基于大数据分析的用户体验改善
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利用大数据分析来改善你的企业网络运营
利用大数据分析来改善你的企业网络运营
大数据可能确实是一个网络行业热潮,但我们现在尚不清楚这项技术是否可以实现关键的信息到知识的过渡。所幸的是,网络管理员可以通过一些努力来穿过大数据炒作的喧嚣,把她当做改善网络运营的工具。
在网络中,大数据通常是指从标准管理系统和接口获取的大量流量、中继以及设备信息,这些数据是从部署在各个端点的探头以及从客户端及服务器设备中的网络层软件来收集。当这些数据放在标准管理系统接口框架中时,一些信息可能会反映出当前的故障、配置、结算、性能和安全(FCAPS)管理做法,但大多数公司不能将来自客户端/服务器设备的数据域当前的运营活动关联起来。而这正是大数据和大数据分析的“用武之地”。目前国内很多企业都选择北京万任科技的网络设备(万任UniERM网络流量综合管理系统等)作为自己的网络管理设备。
有效利用网络大数据的最关键的因素是保证所有数据元素的精确事件定时。网络是关于事件的瞬间情况和并列,失去时间同步性意味着在分析信息时完全失去价值。如果所有数据收集都是从共同来源定时,就能够确保时间同步性。如果不是这样的话,你应该将同步化事件引入到大数据收集点,以在正则点关联所有记录的时间。
建立映射来查明网络问题
在保证事件的时间可以精确地关联
构建用户画像的数据分析流程
构建用户画像的数据分析流程
构建用户画像的数据分析流程
第一部分用户画像是什么
用户画像在网络上广泛被定义为“根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。”
总结来说,用户画像的核心是为用户打标签。也就是将用户的每个具体信息抽象成标签,然后利用这些标签将用户具象化,从而为用户提供个性化服务。最终的导向还是提取用户共性的信息,并提供战略决策。
第二部分用户画像分析的价值
用户行为给企业的产品和服务带来了一系列的改变和重塑,其中最大的变化就是用户行为在企业面前是“可追溯”、“可分析”的。企业内保存了大量的原始数据和业务数据,这是企业经营活动的真实记录,随着大数据技术的深入研究与应用,企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据来为精细化运营和精准营销服务,而要做精细化运营,首先要建立企业的用户画像,对其进行分析,赋能产品、提升公司的业务决策。
第三部分如何分析用户画像
在企业搭建起“用户画像体系”后,我们该如何围绕用户画像的数据进行分析和布局呢,如何利用用户画像赋能产品、提升公司的业务决策呢?
值得注意的是,业务处在不同阶段,其侧重点也不同,在构建用户画像之前应依照业务现状排列需求优先级。并且用户画像并非一成不变,市场不断变化,客户的需求以及
大数据时代下的经营数据分析实战培训
知识改变命运 为明天事业腾飞蓄能 http://www.bgwahaha.cn
上海蓝草企业管理咨询有限公司
《大数据时代下的经营数据分析实战培训》
【培训目标】
通过本课程的学习,达到如下目的:
1、通过案例分析,明确数据分析思路,实现数据分析效果; 2、通过数据分析工具导入,提升数据分析质量;
3、立足公司各层级、各岗位数据分析实际应用展开分析,指导区县公司工作;
4、提升数据分析呈现技能,提高数据分析实际应用性和层级传递效用; 5、通过从大量的营销数据中分析潜在的客户特征,挖掘用户行为特点,找出目标客户;
6、学会针对目标客户优化销售策略,帮助运营团队深入理解业务运作,支持业务策略制定以及运营决策。 【培训对象】
数据分析相关人员 【培训时间】
2天
【培训内容】
前言:大数据时代背景
1. 概述
2. 大数据时代带来对传统营销的挑战 3. 大数据时代的新营销模式
4. 如何在海量数据中整合线上、线下数据,形成你对消费者的独特洞
察力
5. 如何建立全渠道数据平台,拓展营销渠道,提高营销效率 6. 大数据的实现技术
一、数据分析定位与方法导入 1.数据分析重要性
为什么要做数据分析
数据分析能解决什么具体问题 2.市
流域水质大数据分析平台建设方案
1 项目概述
党的十八大把生态文明建设放在了突出地位,纳入了“五位一体”总体布局,并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法,以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”,对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网+”和“大数据”应用也上升为国家战略,国务院出台的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》,将“互联网+绿色生态”作为11个重点行动之一而提出,要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来,高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。
2 建设目标
以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求,“管什么、想什么、干什么”,数据多头采集、相互矛盾的现象普遍,难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中,环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。
通过以水环境综合大数据分析建设为契机,树立环
关于《魔兽世界》用户数据分析
《魔兽世界》数据分析
《魔兽世界》数据分析 .............................................. 2 1、 概述 ......................................................... 2 2、 数据分析 ..................................................... 3 2.1 玩家练级方面的数据分析 ........................................ 3 2.1.1 游戏中的等级分布情况 ...................................... 3 2.1.2 每升1级所需要的时间及升级公式 ............................ 4 2.1.3 每一特定等级的练级进度 .................................... 6 2.1.4 玩家最快的练级速度 ........................................ 8 2.1.5 各个职业的练级速度 ..........................
“数据分析”如何作用于“用户研究”
“数据分析”如何作用于“用户研究”?
无论是产品经理、设计师、工程师,大家都是为用户服务的。用户各有所好。你喜欢这个,我喜欢那个,也有我们都喜欢的。那么在用户的心理隐藏着什么样的秘密呢?要想发现其中的奥妙,通常有两种方式:定性研究、定量分析。定性的信息告诉你为什么会发生,它灵活、快速、细节丰富,但缺乏普遍性,我们能听到的只能是少部分用户的声音,他们是否代表大多数用户是无从判断的。另一种方法就是让数据来说话,定量的信息告诉你发生了什么,它真实、精确。也就是说,用户研究并不一定总要使用“定性研究”这样的方式才能进行。借助数据分析也可以达到了解用户喜好的效果。 一、“数据分析”在“用户研究”中的作用
“数据分析”如何作用于“用户研究”呢? (1)了解用户概况
了解目标用户“背景信息”:通过数据统计目标用户“人口统计”信息,比如,年龄构成、性别比例、等等(如下图),达到对目标用户背景情况摸底效果
(2)区分用户群体差异
按照多种维度,发现用户不同特征,将相同特征用户归类,进而准确形成用户分组,为之后进一步用户分析工作在此基础上进行,为产品优化设计工作指明用户群体的方向(如下图)
(3)分析用户偏好
以调研的产品为核心,按照多种维度统计“频次”、“含量
基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究
第32卷第2期 中南民族大学学报(自然科学版) Vol.32No.22013年6月 JournalofSouth-CentralUniversityforNationalities(Nat.Sci.Edition) Jun.2013
基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究
(1中南财经政法大学工商管理学院,武汉430073;2中南民族大学管理学院,武汉430074)
摘 要 分析了大数据环境下的O2O电商用户数据特征,提出O2O电商用户数据挖掘框架,并探讨数据挖掘流程和主要的数据挖掘方法,分别从O2O电商平台、O2O用户和O2O商家三者角度探讨了O2O电商用户数据挖掘的应用问题.研究认为:O2O用户数据挖掘框架包括数据来源层、数据收集层、数据组织层、数据分析层与数据应用层等层级;数据挖掘流程主要包括数据收集、数据预处理、数据挖掘及数据应用4个过程;O2O电商用户数据的挖掘应用包括精准营销、平台网站优化、欺诈分析与防范、个性化推荐、增值服务开发与产品创新等方面.关键词 数据挖掘;O2O电商;用户数据;大数据
中图分类号 TP274;F724.6 文献
教学大纲《云计算与大数据分析》
《云计算与大数据分析》教学大纲
课程编号:1208137 编写人: 刘志明
开课学期:春季学期 开课单位:计算机科学与技术学院 课程中文名称:云计算与大数据分析
课程英文名称:Introduction to Modern Systems Engineering
主讲教师:刘志明 教授 总学时:32, 其中:理论 24学时 实验:8学时 学分: 2学分 课程性质:非学位课 考核方式:考查 先修课程:操作系统、数据库原理、面向对象程序设计
一、课程教学目的(说明本课程与专业培养目标、研究方向、培养要求)与要求(限300字):
云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革,已经成为IT行业主流技术。云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术,为大数据提供了基础物理平台,大数据是落地的云,技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术,包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。
本课程为计算机、软件工程硕士生开设的一门专业选修课程,主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术,结合核
基于用户体验的网站信息构建要素与模型分析
第24卷第3期
2006年3月
情报科
学
V01.24.N0.3March.2006
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基于用户体验的网站信息构建要素与模型分析
胡昌平,邓胜利
(武汉大学信息资源研究中心,湖北武汉430072)
摘要:信息空间的构建必须考虑环境、用户、技术和内容的协调,其中,技术选择和信息内容组织曲须以适应用户需求与体验为前提。基于此,本文从用户信息需求与利用入手,分析信息构
建与用户体验之间的关系、用户体验要素,在构建用户体验层次模型基础上,结合网站服务业务
的开展,讨论了基于用户体验的网站建设和面向用户的服务组织。关键词:用户体验;信息空问;信息构建中图分类号:G203
文献标识码:A
文章编号:1007.7634(2006)03—0321—05
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基于用户体验的网站信息构建要素与模型分析
第24卷第3期
2006年3月
情报科
学
V01.24.N0.3March.2006
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基于用户体验的网站信息构建要素与模型分析
胡昌平,邓胜利
(武汉大学信息资源研究中心,湖北武汉430072)
摘要:信息空间的构建必须考虑环境、用户、技术和内容的协调,其中,技术选择和信息内容组织曲须以适应用户需求与体验为前提。基于此,本文从用户信息需求与利用入手,分析信息构
建与用户体验之间的关系、用户体验要素,在构建用户体验层次模型基础上,结合网站服务业务
的开展,讨论了基于用户体验的网站建设和面向用户的服务组织。关键词:用户体验;信息空问;信息构建中图分类号:G203
文献标识码:A
文章编号:1007.7634(2006)03—0321—05
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