基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘[第二版]

毕业论文(设计)

题目基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘系信息工程系

专业、年级计算机网络12级

学生姓名赵伯韬

指导教师康健职称副教授

论文字数9956

完成日期2015 年 4 月30 日

唐山职业技术学院毕业设计任务书

信息工程系计算机网络专业一班学生姓名：赵伯韬学号：121120101 一、毕业设计（论文）题目：基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘

任务进行的日期：2014 年 12 月 10 日起至 2015 年 4 月 30 日

三、任务书的内容：基于互联网APP行业的用户行为数据分析与挖掘

（一）选题的目的和意义：

随着近年来国内互联网APP的强势发展与三网融合的态势进展，互联网APP行业的市场竞争愈发激烈，各运营商基于用户习惯产品的竞争将是服务的竞争。由于互联网APP业务的多样性，国内运营商逐步从“产品独立运营”向以“客户为中心”的融合运营模式转变，新的商业模式和日趋激烈的竞争环境对电信增值业务运营管理提出了新的要求和挑战。

（二）设计内容：

首先探讨了用户行为分析及其方法，深入学习各种数据挖掘的算法与软件的基础上构建用户行为分析与业务匹配模型。然后在对移动互联网的数据分析理解之后进行数据收集，对于获取到的数据，按照ETL （Extraction-Transformation-Loading）对七千万条数据进行清理、整合，构建数据库。通过数据挖掘的相关工具对用户行为分别在热点时间、用户兴趣、匹配业务等角度采用聚类、文本挖掘、关联分析等方法进行知识挖掘，从统计数据中发现现有营销策略的问题，给运营商提供新的思路并为精准营销提供数据支撑。（三）主要参考资料：

[1] 王禹媚，田俊维移动互联网产业发展国际论坛会议纪要2013中国国际工业博览会论坛上海2014年11月10日

[2] 宴宗明基于用户行为分析的移动通信增值业务市场策略研究长沙：2013

[3] 杰斌．数据挖掘与OLAP理论与务实．北京：清华大学出版社，20013

（四）时间进度要求：

2013年12月-2014年3月毕业设计调查

2014年4月—2014年8月毕业设计初步设计

2014年9月—2015年1月毕业设计详细设计

2015年2月—2015年5月准备毕业答辩

指导教师签名： 2015年 5月 16 日

教研室主任签名：年月日

学生签名：年月日

唐山职业技术学院毕业设计开题报告

唐山职业技术学院毕业设计评定意见

摘要

随着近年来国内互联网APP的强势发展，三网融合的进入一个新的阶段。互联网APP行业的市场竞争异常激烈，基于用户习惯的产品竞争将是各运营商的服务竞争。由于互联网APP 业务的多样性，国内运营商的运行方式正逐步从“产品独立运营”向以“客户为中心”的“产品融合运营”转。新的商业模式和日趋激烈的竞争环境对电信增值业务运营管理提出了新的要求和挑战。

本文的主要目的就是通过对用户上网行为数据的分析，深入剖析用户的需求，精确定位用户适配的业务类型，并加以调整和创新。同时也可以把业务推广给客户，从而贯彻“按客户找业务，为业务找客户”的宗旨。

通过深入学习各种数据挖掘的算法，构建用户行为分析与业务匹配模型；然后在对移动互联网的数据分析梳理之后进行数据采集，对于获取到的数据，按照ETL （Extraction-Transformation-Loading）思路，对七千万条数据进行清理、整合，构建数据仓库。通过数据挖掘的相关工具，对用户行为信息分别从热点时间、用户兴趣、匹配业务等角度，采用聚类、文本挖掘、关联分析等方法进行知识挖掘。从统计数据中发现现有营销策略的问题，给运营商提供新的思路并为精准营销提供数据支撑。

本文构建的系统设计思路简洁清晰，结果经实践验证可行有效，为进一步实现更多数据源与更大数据量的用户分析系统的构建打下了良好的基础。

关键词：互联网APP 用户行为分析数据挖掘

目录

引言 (1)

一、用户行为数据分析方法 (1)

（一）用户行为分析 (1)

（二）用户行为分析工具与方法—数据挖掘 (2)

二、互联网ARP数据源分析与数据处理算法 (3)

（一）互联网APP的资料源分析 (3)

（二）数据流量的飞速增长 (3)

（三）数据源的变化 (4)

三、用户分析 (4)

（一）用户上网时间分析 (4)

（二）用户上网兴趣分析 (8)

结论 (12)

参考文献 (13)

致谢 (14)

引言

20世纪70年代以来，互联网这一深入影响全球人类生活的技术得到了急速的发展；进入21世纪，随着移动互联网、物联网概念的深入，互联网的发展进入了新的发展时期。根据摩根士坦利（Morgan Stanley）的报告，全球移动互联网用户已经超越了桌面互联网用户。未来基于“互联网+移动互联网”的泛在物联网成为主流趋势。在摩根斯坦利的报告中估计，全球3G用户普及率已经达到20%，跨过了“高科技的裂谷”，有可能迎来新的发展高峰期用户发展趋势的估计事实上，在2013年1月10日在上海举行的2013中国国际工业博览会论坛中，移动互联产业发展国际论坛会议的资料显示，“2013年6月，全球3G用户达到17.57亿，占全球移动用户的35.3%，3G用户占新增移动用户的42%。发达国家3G用户渗透率已达到60%左右，发展中国家由于起步较晚，3G渗透率一般低于50%。”“我国移动互联网收入规模增速迅猛，03-14年复合增长率达到74%。移动互联网用户的总数逐年攀升，增速远超互联网用户的总体增长率。2013年9月，全国3G用户9500万以上，3G用户渗透率达4.2%，新增3G用户占总体移动新增用户的25.3%。预计1年渗透率有望突破10%。群体传播效应也将逐步显著起来，3G在移动用户中的渗透速度也将明显加快。”

在3G加速渗透的背景下，3G移动业务在移动通信中的收入占比也是逐年提升的，由10年的25.2%到08年的32.7%，10年即已将超越50%，移动互联业务的发展也将是移动业务的发展方向与热点。在这样一个移动互联网与互联网交织更替的时代，产业链中的终端供货商、信息服务提供商们都急需转型，而在当今市场形势下，实施精准营销则是实现战略转型的关键举措。精准营销是为产品、业务、内容等寻找可能会感兴趣的潜在目标用户的方法过程。要尽可能精确地寻找到目标用户，必须对目标用户的行为、兴趣爱好等进行分析，并与需要营销的产品、业务、内容相匹配。因此精确营销与用户行为分析往往紧密的联系在一起。目前，精确营销已广泛应用于互联网、移动通信的各种应用。在这样一个背景下，移动互联网用户行为分析作为新领域则引起各方的广泛关注。

一、用户行为数据分析

（一）用户行为分析

从营销学角度考虑，影响用户行为决策的因素很多。有关用户行为研究的理论模式，比较知名的有EKB（Engel-Kollat-Blackwell）模式、ler模式Howard-Sheth模式、Howard模式等等[4]。影响用户行为决策的因素很多，从内外因素考虑，应包括个人因素、心理因素、