DO 用户感知解决方案 诺基亚全球服务部
DO的接口数据源和主要功能
方案特点 创新核心方法：五步法贯穿端管云?自主创新核心方法：贯穿流程，左手无线，右手核心，洞察终端与业务。纳入集团集中性能核心方法 开放式的移动互联网感知管理?统一2/3/4G移动互联网性能和感知管理方法和流程； ?兼容多厂家网络环境； ?打通业务和网络，以信令大数据，关联网络性能(无线，核 心网)等信息，联接业务SOC和 网络NOC运维； 4G数据业务性能与感知管理
DO端到端数据业务优化 数据业务信令大数据：2G Gb/3G IuPS/4G S1-U, S1-MME, S6a, S11,SGs,UU, X2,……网络测量，投诉工单，终端 库，业务库 数据共享关联层终端投放专题 23G流量迁移专题 大事件保障 APP众筹路测 高铁用户感知专题 室内用户感知专题 APP业务质量专题 ……. 移动互联网端到端质量分析VoLTE端到端质量分析 CSFB端到端业务质量分析 批量用户投诉智能 处理…… 4G驻留比提升 GIS可视化引擎 网络管理视图 网络业务性能监控 KQI/KPI专家分析 客户感知溯源 端到端工单派发 终端性能管理 APP业务洞察 …… 涵盖4G全业务拉通管理和生产视图面向市场专题创新
观察业务过程，映射用户感知的关键网络运维优化要素“五步法”穿越移动互联网业务信令流程
该网络4G 网络体验对标结果优秀： 1.上网时延短，达到0.6秒； 2.上网成功率高，87%； 3. 上网速率较快，达到1.5Mbps ； 在某市4G 移动上网业务质量评估 该网络市场具有良好的发展潜力： 1. 网络：4G 网络和流量占比较低（约30%），通过4G 网络建设可以进一步拉动用户流量；2.业务：视频流量占比26%，可进一步拉动流量； 3. 终端：现网3G 用户中有30%持有4G 终端，可优先转化为4G 用户；现网2.6%终端只支持TDL 制式，可提供终端升级建议； 能不能上网？ 上网快慢？ 主流业务占比？
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
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)
网站分析 从网站的用户层面，我们根据用户访问的行为特征将用户细分成各种类型，因为用户行为各异，行为统计指标各异，分析的角度各异，所以如果要对用户做细分，可以从很多角度根据各种规则实现各种不同的分类，看到过有些数据分析报告做了各种用户的细分，各种用户行为的分析，再结合其他各种维度，看上去内容绝对足够丰富，但很难理解这些分析结果到底是为了说明什么问题，也许作为一个咨询报告反映当前整体的趋势和用户特征确实合适，但如果真的要让数据分析的结果能够引导我们去做些什么，还是要在做用户细分前确定分析的目的，明确业务层面的需求。 既然要做基于用户细分的比较分析，自然是为了明确某些用户分类群体的行为特征与其他用户群体的差异。这里主要从指导内容层面的调整为导向，通过比较各用户细分群体对内容需求的差异，优化内容运营，将优质的内容或者符合用户偏好的内容推荐给相应的用户。 既然是基于用户细分，首先明确用户的细分规则，这里举例3类细分：流失用户与留存用户、新用户与老用户、单次购买用户和二次购买用户，基于这3类细分，对每个分类的用户购买商品进行比较分析，明确哪些商品更加符合用户的预期。 当然，要区分流失用户和留存用户，首先必须对用户流失有一个明确的定义，关于流失用户的定义可以参考博客之前的文章——网站的活跃用户与流失用户。有了定义我们就可以做统计和细分了，还是以电子商务网站为例，电商网站的内容就是商品，我们基于每个商品计算购买这些商品的用户中购买后造成流失的用户比例，如下： 这里的指标定义应该比较明确，每个商品的流失用户比例应该是购买该商品后流失的用户数在所有购买该商品的用户中的占比，但只知道每个商品的流失用户比例无法评价这个商品是否对用户保留有促进作用，或者在一定程度上造成了用户的流失，只有通过与总体水平的比较才能得出相应的结论。所以这里需要重点解释的是“与总体比较”这个数值是怎么计算的到的，这里的百分比不是直接相减的结果，而是一个差异的幅度体现，这里假设总体用户流失率为56%，那么以A商品为例，与总体比较的结果是：( 58.13% –56% ) / 56% = 3.80% ，使用同样的计算方法也可以得到其他商品与总体比较的差异幅度。最后就是展示，在Excel里面通过“条件格式”里面的数据条功能可以直接展现出图中的效果，非常方便。
移动互联网用户感知主动性测试七维十步 法 摘要: 随着移动互联网业务和行业应用的日益丰富，用户感知问题成因复杂，由于无线接入不同于有线接入的某些特性，单单无线侧或IP侧都不能全面定位移动互联网用户感知问题，现网中很多的问题都是非信号类的感知问题，如何将IP 包和无线信令相关联是打通端到端移动互联网用户感知分析的关键。 本创新基于大量用户感知投诉的案例，江苏公司融合IP和无线技能，深度挖掘Wireshark/Shark、QXDM等专业工具与专业网管能力，针对非信号类的感知问题，在业界首先提出用户感知测试十步法及移动互联网感知分析七维度，分析用户IP数据报文，精确匹配业务模型、终端类别，快速解决传统手段难以定位的业务层面感知问题。 该成果在江苏经过两年的规模使用，提升了自有APP、电信合作SP、行业用户、明星机型的运营能力。直接挽回农行、二院、中天钢铁等大客户行业应用损失，可量化经济效益近两百万元；改善了电信自有产品爱游戏、翼支付的使用感知，提升了市场竞争力；并协助合作客户定位了乐视视频、华泰证券、苏宁易购产品的缺陷，产生了间接的经济效益。 关键词：用户感知、移动互联网、QXDM、Shark、Wireshark
一、背景介绍 1.1移动互联网业务日益丰富，用户感知问题成因复杂 随着4G的发展，现在的移动互联网业务已经非常的丰富，除了手机侧的业务以外，物联网或者行业应用的发展已经非常普遍，涉及到了各个领域，各种各样用户的感知问题形成的原因非常复杂，终端、软件、无线网、核心网、SP等都有可能出问题。 图1 移动互联网业务丰富 1.2无线接入有别于有线接入、单无线或IP侧都难以定位问题 有线接入网基本是点对点的业务，障碍很容易定位到具体的节点；但是无线接入是有别于有限接入的，中间涉及的网关和节点都非常的多，仅仅无线侧或仅仅IP侧都是非常难以定位最终的问题。 图2 端到端网络结构
用户行为分析解决 方案
用户行为分析解决方案
目录 一. 简介 ............................... 错误!未定义书签。 1. 特点 ..................................................................... 错误!未定义书签。 2. 功能简介 ............................................................. 错误!未定义书签。 二. Webtrends网站运营分析解决方案..................... 错误!未定义书签。 1. 分析方法论.......................................................... 错误!未定义书签。 1.1. 网站运营分析的核心 ................................. 错误!未定义书签。 1.2. 传统网站运营分析的不足.......................... 错误!未定义书签。 1.3. Webtrends网站经营分析方法论 ................ 错误!未定义书签。 2. 基础数据 ............................................................. 错误!未定义书签。 2.1. Web server日志........................................... 错误!未定义书签。 2.2. 嵌入代码采集日志 ..................................... 错误!未定义书签。 2.3. 基础数据建议 ............................................. 错误!未定义书签。 3. 基本分析功能...................................................... 错误!未定义书签。 3.1. 网站综合访问情况分析.............................. 错误!未定义书签。 3.2. 网站频道、栏目和页面分析...................... 错误!未定义书签。 3.3. 广告及市场营销活动分析.......................... 错误!未定义书签。 3.4. 搜索引擎分析 ............................................. 错误!未定义书签。 3.5. 产品及服务分析 ......................................... 错误!未定义书签。 3.6. 访问来源追踪及地理分析.......................... 错误!未定义书签。 3.7. 访客行为分析 ............................................. 错误!未定义书签。 3.8. 用户群细分 ................................................. 错误!未定义书签。
面向5G移动网络用户感知大数据探析体系探究面向5G移动网络用户感知大数据探析体系 探究 摘要,为提升网络质量和用户感知,通过对中国联通网络现状和客户需求进行深入分析,建立了网络质量评价、网络价值评估、用户追踪与评估的方法,构建了移动网络用户感知大数据分析体系,实现了海量、多维数据的整合和综合分析以及高价值区域、高价值用户的评价、呈现,为建设、维护和市场提供了决策依据。通过移动网络用户感知大数据分析体系的研究和开发,河南联通NPS值和用户感知大幅提升,彰显了系统分析定位感知类问题的准确和高效 关键词,5G 用户感知多维数据大数据 NPS 1 引言 随着科研机构和高校正在进行的室内外定位技术研究不断成熟,通过专用设备改造,将室内外位置信息与用户数据和大数据结合、与网络优化工作相结合联系发展,也会给未来高价值区域、高价值用户的感知提升带来新的方法 由于今后一段时间内将多网并存,且5G也即将商用,移动通信网络的规模和结构会变得日益复杂,用户对移动网络的服务及质量需求还将进一步提升。与此同时,随着我国城 1 镇化建设的不断推进,也会产生新的网络需求,如大量新建的居民区、写字楼、隧道、地铁等,,网络覆盖和质量将亟待提升 移动网络优化工作是移动通信网运行质量和用户感知提升的重要手段,也是一项长期持久的工作。而面向移动网络用户的质量评价则是提升用户感知的重要内容和急需攻克的课题,笔者曾针对如何建立相对客观的评价体系进行了研究,面对目前
4G+和即将到来的5G,如何提升用户的感知仍然是一项重要内容,值得运营商进行持续地研究 鉴于当前开展网络优化工作的系统种类多、数据量大,用户对业务质量关注度不断提升的现状,急需建设基于移动网络用户感知的大数据分析系统,通过高价值用户、高价值区域业务和网络感知的提升,持续改善中国联通网络的NPS,Net Promoter Score,净推荐值, 2 移动网络用户感知大数据分析系统的 定位 2.1 系统的定位 面向5G,聚焦4G+,借助运营商多维数据和大数据手段,建立“面向网络、面向市场、面向用户”的分析格局和科学的评价体系,持续提升网络质量和用户感知,1,面向网络,建立“规建维优”一体化分析体系,实现精准建设,重点区域、高价值用户的分等级维护和优化,不 2 断提升网络侧运行质量和市场支撑能力 ,2,面向客户,建立基于业务的分析能力和响应支撑能力,提升用户 APP,Application,应用程序,有效覆盖率和业务质量,提升用户感知,改善中国联通网络的NPS ,3,面向业务,实现全网用户的业务拍照分析,针对不同区域、不同时段、不同用户等级建立全业务分析能力 综上所述,通过对以上方面及多维数据的整合,构建中国联通移动网络用户感知大数据分析系统,结合业内先进的室内外精,识ㄎ患际酰,识别高价值用户、高价值区域,洞悉高价值用户的业务行为特征,建立完善的“发现问题、闭环处理、业务预
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？
移动互联网用户行为分析 发表时间：2016-09-28T11:33:31.327Z 来源：《基层建设》2015年31期作者：朱巧华龙涛 [导读] 摘要：近年来随着互联网技术的不断发展，互联网的规模在全球正在飞速的扩展，层出不穷的新颖网络业务。此时，互联网的用户数量也越来越多，对互联网用户行为进行研究同时掌握用户的访问规律对于今后互联网的发展有着非常重要的意义，所以更多的学者把目光放在了互联网用户行为的研究上。 中国移动通信集团广东有限公司东莞分公司 523000 摘要：近年来随着互联网技术的不断发展，互联网的规模在全球正在飞速的扩展，层出不穷的新颖网络业务。此时，互联网的用户数量也越来越多，对互联网用户行为进行研究同时掌握用户的访问规律对于今后互联网的发展有着非常重要的意义，所以更多的学者把目光放在了互联网用户行为的研究上。 关键词：移动互联网用户；用户行为 移动互联网用户行为指的主要是互联网用户基本的特点，其表现在用户在网络使用与访问上的一些规律。就目前阶段来说，互联网用户行为是系统性的研究互联网用户行为的学科，隶属于互联网知识管理与发现的范畴。它具有人为特点明显，这一特征就决定移动互联网用户的行为有着不确定性，且用户行为对内容涉猎广泛，这就需要有关人员对其认识与处理，本文将以此作为背景，简单分析移动互联网用户的行为。移动互联网有着了巨大的发展潜力。其网络规模仍在起步阶段，网络业务也没有传统互联网的多样化，随着用户数量逐渐扩大，原来流行在传统互联网的网络业务也必将被逐步引入进移动互联网当中，随着通信技术在逐渐发展，以手机作为主要终端节点的移动互联网对人们的网络生活将不断更新，所以说，对于新网络类型下用户行为的研究，特别是针对移动互联网下用户行为的研究，已渐渐发展成为当今热点之一。 一、互联网行为的定义与分析 1、互联网行为定义 互联网行为，是指行为主体为实现其特点的目标，把互联网当成媒介来进行的有意识的一种社会活动。互联网行为有着基本构成要素与社会行为的特点。但按照其实质来说，互联网行为只存在虚拟网络空间中，具有局限性，所以说这种行为通常不具有物理行为的特点。同时，互联网用户不存在有空间上的距离，这一特点就能决定互联网用户有着互联网优势，可以对长距离、超长距离上的信息传输进行实现。 2、互联网用户行为分析 （1）预处理阶段。根据种种可利用的数据资源，记录并对互联网内容使用，并对数据提取同时完成。预处理是分析用户行为的基础性过程，基本内容包括有记录预处理、信息结构预处理、内容预处理等。目前来说，比较常见的用户行为分析模式包括主要有：①依赖模式；②序列分析；③统计分析；④联系模式。（2）模式分析：对本模式中的不感兴趣规则过滤，按照知识查询机制来解决问题。 （3）建立互联网用户行为模式。 二、互联网用户行为特征分析 1、互联网用户行为的基本特征 现阶段而言，互联网用户行为指的主要是用户的信息行为，在这个背景下互联网用户行为表现在以下几个方面。 （1）移动互联网用户的上网驱动力 本文对不同互联网人群的上网浏览信息进行简单统计，具体结果如表1。 由表1可见，不同年龄段的人群上网驱动力差异比较大，但从图表中有关组成要素来看，信息传输网页所占比例是最大的，因此可见，用户对移动搜索的需求的最大的。 （2）网络使用偏好 用户移动互联网应用主要表现在三个方面，分别是移动新闻、通信与移动浏览器，这吻合于现代人们生活的趋势。与此同时，移动电子商务、移动办公、网上银行支付等新型电子信息正不断的在兴起，使移动互联网覆盖范围进一步扩大。一方面，移动互联网的出现对用户终端的便携性进行扩大，用户能够对移动设备随身携带，并能够在不同地点对所需要的内容进行阅览，比如说听音乐、刷微博等；另一方面，移动互联网的存在对信息的时效性提高了，用户可通过短信、新闻网站、微博等许多渠道对信息进行收集，用户也可以根据移动互联网，将信息转发给目标人群，能够提高信息的传递性。从使用频率上看，50% 的用户会在一天内对移动互联网多次使用，82.3% 的用户每天都会使用；从使用时间上看，37.1% 的用户对于移动互联网的使用时间超过1小时，61.9% 的用户对移动互联网的使用时间超过30分钟，而且数据正呈缓慢增长趋势，这说明移动互联网用户的一些行为得到持续的加强。 2.数据收集模式下移动互联网用户行为分析 互联网捕获用户行为信息是数据收集模式下对移动互联网用户行为分析的代表。在信息时代下，能够根据对互联网信息捕获的方式，查看和监控数据包的形式，也能够对用户行为有效判断。数据收集模式只在大型城市适用，因此在分析数据包中我们可以发现，移动互联网用户行为主要集中在移动搜索与移动消费两个方面。快速增长的移动消费是移动互联网行为的代表。移动互联网终端正在快速发展，移动终端有着丰富的功能，再加上多数商家的推广，使移动消费在网络消费中的比例呈不断上升状态。移动消费不受受教育程度、地点等因素的限制，用户能够可随时随地的查询消费信息。比如，用户通常会针对某种商品来形成一个讨论区，共同讨论此商品的服务性能、特点等，能够推动用户理智消费。与此同时，微博与微信等微技术的兴起逐渐占据了传统通信的比例。用微信举例，微信对人与人之间的语言
移动互联网用户感知测试
目录 ?4G数据网络的感知分析和优化 ?系统部署和应用 基于移动式探针的测量方案 基于商业终端的测量方案 两种方案混合组网配置 ?移动互联网资源管理
从宽带网络到移动宽带网络 ?大量流量被封装在App里，用户感知分析和故障排查非常困难 –各种业务广泛采用Native App实现，App产品复杂度较高，易受手机硬件、网络环境、其他软件等因素影响，相应产生的投诉量也较多 –各种业务产生的投诉众多，其中涉及网络速度、音源质量、软件稳定性、流量费、资费争议和软件设计等；问题现象及原因多种多样 –DPI系统识别高层应用流量流向越来越困难，面向感知维护的功能被严重削弱 –产生问题场景再现复杂，需要询问客户，查询日志，甚至需要回到问题场景所在地所在时段进行问题复现，但很难真实还原当时客户端所反映出的情况 ?获取客户端侧问题数据困难 –传统用户体验指标性数据收集局限于服务器端日志、用户现场访谈，无法真实、零干扰地反映客户端侧数据 ?缺乏用户行为统计数据，资源调度和优化缺少支撑 –移动互联网流量无法采集用户使用行为信息，进而无法有效改进业务用户体验，资源调度的分析和优化目标难以确立
从宽带到移动宽带 宽带接入 移动宽带接入 运营商核心网 客户端 ICP 服务 Cache CDN 云平台 IDC 集团出口和第三方出口 ?IDC/Cache 性能 ?出口性能 ?资源调度 ?网络时延和丢包 ?有效接入带宽 ?终端性能和浏览器性能 需要对整个移动宽带进行端到端质量分析
质量感知测试系统的目标 宽带接入 移动宽带接入 运营商核心网 客户端 中间件 Web 服务器 数据库 存储设备 负载均衡 应用服务器 在移动宽带的感知测试中，测试重点向网络两端迁移 资源 端到端用户业务感知 文件上传/下载速度 Web 页面打开时间 VOIP/视频播放质量 无线信号/位置 资源位置 出口质量 流量效率
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
移动网用户感知提升方案 目前移动通信网络都已经度过了自己的建设阶段，那么下一阶段网络优化工作的主要思路应该是经营网络。所以下一步我们的工作将由之前的指标优化转移到提升用户感知。用户感知的好坏最主要表现为投诉的少与多，所以提升用户感知主要工作是及时合理的处理用户投诉，解决网络服务死角，提升网络服务质量。根据现网的投诉类型分析，得出用户感知主要有以下几点： 1、用户视觉信号格数感知 无线网络发展至今，我们一直在努力减少网络盲点的存在。但由于自然环境和无线环境等原因，必然会存在一定的区域会有弱覆盖的现象，而这种情况在用户层面就会直观体现为信号格数不满，从而导致投诉。那么针对这个现象我们要区分对待： a,信号一般，但是对用户通话，上网等业务影响不大的进行说服解释，现场演示公司业务，远期考虑建站（结合网络其他情况）为辅; b,信号差，且已经严重影响通话的通过以下途径解决： (1),通过增加小区功率增强整个小区的下行覆盖，从而改善用户所在处信号强度，使用户视觉感知手机信号格数，从而认为网络服务质量好，进而提升网络质量（已经有多则成功案例）。 (2),通过调整小区天馈，改变原有天线覆盖不合理的现象，使网络覆盖连续，兼顾覆盖区域无线环境复杂地带（使天线覆盖主射信号传播困难区域），改善小区整体覆盖情况，使用户视觉感知手机信号格
数，从而认为网络服务质量好，进而提升网络质量。（已经有多则成功案例） (3),当前两者不能解决时，则需要通过增加直放站，宏站，拉远站，室内分布系统等方式解决，郊区空旷地区因覆盖不连续造成的弱覆盖，或盲区需要建宏站进行覆盖衔接、盲区补覆盖；对应山区由于地形蜿蜒变化距离区域需要建设直放站或拉远站（RRU）进行阴影区域补覆盖，需要建设拉远站点的前提必须是周边地区有相应的站点；在市区高层出现的信号弱，或由于信号穿墙衰减过大造成的弱覆盖，通过建设室内分布系统增强室内覆盖，改善用户感知。 2呼叫成功感知 部分用户在进行拨打电话时出现呼叫失败，多次拨打时而成功时而失败，因此使得用户感知恶化，进而进行投诉，造成该类投诉原因较多，主要有以下几个方面： (1)拥塞：调整参数、话务分担、扩容 (2) 上下行功率不平衡：调整小区功率，调整导频增益、查找干扰 (3)导频污染：处理导频污染 (4)设备硬件或软件工作异常导致的呼叫失败：处理故障 (5)弱覆盖导致：参考弱覆盖问题处理 3、通话顺畅（话音质量）感知 部分用户在通话过程中出现杂音比较大，或忽然听不到对方语音等问题，一般是因为干扰造成，造成干扰的问题比较多，频率干扰/导频污染是最为常见的原因，通过修改频率/扰码或者调整天馈解决；
电子竞技市场报告：用户行为特征分析 中投顾问发布的《2016-2020年中国电子竞技产业深度调研及投资前景预测报告》将中国电子竞技受众将分为电子竞技用户（玩家）和电子竞技爱好者两类。 电子竞技用户是指在半年内，参与或购买过电子竞技游戏相关产品或服务的用户。 电子竞技爱好者是指在半年内，收看或浏览过各类电子竞技游戏相关视频或新闻资讯，以及参加过电子竞技游戏线下活动或比赛的用户的总和，其中也包括电子竞技用户。 1、性别分布 男性是电竞用户的绝对主力，占比高达77%。 图表2015年中国电竞用户群性别分布 注：样本：N=949；于2016年2月-2016年3月通过艾瑞iClick联机调研获得 数据来源：艾瑞咨询 2、年龄分布 在受调研的用户中，18-24岁的爱好者占比最高，达到%；其次为25-30岁的爱好者和18岁以下的爱好者，30岁以上的爱好者明显较少。年轻用户对电子竞技游戏的参与度明显高于30岁以后的成熟用户，这与游戏本身的高强度手脑并用的操作门槛息息相关，游戏内容越激烈，越具有对抗性，越容易吸引年轻的用户。 图表电子竞技爱好者年龄分布 数据来源：艾瑞咨询 3、地区分布 从城市层级分布来看，电竞用户主要在北上广深、省会/直辖市以及地级市，三个领域的用户占比总计为78%。 图表2015年中国电竞用户群城市层及分布 注：样本：N=949；于2016年2月-2016年3月通过艾瑞iClick联机调研获得 数据来源：艾瑞咨询 从省份来看，山东省、江苏省和广东省的电竞用户群规模较大，分别达到11%、9%和13%。 图表2015年中国电竞用户群Top3省份分布 注：样本：N=949；于2016年2月-2016年3月通过艾瑞iClick联机调研获得 数据来源：艾瑞咨询
中国移动互联网浪潮正在颠覆整个互联网行业，被这波新浪潮影响的中国互联网用户其行为正在发生怎样的巨变用户每天到底在智能手机和平板电脑上干 什么营销者如何才能针对用户行为的新变化进行广告投放开发者和产品经理们该如何顺应5亿移动互联网用户行为的新趋势移动电商和金融是否会在2014 年迎来井喷 该报告旨在协助行业上下游相关人士了解用户行为的最新动向，全面透析用户的媒体使用习惯、新媒体使用方式、对移动广告的接受程度以及移动广告如何影响用户的购买决策。 移动互联网已成为绝对主导的第一媒体 146分钟——中国移动互联网用户平均每天的有效媒体接触时间为5.8小时。其中，利用手机和平板上网时间总计达到146分钟，占42%。远远超越PC互联 网(100分钟，29%)和电视(60分钟，17%)，并且已经接近PC互联网与电视媒体的总和。手机凭借104分钟的使用时间成为最受欢迎的移动媒体(因用户电话和收发短信的时间不属于媒体时间范畴，所以这部分并未被纳入统计)。移动互联是大势所趋。 移动电商将成2014全新增长点，移动互联网有望全面超越PC互联网 更多移动互联网用户将手机作为他们首选或唯一的上网工具 报告显示，9%的中国移动互联网覆盖人群将手机作为唯一的上网工具，35%的移动互联网覆盖人群主要通过手机上网。而随着移动互联网在全国的铺开以及智能手机的普及，目前三、四线城市88%的移动互联网覆盖人群已经将手机作为首选或常用的上网工具，其中将手机作为唯一上网工具的比例更达到13%，远超一、二线城市的5%。移动互联网在颠覆PC互联网方面呈现“农村包围城市”的态势，除了已经覆盖传统的PC互联网用户之外，移动互联网还显示了更强的包容性、覆盖了更多三四线以下城市不便于使用PC或笔记本电脑上网的人群，因此总体覆盖用户数已经超过了PC互联网覆盖的用户数。相信随着网络条件进一步成熟以及手机价格逐步降低，三、四线城市手机上网的市场仍有巨大潜力。 移动互联网已经在娱乐、信息获取和沟通三大应用领域超越了PC互联网，手机购物、移动金融等或将成为2014年爆发性的增长点： 其中，移动购物的增长情况最为乐观，从用户有效使用时间来说，预计在2014年，用户移动互联网主要行为分布中移动购物部分增长率将达35%以上。另
网站用户行为数据收集和分析方法 为改善网站的可用性, 一般采用可用性工程方法, 其核心是以用户为中心的设计方法论(UCD)。综合介绍了目前国内外对于用户行为数据收集和分析方法所进行的研究, 各种方法的特点, 并介绍一些利用相应方法所开发出的工具实例, 使得建设的网站更加符合用户的需要, 以保障用户与网站之间沟通的顺畅。 随着In ternet 的不断发展, 各种各样的网站如雨后春笋般成倍增长, 各个商业网站之间的竞争越来越激烈, 随之而来的是, 网站的建设不可避免的出现了很多问题。从最近一次国外对15 个大型网站进行统计分析表明, 用户在寻找自己所需要的信息时, 只有42% 的概率可以找到, 而在大部分的时间里用户都无法找到自己所需要的信息, 这使得用户在浏览网站时经常遭遇挫折, 严重影响了用户对网站的兴趣和信任。正如 J acob N ielsen 所指出的“如果你想通过网站找到某些信息, 那么在一般情况下很难找到, 就算能够找到, 也要经过一番周折。从以往的经验可以得知, 除非项目管理团队在整个网站设计过程中就特别考虑网站的可用性, 否则结果往往令人失望”。针对网站的特点, 目前国内外提出了很多依靠计算机辅助来自动收集和分析用户行为数据的方法, 本文以下部分将重点介绍基于服务器日志收集和分析用户行为数据的方法和从客户端收集和分析用户行为数据的方法, 并对根据不同的方法所开发出的一些工具进行了介绍。 1 基于服务器日志收集和分析用户行为数据的方法 目前, 对于网站来说, 自动获得用户行为数据最流行的方法之一是基于服务器日志的方法(Server log) ,就是通过从w eb 服务器所产生的日志文件来获取有用的数据。服务器日志文件就是用来记录w eb 服务器的活动, 提供了详细的客户和服务器的交互活动日志, 其中包括客户的请求和服务器的响应。通过日志文件收集到的数据形式依赖于具体的w eb 服务器类型, 不同的w eb 服务器产生的信息是不一样的。 1. 1 基于服务器日志方法的优点通过日志文件可以获得很有价值的网站使用情况的数据。①日志文件是由w eb 服务器自动生成, 所以花费比较小。②与人为建造的可用性实验室环境相比, 通过日志文件获得的数据更能够反映真实环境下用户的真实情况。③与只对几个用户在几小时内进行的测试所获得的数据相比, 通过日志文件获得的是大量的用户在相当长一段时间内的行为数据, 这对分析用户的行为是十分有利的, 可以利用数据挖掘等技术对用户进行分析。④开发基于日志文件的数据分析工具相对比较容易, 花费也不是太大。 1. 2 基于服务器日志方法的缺点基于日志的方法对于网站的可用性研究来说还存在着很多不足之处, 由于日志文件就是被设计用来产生站点级的性能统计数据, 因此不可避免的是, 日志文件所提供的数据与用来分析网站可用性所需的大量数据相比会有所不足, 对于研究潜在的可用性问题只能提供少量的数据甚至还可能提供一些误导性的数据。这是因为一旦w eb 服务器把用户请求的页面发送出去之后, 如果用户不发出请求, 则页面和用户之
网购活跃用户特征及行为习惯的分析报告 一、女性、未婚比例高于非网购用户；19-35岁用户是主体；学历水平整体较高；华东、华南地区用户比例高；中低收入者为主 二、大龄网民激增‘偏爱B2C网购，相对于3C产品，服装鞋帽等“网购大户”则并不太受大龄用户青睐。 三、有36.5%的网络用户表明主要是通过朋友了解的，居第一位。而通过媒体和广告了解的占比之和达到了45.7%； 100-500元的网购用户占绝大多数，其中100-200元的占比达41.3%，200-500元占39.7%。金额在100元以下的网购用户也占了16.1%，500-1000元、1000元以上的占比则分别是7.6%和5.3%，这说明网购用户平均一次花在网购上的金额相对较少，低价商品在网购中仍占主导地位 对于网上购频率，多数网购用户选择了“看情况而定”，说明用户网上购具有很大的随意性，这类用户占比高达58%。除此之外，回答“大约一月一次”占比最高，为28%，另有9%选择了“大约一周一次”，5%选择了“大约半年一次”。 四、网购交易金额达1.85万亿元 20-29岁成网购主力；手机购物用户比例大46.1% 未来 呈现PC购物的替代之势 五、女性用户网络购物频次整体上高于男性用户；女性用户网络购物常购服装类商品，比 例远高于男性用户 六、消费人群的人格分类 胆汁质的人最典型的特点是冲动和易怒，很情绪化，俗话说没长大。这类人购物特别根据当时的心情，受情境的影响，不喜欢特别复杂和理性的信息。针对这类消费者，促销员就应该激励他鼓动他，让他一冲动就买了，千万不要跟他争辩，他会很容易跟你吵架。 多血质的人最典型的特点是开朗和乐观，很稳定，对问题的看法比较全面和正向。这类人购物相对比较独立，既有理性思考又有感性情绪，促销员对这类顾客更多的是支持和赞赏，不用太多推销，要多给他选购空间。当然这类人一般购物都有同伴，所以还可能从同伴身上找到商机和支持。
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)