页，采用方法论分享思路即可。 3、调查报告PPT结构介绍： 调查背景：调查目的、调查方法、数据说明。 是什么，即调查展示部分。 为什么，即调查分析部分。 怎么办，即调查结论部分。 效果评估，即验证解决方案有效的数据指标。一般产品经理都会有明确的KPI，做任何事情都需要KPI考核。所以既然此报告产出了大致的解决方案，那最后一页需要效果评估来说明一些考核KPI，去验证你解决方案的最后效果是有效的。 Page 3 调查目的 1、说明进行此次调查的目的是什么，是为了解决什么问题。包括简单调查背景介绍和明确的调查目的。解决某个问题，切忌目的分散，最终导致调查过程中干扰太多，调查效果太差，最终解决不了任何问题。 2、给本次解决问题设置一个完成率，让调查的目标清晰可见。一般情况下，不能一次性解决掉产品问题，所以会分解目标分阶段完成。 Page 4 调查方法 用户取样方法：是有效覆盖样本、还是随机抽取样本。用户取样方法不一样，最终产出调查报告的数据目的就不一样。若用户取样为有效覆盖样本，则表示参与调查的人能代表一类人，数据具有说服力。若用户取样为随机样本，则调查报告参与调查的人只能代表一部分人，说明存在的问题。 调查形式：电话访谈、在线问卷、焦点小组等形式。 Page 5 数据说明
证券客户数据挖掘应用分析报告 企鹅号：1215792016 一、前言 证券行业是中国计算机应用高度密集的行业之一，较高的信息化水平使其积累了大量的数据，既有企业内部的数据，如财务状况、经营状况等，又有来自外部的客户账户信息、客户交易数据、股票市场信息、上市公司信息等。其中，客户相关数据挖掘利用是券商摆脱低层次的同质化竞争，走出差异化服务优势的重要途径。本文将重点分析证券行业在客户数据分析方面的应用情况，并尝试提出初步建设方案。 二、行业应用现状 互联网企业为什么能介入金融？靠的不是它的技术，更是它的数据。互联网企业充分利用其平台积累的大数据资源，将海量交易数据转化为金融商机，通过对大数据的深度挖掘实现了精准的金融服务。互联网金融风生水起的背后，大数据功不可没。大数据现在不仅仅是IT行业的一个炒作的概念，更像是一场IT界的全民运动。国内证券公司也已经在大数据领域进行了一些探索。 2012年，海通证券自主开发的“给予数据挖掘算法的证券客户行为特征分析技术”（简称“行为特征分析技术”）问世。这项技术主要应用在两方面——根据客户历史交易行为，为每一位客户打上交易行为特点的标签；根据客户流失概率的预测。海通证券通过对100多万样本客户、半年交易记录的数据进行分析，建立了客户分类、客户偏好、客户流失概率的模型。据此为海通证券400多万位客户打上了行为偏好的标签。该项技术开发时的最大初衷，是希望通过客户行为的量化分析，测算客户将来可能流失的概率，为客户维系与挽留工作提供有力的支持。 此前，券商挽留客户的做法无非是降低其佣金，但最终得到的往往是一个无效客户。通过这样一个模型，可确定客户类型和特点，为他们提供特定服务，比如，已经发现了购买某一商品的客户特征，就可以向那些具有同样特征但还没购买该商品的客户进行推销；又比如找到流失客户的特征，然后对那些还未流失、但具有同样特征的客户进行针对性弥补。 海通证券称，“行为特征分析技术”从2012年开始已投入运行近一年，累计使用人数278248人，日均1030人；累计使用功能次数100多万次。经2012年客户交易数据的验证，上述模型较为准确反映了客户行为。 也是在2012年，国泰君安推出了“个人投资者投资景气指数”（简称3I指数）。3I与海通的行为特征分析技术，数据样本同样是来自券商真实客户的真实交易行为数据。3I指数采集的客户行为样本包括账户活动率、账户持仓比例、追
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)
数据分析发展方向
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?数据分析员所在部门：市场研究公司数据部 上级职位：数据部经理 主要工作内容/职责/流程: 根据数据分析方案进行数据分析，在既定时间内提交给市场研究人员. 应聘数据分析员,要遵守岗位职责: 1. 持证上岗。 2. 热爱本职工作，具有高度的责任心和忘我的工作精神，爱岗敬业，工 作认真细致，能认真完成公司交给的各项工作任务。 3. 要求掌握较深的业务知识和计算机应用知识，能用行业各种应用软件 进行各种数据分析和综合数据处理，加工成有用的信息提供领导进行决策；能配合系统管理员进行计算机网络维护及管理。 4. 负责本公司计算机信息网络数据的收集、传递（主要是上报）和管理 工作，对各网点上报的数据和本机房传递的信息数据，要做好详细的“数据传递纪录”，对未按时间要求漏报和数据有误的网点要及时督促，每月将各经营站点数据上报情况通报一次；负责各类数据的整理、汇总和分析处理工作，及时向本公司领导及有关部门上报信息数据，做好相关纪录； 负责本公司网络信息数据的安全管理，及时做好各类数据及报表的备份工作，做好归档、保管工作，做好信息数据的保密工作，严禁向未授权单位、部门及个人提供各类信息数据；负责机房文件收发、归档和保管工作。 5. 遵守特定的工作时间：必须等各网点数据传输完毕核对无误后才能下 班。 数据分析员的工作不算很累,比较程序员的工作轻松多了.至于前途问题谁都说不定啊.月薪的话,就要看你是做在什么公司做什么数据分析了.在公司当然有前途,月薪高. ?知己知彼，IT公司对数据挖掘相关从业者的的要求 原文地址：知己知彼，IT公司对数据挖掘相关从业者的的要求作者：biclou d 经常有人咨询数据挖掘该学什么，怎么学，先看看各公司的要求，对着摸索着学习。 路走对了，就不怕远，wish u good luck！ 1.一淘广告技术 算法工程师-数据挖掘 工作年限 3年以上 学历要求硕士 岗位描述 1. 对数据敏感，热爱数据挖掘领域的工作
某用户网络问题分析报告 故障现象描述 1.故障现象描述 某公司总部业务内网IP电话系统中，一台位于办公区的IP电话管理系统主机（vSphere虚拟机）10.10.15.191需要定期与位于核心区的一台服务器（也是vSphere虚拟机）10.10.36.50通信，传递IP电话状态信息。 10.10.36.50是一台WebSphere应用服务器，在应用服务器的日志中不定期会出现10.10.15.191客户端无响应导致会话超时的错误警报。 2.环境描述 发生问题的两台主机之间的网络逻辑结构示意图如下： 发生问题的客户机与服务器的通信需要经过两道防火墙以及多台网络设备，两台防火墙均未配置内网间NAT地址翻译。 1.2.分析方案设计 1.分析目标 鉴于发生问题的两台主机间网络设备较多，初步怀疑是防火墙故障阻断了两台主机间的数据传输导致会话超时。需要通过数据包解码分析验证是否中间设备故障导致，找出问题的根源。 2.分析方法 3.将科来回溯分析服务器部署在核心区，同时连接服务器接入交换机与办公网汇聚交换机，将服务 器接入端口与办公网上行端口的流量镜像到分析服务器。 利用科来回溯分析系统7*24小时不间断捕获防火墙两端的流量，根据服务器日志产生故障警报的时间回溯当时两台主机间的通信数据包。通过两端流量分析对比，判断防火墙以及中间网络设备是否对两台主机的通信造成影响；如果中间设备没有对会话造成影响，则进一步分析定位造成故障的直接原因。
1.3.分析情况 1.正常会话行为分析 首先需要对未发生问题时段的正常会话进行解码分析，以建立两台主机间通信的行为模型。下载正常时段10.10.15.191与10.10.36.50之间IP会话的数据包，在科来网络分析模块的TCP视图中可以看到两台主机间的会话使用10.10.36.50的TCP 9080服务端口，会话持续时间、通信数据包数量都不固定，如下图。 从其中一个会话的交易时序图中，可以看到在正常情况下TCP三次握手之后，客户端（10.10.15.191）会首先向服务器端（10.10.36.50）POST数据，如下图。 从图中还可以看出，位于防火墙两端的监控链路先后都捕获到了会话双方向完全相同的数据包，说明至少在正常时段防火墙并未阻断两台主机的通信。
产品经理为什么要做市场调研？调研的目的是什么？ 我们在做市场调研前，必须有一个自己的调研思路：调研目的、调研对象、需要收集的
数据、需要达到的效果等。只有有了明确的目标，才能获得更加有效的数据。 1、通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心，为了更好的制订MRD； 2、为领导在会议上PK提供论据； 3、提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会进而系统、客观地识别、收集、分析和传播营销信息，及时掌握一手资源； 4、验证我们定的目标客户是不是我们想要的，目标用户想要什么样的产品或服务； 5、了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求； 6、找准产品机会缺口，然后衡量各种因素，制定产品战略线路； 7、调研到最后，目标越明确，需求确明确，也就会觉得，产品越难做，难以打开市场等； 8、对于全新的产品，调研前PM必须先自己有一个思路，然后通过调研去验证自己的想法的可行性。 二、市场调研的方式方法有哪些？怎样确定调研的维度？ 1、问卷调查、用户AB测试、焦点访谈、田野调研、用户访谈、用户日志、入户观察、网上有奖 调查； 2、做人物角色分析：设置用户场景、用户角色进行模拟分析； 3、情况推测分析； 4、调研的维度主要从战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层来展开（不同的产品从不同的层次来确定调研的维度） 三、如何整理市场调研的数据？ PS:对收集到的调研数据，我们需要整理出那些有效的数据，对于无效数据果断丢弃。对有效数据进行细致的处理、分析。 通过市场调研，我们收集了不少的数据，这些数据都是用户最直接的对产品的某种需求的体现。作为产品经理，我们视这些数据为宝贝，我们需要将这些数据进行整理，让他们变为珍宝。那我们该如何整理呢？
调查数据分析报告范文数据分析报告范文项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。 项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据： 政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《 ___关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将 ___进入市场化的运作模式。 时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。 项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据
任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。 有关数据分析报告的详细样本，建议你到一些权威的数据分析机构去找找。。。 很多的，而且有非常多的数据分析模型和分析数据，还有案例 我给你介绍一个国内比较专业的数据分析机构 “开元研究”，希望你去了解一下。
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)
数据分析经典语录汇总 【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议； 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点；第三，多动手，不动手，靠脑袋想是不够的，不要怕错，大不了错了重来。 数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理，懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活，所以数据分析师也是个艺术家。 【数据分析流程】首先明确分析目的，然后搭建分析体系，确定各个分析内容，进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成，最后检验是否达到分析目的！ 【数据挖掘流程】①业务理解：清晰定义业务问题；②数据理解：有什么数据，数据质量心中有数；③数据准备：数据抽样、转换、缺失值处理等；③建模：选择和应用不同的模型技术，调整模型参数；④评估：对前面步骤进行评估；⑤部署：把数据挖掘成果送到相应人手中，并进行日常监测和维护、更新。 【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么？然后，再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。 【数据分析5步走】1、锁定分析目标，梳理思路，叫纸上谈兵；2、把杂乱的数据整理出图表报表，用数据探业务，叫自问数答；3、锁定核心抓重点，设定最终算法，叫挟天子以令诸侯；4、梳理重点发现，准备剧本开拍，接受PK，叫才辨无双；5、效果梳理，总结经验，叫内视反听。 【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。 数据分析如果一开始数据分析方向就错了，所有努力都是徒劳，后果不堪设想。亲们，数据分析前先明确目的，再根据分析目的确定分析框架与内容，以及所采用的数据分析方法。【常用数据分析方法】：趋势分析：查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势，得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息；对比分析：自己和自己比，找趋势、规律；自己和别人比，找差异、问题。结构分析：拆字诀，子类目、属性值、新老会员、各个运营节点，都可拆。 【数据分析注意点】1、要注意每种统计分析方法的适用范围；2、使用不同的数据分析方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪，多次尝试；3、结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述；4、需要耐心和细致，不能出现任何疏漏，别一个老鼠害一锅汤；5、高级数据分析不一定是最好的，简单有效才是最好的。 【如何用数据看透问题】1、确定指标，看数值；2、问题还不够明确？将指标层层分解；3、只看数值还不能确定问题？多周期看趋势；4、问题初步明确了，找不到原因或者发力点？将统计对象分类，拆解为不同角度来观察；5、参考行业对比数据，如果有的话...而每一步具体怎么走，全靠业务理解！
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
产品定位 2020年
1、产品定位功能基本内容 目录 2、中海丰台花乡造甲村地块实例
功能目的：开发软件为房地产企业投资拿地提供决策依据，通过大数据整合与分析可以让决策过程更为高效与科学。 其中产品定位阶段需要结合房产市场数据确定产品设计的方向，开发该模块可以高效地为投资人员提供有数据支撑的户配建议并通过线上工具核算得到初步的设计方案经济指标。 搜集资料综合分析产品定位投资测算初判结论【产品定位阶段】在土地初期研判阶段，根据前期的信息搜集与现场调研结果，投资人员及营销人员会初步给出目标地块的产品定位建议。根据产品定位建议可以概念性的描述地块的设计思路，结合土地的规划指标，可以粗略的得到地块不同户型的规划数据，为下一步投资粗算做准备。
产品定位 【产品定位】产品定位主要包括目标地块将采用的的物业形态、产品户型、户型配比及初步售价建议。 【物业形态】1、物业形态主要分为超高层、高层、中高层、小高层、多层、低层（低层分为联排别墅、双拼别墅、独栋别墅） 2、主要影响因素为土地限高、土地容积率，另外建筑退距、地块大小及形状、商住比例、车位等也有一定影响。 【产品户型】1、户型一般按照面积段划分，也可按照使用功能（如三室两厅、一室一厅等）划分。 2、根据项目情况及企业发展要求，结合市场供需和客户分析，一般情况下单项目户型类型3-4个较为常见。 【户型配比】1、户型配比是指不同户型的产品之间的比例配置。 2、根据市场供需及客户分析，调整项目户型配比，分为利润最大化或者货值最大化，使项目利润和周转达到相对平衡的状态。 【售价建议】1、项目的售价建议主要参考市场价格水平作为重要依据，结合企业对市场的判断，进行合理预估。 2、一般企业会根据产品竞争力、营销团队水平以及资金压力等因素综合评定。 物业形态产品户型售价建议 户型配比
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