用户数据行为研究

根据用户历史行为（搜素、浏览、点击、购买等）数据分析判断用户价值，偏好等，进行标签画像，分群管理，从而实现精细化运营！推荐一个用户行为分析工具www.cobub.com开源私有化部署的

随着各种商业软件以及APP的丰富，单纯依靠运营数据，已经很难实现价值增值。描述用户，精确获悉用户用户画像，从而让数据分析结果驱动价值增长已经大势所趋。那么，用户数据分析包括什么呢？在我看来，包括三个部分：基本数据分析，行为数据分析以及态度数据分析。1.基本数据分析这块内容是主要对用户的基本信息进行描述，譬如性别、年龄、地域、学历、工作、婚姻状况等。做这块分析目的很明确，就是为了获得用户基本的群体特征。2.行为数据分析这块数据是目前在互联网上最容易获取，也是价值变现最容易的一种数据。行为数据包括很多，但根本上都来自于用户在某些网站或者某类APP等产品上进行的操作，包括访问时长，购买商品类型等具体的行为。3.态度数据分析态度数据相对行为数据获取难度会更高，这块数据主要展示的是用户的价值观，喜好，兴趣等态度观点。这块数据价值很高，因为如果获悉这样的数据，就能预测用户的行为。譬如，某人喜欢军事网，则会偏向于逛军事类网络，如果你想在网络上接触到这个用户，则需要去相关垂直类的网站投广告。

通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准、有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益。

做用户行为分析的基础是获得用户行为数据，例如用户页面停留时间、跳转来源等等。这些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些计算才能拿到的。一般来说用户访问时的一些信息都是以日志的形式打到web容器的日志空间中去，这其中包含了最通用的一些访问信息以及一些自定义的日志打点。题主提到了大数据技术中对用户行为进行分析，那么可以假定网站或者App的访问量是比较傲多的。由于系统流量比较大，计算维度又比较多，后续数据消费者的需求增长比较快，所以对计算分析平台有了一定的要求。具体表现为：1.负载能力。流量增大以后带来的压力是多方面的，比如网络带宽的压力、计算复杂度带来的压力、存储上的压力等等。一般来说这些都是比较显而易见的，会对产生比较直接的影响，比如计算实时性下降、消息出现了堆积、OOM等等。为了解决这一现象，一般来说会选择一些分布式的框架来解决这个问题，比如引入分布式计算框架storm、spark，分布式文件系统hdfs等。2.实时性。在系统资源捉襟见肘时消息的实时性会立即受到严重影响，这使得部分算法失效（例如对计算和收集上来的数据进行行为分析后，反馈到推荐系统上，当整体响应时间过场时会严重影响推荐效果和准确度）。对于这个情况来说可能会选择storm这种具有高实时性的分布式流式计算框架来完成任务。3.系统管理和平台化相关技术手段。在大数据情景下，企业内数据环境和应用环境都是比较复杂的，用户行为分析应用不是一成不变的，那么就要求用户行为分析这种多变的应用在复杂环境中能有效生存，这包括算法数据材料的获得、系统运维、系统任务调度、系统资源调度等等，相关的技术很多时候要求团队自研，但也有ganglia、yarn、mesos这类开源系统可以参考或者直接使用。4.数据链路。企业技术环境一般来说是非常复杂的，一层一层交错在一起，远不是一句MVC三层架构能够概括得了的，为了避免消息流通呈复杂的网状结构，一般会考虑应用服务化、企业服务总线（ESB）及消息总线来做传输，有兴趣的话题主可以百度一下这几个方向的技术和开源工具。5.应用快速生成工具。我个人认为在大数据环境下应用都摆脱不了一个快速开发的要求，用户行为分析也是如此，这时候要考虑对接一些开源的分布式数据分析算法库而不是通过自己去实现，比如像spark ml，mahout这类的库用得好能减少很多工作量。

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。以国内知名的数据收集和分析平台数极客为例，以用户交互行为分层理念，将用户行为划分为纯浏览、轻度交互、重度交互三个层次，纯浏览和轻度交互使用全量数据采集API，而重度交互因数据的准确性要求，通过封装接口及高级自定义功能采集数据，仅需要在关键环节调用，既能化解传统需要埋点的时效性等多种弊端，又能解决纯粹的无埋点平台的数据精准性问题。

做用户行为分析的基础是获得用户行为数据，例如用户页面停留时间、跳转来源等等。这些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些计算才能拿到的。一般来说用户访问时的一些信息都是以日志的形式打到web容器的日志空间中去，这其中包含了最通用的一些访问信息以及一些自定义的日志打点。题主提到了大数据技术中对用户行为进行分析，那么可以假定网站或者App的访问量是比较傲多的。由于系统流量比较大，计算维度又比较多，后续数据消费者的需求增长比较快，所以对计算分析平台有了一定的要求。具体表现为：1.负载能力。流量增大以后带来的压力是多方面的，比如网络带宽的压力、计算复杂度带来的压力、存储上的压力等等。一般来说这些都是比较显而易见的，会对产生比较直接的影响，比如计算实时性下降、消息出现了堆积、OOM等等。为了解决这一现象，一般来说会选择一些分布式的框架来解决这个问题，比如引入分布式计算框架storm、spark，分布式文件系统hdfs等。2.实时性。在系统资源捉襟见肘时消息的实时性会立即受到严重影响，这使得部分算法失效（例如对计算和收集上来的数据进行行为分析后，反馈到推荐系统上，当整体响应时间过场时会严重影响推荐效果和准确度）。对于这个情况来说可能会选择storm这种具有高实时性的分布式流式计算框架来完成任务。3.系统管理和平台化相关技术手段。在大数据情景下，企业内数据环境和应用环境都是比较复杂的，用户行为分析应用不是一成不变的，那么就要求用户行为分析这种多变的应用在复杂环境中能有效生存，这包括算法数据材料的获得、系统运维、系统任务调度、系统资源调度等等，相关的技术很多时候要求团队自研，但也有ganglia、yarn、mesos这类开源系统可以参考或者直接使用。4.数据链路。企业技术环境一般来说是非常复杂的，一层一层交错在一起，远不是一句MVC三层架构能够概括得了的，为了避免消息流通呈复杂的网状结构，一般会考虑应用服务化、企业服务总线（ESB）及消息总线来做传输，有兴趣的话题主可以百度一下这几个方向的技术和开源工具。5.应用快速生成工具。我个人认为在大数据环境下应用都摆脱不了一个快速开发的要求，用户行为分析也是如此，这时候要考虑对接一些开源的分布式数据分析算法库而不是通过自己去实现，比如像spark ml，mahout这类的库用得好能减少很多工作量。

用户行为分析目的有以下两种：1、优化产品使用体验；2、提升业务运营业绩；

数云的CRM系统，就是大数据用户分析的结果，可以进行用户洞察。本回答被网友采纳

APP是基于目前火热的移动终端系统而开发的各类应用软件，随着终端产品销售的火热，其市场前景也相当乐观，想要通过APP盈利的创业者比比皆是。现阶段而言，APP分为免费和付费下载两大类，其盈利模式各有不同，关键点是要如何吸引用户点击下载。具有有雷同功能的APP比如浏览器、社交类微博等产品，每位用户至多只会选择1-2款产品使用，因此竞争十分激烈；而游戏和工具类APP借助因其多样化的特性，发展方向广阔，能够满足单一用户各种不同的需求，因此下载量大，但竞争依然激烈。通过网易的统计数据我们可以看到，就目前发展而言，游戏和工具类APP是主流产品，但笔者认为今后的盈利点并不在游戏，也不建议开发者盲目跟风游戏应用，因为社会化服务应用也许会在今后成为主流。APP现状：游戏与工具应用当道，成为市场主体。通过对网易应用市场的分析我们看到，在如今最火热的苹果和安卓应用市场，占据最多份额的当属游戏类APP，其次就是工具类APP。它的产量多也就意味着需求量旺盛，人们纷纷挤进这一领域，就是为了抢占这份市场。一般而言，游戏的主题是多样化的，只要有吸引人的内容，便能够得到较好的市场占有率。但是，通过这份统计表我们同样应该看到，免费的使用习惯依然占据着国人的消费理念。因此能够通过免费的APP，通过广告或个性化，功能化的增值服务盈利对面向国内用户的开发者而言是一个不错的选择。APP的售价也在告诉我们一个这样的事实，在付费应用中，某些专业领域的应用，例如针对医疗、商业、导航，他们专注于特定有需求的人群,因此收费是最高的。而游戏因其多样性、普遍性的特点，加上产量高竞争压力大，平均价格排在所有应用的末尾，薄利多销的原则是主流。APP未来：解决生活难题的应用越来越受追捧，社会化服务应前景广泛。在人们的日常生活中总是遇到各种各样的疑难问题，它让我们的生活充满烦躁，抹杀了一天难得的好心情。一款能够将这些烦恼顺利解决的应用，会成为今后的主流，并且只需要稍加推广，就能够拥有广泛的宣传效果。在这里我们列举一个真实的例子：如今，在各大城市，“打车难”已经成为继拥堵之后，困扰上班族日常出行的另一大难题。早晚高峰打车基本用“抢”的，节假日热门出行目的地等车排长队成为常态，要是遇上雨雪天，那才是真正的雪上加霜，一“的”难求。而另一个尴尬的事实是，如果您是一位资深打车人，肯定没少听的哥抱怨，客人难拉，“空驶”的成本越来越高。针对这类饱受市民和从业者抱怨的情况，就有开发者为此专门打造了一款”打车”手机应用。很多人都会怀疑这样的应用能够经手的住市场的检验码？事实是：在今年的伦敦奥运会中，该类APP大展神威，累计下载量就达到20万次。仅伦敦一地，就有超过12%的出租车（约3200辆）注册了其服务，并且这一数字还在以每周300辆的速度增长。这款应用在iOS、安卓、塞班和黑莓四大手机平台的下载量均超过了40万次。其发展之迅速，远远超过了其开发者预想，在自己惊讶之余，已经赚的盆满钵满。作为APP开发者，需要理性面对市场的需求，并且应该坚定自己的理想。游戏与工具类应用在今后仍然会成为市场的主要组成部分，而面向社会化服务的应用，将会成为未来一个重要的发展方向。应用市场没有绝对的畅销与所谓的冷门，抓住用户的心才是最重要的。