用户行为轨迹分析报告

province 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 用户ID user_ip 3031427193 visit_time 1436848567121 1436853584145 1436854241689 1436841107257 1436841107304 1436841125115 1436841204497 1436841238967 url http://www.chexun.com/2015-07-14/102749623.html http://car.chexun.com/qctupian/s3904-m0-t0p2813363.html http://car.chexun.com/qctupian/s0-m0-t0-p8404877.html http://chaiche.chexun.com/ http://www.chexun.com/ http://car.chexun.com/pic/series-s103979-8-0.html http://auto.chexun.com/h6/ http://chaiche.chexun.com/chaiche28/index.html 名称 新闻 推荐 新闻 拆车坊 车讯首页 产品库 车型库 拆车坊专题
第一类用户行为轨迹图
聚类分析结果
第二类用户行为轨迹特征分析： 第二类用户浏览网站的星轨轨迹比较单一，大致分为两类型，第一类用户进入网站浏览产品库或车型库 中相关车系的图片，该类用户一般在产品库和车型库栏目之间不断跳转，浏览2-3款车系的多张图片，多 数用户习惯在产品库中按品牌查询一些热门车系，一般浏览3-4个品牌。 第二类用户中有一类用户只关注经销商活动，浏览轨迹非常单一，在车讯首页经销商活动端进入二级页 面，浏览10个左右页面退出，该用户不浏览“经销商活动”栏目外的栏目。
用户ID 3031427193 1960921234 1961297674 2346846730 1961657318 1883242660 3031094937 1918284389 3728903910 3662789786 1960870341 3662911490 460541293 1961061183 1961611054 1709678947 轨迹1 27 3 3 12 3 12 3 7 3 12 17 5 3 17 3 3 轨迹2 26 12 12 9 7 13 12 7 12 3 17 3 12 17 12 12 轨迹3 27 8 7 5 12 13 4 5 9 11 17 5 7 17 4 7 轨迹4 9 8 25 7 13 7 7 7 22 17 5 4 17 7 5 轨迹5 7 8 7 5 12 4 5 5 3 17 轨迹6 轨迹7 轨迹8 轨迹9 轨迹10
聚类分析是研究（样本或指标）分类问题的一种多元统计方法。是将对象集划分为若干类别的过程。
2、聚类分分析中主要采用相似系数法和距离法。 相似系数法，即性质越接近的样品，它们相似系数的绝对值越接近1，二彼此无关的样品，它们的形似系
数的绝对值越接近于零。比较相似的样品归为一类，不怎么相似的样品归为不同的类。
聚类分析结果
第四类用户行为轨迹特征分析： 第四类典型用户行为轨迹如下：
用户A
车讯首页
导购
导购
导购
车讯首页
导购
车型库
车讯首页
商城
用户B
车讯首页
分站
车讯首页
分站
经销商活动
车讯首页
分站
用户C
车讯首页
视频
车讯首页
商城
车讯首页
拆车 坊
车讯首 页
新闻
文章
上海用户不同浏览特征分类
第四类 13%
第一类 12% 第二类 11%
距离法，即将一个样品看做P维空间的一个点，并在空间定义距离，距离较近的点归为一类，距离较远的 点归为不同的类。
用户行为轨迹分析步骤
用户行为轨迹分析步骤有以下几点： 1、数据准备
以上海区域一天中点击次数超过10的用户数据作为原始数据，如下表：
province 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 上海 用户ID user_ip 3031427193 visit_time 1436848567121 1436853584145 1436854241689 1436841107257 1436841107304 1436841125115 1436841204497 1436841238967 url http://www.chexun.com/2015-07-14/102749623.html http://car.chexun.com/qctupian/s3904-m0-t0p2813363.html http://car.chexun.com/qctupian/s0-m0-t0-p8404877.html http://chaiche.chexun.com/ http://www.chexun.com/ http://car.chexun.com/pic/series-s103979-8-0.html http://auto.chexun.com/h6/ http://chaiche.chexun.com/chaiche28/index.html
用户行为轨迹分析报告
谷永亮、李浩宇 赵晓琴、韩义亭
2015年7月22日
用户行为轨迹分析的目的
分析用户行为轨迹主要有以下几点用处： 1、可以将杂乱无章的用户浏览轨迹归类，从而知道用户浏览网站大致有哪些特征。
2、通过分析用户行为轨迹可以明确知道哪些频道或栏目最受用户的青睐，哪些频道用户点击率较低，针对用
聚类分析结果
第三类用户行为轨迹特征分析：
第三类用户访问网站的主要目的就是拆车坊，该类用户一般会从拆车坊栏目直接进入网站，进而访问拆 车坊的各期专题，以及与各期专题相关的文章和视频，该类用户一般会访问3个左右的专题，视频以及文 章。
第三类用户行为轨迹特征是在文章、视频、专题页不断跳转，也会根据文章、视频涉及到的车系在文章、 视频以及产品库、车型库之间跳转，一般会浏览两个对比车系的图片以及参数。
3031427193 3031427193 3031427193 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234
用户行为轨迹分析步骤
用户行为轨迹分析步骤有以下几点： 1、数据清洗
将用户浏览时间内点击不同URL给出相对应的中文名称，如下表：
百度文库
第三类 64%
3031427193 3031427193 3031427193 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234 1960921234
2、数据整理 给归类的中文名称编号，用户的每一次点击算作一次轨迹，且用序号表示，如下表：
用户行为轨迹最终数据
拆车坊视频 车讯首页
聚类分析结果
聚类分析将用户不同的行为轨迹分为5类，即上海用户一天中的点击行为大致可以分为5种特征，如下表所示。
聚类分析结果
将样本中135个用户的行为轨迹特征分类5类，每个用户归属于不同的类别，如下表所示。
聚类分析结果
第一类用户行为轨迹特征分析： 第一类用户以浏览新闻为主线，多数用户新闻导航作为入口，二级页面新闻导航下，新车、业界、专题 比较受用户青睐。进入相关栏目的新闻页，文章中涉及到的车系是用户比较关注的，一般会进入产品库 以及车型库浏览相关车系的图片以及参数。 第一类用户进入新闻栏目二级页面，也会习惯性点击导航栏目的首页、购车、用车、论坛、拆车坊等栏 目进入下一级页面。 第一类用户浏览次数各不同，少数用户2-3个页面就离开，多数用户浏览6个左右的页面离开。 第一类用户主要关注分站、拆车坊、用车中心等相关新闻。
户特点，展示有针对性的页面和栏目，增加用户好感，提升用户体验。 3、通过分析用户行为轨迹可以明确知道用户喜欢从网站的那个页面进入，又会从哪些页面退出。
4、分析用户的点击行为可以发现那些车型、车系最受用户关注。
5、明确用户的停留时间。
用户行为轨迹分析方法
用户行为轨迹分析主要采用聚类分析法 1、聚类分析原理
5 5 13 4 7 12 17
5 7 9 4 5 3 17
5
7
8
12 4 7 12 17
21 4 5 20 17
4 5 17
12 17 5
7 17 5
7 17 7
4 17 7
4 17 7
4 17 5
示例
用户ID 460541293 轨迹1 3 拆车坊 轨迹2 12 车讯首页 轨迹3 7 拆车坊专题 轨迹4 4 轨迹5 12 轨迹6 7 拆车坊专题 轨迹7 7 拆车坊专题 轨迹8 4 拆车坊视频 轨迹9 4 拆车坊视频 轨迹10 4 拆车坊视频
第三类用户中也有一小部分用户会点击拆车坊精彩视频中的二级导航拆车坊专区以及试驾测评。
第三类用户行为轨迹图
聚类分析结果
第四类用户行为轨迹特征分析： 第四类用户访问网站的行为轨迹特征相关性比较弱，浏览特征没有明确规律。从首页进入网站者居多，该类用 户进入网站没有明确的目标，往往会点击网站多个频道或栏目，并且进入下一栏目多数是跳转到首页进入。原 因有两种，一种是用户对网站不熟悉，另一种是栏目或频道没有用户喜欢的内容。 从首页进入网站的用户一般会点击分站、导购、车型等导航，分站和导购点击量较多。