2019Q1数字用户行为分析报告

极光大数据：2019年Q1智能手机行业研究报告
极光大数据（Aurora Mobile, Nadaq: JG）发布《2019年Q1智能手机行业研究报告》，从智能手机保有率及销量、主流手机品牌用户忠诚度、主流安卓手机品牌用户画像、新上市机型摄像头特征、手机app安装情况和国内运营商市场等维度分析当前智能手机行业的市场格局。

极光观点：
一、智能手机保有率分析
2019年Q1国内主流手机品牌保有率
OPPO保有率赶超iPhone，达20.1%
Q1主流手机品牌保有率变化趋势iPhone保有率下滑至第三位
Q1主流手机品牌城市等级分布
iPhone用户中新一线城市用户占比最高
Q1主流手机品牌型号分布iPhone X内部占比提升至13.1%
2018年Q4上市新机型3个月保有率
新机型中iPhone XR上市3个月的保有率最高，为0.38%
iPhone机型分布变化趋势
去年9月同时发布的iPhone XS和iPhone XS Max，品牌内部占比分别增至1.3%和3.8%
二、智能手机销量分析
2019年Q1国内手机品牌销量占比
vivo销量占比反超OPPO，销量占比达20.8%
Q1主流手机品牌销量占比变化趋势本季度OPPO销量占比明显下滑
Q1主流手机品牌销量价格分布
Q1所售智能手机中，价格在3000元以下的超过8成
Q1销量top 10手机机型OPPO A5以3.3%销量占比登顶。

第1篇一、报告摘要本报告针对某电商平台近一年的销售数据进行分析，旨在揭示平台销售趋势、用户行为特征以及产品销售情况。

通过数据挖掘和分析，为电商平台提供决策支持，优化产品策略、提升用户体验，从而实现业绩增长。

二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某电商平台的后台销售系统，包括订单数据、用户数据、产品数据等。

数据时间范围为2022年1月至2022年12月。

2. 数据处理（1）数据清洗：对原始数据进行清洗，去除重复、缺失、异常数据，确保数据质量。

（2）数据整合：将订单数据、用户数据、产品数据进行整合，形成完整的数据集。

（3）数据转换：将数据转换为便于分析的形式，如将日期字段转换为时间戳等。

三、数据分析方法1. 描述性统计分析通过对销售数据的描述性统计分析，了解销售趋势、用户行为特征和产品销售情况。

2. 关联规则挖掘利用Apriori算法挖掘销售数据中的关联规则，找出影响销售的关键因素。

3. 顾客细分利用聚类算法对用户进行细分，了解不同用户群体的特征和需求。

4. 时间序列分析通过对销售数据进行时间序列分析，预测未来销售趋势。

四、数据分析结果1. 销售趋势分析（1）总体销售趋势：从图1可以看出，2022年1月至12月，平台的销售额呈现上升趋势，其中第二季度销售额最高。

（2）月度销售趋势：从图2可以看出，各月份销售额差异较大，其中4月、5月、7月、9月、11月销售额较高，而1月、2月、3月、6月、8月、10月、12月销售额较低。

2. 用户行为特征分析（1）用户地域分布：从图3可以看出，用户主要分布在一线城市和二线城市，其中一线城市用户占比最高。

（2）用户年龄分布：从图4可以看出，用户年龄主要集中在20-39岁，其中25-34岁年龄段用户占比最高。

（3）用户性别分布：从图5可以看出，男性用户占比略高于女性用户。

3. 产品销售情况分析（1）产品类别销售情况：从表1可以看出，电子产品、服装鞋帽、家居用品等类别销售额较高。

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==数据分析报告范文篇一：数据分析报告范例201X年中国手游市场年度数据分析报告一、201X年手游市场基本概况1、201X年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。

2、201X年移动游戏用户规模：201X年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游3、201X年移动游戏市场实际销售收入：201X年移动游戏销售收入超过200亿，销售收入是201X年的2倍以上4、201X年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高二、用户行为透析1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到26.3%，端游用户转化为手游用户的空间较大2、201X年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝三、地域分布1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布四、手游发展趋势预测1、手机游戏重度化、端游化2、端游IP手游化3、支付方式、支付渠道的变革篇二：数据分析报告格式数据分析报告格式分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。

我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会。

极光大数据：2019年Q1中国移动互联网数据近日，极光大数据（NASDAQ:JG）发布《2019年Q1移动互联网行业数据研究报告》，从整体app市场概览、飙升榜、网民注意力转移方向、细分榜、渗透率总榜、流量价值总榜等角度全面呈现2019年第一季度移动互联网的方方面面。

根据报告，过去一年国内移动网民整体规模在11.3亿上下浮动，三线城市用户占比增加，移动网民增长红利见顶。

具体到游戏行业，2019年Q1网民在手游上花费的时间占比更为节制，仅有6.8%，环比下降了0.4%；截至19年3月，手游行业渗透率为61%，同比下降近10%；行业仍由腾讯主导头部玩家阵营，《王者荣耀》、《绝地求生：刺激战场》以16.5%和14%的渗透率稳占前两位。

以下为报告内容节选：移动网民数量增长红利见顶过去一年，国内移动网民整体规模在11.3亿上下浮动，移动网民增长红利见顶逃离北上广深和新一线，移动网民净流入三线城市？一线及新一线城市的移动网民占比连续两季度下滑三线城市的移动网民占比较上季度增长显著人均安装app总量趋稳，净增红利放缓19年Q1，移动网民人均安装app的总量为52款。

自18年Q3以来，移动网民人均安装app总量趋于稳定19年Q1，平均每月移动网民人均新装app 3.5款，同期卸载app 3.3款，移动网民人均app数量净增红利见顶人均使用时长趋饱和，视频直播和游戏占比回落移动网民人均每日消耗在手机app上的时长已趋饱和，截至19年Q1，人均每日使用app的时长为4.2小时社交网络类app的时长占比经过连续三个季度下滑后，终于在19年Q1回升玩游戏、看视频不如买买买，2019Q1移动网民在购物上投入更大比例时长，在手游和视频直播上更为节制受短视频内容崛起冲击，手机游戏时长占比呈现持续下降趋势或受2018年3月版号停发的影响，从3月开始，手机游戏行业整体呈现波动下降态势。

截至19年3月，手机游戏行业渗透率为61%，行业DAU均值为1.06亿腾讯系手游在头部阵营占主导地位19年Q1手机游戏市场的头部玩家阵营依然由腾讯主导。

引言：用户行为分析是通过对用户在特定场景下的行为进行统计和分析，以了解用户的需求、喜好和习惯，为企业提供决策依据和优化策略。

本报告是用户行为分析报告（二），基于对用户行为数据的深入研究和分析，旨在为企业提供有关用户行为的深度洞察和有针对性的策略。

概述：正文内容：大点1：用户的使用习惯分析1.1用户的活跃时间分析1.2用户的使用频率分析1.3用户的访问路径分析1.4用户在不同设备上的使用习惯分析1.5用户在不同地区的使用习惯分析大点2：用户的偏好分析2.1用户的产品功能偏好分析2.2用户的内容偏好分析2.3用户的交互方式偏好分析2.4用户的界面风格偏好分析2.5用户对广告的态度和偏好分析大点3：用户的行为转化分析3.1用户的注册转化分析3.2用户的购买转化分析3.3用户的推荐转化分析3.4用户的活动参与转化分析3.5用户的留存转化分析大点4：用户的需求分析4.1用户的需求痛点分析4.2用户的需求优先级分析4.3用户的需求差异分析4.4用户的未满足需求分析4.5用户的新需求发现分析大点5：用户的反馈与建议分析5.1用户的反馈内容整理5.2用户反馈的情感分析5.3用户反馈的问题分类分析5.4用户反馈的建议整理5.5用户反馈的问题解决情况分析总结：通过对用户行为数据的深入分析，本报告揭示了用户在产品上的使用习惯、偏好、行为转化、需求以及反馈与建议。

基于这些分析结果，可以为企业制定更加精准的产品策略和运营策略，提升用户体验和产品价值。

用户行为分析只是一个开始，企业需要不断迭代和改进，以适应用户需求的变化和市场竞争的压力。

通过持续的用户行为分析，企业可以实现持续的优化和创新，成为用户喜爱的品牌和产品。

引言概述：用户行为分析是一种重要的市场研究工具，通过对用户在特定平台或应用上的行为进行分析，可以揭示用户的需求、偏好和行为习惯，为企业的产品改进和市场营销策略制定提供有力支持。

本报告将使用数据分析方法，对某个特定平台的用户行为进行深入分析，并从用户活跃度、使用时长、行为路径等多个方面进行详细解读。

2019年中国移动互联网用户分析报告目录一、用户分类 (4)1、性别结构 (4)2、年龄结构 (5)3、学历结构 (6)4、职业结构 (7)5、收入结构 (8)二、用户生活方式/态度 (9)1、用户使用手机上网的时间段 (9)2、用户每天使用手机上网的时长 (10)3、用户使用手机上网的场所 (11)4、用户使用手机上网行为分布 (12)三、用户消费观念/态度 (13)通过对移动生活服务用户的调研，以及对公开数据的整理。

从移动互联网用户基本属性、用户行为方式以及用户消费方式三方面进行分析。

从结果来看，“低年龄、低学历、低收入”的年轻群体已经成为中国移动互联网的主体用户，年轻化趋势凸显。

这其中很大一部分是学生群体，随着年龄的增长，这些人养成的使用习惯将更稳定。

随着移动互联网整体的快速发展，用户对于网络使用程度的逐渐加深，用户的需求已经由原来的娱乐逐步向消费行为转变。

移动互联网正在重新定义用户获得信息的方式，并改变用户的消费行为。

一、用户分类1、性别结构在移动互联网用户性别结构中，男性移动互联网用户明显高于女性。

2010年和2011年，分别有57.7%和58.1%的男性用户。

截止2012年9月，2012年，男性用户占整体的57.6%，高出女性用户15.2个百分点。

2、年龄结构移动互联网用户中，青少年用户比例较高。

2010年，10—29岁移动互联网用户占总体用户的68.9%；2011年，10—29岁移动互联网用户占总体用户的65.8%，青少年用户为移动互联网的使用主体。

一是由于青少年对新生事物接受能力较强，二是该部分网民对社交、娱乐感兴趣，习惯通过手机联络朋友、阅读、游戏等。

这部分青少年群体随着年龄的增长，将养成更为稳定的使用习惯，并具备付费能力。

厂商应重视对这类群体的推广和营销。

中国移动互联网用户年龄结构逐步趋于合理。

截止2012年9月，10—19岁移动互联网用户在总体用户中占比28.5%，20—29岁移动互联网用户在总体用户中占比35.7%。

2019年用户调查报告4篇发布时间：2019-12-21来源：调查报告网络购物成逐渐成为多数人生活不可或缺的一部分，但网络购物中也存在一些问题，比如：网上看到的物品和实际收到的物品严重不符、售后服务得不到保障等。

随着智能手机、移动支付、精准定位技术的快速发展，o2o市场逐渐规模化发展，移动互联网以模式创新和效率提升正在触及人们生活相关的各个领域，同时带动了o2o服务向各行各业全面渗透。

针对日益火爆的o2o市场，用户的看法和期待又如何呢?比达咨询(bigdata-research)通过旗下移动用户调研平台微参与app面向移动用户进行了一次调查。

本报告为此次调查的结果和简要分析，仅供参考。

调研样本情况结论一：用户对o2o的认知度不高。

调查发现，仅有20%的人对o2o比较了解，其中学历高、年龄段在18-29岁之间的占据多数。

《微参与》移动用户调查数据显示，在用户对于o2o了解的程度中，完全不了解的占32.2%，接近1/3; 只听说过和了解一些的分别占的28.6%和18.1%;而表示比较了解和很了解的分别占15.5%和5.6%，总和刚超过20%。

由此可见，目前用户对o2o认知度并不高。

在比较了解和很了解的人员中，年龄分布主要集中在18-29岁的年轻人群体，学历分布主要集中在本科或更高学历人群。

结论二：中国o2o消费市场整体仍处于起步阶段，用户消费频次和平均消费额处于较低水平。

《微参与》移动用户调查数据显示，在用户体验o2o服务方面，明确表示没体验过的不在少数，占38.7%;而表示不知道的占比高达41.6%，同样说明仍有许多用户对o2o的了解不够;另有16.5%只是偶尔体验，而经常体验证o2o服务的占3.3%。

由此可见，目前中国o2o消费市场整体仍处于起步阶段。

此外，在用户使用o2o服务的频率中，一周少于一次的46.8%最高，一周一次的25.6%居第二，一周2-3次的16.3%位第三，一周4-6次的6.6%，一周7次以上的4.7%;而用户单次承受消费o2o服务的金额中，在200元以内的占有49.7%，200-500元的25%，500-1000元的17.7%，1000-XX元的4.8%，XX元以上的2.8%。