基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析

尚紅

摘要：由于網(wǎng)絡(luò)通信信息技術(shù)及相關(guān)計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)的大環(huán)境也開始變得越來越復(fù)雜，云計(jì)算等相關(guān)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，造成主機(jī)的邊界和網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)技術(shù)也開始發(fā)生變化，變得比較的動(dòng)態(tài)化以及模糊化。在進(jìn)行信息搜索的過程當(dāng)中，因?yàn)榻^大部分的使用用戶會(huì)將搜索引擎當(dāng)做自己進(jìn)行搜索自己需要的信息的首個(gè)選擇方式，它可以把比較混亂、沒有規(guī)章的信息規(guī)范整合，給用戶建設(shè)一套條理清晰的索引文檔體系。本文內(nèi)容主要是先從整體上研究網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念以及主要特征，進(jìn)一步分析大數(shù)據(jù)給用戶的行為都帶來怎樣的影響，并且立足在大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)之上對用戶的相關(guān)行為進(jìn)行了進(jìn)一步的分析與實(shí)證研究。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);網(wǎng)絡(luò)用戶行為;數(shù)據(jù)分析

一、大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)研究的背景和現(xiàn)狀

（一）研究背景

計(jì)算機(jī)以及云計(jì)算等相關(guān)網(wǎng)絡(luò)專業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展，使得行業(yè)應(yīng)用下出現(xiàn)的數(shù)據(jù)資料開始呈現(xiàn)急劇性的增長，相關(guān)數(shù)據(jù)資料的飛速增長代表著人類社會(huì)已經(jīng)從原本的信息化時(shí)代開始走向網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的時(shí)代。大數(shù)據(jù)正在悄悄的對我們的生活以及工作等各方面產(chǎn)生一個(gè)大的改變，它不但在相關(guān)的民生信息數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以及消費(fèi)者相關(guān)行為的預(yù)測方面都有著巨大的促進(jìn)作用，同時(shí)對于互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全來講，也是一個(gè)很重要的保障工具。所以，怎樣設(shè)計(jì)出來一套有成效的用戶行為分析模式，并且還是立足在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上面，這個(gè)研究內(nèi)容是十分重要的。

（二）研究現(xiàn)狀

網(wǎng)絡(luò)用戶的行為詳細(xì)的去講，其實(shí)就是用戶在進(jìn)行登錄網(wǎng)站，使用網(wǎng)絡(luò)后的一切行為活動(dòng)，例如進(jìn)行信息的搜索、在相關(guān)購物平臺(tái)的上的購物以及觀看新聞、玩游戲等等行為，其只要在網(wǎng)站上發(fā)生就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的數(shù)據(jù)，而且隨著現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量的不斷上升，其網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)也開始變得更多。我們之所以要對使用網(wǎng)絡(luò)的用戶行為進(jìn)行進(jìn)一步的分析，是因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^相關(guān)的數(shù)據(jù)支撐，發(fā)現(xiàn)掩埋在用戶行為當(dāng)中的用戶習(xí)慣行為特征，這些特征能夠準(zhǔn)確的反射出來用戶最根本的需求以及她的一些興趣習(xí)慣。在了解到他們的最根本的內(nèi)在信息需求的時(shí)候，電商就可以通過他們的興趣與實(shí)際需求給用戶推送提供一些合適的產(chǎn)品，就可以迅速的提升用戶的購物效率，同時(shí)也可以為電商自己創(chuàng)造下極為巨大的利益。

二、大數(shù)據(jù)的概述

（一）大數(shù)據(jù)的定義

大數(shù)據(jù)也可以稱之為巨量資料，主要指的開始通過新處理的網(wǎng)絡(luò)模式產(chǎn)生更為有效的決策、洞察與進(jìn)一步優(yōu)化提升流程水平的大量、超高增長率以及多元化的相關(guān)信息資產(chǎn)。

早就在1980年這一年里，聞名世界的未來學(xué)家，即阿爾文·托夫勒就在自己的書中高度贊揚(yáng)了大數(shù)據(jù)，不過一直2009年，“大數(shù)據(jù)”開始在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中慢慢開始流行起來，變成了一個(gè)專業(yè)的網(wǎng)路信息詞匯?，F(xiàn)階段給大數(shù)據(jù)的定義還是主要集中在它的主要特征上面，即具有實(shí)時(shí)性，并且信息呈現(xiàn)多元化的趨勢。

（二）大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

從海量多元化的數(shù)據(jù)中，迅速的獲取到具有價(jià)值的相關(guān)信息的能力，也就是我們所說的大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。知道這一點(diǎn)是非常重要的，也是因?yàn)檫@一點(diǎn)所以才使得這個(gè)專業(yè)技術(shù)擁有著對用戶進(jìn)行進(jìn)一步分析的潛在能力。大數(shù)據(jù)整體上是有五大特點(diǎn)，也被稱之為5V，即大量性特點(diǎn)、高速性特點(diǎn)、多樣性特點(diǎn)、價(jià)值性特點(diǎn)以及真實(shí)性特點(diǎn)。

1.大量性（Volume）

數(shù)據(jù)的體量是十分巨大的，它從TB這個(gè)級(jí)別，跳躍提升到PB這個(gè)等級(jí)。

2.高速性（Velocity）

處理的速度是非常迅速的，并且存在著“1秒定律”，也就是說對于處理的速度方面是有一定標(biāo)準(zhǔn)要求的，正常情況下需要在秒級(jí)的時(shí)間規(guī)定內(nèi)分析并得出相關(guān)結(jié)果，這也是大數(shù)據(jù)這個(gè)專業(yè)技術(shù)與傳統(tǒng)性質(zhì)的數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的技術(shù)最為本質(zhì)的不同之處。

3.多樣性（Variety）

數(shù)據(jù)的類型是多元化，多種多樣的，比如網(wǎng)絡(luò)娛樂、網(wǎng)絡(luò)視頻以及地理位置等多種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)都是能夠產(chǎn)生許多的文字、視頻、語音、圖畫以及地理位置等多種多樣的相關(guān)數(shù)據(jù)信息。

4.價(jià)值性（Value）

它的價(jià)值密度相比較來說是比較低的，我們通過視頻進(jìn)行舉例說明，持續(xù)性的監(jiān)控的整個(gè)過程當(dāng)中，有用的數(shù)據(jù)只占到其中的一兩秒的時(shí)間。但是我們合理的去使用大數(shù)據(jù)，并且針對具體情況具體實(shí)際的進(jìn)行分析，還是會(huì)產(chǎn)生比較高的價(jià)值同等回報(bào)甚至超出的回報(bào)的。

5.真實(shí)性（Veracity）

追尋高質(zhì)量對大數(shù)據(jù)來講是比較高的一項(xiàng)挑戰(zhàn)，即便是最為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)清理手段面對一些數(shù)據(jù)，也是沒有辦法抹除掉它們本身一直存在的一種不可預(yù)測的特性。比如，人自身存在的情感以及誠實(shí)、天氣的具體狀況、經(jīng)濟(jì)的相關(guān)因素和未來的情況等等，所以我們要對大數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的完善工作。

（三）大數(shù)據(jù)的意義

當(dāng)前的社會(huì)本身的發(fā)展速度是非?？斓模捎诳茖W(xué)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，信息的廣泛溝通，人與人之間的聯(lián)系越來越頻繁，生活質(zhì)量也呈現(xiàn)一個(gè)向上增長的趨勢，在大數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析找尋到比較合適的模式，能夠協(xié)助用戶更快的適應(yīng)社會(huì)的不斷變化，并且根據(jù)實(shí)際情況做出一個(gè)比較準(zhǔn)確的決定，同時(shí)可以用最快速的可能對自己現(xiàn)在的行為進(jìn)行相應(yīng)的判別。

三、分析網(wǎng)絡(luò)用戶行為

（一）其行為的必要性

網(wǎng)絡(luò)的用戶相關(guān)行為主要是指用戶在進(jìn)行使用網(wǎng)絡(luò)所需要的資源的時(shí)后能夠展現(xiàn)出來的規(guī)律特征。一般情況下是需要將用戶使用的網(wǎng)絡(luò)資源的相關(guān)數(shù)據(jù)全部登記下來、統(tǒng)計(jì)并進(jìn)行一定的分析工作，能夠把發(fā)現(xiàn)的規(guī)律跟相關(guān)產(chǎn)品或電商服務(wù)的有關(guān)經(jīng)營戰(zhàn)略完美的結(jié)合在一起，可以進(jìn)一步的提升服務(wù)質(zhì)量以及有利于經(jīng)營戰(zhàn)略等方面的策劃。

（二）其行為的界定

我們從大數(shù)據(jù)的整體角度出發(fā)，針對網(wǎng)絡(luò)用戶的相關(guān)行為盡心具體的分析，第一步是需要重新確定網(wǎng)絡(luò)用戶的行為當(dāng)中內(nèi)部的組成結(jié)構(gòu)。

1.用戶群特征分類。

在對網(wǎng)絡(luò)的用戶群體進(jìn)行分類的時(shí)候，不能簡單的知識(shí)通過年齡或者從事的職業(yè)去進(jìn)行分類工作，而是應(yīng)該從不同方面的維度，先獲得用戶的具體行為方面的數(shù)據(jù)以后，再針對其數(shù)據(jù)進(jìn)行更為詳盡的細(xì)分處理。

2.用戶對產(chǎn)品的使用率。

針對網(wǎng)站類別的相關(guān)產(chǎn)品，其中的數(shù)據(jù)使用主要其查看信息的點(diǎn)擊數(shù)量、訪問數(shù)量、點(diǎn)擊比率、訪問比率以及在某一頁面停留的時(shí)間長短等等多方面;針對在網(wǎng)上購物的相關(guān)產(chǎn)品，其中的數(shù)據(jù)不僅僅包括上方說的數(shù)據(jù)，還包括一些咨詢率以及二次進(jìn)行購買的幾率等等多個(gè)方面。

3.用戶使用產(chǎn)品的時(shí)間。

就是用戶在進(jìn)行使用這個(gè)產(chǎn)品的時(shí)候通常都是在每天的哪個(gè)時(shí)間段，比如說公眾號(hào)進(jìn)行推送文章，就需要分析多數(shù)用戶經(jīng)常是在什么時(shí)候會(huì)打開文章。

（三）其行為的分析方式

在獲取到網(wǎng)絡(luò)上的用戶行為的相關(guān)數(shù)據(jù)以后，就應(yīng)該進(jìn)行下一步的分析工作，主要分析的方法有三種：

1.以數(shù)據(jù)分析為導(dǎo)向。

以數(shù)據(jù)分析為導(dǎo)向這個(gè)方法含義主要是指在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的具體過程當(dāng)中，需要收集有關(guān)的行為數(shù)據(jù)，才能做出進(jìn)一步的有關(guān)用戶的推薦服務(wù)等個(gè)性化設(shè)計(jì)。

2.以產(chǎn)品設(shè)計(jì)反饋為導(dǎo)向。

以產(chǎn)品設(shè)計(jì)反饋為導(dǎo)向這個(gè)方法，主要是側(cè)重于應(yīng)用數(shù)據(jù)監(jiān)測、分析以及整理有關(guān)用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)，向產(chǎn)品的健全設(shè)計(jì)或者進(jìn)一步改進(jìn)服務(wù)方面的大數(shù)據(jù)分析。

3.以用戶調(diào)查為導(dǎo)向。

通過把用戶的調(diào)查作為其中導(dǎo)向之一，側(cè)重于基礎(chǔ)性的相關(guān)數(shù)據(jù)分析，例如用戶的基本動(dòng)作內(nèi)容分析就能夠從其在網(wǎng)頁停留長短等方面去分析。

四、對大數(shù)據(jù)下用戶行為的研究分析

（一）其分析方面

現(xiàn)在，電子商務(wù)這一方面匯集了大量的網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析信息，在這一方面用戶的數(shù)據(jù)量是十分巨大的。依照該行業(yè)公司部分統(tǒng)計(jì)表明，許多用戶在進(jìn)行產(chǎn)品購買的時(shí)候，都要查看一部分較為類似的產(chǎn)品，數(shù)據(jù)顯示為5個(gè)有關(guān)網(wǎng)站，還有36個(gè)有關(guān)的頁面。在這個(gè)方面實(shí)行用戶行為分析主要是依照大數(shù)據(jù)來進(jìn)行的，能夠讓電子商務(wù)公司在許多方面得到提高，比如銷售前、中、后期的服務(wù)水平。

（二）其分析過程過程

該文通過我國某個(gè)團(tuán)購網(wǎng)站作為典例，逐步研究這個(gè)網(wǎng)站于網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析上，是如何使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的。這個(gè)網(wǎng)站APP主界面的重要服務(wù)內(nèi)容是：搜索、LBS等各種服務(wù)。這些服務(wù)中有一項(xiàng)服務(wù)叫做猜你喜歡，是依照用戶們以前的購買特征來實(shí)施較為準(zhǔn)確的信息推薦。

接下來將一位用戶去操作APP當(dāng)做例子，來實(shí)施用戶分析。用戶在購買之前的活動(dòng)，往往能夠?qū)⑵鋬?nèi)心的想法與意圖表現(xiàn)出來。用戶A在使用APP的時(shí)候一共用了100次，其中有78次進(jìn)入了美食方面進(jìn)行查看，有10次進(jìn)入了新單這一類別，9次進(jìn)入了電影方面，最后3次則是進(jìn)入了KTV之中。當(dāng)用戶A進(jìn)入美食中以后，在智能排序中有一系列的選項(xiàng)可以選擇。該用戶對于離我最近這項(xiàng)選擇進(jìn)行了52次點(diǎn)擊，人氣最高進(jìn)行了10次點(diǎn)擊，價(jià)格最低進(jìn)行了6次點(diǎn)擊，最后10次是點(diǎn)擊了評價(jià)最高這一項(xiàng)。該用戶在52次點(diǎn)擊中，選擇一樣的位置高達(dá)40次，還有一個(gè)位置是8次，剩余的4次都是在一些不同的地方。該用戶在離我最近這個(gè)選項(xiàng)中確定以后，出現(xiàn)了距其較近的一些美食，一般情況下會(huì)在該界面待上320秒左右，然后才進(jìn)行下一次類別的選擇。在進(jìn)行菜系的選擇上，該用戶對于火鍋挑選了14次，對于川湘菜挑選了15次等，對不同菜系進(jìn)行了各種各樣的選擇。該用戶在進(jìn)入某個(gè)美食的介紹時(shí)，一般逗留的時(shí)間達(dá)到了20秒左右，在圖片與文字上停留的時(shí)間大約為28秒左右，評論區(qū)停留的時(shí)間更長，達(dá)到了90秒左右。該用戶在美食區(qū)域的78次選擇中，最終進(jìn)行購買的次數(shù)只有16次，在這16次的過程當(dāng)中，以進(jìn)入APP為開始，到下單結(jié)束的時(shí)候只有了78秒的時(shí)間。

五、結(jié)語

無數(shù)的數(shù)據(jù)之中常常包含著一些價(jià)值較高的消息或信息，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)量不斷的提升，這大量的數(shù)據(jù)中所包含信息價(jià)值對于現(xiàn)階段的發(fā)展是十分關(guān)鍵的。所以，怎么在無窮無盡的數(shù)據(jù)里面找到價(jià)值較高的信息成為了現(xiàn)階段一個(gè)熱點(diǎn)問題。在目前的情況看來，絕大多數(shù)都是將電商等方面數(shù)據(jù)當(dāng)做研究用戶的基礎(chǔ)，結(jié)合上面描述的內(nèi)容可以發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)這一方面的技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析不斷相互結(jié)合，讓以往的產(chǎn)品在設(shè)計(jì)上、經(jīng)營上等各個(gè)方面都脫胎換骨。與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)不斷前進(jìn)的過程中還應(yīng)該進(jìn)一步的加強(qiáng)分析力度，讓其綜合全面分析，在不同的方向盡可能的完善起來。

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