基于大数据的用户行为分析技术、个性化
推送服务技术
天津大学机械工程学院机械工程专业2013级硕士
摘要：本文介绍了大数据的背景，概念，特点，产生的来源，通过对用户行为的分析等，基于用户产生的大量的数据进行个性化的推送服务技术等。最后通过分析对大数据的应用前景和展望进行了分析。
关键词：大数据用户行为分析个性化展望
1 大数据的产生背景
从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。我们所了解的大数据的真实价值如冰山一角，所以有待我们去挖掘。
1.1 大数据概念
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
1.2 大数据的特点
大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume（大量）、Velocity （高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
1.3 大数据的产生来源
与传统数据的来源不同，大数据的来源不再仅仅局限于ERP、CRM等业务数据，还包括机器生成数据和社交数据。机器生成数据包括电话呼叫数据、各类服务器日志、传感器数据等，随着物联网的不断发展和传感器设备的普及，可获取的传感器数据变得越来越多。社交数据则指在Web 2.0网络中用户参与的微博、社交网络、用户反馈等数据。
根据IDC的研究报告，人类社会的信息量每两年就会翻一番，2011年新产生和复制的数据总量达到1.8ZB（1.8万亿GB），其中75%的数据是个人产生的。人们日常生活中使用的网络、手机或其他电子设备，每天都在不停地产生大量新的数据，超出了以往系统所能分析的能力。然而大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
由于大数据的来源和类型多样，分析大数据时必须能同时处理结构化和半结构化，甚至是原始格式的数据。因此这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
云计算为我们打开大数据的宝藏提供了钥匙，突破了数据处理的瓶颈。因此基于大数据的用户行为分析技术、个性化推送服务技术的研究将翻开崭新的一页。
2 用户行为分析与个性化推送服务技术
大数据的一大应用是对用户行为进行分析和进行个性化推送服务，而分析的关键就在于搞清三个关键问题：什么是用户行为分析；为什么分析用户行为；如何分析用户行为。基于对用户行为的分析，再设计个性化的推送服务。
什么是用户行为分析：用户行为分析就是根据用户历来的行为来分析用户的需求或即将要做的事情。一般我们分析用户行为离不开数据，这些数据可以来自于数据库也可以来自于用户操作日志。比如武汉播思的Hugetable系统就是一个很好的用户行为分析系统平台。
为什么分析用户行为：探究用户的行为，并采用某些技术手段分析这些行为，最终提供给营销人员基于真实用户行为的参考数据。例如，通过对各资费档次用户使用特征的比较，获得高资费用户上网的特征，找到目标用户，通过业务引导、资费策略等方式使用户想高资费转移。再例如，通过对政企客户使用业务种类的特征分析，向大客户营销商务领航系列产品。
如何分析用户行为：基于数据的用户个性化分析的核心思想就是事先根据用户的事件，分析出一些典型的行为，再通过采集用户的事件来匹配这些行为。由于行为的发生会再影响到用户的个性化的标签，标签匹配度会由于行为的不同有增有减，而不是一旦赋予终身不变，这符合人性变化的特点，经过一段时间的数据积累，我们将逐渐清楚用户各方面的特征。
基于用户行为分析并进行个性化推送服务成功的案例已经有很多，例如亚马逊，谷歌，农夫山泉等等，下面以亚马逊为例具体解释基于大数据的用户行为分析技术和个性化推送服务所带来的不同结果。
全球电子商务创始者亚马逊（https://www.doczj.com/doc/dd8522875.html,），它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，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。
它利用了用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物车、取出购物车、加入期待列表、购买、使用减价券和退货等信息；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、与好友互动等信息，收集到了大量客户在购买前的行为信息，而不是像门店收集到的只是交易信息，如购买、退货、折扣、返券等和最终交易相关的信息。两者相比起来，前者可以更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意愿，缩短购买的路径和时间，通常还可以在比较恰当的时机捕获客户的最佳购买冲动，也降低了传统的营销方式对客户的无端骚
扰，还能提高用户体验，是一个一举多得的好手段。
纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
3 大数据的应用前景
大数据已经渗透到我们生活的方方面面。衣食住行几乎都可以用数据来体现。大数据可以帮助我们解决很多问题。例如：大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；
大数据帮助城市预防犯罪，例如，洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
大数据帮助城市实现智慧交通，提升紧急应急能力；
大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；
大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；
大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；
大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；
大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；
大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
这样的实例不胜枚举，可见大数据对我们社会的改变以及它的价值所在。
4 展望
（1）在大数据的背景下，用户行为分析的对象不再局限于人们的经济行为，而是逐步扩展到人们的信息行为、社会行为，甚至情感行为。在信息检索时，协同过滤理论可以基于相似用户的检索评分记录为用户提供个性化推荐；在分析社交网站数据时，社会网络分析模型及中心度、密度等概念有助于我们更好地刻画用户之间的社会联系，从中发现有价值的规律和知识。在信息扩散、大众情感行为分析中，更需要我们从用户心理、社会传播等多个学科寻找理论基础，建立适用于相应大数据集的行为理论分析模型。
比如，通过建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；
教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；
服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；
社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；
政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；
金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；
道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排等等。
（2）利用信息资源整合将分散的资源集中起来，把无序的资源变为有序的资源，即把离散的数据整理成可以为用户服务的数据，使之方便用户查找信息，方便信息服务于用户。
信息资源整合分为两种类型，第一种是同类数据的汇合，例如将多个高校BBS上的用户发帖信息汇集起来可以研究整体大学生的关注热点。第二种是异类数据的关联，例如在科技文献平台上，将用户检索日志和文献摘要、关键词信息整合起来。
这些信息资源对数据的整合最终目的是通过对用户的行为分析来给用户一个最准确满意的答案，提高所提供信息的准确性，节省时间，提高效率。例如Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果值包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。
（3）可视化是大数据的发展趋势。由于大数据多是表现宏观的变化趋势，因此更需要借助数据可视化的技术来表现行为分析的结果。借助用户可视化技术，用户可以更为直观地看到大数据所揭示的整体规律和发展趋势。
（4）大数据的发展障碍，在于数据的“流动性”和“可获取性”。美国政府创建了https://www.doczj.com/doc/dd8522875.html,网站，为大数据敞开了大门；英国、印度也有“数据公开”运动。中国要赶上这样一场大数据变革，各界应该首先开始尝试公开数据、方式与方法。如同工业革命要开放物质交易、流通一样，开放、流通的数据是时代趋势的要求。
（5）对于中国的国情具有很大的意义。庞大的人群和应用市场，复杂性高、充满变化，使得中国成为世界上最复杂的大数据国家。解决这种有大规模数据引发的问题，探索以大数据为基础的解决方案，是中国产业升级、效率提高的重要手段。数据挖掘不仅能够成为公司竞争力的来源，也将成为国家竞争力的一部分。联系到我国现代化所面临的种种问题以及教育、交通、医疗保健等各方面挑战，通过大数据这种创新方式来解决为题，创建新的产业群，实现“中国制造到中国创造”的改变，意义就更大。
综上所述，我们已经进入了大数据时代——生活、工作与思维的大变革。
在大数据时代，我们所需要的是所有的数据，即“样本=总体”。而且不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系。大数据时代是思维的大变革，当思维转变过来，数据就能被巧妙地用来激发新产品和新型服务。数据正成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。
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/dd8522875.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
基于大数据的学习行为分析 斯坦福大学于2016 年发布了《2030 年的人工智能与生活》报告，该报告指出：新一代人工智能技术将深刻地影响教育领域，支撑智慧教育的实现。随后，美国白宫发表的Artificial Intelligence, Automation，and the Economy 报告也着重指出：人工智能技术未来会在学校广泛应用，基于人工智能的自动辅助教学工具会渗透到教学的方方面面，实现真正意义的个性化教育。面对当今势头强劲的在线教育，人工智能技术正在对其产生多方面的影响。 面向教育的大数据分析实例 大数据的发展为教学管理提供了更多的管理手段，基于大数据预测、分析基础上的教学管理方法和决策模型，在传统的教学模型上有了很多的改变，大数据技术和互联网思维将影响教育发展规划，加快推进教学活动与现代科技的融合。 以大数据为基础的教学管理主要体现在三个方面： （1）评价日常教学的质量：主要是分析学生的成绩，了解学生知识掌握 情况，对不同班级的教学效果进行横向比较。 （2）改进和提高教学方法：通过分析学习轨迹数据，查找教学的薄弱环节，提供改进意见。 （3）支持教学的运行决策：分析学校师资、资源、管理等方面的状况，优化学校的教学资源配置，正确运用评价结果，全面诊断学校的教育教学水平， 发现其中的薄弱领域和环节，从而为下一步改进提供依据。 以下通过两个实例，分别从两个方面介绍大数据在教学中的应用。
1普渡大学Signal 学业预警系统 学业预警是指学校针对学生在求学过程中出现的学业不佳、违规违纪等现象，对学生本人及家长作出及时提示，并采取相关措施以帮助学生顺利完成学业的一种监督管理制度。 随着我国高等教育步入大众化阶段，各类高等院校在面临诸多发展机遇的同时迎来了巨大的挑战，在校大学生数量急剧增加，许多学生由于自身学习目标迷茫、学习态度不端正、自主学习能力和自控能力较差和受到如网络世界、交友不慎、家庭条件等外界因素影响，导致学业状况不佳，从而无法按时顺利毕业。 因此利用学业预警机制对学生学业进行实时动态监控、成绩预测和预警，不仅能帮助学生有效规避学业危机，引导和督促学生科学学习，还可以保障学校教育教学质量，促进建设和谐高校。 国内的学业预警系统形式单一、功能有限，学业预警机制难以落实到位，缺乏时效性。美国一些高校通过对学生的SAT 成绩、家庭经济情况、宿舍停留时间长短以及食堂用餐情况的分析，了解他们退学的可能性，以便帮助那些在学业以及大学生活适应性上出现问题的学生。 普渡大学的退学预警系统是基于对学生学业变量，如课程GPA 成绩、等级考试成绩以及学生登录课程网站频率的分析。在这些方面综合表现不好的学生会被亮黄灯甚至红灯，然后收到一封学业失败危险预警邮件。 邮件建议他们尽快与导师联系，或者寻求外界帮助。普渡大学的研究者发现，那些曾经被亮黄灯，即处在中度学业失败危险的学生，收到预警邮件后会在课堂上表现得更好。而那些直接被亮红灯，即处于高危群体的学生，
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
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)
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
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)
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 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
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)
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
基于大数据的用户行为分析技术、个性化 推送服务技术 天津大学机械工程学院机械工程专业2013级硕士 摘要：本文介绍了大数据的背景，概念，特点，产生的来源，通过对用户行为的分析等，基于用户产生的大量的数据进行个性化的推送服务技术等。最后通过分析对大数据的应用前景和展望进行了分析。 关键词：大数据用户行为分析个性化展望 1 大数据的产生背景 从硅谷到北京，大数据的话题正在被传播。随着智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。我们所了解的大数据的真实价值如冰山一角，所以有待我们去挖掘。 1.1 大数据概念 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 1.2 大数据的特点 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume（大量）、Velocity （高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 1.3 大数据的产生来源 与传统数据的来源不同，大数据的来源不再仅仅局限于ERP、CRM等业务数据，还包括机器生成数据和社交数据。机器生成数据包括电话呼叫数据、各类服务器日志、传感器数据等，随着物联网的不断发展和传感器设备的普及，可获取的传感器数据变得越来越多。社交数据则指在Web 2.0网络中用户参与的微博、社交网络、用户反馈等数据。 根据IDC的研究报告，人类社会的信息量每两年就会翻一番，2011年新产生和复制的数据总量达到1.8ZB（1.8万亿GB），其中75%的数据是个人产生的。人们日常生活中使用的网络、手机或其他电子设备，每天都在不停地产生大量新的数据，超出了以往系统所能分析的能力。然而大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 由于大数据的来源和类型多样，分析大数据时必须能同时处理结构化和半结构化，甚至是原始格式的数据。因此这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。 云计算为我们打开大数据的宝藏提供了钥匙，突破了数据处理的瓶颈。因此基于大数据的用户行为分析技术、个性化推送服务技术的研究将翻开崭新的一页。
用户行为数据分析项目计划书 用户行为数据分析项目计划书 2011/5/4 修改记录
用户行为数据分析项目计划书
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)
第一包：教育大数据挖掘与分析系统用户需求 1项目概况 1.1项目背景 当前，上海已基本实现教育现代化，正朝着率先全面实现教育现代化的目标大步迈进。为贯彻落实党的十八大精神和教育规划纲要，立足中华优秀传统文化，弘扬社会主义核心价值观，促进中小学生全面发展和健康成长，根据国家教育部《关于中小学生综合素质评价工作的实施意见》，国务院《关于深化考试招生制度改革的实施意见》、《关于推进中小学教育质量综合评价改革的意见》（教基(2013)2号）《上海市深化高等学校考试招生综合改革实施方案》等文件精神，结合上海市实际情况，上海市教委开展了中小学生综合素质评价的研究工作，启动了综合素质评价应用推进工作，2014年发布了《上海市普通高中学生综合素质评价实施办法（试行）》的通知(沪教委基〔2015〕30号)，2015年上海市普通高中学生综合素质评价信息管理系统正式上线，计划2017年完成初中生综合素质评价内容研究，2020年开始全面实施具有上海特色和时代要求的中小学综合素质评价体系。 1.2项目名词解释 本文档涉及到的主要系统名词解释如下： ●上海市高中名校慕课（MOOC） 该平台面向所有初高中学生分享优质、特色拓展型和研究型课程资源的网络学习平台，其主要建设目标在于：一是提升中学生信息化环境下的学习能力；二是推进高中学校特色多样发展；三是培养推进信息技术与教育教学融合的师资队伍。平台提供了学习分析和数据支持服务，收集了学生学习过程的行为数据，为基于大数据的教育治理和决策提供了科学依据。 ●研究性学习系统（MOOR） MOOR，即大规模在线开放研究性学习，以“教育”+“互联网”的理念，为上海市普通高中生搭建一个自主探索，智能学习环境。围绕学生的研究兴趣和个性特长，系统采用人工智能和大数据学习分析技术，解决了研究性学习的自适应教学问题、管理问题和评价方式。 ●上海市基础教育学生信息管理系统 提供上海市基础教育阶段的学生综合管理与服务，内容涵盖学生基本信息、学籍信息、电子学生证信息、学生行为信息、学生表现与评价信息等综合信息。 ●上海市普通学生高中综合素质评价信息管理平台 针对上海市普通高中学生提供综合素质评价信息采集、管理和展现的信息化平台。 ●上海市基础教育学籍管理系统 对上海市基础教育阶段学生的学籍管理工作提供信息化支撑的平台，并作为全市唯一权威的学籍数据来源。 ●上海市基础教育统一身份认证系统 以学籍数据作为权威的底层数据源，提供统一的用户管理、用户认证及安全保障等服务，用户经由统一身份认证系统登录，在完成身份认证后无再次登录就可以使用所有支持统一身份认证服务的其它信息服务系统提供的服务。 ●上海市中小学专题教育 为上海市中小学生提供各方面专题知识的专业在线学习平台。 1.3建设目标和服务对象 基于教育部加强和改进综合素质评价的意见要求，立足于项目实际应用情况，本项目的
The real happiness of life lies in being able to contribute to a cause, and I realize that it is a great cause.悉心整理 祝您一臂之力（页眉可删） 2018年出纳述职报告 特别推荐 [按] 个人述职报告和个人总结的联系和区别: (1).都可以谈经验、教训，都要求事实材料和观点紧密结合 (2).总结回答的是做了什么工作，取得了哪些成绩，有什么不足，有何经验、教训等。 述职报告要回答的则是什么职责，履行职责的能力如何，是怎样履行职责的，称职与否等。 (3).个人总结重点在于全面归纳工作情况，体现工作实迹。 述职报告重点在于突出表现德、能、才、绩，表现履行职责的能力。 (4).总结主要运用叙述的方式和概括的语言，归纳工作结果。 述职报告多采用夹叙夹议的写法。
20__年出纳述职报告 XX年我公司各部门都取得了可喜的成就,作为公司出纳,我在收付、反映、监督、管理四个方面尽到了应尽的职责,在过去的一年里在不断改善工作方式方法的同时，顺利完成如下工作：特别推荐 一、日常工作： 1、与银行相关部门联系，井然有序地完成了职工工资发放工作。 2、清理客户欠费名单，并与各个相关部门通力合作，共同完成欠费的催收工作。 3、核对保险名单，与保险公司办理好交接手续，完成对我公司职工的.意外伤害险的投保工作。 4、做好XX年各种财务报表及统计报表，并及时送交相关主管部门。 二、其他工作 1、迎接公司评估，准备所需财务相关材料，及时送交办公室。
2、为迎接审计部门对我公司帐务情况的检查工作，做好前期自查自纠工作,对检查中可能出现的问题做好统计，并提交领导审阅。 3按照公司部署,做好了社会公益活动及困难职工救济工作. 特别推荐 在本年度工作中 1、严格执行现金管理和结算制度，定期向会计核对现金与帐目，发现现金金额不符，做到及时汇报，及时处理。 2、及时收回公司各项收入，开出收据，及时收回现金存入银行，从无坐支现金。 3、根据会计提供的依据，及时发放职工工资和其它应发放的经费。 4、坚持财务手续，严格审核算(发票上必须有经手人、验收人、审批人签字方可报帐)，对不符手续的发票不付款。 三、随着不断的学习和深入，我对本职工作有了更深刻的认识。我的工作内容可以说既简单又繁琐。例如登账，全公司的分类账全部由我来逐笔登记汇总。庞大的工作量、准确无误的帐务要求，使我必须细心、耐心的操作。经常是一天下来眼花缭乱的。其次是收付货款。针对个别客户账期较长、押的账较多的情况，
用户行为数据分析的三个层次，你真的了解吗？ 在这样一个「数据驱动」的时代，很多产品团队都选择在产品早期就引入或搭建数据分析平台，并希望能够通过数据驱动产品的快速成长，但即便如此，大多数的初创企业还是难逃失败的厄运。除去战略、经营等导致企业死亡的情况，数据分析的「深度不够」也是让产品铩羽的重要原因——大多数企业构建的数据分析平台仅仅能看一些统计指标——而这并不足以指导产品改进，并使之走向成功! 产品数据分析的三个层次 对产品用户和行为数据的研究可以大致划分为宏观层、微观层和中间层三个层次： 宏观层：由一系列的数据指标构成。如产品每日的「活跃用户数」、「新增用户数」、「订单数量」、「点赞的次数和人数」、「次日或7日留存率」等，这些指标能够帮您从整体上把握产品的运营状况; 微观层：由产品中每个用户及其行为的细节数据构成。如每一个用户的年龄性别……、他在什么时间打开应用、做了什么、他的购物车里都有哪些商品等，这些数据可以让您去深入的了解和理解每一个用户以及用户的行为? 中间层：中间层由一系列相互关联的分析方法、模型以及相应的数据构成。如行为分析、漏斗、留存、细分、画像洞察等等。 决定成败的「中间层」
「中间层」是至关重要的一层——针对您产品和业务目标展开的大部分分析，都需要在中间层的方法模型支持下完成。这是因为： ?宏观层的数据指标过于概括，虽然可以帮您了解产品的整体状况，却很难基于这些指标直接构建出切实的产品改进策略; ?而微观层的行为的数据量实在太大，海量细节让人无从下手。 如果，中间层能够基于丰富的维度提供有效的方法和模型，您就有机会对存在问题的宏观数据指标进行逐级深入的剖析(Drill down)，逐步缩小问题的范围和人群，甚至深入微观层洞察相关的用户及行为，直至对问题原因得到清晰的认识(或有效猜测)——并据此构建出产品改进策略并逐步改进，产品就有机会走向成功。 相反，如果中间层缺失，或提供的方法模型不能支持您对问题指标进行足够的剖析，您就只能回到「看数据→拍脑袋」的老路上去，产品快速增长并最终走向成功的几率将因此降低。 典型实例剖析 以一款假想的「视频分享社区」产品为例：
基于通信数据的移动用户行为分析
基于通信数据的移动用户行为分析 [摘要] 认为分析移动用户行为特征与分类，对移动应用个性化服务的改进具有重要的参考价值。基于国内电信运营商随机抽取某市一万移动用户一周的日志记录，其中含有4万余条通话记录和200余万条网络请求，每条请求包含对应的基站标号以及基站地理位置。本研究从消费能力、通话量、网络请求量、位移量四个维度从这批数据中提取14种基本特征指标。利用K-Means聚类方法将移动用户区分成规律通话型、随机上网型、居家节约型和随机高消费型等四类用户模型。 [关键词] 用户行为分析;移动用户研究;聚类分析;数据挖掘 [分类号] G35 1 引言 随着移动通信技术的迅猛发展和广泛应用，移动终端大量普及于民众，也产生了大量用户信息记录，如何利用大数据来了解移动用户行为与习惯特征的研究不断涌现。经过对移动用户的分析与了解，许多企业与政府部门能够依据结果提供各式各样的服务与应用方案。移动用户行为分析一般是指基于地理信息涉及用户访问网络、通话的行为规律与活动研究。电信运营商经过获取用户访问移动互联网、使用移动应用及通话的行为规律,能够有效地配置网络资源并提供具有针对性的服务。
近年来，针对桌面端日志挖掘的研究层出不穷，[15, 16, 17]都是针对桌面端web服务的后台日志挖掘入手，经过分析用户访问页面的占比、用户访问的页面顺序等对用户的行为进行建模。而针对移动用户的行为分析研究则在很多方面借鉴了桌面端的研究，同时利用移动端设备的地理位置位置记录，挖掘出用户移动轨迹模式，找出轨迹中重要的位置并结合通信数据、互联网日志数据以及移动应用数据作为研究的基础，分析挖掘移动用户的需求、行为、兴趣，甚至是经过预测用户的目的地、推测用户下一步即将到达的位置以便提供针对性的推荐服务[1，13]。传统的移动用户轨迹分析，多数利用软件采集仿真数据，属于细时空粒度下的数据，即能够采集到用户一天中连续时间段的位置数据。Y.Zhu等作者着眼于用户位置数据中经常出现的地点，并根据出现时间来推测用户所处的位置是家还是公司[2]。另外，S.Akoush和A.Sameh则经过指定时间粒度，聚类用户在多日同一时间段的行动轨迹，利用稀疏数据拟合出用户在这时间段移动轨迹的目的[3]。研究用户的移动轨迹，实现预测用户下一步位置目的的方法，包括利用贝叶斯算法、聚类、数据挖掘方法等。实际上，电信运营商服务器上的数据是粗时间粒度的，唯有请求通信或上网时才会被记录，因此用户位置变化是不连贯的，具有随机性、稀疏性的特点，不能支持用户行为轨迹直接且连续的刻画描述。谭均元等人提出了生活熵概念作为用户移动轨迹规律程度的度量[4]，采用了个人多天时段移动序列的算法来弥补实际数据的这种