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)
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。
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。
产品设计的优化与改进 路径分析对产品设计的优化与改进有着很大的帮助，可以用于监测与优化期望用户路径中各模块的转化率，也可以发现某些冷僻的功能点。一款视频创作分享型App应用中，从开始拍摄制作视频到视频的最终发布过程中，用户往往会进行一系列的剪辑操作；通过路径分析，我们可以清晰的看到哪些是用户熟知并喜爱的编辑工具，哪些操作过于冗长繁琐，这样可以帮助我们针对性地改进剪辑操作模块，优化用户体验。如果在路径分析过程中用户的创作数量与用户被点赞、评论以及分享的行为密切相关，就可以考虑增强这款App的社交性，增强用户黏性与创作欲望。 产品运营过程的监控 产品关键模块的转化率本身即是一项很重要的产品运营指标，通过路径分析来监测与验证相应的运营活动结果，可以方便相关人员认识了解运营活动效果。 二、路径分析数据获取 互联网行业对数据的获取有着得天独厚的优势，路径分析所依赖的数据主要就是服务器中的日志数据。用户在使用App过程中的每一步都可以被记录下来，这时候需要关注的便是优秀的布点策略，它应当与我们所关心的业务息息相关。事实上，在每个App里，不是所有事件都有着同样的价值，基于对核心事件的深度分析需求，推荐大家使用层级化的自定义事件布点方式，每一个事件由三个层次组成的：事件(Event)、属性(Key)和属性值(Value)。 三、漏斗模型与路径分析的关系 以上提到的路径分析与我们较为熟知的漏斗模型有相似之处，广义上说，漏斗模型可以看作是路径分析中的一种特殊情况，是针对少数人为特定模块与事件节点的路径分析。 漏斗模型通常是对用户在网站或App中一系列关键节点的转化率的描述，这些关键节点往往是我们人为指定的。例如我们可以看到某购物App应用的购买行为的漏斗转化情况。这款购物App平台上，买家从浏览到支付成功经历了4个关键节点，商品浏览、加入购物车、结算、付款成功，从步骤1到步骤4，经历了其关键节点的人群越来越少，节点的转化率呈现出一个漏斗状的情形，我们可以针对各个环节的转化效率、运营效果及过程进行监控和管理，对于转化率较低的环节进行针对性的深入分析与改进。其他的漏斗模型分析场景可以根据业务需求灵活运用，欢迎参看一个基于漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩儿法》。
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？
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
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)
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
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)
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)
前言： 从用户的角度分析，将一个用户接触网站到用户购买到商品、拿到商品，完成一次购买周期流程中所涉及到的体验分为以下四个维度： 第一，信任体验。电子商务网站无论是对初级消费者初次接触的，还是后续延伸的，一定要体现有能力，是值得信赖。 第二：网站体验。网站体验从某个角度来讲，就是我们现在大家所经常提到的用户体验，这个用户体验，只是电子商务用户体验的一部分，所以把它理解成网站体验或者web 体验。 第三：物流体验。做电子商务从用户角度来讲，物流是非常重要的问题，无论从配送的时间、配送人员的服务、态度以及从配送接收过程当中的包装等各方面，很多细节都牵涉到整体，统一定义为物流体验。 第四：商品体验。用户对商品本身的满意度。 下面，将从这四个维度出发，分析淘宝网的用户体验。 一、淘宝网的信任体验 电子商务网站的信任可以定义为消费者在存在风险的互联网市场环境对在线供应商的能力、服务和诚实的信心。 传递、构建交易双方信任的几个重要维度如下： 1、信息功能维度 互联网的一个最大的优点就是便于信息的低成本传播。淘宝网作为亚太地区最大的网络零售商圈，打造了内容丰富、种类繁多、分类明确的购物信息平台，截止到2009年7月，卖家数量1466892家，在线商品数量达1.6684亿；创造集中的折扣、团购、秒杀信息渠道，还为消费者提供经验分享、推荐的淘宝社区、淘江湖、淘帮派。淘宝网强大的信息功能，都在验证其“没有淘不到的宝贝，没有卖不出的产品”的豪言壮语。 2、互动功能维度 快捷直接的沟通工具：淘宝网有专门的即时通讯工具，几乎在用户可能会咨询卖家的页面都会有阿里旺旺的图标，用户可以很方便的与卖家进行沟通。 免费咨询通道：淘宝网有陶小二为用户提供24小时的在线咨询服务。 客服服务热线：点击首页下方的“联系我们”，可以很方便地查找到针对各个用户群体的热线电话。 3、能力维度 商品：截止到2010年底，淘宝网官方公布在线宝贝数量已达到5亿件，从汽车、电脑到服饰、家居用品，分类齐全，更是设置网络游戏装备交易区。 物流：淘宝网实行的推荐物流，与物流企业合作，为广大的卖家和买家提供可选择的物流服务，物流企业直接在网站后台接受和处理客户的物流需求订单，为卖家和买家提供更好的服务。 支付：网购最重要的因素之一就是支付的安全性，淘宝网有专门的支付工具——支付宝，支付宝通过实名认证制、支付盾、信用评价体系、支付宝的付款发货方式等在一定程度上保证了用户的支付安全，形成了品牌优势。 4、诚信维度 据CNNIC在2009年6月发布的报告，淘宝的网络购物渗透率高达81.5%，以领先排名第二的网站60多个百分点的绝对优势，成为网购的代名词。 淘宝网的品牌知名度和品牌转化率都已经很高，已有接近9成的网民知道淘宝网，其中又有9成的网民使用淘宝网。 淘宝网在其他城市（除北京、上海、广州以外）的知名度最高，91.5%的购物网民听说过淘宝网。其次是在上海的知名度很高，90.3%的网购网民都听说过淘宝网。 品牌转化率是指品牌的转化功效，指指网站使用者（网站用户）占网站认知者总体的比例。
随着互联网的发展，网站推广、网站营销成为一种任何一个想利用互联网成就一番事业的企业都不能忽视的手段，毕竟与采用传统方式营销推广所需要的花费相比，网络无疑具有先天优势。但同时问题也随之而来，如何得到网 站推广网站营销的效果评估？如何制定下一步的策略？ 为了解决这些问题，网站流量统计产品应运而生，国外多家调查研究机构的研究也都证实了网站流量统计分析对于网络营销效果的价值，但在网站营销管理实践应用中，大部分的企业只是通过网站流量统计产品关心一下在线人数，至多也就是大致了解一下访问者的来源，如通过搜索引擎带来了多少用户，以及用户主要利用哪些关键词进行检索而来到网站等等。以此来作为seo优化的依据，当然这也为网站未来策略的制定提供了一定的依据，但是，这些依据毕竟十分有限而且凌乱。最终，都只能演变成只是日复一日的对大量数据的查看。 那么，这样看来，单纯的数据呈现对于网站营销管理的参考意义也就屈指可数了。我们不禁要问，现有的网站流量统计产品是否还缺少了一点分析的角度？ 我们来看，一个用户要访问一个网站，他都会使用到哪些事
物、留下哪些踪迹呢？鼠标，键盘，浏览器这三样无疑是必不可少的，登录网站之后，他的整个访问轨迹，停留时间等等。那么，这些事物和踪迹又能告诉我们什么呢？ 第一，用户的鼠标点击某种程度上可以告诉我们用户在某个网页上的视觉轨迹。因为根据人的一般行为规律，用户会先点击他最先注意到的网页元素，无论这个元素是个按钮还是其它。因此，对用户鼠标点击的总结和分析将能够告诉我们用户在一个网页上的视觉大致浏览轨迹，由此可以得出一个网页设计是否合理，是否能够使得用户真正注意并且能够点击到企业需要让他点击的位置。最终影响到整个网站的信息架构甚而网站结构。 第二，浏览器，对于浏览器和用户操作系统信息的获取已经不是什么新鲜的功能，它们能够告诉我们的无非是用户使用机器的一些基本信息，此处不再多做叙述。 第三，访问轨迹，停留时间。对于这两项就大有文章可做了，从大的层面而言，它可以告诉我们用户在整个访问网站的过程中都做了哪些事情，既用户的客观行为，从小的层面而言，它可以告诉我们一些我们不通过分析访问轨迹无法得知的网站在用户操作流程上可能存在的问题，加上停留时间的参数进行分析的话，甚至可以告诉我们访问网站的用户的类型。以下分别举例说明这
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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)
一．网站数据统计 1.常规数据报表 关于访客数的统计，大致有以下几种： PV：就是网站浏览页数。用此来除以访客数的话，就可以得到人均浏览网页数。 总访客数量：包括重复访问的访客数量。如果一天访问两次，那么总访客数量为2人。此统计结果与统计到的网站主页访客数结果不同。一般情况下，如果不做统计分析的话，就只能通过计数器来统计访客数，但是，此数据与准确的访客数有着一定的差异，因此，想到推测出准确的数据有难度。 一天之中独立访客数量：一天当中，除重复访客之外的独立访客数。一般情况下会在总访问数量的80%-90%。只有总访客数或者独立访客数时，可以根据网站的特性来推断出其中数值。 一个月期间的独立访客数：一个月中重复访客除外。 访问次数分布：以访客访问次数为基准测算出的再访问者的比率。实际网络中，交易是通过比较来形成的。为了完成一次交易而访问同一网站2次以上的情况也有发生。因此，这也是一个很重要的统计内容。回访客户比率越高，相对的购买率也就越高。 增加访客数量的时候，通过流入路径的分析来增加不同搜索引擎的访客数量也同等重要。与之同样重要的还有通过平均浏览页数、每日总访问量、每日独立访客数、回访率等统计管理来增加直接影响销售数量的回访客户数量。 购买区分功能：首次购买/再次购买 访问区分：新访客/回访客 注册情况：会员/非会员 搜索引擎（百度、谷歌、搜狗）流入 搜索广告流入 购买区分：新客购买/再次购买 通过细分后的购买及购买率与细分前的总访客数进行比较，了解到从哪个站点进入的客户对最终购买的贡献高。通过以上分析，可以判断应该将营销活动集中到哪些站点或活动上。 2.网站用户地区分布 访客来源地区：访客来源的地区是可以通过访客的IP地址所获知。 3.流量分布统计 会员/非会员点击进入手机站点之后，在每个页面的停留时间的长短对比，从中得出哪个功能或活动驻留时间较长，相对应在其板块中更优化或提升价值。 二．用户行为追踪 1.一般用户行为分析 通过统计分析，为运营者提供所需数据由以下几种： A. 流入路径数据：客户的流入路径及移动路径 B. 访问关键字数据：通过搜索网站的访客，不同关键字类别的分布情况
应用场景和方案组合 1、企业客户--AC+BA（行为感知系统）组合方案 有上行为管理设备的，可以增加行为感知管理平台，AC+BA（行为感知系统）的方案 上网管理面临更多的挑战，有诸多看不见的风险。无法洞悉用户及行为就无法做管控，因此上网管理的目标应该是可视和可控 由于上网行为构成元素是：用户、终端、应用、内容、流量。因此，要实现上网可视可控需要：用户/终端、应用和内容、流量的可视可控。 员工的上网行为、访问内容、流量使用、时间控制等，都交给AC 进行，达到信息中心对全员的行为进行收集和管控 如果单靠AC，管理员要不断查看数据，人工的去进行限制、管控、分析，维护等，既占用了管理员大量的宝贵时间，也对管理员的管理能力、管理素质增加了要求，至此，采用AC+BA的方案应运而生，AC 来采集数据，将采集的数据全部交付给BA进行系统的分析，可以从如下几方面的分析结果刺痛客户： 涉密追溯控制：敏感信息的外流，对敏感数据、文字、配型，进行过滤追溯，一旦发现及时报警，降低企业数据安全风险，追溯追责到个人； 员工的消极怠工状态：同非工作相关应用的访问时间分析； 离职风险分析：通过员工的访问记录、工作日常行为等分析离职倾向
性； 事件感知：关注近期大家集中关注的事件点，及时发现危险信息的讨论与散播； 网络沉迷、违规网络访问等； 全网上网态势分析：汇总实时数据，整体分析并直观展现广域网各分支的上网状况和安全现状。 分支网络监测运维：迅速发现分支的网络故障情况，帮助管理员快速定位并解决问题。； 专线质量分析：分析各个专线带宽使用情况以及专线质量，并直观展现；评估专线带宽是否够用，为购买决策提供数据支撑。 方案选择：主要根据用户数量和出口网络带宽