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手机APP的大数据分析与运营优化手机APP已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
无论是社交娱乐、购物支付，还是教育学习，手机APP正在不断渗透到各个领域。
然而，开发一款成功的手机APP并不容易，更难的是运营和优化这款APP。
在这个过程中，大数据分析起到了至关重要的作用。
本文将探讨手机APP的大数据分析与运营优化，帮助开发者和运营人员更好地了解和应用大数据。
一、什么是大数据分析在手机APP运营中，数据的收集和分析是至关重要的环节。
大数据分析是指对大规模数据集合进行收集、整理、存储、处理和分析的技术和方法。
通过对海量数据的挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，帮助开发者更好地了解用户需求、优化产品体验。
二、手机APP的大数据分析价值与应用1. 用户行为分析通过手机APP收集用户行为数据，可以了解用户的使用习惯、偏好和兴趣特点。
通过分析用户行为数据，开发者可以更精准地了解用户需求，优化产品功能和设计。
2. 用户画像构建通过手机APP收集用户的个人信息、兴趣爱好等数据，可以构建用户画像。
用户画像可以帮助开发者更好地定位目标用户，为其提供个性化的服务和推荐。
3. 市场分析通过对竞争对手和行业市场数据的分析，可以了解市场趋势和竞争情况，帮助开发者及时调整产品策略，抢占市场先机。
4. 运营策略优化通过对用户数据的深入分析，可以发现用户流失的原因，提出相应的改进措施。
同时，优化用户的使用体验，增加用户黏性，提高用户活跃度。
三、手机APP运营优化的方法与技巧1. 数据采集和存储开发者需要搭建完善的数据采集系统，确保APP能够收集到各类用户数据。
同时，需要建立稳定可靠的数据存储和管理机制，保证数据的安全性和完整性。
2. 数据清洗和预处理在进行数据分析前，需要对采集到的数据进行清洗和预处理。
清洗数据可以去除噪声和异常值，保证数据的准确性和可靠性；预处理数据可以对数据进行归一化、标准化等处理，提高分析效果。
3. 数据分析和挖掘利用各种数据分析和挖掘算法，对手机APP的用户数据进行深入分析。
第1篇一、实训背景随着智能手机的普及，手机数据已成为各大企业、研究机构关注的焦点。
通过对手机数据的分析，可以挖掘用户需求、优化产品、提升用户体验等。
本次实训旨在通过手机数据分析，了解用户行为，为我国手机产业发展提供参考。
二、实训目标1. 掌握手机数据分析的基本方法；2. 熟悉手机数据采集、处理和分析流程；3. 分析手机用户行为，为手机产业发展提供参考。
三、实训内容1. 手机数据采集（1）数据来源：本次实训数据来源于某手机品牌官方App，包括用户行为数据、设备信息数据等。
（2）数据采集方法：通过App内置的SDK（软件开发工具包）采集用户行为数据，如用户登录、使用时长、操作路径等；通过设备信息API获取设备信息，如操作系统、屏幕尺寸、处理器等。
2. 数据处理（1）数据清洗：对采集到的数据进行清洗，包括去除无效数据、填补缺失值、处理异常值等。
（2）数据整合：将用户行为数据与设备信息数据进行整合，形成统一的数据集。
3. 数据分析（1）用户画像：根据用户行为数据，分析用户的基本属性、兴趣偏好、消费习惯等，绘制用户画像。
（2）用户行为分析：分析用户在App中的行为路径、使用时长、活跃度等，挖掘用户行为规律。
（3）竞品分析：对比分析竞品App的用户行为数据，了解竞品优势与不足。
4. 实训结果（1）用户画像：根据数据采集结果，该手机品牌用户主要为18-35岁的年轻群体，偏好使用社交媒体、娱乐、购物类App。
（2）用户行为分析：用户在App中的平均使用时长为30分钟，活跃时段集中在晚上8点到10点。
（3）竞品分析：竞品App在用户活跃度、用户留存率等方面表现较好，但用户满意度较低。
四、实训总结1. 手机数据分析方法（1）数据采集：通过SDK、API等方式采集用户行为数据、设备信息数据等。
（2）数据处理：对采集到的数据进行清洗、整合，形成统一的数据集。
（3）数据分析：运用统计、机器学习等方法，分析用户行为、挖掘用户需求。
移动通信中的大数据分析随着科技的不断发展和智能手机的普及，移动通信行业正经历着巨大的变革。
越来越多的用户通过移动通信网络进行交流和信息传递，每天产生的数据量也呈现爆炸式增长。
这些海量的数据蕴藏着巨大的价值，对于移动通信运营商来说，如何利用大数据进行分析和挖掘已经成为一项重要的挑战和机遇。
移动通信中的大数据分析可以帮助运营商更好地了解用户需求、优化网络性能、提高服务质量、精准营销和增加盈利。
在本文中，我们将探讨移动通信中的大数据分析的重要性、应用场景以及具体操作。
一、大数据分析在移动通信中的重要性移动通信运营商每天收集到大量的用户数据，这些数据包括用户的通话记录、短信、上网记录、位置信息等。
通过对这些数据进行分析，运营商可以了解用户的使用习惯、用户的需求以及用户对网络服务的满意度。
在网络规划和优化方面，大数据分析可以帮助运营商识别网络瓶颈、优化网络布局、提高网络容量和覆盖范围，从而提供更好的网络服务质量。
此外，大数据分析还可以帮助运营商预测网络流量的变化趋势，及时调整网络资源，避免网络拥塞和信号覆盖不足的情况发生。
在精准营销方面，大数据分析可以帮助运营商了解用户的消费偏好、兴趣爱好以及购买行为，并根据这些信息进行个性化的推荐和营销活动。
通过精准营销，运营商可以提高用户的忠诚度和满意度，从而增加用户的使用时长和消费金额。
二、大数据分析在移动通信中的应用场景1. 用户行为分析通过分析用户的通话记录、短信、上网记录等数据，运营商可以了解用户的使用习惯和需求。
比如，通过分析用户的通话时间和时长，运营商可以了解用户的通话习惯，并根据不同的通话需求提供相应的套餐和服务。
另外，通过分析用户的上网行为，运营商可以了解用户的兴趣爱好和消费偏好，从而进行个性化的推荐和营销活动。
2. 网络性能优化通过分析网络流量、信号强度等数据，运营商可以了解网络的瓶颈和优化空间。
比如，通过分析网络流量的变化趋势，运营商可以及时调整网络资源，避免网络拥塞和信号覆盖不足的情况发生。
手机APP的大数据分析与应用随着智能手机的普及以及移动互联网的快速发展，手机APP已成为人们生活中不可或缺的一部分。
而手机APP所积累和产生的大量数据则成为了宝贵的信息资产。
通过对这些数据进行深入分析和应用，可以帮助企业和个人更好地了解用户需求、优化产品设计、提升用户体验以及实现商业价值。
本文将探讨手机APP的大数据分析与应用的重要性和方法。
一、大数据分析在手机APP中的重要性手机APP每天都会产生海量的用户数据，包括用户行为、消费习惯、喜好偏好等。
这些数据蕴含着巨大的商业价值，可以帮助企业把握用户需求、提供个性化服务、优化产品功能。
通过大数据分析，可以实现以下目标：1. 用户行为洞察：通过分析用户在APP上的点击记录、浏览路径等数据，可以了解用户的使用习惯、兴趣偏好，提升用户粘性；并且可以根据用户的行为特征进行分类，进而实现用户画像。
2. 产品优化：通过收集用户的反馈数据和APP使用情况，可以直观地了解到用户对产品的意见和建议，从而及时优化产品的功能和界面设计，提升用户满意度。
3. 销售增长：通过分析用户的消费行为和购买记录，可以发现用户的消费偏好、购买能力以及购买倾向，从而制定有针对性的销售策略，提高销售额。
二、手机APP的大数据分析方法手机APP的大数据分析涉及到多个方面的技术和方法，下面介绍几种常用的分析方法。
1. 用户画像分析：通过收集用户的基本信息和行为数据，对用户进行分类和标签化，以更好地理解用户需求和行为特征，针对不同用户群体提供个性化服务。
2. 用户行为分析：通过对用户在APP上的行为数据进行统计和分析，包括浏览记录、点击流、停留时间等，了解用户兴趣、偏好，发现用户的使用习惯，从而为产品优化和推荐提供参考。
3. 社交网络分析：对用户之间的社交关系进行分析，包括好友关系、互动频率等，可以发现用户之间的社交圈子，为社交型APP提供精准营销和推荐。
4. 情感分析：通过对用户在APP上发表的评论和评分进行情感分析，了解用户对产品的喜好和满意度，从而及时调整产品策略和改进问题。
手机APP的用户数据分析与应用移动互联网的快速发展促使手机APP成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
随着用户数量的不断增加，大量的用户数据被手机APP收集并储存。
通过对这些数据进行分析，我们可以得到有价值的信息并应用于改进产品和服务，提供更好的用户体验。
一、数据收集与分类为了进行用户数据分析，首先需要收集和分类这些数据。
手机APP可以通过多种方式收集用户数据，包括但不限于用户注册信息、账户活动记录、用户行为数据等。
将这些数据按照不同的维度进行分类，可以更好地进行后续的数据分析。
二、用户画像的构建用户画像是通过对用户数据进行分析和挖掘，得到用户的特征和行为模式的方法。
通过用户画像，我们可以了解用户的年龄、性别、地理位置、使用偏好等信息。
这些信息可以帮助企业了解目标用户群体，为产品设计和市场推广提供指导。
三、行为分析与用户路径分析行为分析是对用户在APP内的各种行为进行统计和分析。
通过分析用户的点击、浏览、购买等行为，可以深入了解用户对产品的认知和使用情况。
用户路径分析可以追踪用户在APP内的转化路径，帮助企业优化产品界面和用户导航，提升用户体验和留存率。
四、推荐算法与个性化推送通过对用户的行为和偏好进行分析，可以构建推荐算法，根据用户的兴趣爱好向其推荐相关的内容或产品。
个性化推送可以提高用户参与度和用户黏性，增加用户的使用频率和时长，并提升广告的点击率和转化率。
五、用户反馈与改进用户数据分析不仅仅是对用户的行为进行分析，还需要将用户的反馈纳入考虑。
通过用户反馈可以了解用户对产品的评价、需求和意见。
企业可以根据用户反馈来进行产品的改进和优化，满足用户的需求，并提升用户的满意度和忠诚度。
六、数据安全与隐私保护在进行用户数据分析时，必须重视用户数据的安全和隐私保护。
企业应合法、合规地收集和使用用户的数据，保护用户的隐私权益。
加强数据安全意识和安全技术，建立完善的数据保护机制，防止用户数据被泄露和滥用。
总结：手机APP的用户数据分析与应用在提升产品品质和用户体验方面具有重要意义。
基于大数据分析的移动App用户行为研究与个性化推荐随着智能手机的普及以及移动互联网的迅猛发展，移动App变得越来越普遍，并成为人们生活中不可或缺的一部分。
在这个信息爆炸的时代，用户面对众多的App选择，如何为用户提供个性化的推荐变得尤为重要。
基于大数据分析的移动App用户行为研究可以帮助提供精准的个性化推荐，为用户提供更好的使用体验。
一、移动App用户行为研究的意义移动App用户行为研究是通过分析用户在App上的操作行为、浏览习惯、喜好偏好等数据，了解用户的行为特征和需求，从而为用户提供更加个性化的服务。
这样的研究可以帮助企业了解用户需求，提供更加贴近用户的产品和服务，提高用户满意度和用户留存率，同时也可以提升企业的收入与竞争力。
二、移动App用户行为研究的方法1. 数据收集与分析：通过在移动App中嵌入数据收集代码，收集用户的操作行为数据，包括点击、浏览、购买等行为，同时还可以收集到用户的个人属性信息，如性别、年龄、地理位置等。
通过对这些数据进行分析，可以揭示用户的偏好、习惯和需求。
2. 数据挖掘与模型建立：通过数据挖掘技术，对收集到的用户行为数据进行挖掘，发现潜在的模式和规律。
根据挖掘结果，可以建立用户模型，对用户进行分类和划分，以便为不同类型的用户提供个性化推荐。
3. 用户画像建立：通过对用户行为数据的分析，可以建立用户画像。
用户画像是对用户的全面描述，包括用户的兴趣爱好、消费习惯、社交圈等。
通过用户画像，可以更好地了解用户的需求和行为特征，为用户提供更加个性化的服务。
三、移动App个性化推荐的方法1. 协同过滤推荐：协同过滤是一种常用的推荐算法，它通过分析用户的历史行为和喜好，找到与其兴趣相似的其他用户或物品，并将这些相似用户或物品的推荐给用户。
这种推荐方法简单易用且效果较好，被广泛应用于移动App个性化推荐中。
2. 基于内容推荐：基于内容的推荐是根据用户过去的行为和偏好，对App中的内容进行标签和分类，从而为用户推荐与其喜好相关的内容。
手机APP的用户数据分析与利用随着智能手机的普及和移动互联网的发展，手机APP已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
无论是社交娱乐、在线购物，还是出行、学习等各个方面，手机APP的使用都愈加广泛。
在这个过程中，用户数据的收集和分析成为了一项重要的工作。
本文将探讨手机APP用户数据分析的意义以及如何有效利用这些数据。
一、手机APP用户数据分析的意义用户数据是指用户在使用手机APP时产生的各类信息，包括但不限于用户个人信息、使用记录、偏好等。
通过对这些数据进行收集和分析，可以提供有价值的参考和决策依据，具体体现在以下几个方面。
1. 产品改进与优化：用户数据分析可以帮助开发团队了解用户在使用APP过程中的痛点和需求，从而通过对产品功能进行改进和优化，提升用户体验，增加用户黏性。
2. 用户画像建立：通过对用户数据进行分析，可以对用户进行细致的分类和归纳，形成用户画像。
这有助于企业更好地了解目标用户，精准定位，制定更有针对性的营销策略。
3. 数据驱动决策：用户数据分析将数据转化为信息，为企业决策提供支持。
通过对用户行为数据、交易数据等的深入分析，可以识别出用户需求的趋势和规律，为企业制定战略规划提供有力支持。
二、手机APP用户数据的收集和分析为了进行有效的用户数据分析，需要在APP设计之初就考虑好数据收集的机制和方式，并且确保数据的安全性和合法性。
下面将介绍几种常见的手机APP用户数据收集和分析方法。
1. 登录信息收集：用户使用手机APP时，可以通过账号注册和登录来收集用户的个人信息，如性别、年龄、地区等。
这些信息为后续数据分析提供了基础。
2. 行为追踪与记录：通过在APP中设置各类埋点，可以追踪用户在APP内的各项行为，如点击、浏览、搜索等。
这些行为数据可以用于用户行为分析，揭示用户的兴趣和偏好。
3. 用户反馈收集：通过主动邀请和用户调查等方式，收集用户对APP的反馈意见和建议。
这有助于开发团队了解用户需求，并及时进行产品改进。
中国移动性能管理系统L T E信令大数据分析业务需求规范客户管理分册C e n t r a l i z e d P e r f o r m a n c e M a n a g e m e n t S y s t e mS p e c i f i c a t i o n版本号：1.0.0中国移动通信集团公司网络部目录前言 (III)1 范围 (1)2 规范性引用文件 (1)3 术语、缩略语定义 (1)4 缩略语 (3)5 概述 (3)6 客户管理 (3)6.1 客户感知评估分析 (3)6.1.1 分析目标 (3)6.1.2 分析思路 (3)6.1.3 业务规则 (4)6.1.4 数据指标 (6)6.2 客户投诉分析 (7)6.2.1 分析目标 (7)6.2.2 分析思路> (8)6.2.3 业务规则 (8)6.2.4 数据指标 (10)6.3 数据业务质差用户分析 (56)6.3.1 分析目标 (56)6.3.2 分析思路 (56)6.3.3 业务规则 (57)6.3.4 数据指标 (65)6.4 PCC策略分析支撑 (75)6.4.1 分析目标 (75)6.4.2 分析思路 (75)6.4.3 业务规则 (78)6.4.4 数据指标 (95)7 编制历史 (100)前言本标准对中国移动性能管理系统进行了抽象和描述，中国移动性能管理系统集中各类网络运行指标数据，面向网元、网络、业务和客户，实现对容量、质量、业务发展和运维管理的全面分析，重点实现四网协同分析、价值小区分析、终端分析、Gn流量分析、互联网流量流向分析和面向客户感知的互联网端到端的业务质量分析。
《中国移动性能管理系统LTE信令大数据分析业务需求规范客户管理分册V1.0.0》（以下简称“本规范”）。
本规范旨在对中国移动省级性能管理系统互联网端到端专题的功能梳理，更系统、更合理、更有效的规范和指导省公司性能管理系统建设。
本规范从流量流向、流量成份进行分析，通过整合流量流向系统和DPI系统的数据，建立关联的数据分析模型，从而有效支撑互联网流量结构调整、网络规划建设、流量控制和IDC资源引入效率的工作开展。
第1篇一、摘要随着移动互联网的普及和电子商务的快速发展，手机购物已经成为消费者日常生活中不可或缺的一部分。
本报告通过对手机购物大数据的分析，旨在揭示手机购物市场的现状、消费者行为特征、行业发展趋势以及潜在风险，为相关企业和政府部门提供决策参考。
二、数据来源本报告所使用的数据来源于多个渠道，包括但不限于：1. 中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《中国互联网络发展状况统计报告》；2. 各大电商平台公开的购物数据；3. 第三方数据服务平台提供的相关数据；4. 企业内部销售数据。
三、手机购物市场现状1. 用户规模持续增长根据CNNIC发布的《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年底，我国手机网民规模已达9.85亿，占比达到99.2%。
手机购物用户规模持续增长，已成为我国电子商务市场的主要增长点。
2. 交易额逐年攀升随着手机购物用户规模的扩大，手机购物交易额逐年攀升。
根据艾瑞咨询数据显示，2019年我国手机购物交易额达到10.8万亿元，同比增长23.8%。
3. 行业竞争激烈手机购物市场竞争激烈，各大电商平台纷纷加大投入，拓展市场份额。
以阿里巴巴、京东、拼多多等为代表的电商平台在手机购物领域占据主导地位。
四、消费者行为特征1. 年轻化趋势明显手机购物用户以年轻人为主，其中18-35岁年龄段用户占比最高。
这一群体消费观念前卫，追求时尚、便捷的生活方式。
2. 线上线下融合消费者在手机购物过程中，倾向于线上线下融合的购物模式。
一方面，消费者在手机端浏览商品信息、进行比较，最终在线下完成购买；另一方面，消费者在实体店体验商品，然后通过手机进行线上支付。
3. 品牌忠诚度较高消费者在手机购物过程中，对品牌有一定的忠诚度。
对于自己信任的品牌，消费者更愿意进行重复购买。
4. 价格敏感度高消费者在手机购物过程中，对价格敏感度较高。
在同等品质的商品中，消费者更倾向于选择价格更低的产品。
五、行业发展趋势1. 技术驱动随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，手机购物行业将更加注重技术创新。
【编者按】本文由百分点信息无线业务部高级总监李晓东、Talking Data COO徐懿以及成都电子科大的龚亮联合撰写。
在移动互联网所覆盖的日常生活中，用户随时随地都在产生数据，数据的产生以及获取在现在的移动互联网上已经不是什么难以攻破的难题。
需要我们面对的是从海量数据的分析中得到我们所需要的真正信息。
手机大数据的组织与应用
手机上的大数据对于移动互联网业务早期无疑具有非常大的指导意义，但并不是所有的手机上产生的大数据都会那么有意义。
比如说社会媒体—微博，每天也会产生大量的数据，但多数都是没有意义的。
手机大数据的组织与应用
手机上产生的大数据需要重新组织方能揭示出有意义的信息。
在现今的时代，大数据本身不是问题，你从各个渠道都可能获得海量的数据;我们每个人每天都要生产很大量的数据，关键的问题是如何处理、分析这些数据。
数据不处理、不分析，就像Mary举的例子一样，就是一堆稻草，毫无价值。
稻草堆里寻针
数据处理、分析就是要从一大垛稻草堆里面挑出一根针。
这句话有两层含义：
无论我们从何种渠道，通过何种方式获得的数据，大量的数据是没有意义的，这其中只有少量的数据是有效地，可以从中得出一些有规律、有价值的信息的，原始数据需要清洗、整理;(这一点对于移动互联网更为明显，一般来说，几乎80%-90%的移动应用数据都是毫无价值的，只有不到10%-20%左右的数据才包含后续分析所需要的信息)
我们需要通过后续的数据挖掘的工作，从杂乱无章的稻草堆里找出遗落在层层表象下面的一根针，而非一根稻草!这显然，不是简单通过统计就可以得出的;是比统计分析更为复杂的算法，去从简单关联过度复杂逻辑的层面。
从上一章中，我们知道手机上的大数据的来源多种多样，不同的移动互联入口、不同的应用都会导致不同数据的产生，而这些不同的数据又支撑不同的业务，并且不同的业务之间还可能存在一些交叉应用。
所以针对这些特点，下面我们根据这些特点来对大数据的组织做一个简单介绍，手机大数据的组织方式可以采用如下图的结构。
手机大数据的组织方式
从上面的结构可以看出，手机大数据的组织主要分为以下三个部分：原始数据存储层，计算层和业务数据存储层
原始数据存储层
主要存储不同入口产生的数据，而不同入口不同数据域也分开并存此时各个数据集是彼此独立，数据集之间没有任何联系方式。
这样做的好处就是能最大限度的保证原始数据的完善性，正确性。
计算层
该层的主要任务是对原始数据存储层存取的数据进行挖掘处理，并将挖掘结果按照不同业务进行分类。
挖掘处理的大致分为以下两点：①对不同数据域进行内部分析，挖掘。
②对不同数据域之间进行关联分析挖掘。
结果分类主要是将挖掘出的结果进行分类，比如音乐、餐饮、广告等应用。
业务数据存储层
业务数据存储层主要是对计算层产出的数据进行分开存储，以为上层应用提供更明确的数据接口。
当我们对数据进行有效地存储管理后，我们就可以利用这些大数据进行一些有意义的工作，尤其是对于移动互联网业务早期无疑具有非常大的指导意义，下面我们以手机阅读为例，对手机上的大数据如何应用做一个说明。
手机上的阅读
手机阅读作为移动互联网目前为数不多还算有一定共性和沉淀应用之一，是我们早期手机应用研究的对象。
所谓“共性”和“沉淀”，就是针对手机应用“碎片化”而言。
手机阅读虽然
也有大量的碎片时间，但已经逐渐形成了一早一晚宝贵的“床上”连片时间，有相对比较完整时间片上呈现的行为习惯，有相对比较完整的用户在移动互联网上体现出来的偏好信息。
尽管很多报告都显示，用户在互联网与移动互联网上的表征有着巨大的差异，但我依然相信，人们在面对一段文字，一个图片上的喜好、感觉是不会变的。
因为人性是不会轻易改变的。
互联网和移动互联网的用户行为之所以不同，那是因为应用本身使用场景的不同，解决问题的不同所导致的。
并不是一个人在互联网上是一个性格，而到了移动互联网上就是另外一个人生了。
这是我们研究手机阅读上大数据的初衷。
下面，我们以一个曾经做过的手机阅读项目为例，主要从发现问题、解决问题、结果验证三个方面来为大家展开。
发现问题
通过对手机阅读数据的挖掘分析，我们发现了如下几个问题：
(1) 城市与城市之间的阅读行为相似
我们统计过杭州、广州、深圳在某一时间段内用户的阅读数据，得到了这三个城市这三个月热门前二十的数据。
下表统计的是杭州与广州深圳这两个城市在该时间段内的热门阅读图书重合数数。
从表中，我们可以猜测，杭州与深圳、广州这两个城市之间确实存在着一定程度上的阅读相似性。
计算公式为：Sim(A,B) = Same(A,B)*2/[Count(A)+Count(B)]
Sim(A,B)表示的是城市A,B的阅读相似性。
Same(A,B)表示的是城市A,B在某时间段内共同阅读过的图书的本书，Count(A)表示的是城市A在某时间段内阅读过的图书的本书。
从表中我们可以发现杭州与深圳广州的阅读相似性都很高。
也就是说杭深或者杭广城市间阅读是比较相似的，我们可以考虑用他们来作为阅读风向标的参考城市。
所以，如果考虑要做风向标分析的话，更倾向于选择广州作为杭州的阅读风向标，杭州作为深圳的风向标，杭州跟广州可以互相参考。
(2) 移动阅读的“长尾”现象严重
在我们的数据统计中发现，手机阅读市场基本上靠热榜和主观推荐来运营。
这就造成了我们所常见的“长尾”效应，而且随着书籍的增多，这种效应更为严重!
(3) 不同行为模式的用户表现相差比较大
我们通过kmeans聚类算法(一种常见的数据挖掘算法)，说明各类用户之间表现的特征差异还是比较明显。
不同行为模式的用户表现相差比较大
解决方案
我们针对历史数据进行了分析，对于不同的问题，我们觉得可以采用如下方法进行解决。
(1) 数据聚类推荐送
通过对用户进行聚类推送图书，我们发现有如下结果：
数据聚类推荐送
第一类：人群比例接近60%。
这类人群一直有阅读推荐书的行为(平均约e^1)，在6月14号当天PV量并没有提升，而在后面几天提到较明显的提升，6月20号之后似乎又回到了之前的PV水平。
第二类：人数较少，仅57人。
在推荐前基本无阅读推荐书行为，而在推荐后阅读推荐书PV量较大(平均e^2)，且后续也有较好的保持，可以认为被推送激发了阅读推荐书的兴趣。
第三类：人群比例接近40%。
这类人群在6月13-17号之间阅读推送书籍的PV量提升非常明显，但是在这个时间段之外，比较沉默，前期(6月13号前)阅读推荐书很少，后期(6月17号)阅读量有些提升，但是还是回归到比较沉默状态。
(2) 个性化推送
由于手机的推送方式，目前大多数是通过流行榜来推荐，这就造成了这些被推送的书籍越流行，后面越推送他。
反复的循环下去，就造成了系统长尾现象，数据覆盖率等问题。
所以最好是根据不同的用户设置不同的推荐方法。
这样可以大大改善系统中这些状况。
结果验证
通过我们对数据的挖掘处理，然后用户实际应用，最后得到了如下的反馈结果：
(1) PV量的增加
首日PV比较
从实验分析中，我们得出：总的一周反馈率，实验组是对照组的倍。
推荐成功用户首日推荐书籍PV总量，实验组是对照组的倍;人均推荐书籍PV量，实验组是对照组的倍。
推荐成功用户首日总激发PV量，实验组是对照组的倍;人均全部书籍PV量，实验组是对照组的倍。
推荐成功用户中，实验组的一周推荐书籍PV总量约为对照组的倍;人均推荐书籍PV量，实验组是对照组的倍。
推荐成功用户中，实验组的一周总激发PV量是对照组的倍;人均全部书籍PV量，实验组是对照组的倍。
综上所述，经过数据挖掘、分析、推荐等算法的处理，手机阅读的各项指标得到了大幅的提升，其效果已经不是百分之几十的提高，而是成倍地增加了!这就是大数据应用的魅力!。
