昨天今天明天
——抓住现在才能掌握未来1999年春晚，赵本山和宋丹丹老师的小品《昨天今天明天》想必大家都耳熟能详了，当主持人崔永元让两位老师解读下这句话的时候，赵老师朴实的回答：“昨儿个在家准备一宿，今儿个到了北京，明儿个回去”，末了还不忘加一句“来前儿的火车票谁给报了”逗得大家合不拢嘴，一个典型的农村小老头儿形象；最后还是宋老师理解的比较有“文化”，那叫“过去、现在和将来!”
的确，纵观中华上下五千年的历史，任何一个王朝的更迭都离不开这三个过程，而且她也在无形中时时刻刻陪伴着我们，各朝各代都会根据前朝的过去，总结经验，然后创造当世的辉煌，随后就是期待着王朝的永不覆灭（很显然，这只是一厢情愿）；小时候，我们也有美好的愿望，当老师问大家长大后要做什么的时候：“我要当科学家”，“我要当医生”，“我要当警察”，“我要当飞行员”……那个时候的梦想是多么的简单，就像说出来就实现了一样。
今天，大部分同学在先经历了象牙塔的镀造，跟着又被扔进社会的大染缸蹂躏之后，一切都又回归了现实，现在你再问大家的理想，可能很多人都会告诉你，我现在要做的就是过好眼前的每一天，不要再跟我提梦想，“活在当下”就是很多人最伟大的目标，像“给自己定个小目标，先赚他一个亿”，又或者是“梦想还是要有的，万一实现了呢！”这些都已成为茶余饭后调侃的“箴言”！
大数据时代的来临已经不容许我们再有任何迟疑，打开电脑，翻开手机，你就会发现，所有的推荐都是与你之前上网浏览过的资料相关的，比如你喜欢钓鱼，昨天浏览相关类的网站或者查阅了一些资料，又比如你是忠实的股粉，那么今天你打开电脑，手机，相关推送都是和这两类相关的，这就是大数据时代的魅力，
智能化的时代已经悄无声息的进入了你的生活。再不行动起来，你只能“活在当下”，跟不上时代的步伐，也主宰不了你的未来。因为你的今天很快就会成为昨天，明天也很快就是今天……
如何能够了解自己每天的所作所为，靠笔记已经落伍了，选择上海艺赛旗软件股份有限公司的“UEBA”产品，能够帮你记录你每时每刻的一言一行，所有的操作行为轨迹都能如实的帮你记录下来，事后场景的真实再现，主要战略及技术方向为UEBA(User and Entity Behavior Analytics)用户实体行为分析，业务范围包括为客户提供企业内部数据跨平台整合、云安全管理、大数据安全分析、用户行为收集分析、应用操作录屏审计、客服行为可视化质检。以UEBA为核心的产品及技术，形成了客服可视化质检、云桌面安全审计、金融柜面交易监控、安全大数据、运维及开发管理五套解决方案；
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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。
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
小米手机消费行为分析 一。消费者分析 从各手机品牌使用者所在城市来瞧,智能手机者有将近７0%集中在经济发达地区，比 例远高于平均水平，这可能就是由于人口情况,经济状况，消费水平所决定。其得投放主要 就是在北京、上海、深圳与广州及其周边地区,其它地方基本瞧不到此手机产品。小米手机 得生产基地在富士康,虽然它不就是全国家喻户晓得手机品牌,但其使用者仍然呈现出了区域 特点,有将近1/３得使用者都在北京地区,而在广州与深圳等南方城市则比较少。 “发烧友"得特点就是依赖网络,常在论坛活IT网页活动,属于意见领袖。“智能手机 爱好者"“名族品牌支持者”“价格导向型消费者”“品牌导向型消费者”主要集中在16岁到 4５岁得人群里,常见得就是高中大学在校生，城市白领等,特点就是接触网络较多，生活中容 易接触到各种交通工具,休闲时间得活动地点集中在闹市区,商业区,及各种大小型商场。“冲 动型消费者”“感情型消费者”“不定型消费者”遍布在广大得手机消费者中,容易受营销广 告，意见领袖得影响，就是潜在消费者,任何能接触到广告很产品得消费者都属于这一部分. 二、、现有消费者 1、消费群体构成：截止到目前为止小米手机排队预订人数已经超过30 万，预订截止。 经过我们通过网络等多种方法对小米手机消费群体进行调查分析得 到: 目前小米手机消费群体已经突破3０万，这只就是目前预订批次,预计今后小米手机得消费群体还会继续攀升。 小米手机得消费者主要集中在2０到35岁,其中学生大约占总体得六成其次就是白领工作者。但就是随着小米手机得正式批量式生 产,相信在今后小米手机得消费群体将不断扩大。据我们调查分析小 米手机得消费群体大多数集中在1８到35岁、男性、追逐功能、爱好 科技、并且拥有一定得经济基础。她们大多数为白领工作者或者学生, 教育程度以大学学历为主,主要分布在一二线城市。 2、消费行为 (因为小米手机目前处于预售阶段,因此我们只对进行网上预订得消 费者进行调查分析。) 购买动机:我们可以根据以下统计表得出大部分购买小米手机得消费 者得购买动机主要用于网络浏览其次就是电子书运用与聊天,再者就
XX手游用户行为调查报告 篇一：手游用户偏好调研报告 手游用户偏好调研报告 手机游戏自诞生以来就广受人们的关注和喜爱，手游在经历了前几年超常规的快速增长后，市场规模从XX年亿增长到XX年的亿，虽然增速已经开始下滑，同比增速最高是XX年的%，其次就是XX年的%。 尽管XX年的同比增速%创造了历史新低，但是市场规模还是达到了亿元，为了了解广大用户对手游的认识以及消费和需求，为了更好地改进手游，设计了此次调查。 一、调查数据分析 1. 用户的性别和年龄 在此次的数据收集中，男女的性别比例是%：%，基本上 符合这次数据收集的男女比例要求。在年龄的数据收集上，20岁及以下占%，21—25岁占%，26—30岁占%，31—40岁占%，40岁以上占%，不能达到平衡度，这可能是因为对手游有兴趣的都是年轻人，所以数据的结果的比例与期望的平衡比例出现了偏差，但是这并不影响数据的代表性。 1. 用户的月收入或者生活费 在此次的数据收集中，1000元以下的占%，1001—XX 元占%，XX—3000元占%，3001—5000元占%，5001—8000元
占%，8001—10000元占%，10001—XX0元占%，XX0元以上占%，不方便透露占%。 由此看出，收入较低的还是占大多数，因此，应当适当开发成本较低或者消费较低的游戏。 1. 用户使用的手机系统 在此次的数据收集中，Android系统使用人数最多，占%，其次就是IOS系统，占%，Windows Phone占%, black Berry 系统占%，其他占%。 由此看出，智能系统在手机用户中广泛使用，其中Android系统是使用最为普遍的手机系统，当然，IOS系统也不可小觑，这点在虽然在数据收集中没有体现出来，但是，从周围人到是可以看出来。所以说，游戏开发商应该在目标市场上多向Android系统倾斜，其次是IOS系统，尽量少开发Windows Phone和其他系统的游戏。 1. 用户每天玩手游的时间 %的用户玩手机游戏时间在一小时内，%在1-2小时，%在2-3小时，%在3-5小时，%在5小时以上。 由此可见，手机用户在手游上花的时间还是相对较长的，所以说，这更加需要好的手游来满足广大用户的需求。 1. 用户常玩的或者会尝试的手游类型以及喜欢的画风 动作格斗%，卡牌类和休闲类都是%，角色扮演和塔防类%，其他占%，战斗策略、音乐类都占%，体育竞技%。
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。
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？
基于用户行为分析的经营建议对用户行为进行分析，从而引导经营的建议。 一、套餐营销 针对用户的业务使用情况进行分析，目前消费值接近现有套餐的用户，并结合其业务使用情况，可以向用户推送短信，或者通过客服人员电话回访，邀请用户升级至更高金额的套餐，提高我们的收入。 二、用户使用偏好（闲时流量等业务） 1、时间标签 针对用户的使用习惯打上时间标签，可以推销特定的闲时流量或者闲时语音业务。并与联通商议闲时业务的价格问题。 2、业务标签 向联通申请对我们开放用户的IUPS接口数据，初期可以只要一些区分数据业务大类的数据，比如用户是使用流量进行下载类业务、浏览类业务、社交通信类业务，甚至可以具体到用户是在使用QQ还是微信，可以针对各类业务来推销定向流量业务。甚至可以和联通以及第三方公司单独商议定向流量的价格问题。
3、位置标签 向联通申请对我们开放用户详单中的业务发生位置信息、账单金额水平和业务使用情况，对用户进行各类营销。 三、精细运营，精准营销 通过尽可能多的用户数据，如用户手机型号、地理轨迹、业务使用偏好、时间标签甚至流量使用时的搜索关键字等，可以结合多行业进行精准运营和营销。 四、需要的数据内容 对于以上这些内容，可以一步一步的来展开： 1、套餐营销和用户时间标签的闲时业务包可以利用现在的数据展开操作。 2、位置标签需要联通提供用户详单中的LAC、CI信息，并对应到联通基站 工参中的经纬度信息和天线方向角信息来确定。 3、业务标签需要联通提供IUPS数据中比较基本的业务分类信息，可以分为 几个大类：网页浏览、E-mail、下载类、社交软件类（可细分QQ、微信、微博等）、导航业务、流媒体视频、支付类APP、游戏类等等。 4、用户终端IMEI数据，在多个分析中均可能会用到。 5、如果进行到最后一步多行业运营、营销，则可能还需要更深入的用户搜索 关键字一类的内容，来进行更深入的分析。 针对IUPS数据，由于这些数据均是由信令解码后得出的，所以从联通取得
●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
新媒体产业研究报告：用户行为分析 新媒体用户对新媒体的认知 中投顾问《2016-2020年中国新媒体产业投资分析及前景预测报告》指出，新媒体用户行为表现如下特征：新媒体用户对新媒体的认知仍存模糊。 新媒体相对于报刊、户外、广播、电视四大传统媒体，是新的技术支撑体系下出现的媒体形态，如数字杂志、数字报纸、数字广播、手机短信、移动电视、网络、桌面视窗、数字电视、数字电影、触摸媒体、手机网络等。 大部分人对新媒体范畴有一个较为合理的认知。但仍旧存在着对新媒体范畴理解的模糊：27.6%的人认为户外媒体是新媒体，24.0%和23.8%的人分别认为纸质杂志和纸质报纸属于新媒体，21.5%的人认为广播电台属于新媒体，20.9%的人认为不能联网的电视属于新媒体。 图表中国新媒体用户对新媒体范畴认知分布 数据来源：中投顾问产业研究中心 新媒体使用率 一、新媒体正在逐步取代传统媒体成为使用率最高的媒体形态 新媒体正在逐步取代传统媒体成为使用率最高的媒体形态。常使用的媒体形态中，使用视频类网站/客户端/App的新媒体用户从五年前的24.7%，提高到最近三个月的64.9%；新闻客户端从五年前的15.1%提高
到近三月的58.6%；互联网电视和音频类网站/移动电台App也有相似的趋势。相比之下，以纸质报纸，纸质杂志，电视，广播电台等传统媒体的用户使用比例下跌明显。 图表新媒体用户媒体选择分布 数据来源：中投顾问产业研究中心 二、互联网电视拥有率超过传统电视拥有率 我国新媒体终端普及程度已经较高，新媒体用户群体使用多种新媒体终端设备和跨屏使用行为也较高。数据显示，新媒体用户互联网电视拥有率达48.9%高于传统电视47.3%，智能手机仍然是拥有率最高的新媒体终端。目前智能手机的拥有率已经相对较高，互联网电视和平板电脑的拥有率将会进一步提升。 三、跨屏时代——近七成用户看视频的同时“玩手机” 68.5%的新媒体用户在观看视频的同时“玩手机”，38.5%的新媒体用户选择同时使用笔记本电脑或者台式电脑。看电视时“多任务”现象的普遍存在，在观看视频的同时，互联网用户会用其他设备进行在社交网络交流等行为。 针对电视媒体和视频的多任务现象，相关行业可以创造方式实现多屏互动，比如可以在社交网络上广泛传播，通过互动等方式吸引观众注意力，从而提高媒体的触达率。 图表中国新媒体用户观看视频伴随行为 数据来源：中投顾问产业研究中心
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
专题一应用行为分析（ABA） 【主要内容】 ABA的基本知识：名称与历史起源；理论基础与原理；基本思想与原则；课程与实施要求 ABA的重要前提：行为评估与分析 ABA的基本原则：目标行为分析/分解 ABA的操作方法：分解式尝试教学法（DTT）；关键性技能训练法（PRT） ABA的三大策略：强化策略；刺激控制策略；厌恶控制策略 ABA的主要应用：适应行为的培养；问题行为的解决 ABA的发展趋势：言语-语言治疗与ABA相结合 ABA的基本知识 .名称与历史起源 .理论基础与原理 .基本思想与特点 .课程与实施要求 名称与历史起源 应用行为分析法（Applied Behavior Analysis，简称ABA），也称“行为训练法”、“行为改变技术”等。“行为分析”是研究行为、行为的变化及影响因素的一门科学；“应用行为分析”是将行为分析所得的结果进行应用，以达到理解行为和环境之间功能性关系的科学。 Applied—应用 学校（学业学习/功能性学习/职业训练/人际互动/班级管理） 家庭（生活训练/家事学习/亲子互动/教养方式/休闲娱乐） 社会（社交活动/职场适应/社会规范） 医疗（行为/药物/心理） Behavior—行为 所有面向（社会/认知/情绪/语言/游戏/心智/动作技能） 可观察、可度量、具体的（三者缺一不可/行为目标的基础） 排除主观价值判断（教育公平/个别化教育） Analysis—分析（科学、验证、系统化） ABA作为一种干预模式，于20世纪60年代由美国加州大学洛杉矶分校的心理学教授伊瓦·洛瓦斯（Ivar Lovaas）针对自闭症最突出的行为障碍问题，基于传统的行为主义学习理论和操作条件作用而发展演变出的一套较为完整的行为训练技术和操作系统。 Lovaas博士及助手于1987年和1993年发表了两个追踪研究，结果表明ABA早期治疗能显著改善自闭症儿童的功能。19个接受密集行为治疗的孩子，有9个能成功地完成常规教育课程，并在智力测验、适应技能和情绪功能方面，看不出他们和同伴有什么差别。即便是那些没有获得最佳结果的孩子，也在语言、社交、自理和游戏技能方面有重大收获，除了两人以外，其他孩子都发展出了功能性语言。在这一研究中，孩子开始接受治疗的年龄都在三岁以下。他们平均每周接受40个小时的个别治疗，由加州大学洛杉矶分校的本科生实施，并受到研究生和心理学家的指导，平均治疗时间在两年或两年以上。 1993年凯瑟琳·莫里斯（Catherine Maurice）出版《让我倾听你的心声》（Let Me Hear Your Voice），记述了她运用行为课程对两个自闭症孩子的治疗，之后ABA迅速广泛流行。与许多专业人
化妆品消费者行为分析报告
化妆品消费者购买行为分析报告 一、概述 爱美是人的天性，女性对美丽的追求也更加执着，因此化妆品也大行其道，成为爱美者追逐的宠儿。现代女性对化妆品消费的认识无论是深度还是档次都有了明显提高，很多女性觉得现在生活压力大，容易衰老，要好好保养，日益激烈的竞争促使女性越来越关注自己的“面子”问题。还有很多女性觉得化妆品不仅满足了自己追求美的需求，而且让自己更快乐、更自信。因此，本文对化妆品消费者的行为进行简单的分析。 莎士比亚曾说过：“上帝创造女人一张脸，女人又给自己一张脸。”换句话说就是女人有两张脸，一张是老天给予的，一张是自我期望的。很多女性心中常有一种“唯我”意识，最希望自己是“与众不同的一个”。 随着生活水平和女性自我认知的提高，很多年轻女孩和45岁以上的中年女士也越来越注重对皮肤的保养，化妆品消费群体呈现扩大的趋势。“享受生活，追求时尚”成为现代女性日常消费的明显特点。 二、消费者购买行为分析 （一）女性化妆品购买的影响因素 1、易受促销、广告等市场氛围的影响 一项关于青年女性消费心理的调查显示：受打折影响而购买了不需要或不打算买的东西的女性比例达到56％；为形式多样的店内POP及现场展销而心动并实施购买的女性也有40.8％；另外，受广告影响买了没用的东西或有不当消费行为的女性也不在少数，达到了22.8％。调查还显示：在女性群体中，“传达打折信息比较多，一般知道哪家店打折多，就有赶快去的冲动。” 2、易受到人为氛围的影响 爱美之心，人皆有之，而女性尤为明显。在一般情况下，女性比男性更注重自己的打扮，即使囊中羞涩，也往往不惜血本，在化妆品上舍得投入。我们经常能看到很多化妆品销售人员非常善于迎合女性爱美心理，介绍起化妆品的种类、作用、使用方法及效果时讲得头头是道，使女性消费者觉得不买其所推销的化妆品便有点对不起自己的美丽似的。女性对自己的角色定位不同于男性，其受影响、受感染的弹性较大，更易产生群体交互和从众心理，从而引发感染
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)
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
用户行为分析解决方案
目录 一.简介................................... 错误!未定义书签。 1.特点 (4) 2.功能简介 (4) 二.Webtrends网站运营分析解决方案 (6) 1.分析方法论 (6) 1.1.网站运营分析的核心 (6) 1.2.传统网站运营分析的不足 (6) 1.3.Webtrends网站经营分析方法论 (7) 2.基础数据 (8) 2.1.Web server日志 (8) 2.2.嵌入代码采集日志 (8) 2.3.基础数据建议 (9) 3.基本分析功能 (10) 3.1.网站综合访问情况分析 (10) 3.2.网站频道、栏目和页面分析 (12) 3.3.广告及市场营销活动分析 (14) 3.4.搜索引擎分析 (16) 3.5.产品及服务分析 (18) 3.6.访问来源追踪及地理分析 (19) 3.7.访客行为分析 (20) 3.8.用户群细分 (23) 3.9.流媒体及WAP分析 (24) 3.10.网站效能分析 (25) 3.11.网站技术分析 (26) 4.SmartView：在线展示网站访问情况 (26) 5.自定义报告及第三方数据关联 (27) 6.访客历史分析 (27) 7.二次开发接口 (28) 8.其他功能 (28) 三.总体技术方案 (31) 1.webtrends体系结构 (31) 1.1.体系结构图 (31) 1.2.系统运行机制 (32) 1.3.与网站的接口 (33) 2.B/S结构设计 (34) 3.安全管理 (34) 4.审计管理 (35) 5.回滚分析 (35) 6.备份及恢复 (35) 7.自动运行，无需人工干预 (35) 8.分布式体系 (35) 9.支持多种日志文件 (36)
消费者行为观察分析报告 一、基本信息 ●调查者：黄林10033151 牛慧君10033156 陈杰10033168 范晓峰10033169 胡磊10033171 ●调查时间：2012年5月3日18:00—20:00 ●地点：都尚超市 ●观察产品：酸奶 ●观察消费者数：50人（组） 二、基本情况 1.主要品牌：伊利、蒙牛、光明、味全、新希望 2.主要口味：原味—蓝色（白色）、红枣—红色、芦荟—绿色、果味—黄色、粉色、紫色 等 3.品牌分布示意图： 4.货架摆放方式： 罐装（大）、瓶装（大）第1层 罐装（中）、瓶装（中）第2层 杯装第3层 杯装、利乐砖第4层 组合装、利乐枕第5层
5.货架摆放图片：
三、抽样访谈（部分）： 1.情侣选购 ●行为描述： 选购时只关注大包装的酸奶，对于包装的颜色外观上，只关注蓝白色外包，认真比较选用酸奶的时间，对比了多款产品，花费时间比较多，而且男生不发表什么意见，主要女生在选购，。 ●主要访问内容： 问：为什么选择大包装的酸奶？ 答：相对而言比较划算 问：那么为什么在蓝色和白色外包中进行挑选，而不考虑红色包装的呢？ 答：红色包装的让人感觉上会计较甜 问：那选择蓝色和白色外包酸奶的原因是什么？ 答：现在夏天到了，蓝白色在色觉上看上去会让人觉得比较清爽 2.男生选购 ●行为描述：在选购快速，没有和其他同品牌或差不多类型的进行对比，直接下决定 ●主要访问内容： 问：为什么没有犹豫比较直接选购了西湖老酸奶呢？ 答：我们是外地来这里玩的，当然比较想试试这边的特色产品，因为西湖老酸奶用的是西湖名，所以觉得应该是当地的特色产品 问：那西湖老酸奶还有其他类型的，为什么偏偏选择了这种，而且在你选择的旁边就有另外一种类型的西湖老酸奶？ 答：因为我们是从左边走过来，第一眼看到的就是我们购买的这种，所以出于方便就选择了这种了 3.女生选购 ●行为描述：选购时间较长，但是只挑选红色包装的产品，每种产品知识拿起来看看，没 有花费较长时间看产品信息 ●主要访问内容： 问：为什么每种产品知识大致看看，没有查看详细信息？ 答：我只是在看哪种包装好看 问：为什么只挑选红色外包的酸奶？ 答：因为这种是红枣味的，是我喜欢的口味 4.家庭选购 ●行为描述：主要看组合装的酸奶，注意查看酸奶详细信息 ●主要访问内容：
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)