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产品经理如何做用户行为分析？

在这个每个互联网人都在谈论数据，每个产品经理都在谈论数据分析的时代，用户行为分析的重要性也越来越凸显出来，那么产品经理如何做用户行为分析呢？接下来将为大家进行分享。

一、为什么要做用户行为分析观点一：有些功能整个平台用户都希望做，是没有必要耗费人力评估的，只要做了就可以了。用户行为分析是形式，不能为了分析而分析。

观点二：我都在这个行业做了这么多年了，用户需要什么难道我不知道吗？我本身就是用户，我可以代表他们，我的需求就是他们的需求目标。

观点三：只需要做充分的调研分析就可以了，比如需求调研，产品使用调研，多找找目标用户，多让他们提一些反馈意见，根据反馈来做修改即可。观点四：不要总是顺着用户的意思去做产品。

产品设计的核心是产品经理的想法，而不是用户的看法。以上观点其实都是错误的，如果产品经理有这样的想法，会对自己极为不利。

下面我们来看两个案例：案例一：GrowingIO改版前后对比视频介绍功能是所有用户都想要的，于是GrowingIO毫不犹豫地把视频放在了首页，然后注册转化率下降了50%，持续观察两个周，注册转化率仍然没有显著增长，回滚到上个版本，注册转化率逐渐恢复。

结论：部分用户的观点无法代表全体用户的真实感受，视频介绍可能是伪需求。产品经理的主观感受无法代表用户的真实体验，任何人都无法代表用户。视频介绍分散了用户的注意力，导致首页注册转化率大幅度下跌。

案例二：Facebook改版之后再回滚Facebook经过改版之后，页面更清爽了，展示面积更大了，突出了图片以及视频，展示信息更丰富，Facebook的产品经理、交互设计师都对这一版本非常有信心。

然而10%灰度发布之后，用户平均在线时长降低50%，一个月后，数据仍然没有好转。互联网产品要以数据为导向，而不仅仅凭借自己的主观感觉。

产品设计过于超前了，产品版本迭代版本之间没有一定的过渡，用户无法习惯。因此可以说，数据分析在日常工作中起到的是必不可少的作用。

1、用户行为分析不是形式化，不是为了分析而分析，哪怕是核心用户提出的需求，也要通过数据来验证，任何人都无法代表真正的用户。2、产品经理要有自我革新，自我否定的意识。

用户的需求是变的，不能太过于依赖过往的经验，过往的经验不可靠，只有数据最可靠。3、用户分析调研是一方面，只是为产品提供思路，但是是否有利于产品长期发展还是要通过数据来说话。

4、用户端产品要以用户体验为核心，以数据为导向。二、数据指标与名词含义1、流量来源：流量来源的意思是网站的访问来源，比如用户来自于知乎，来自于微博等等。主要用来统计分析各渠道的推广效果。

2、PV：PV（pageview）即页面浏览量或点击量，指页面刷新的次数，每一次页面刷新，就算做一次PV流量。

3、UV：UV（uniquevisitor）即独立访客数，在同一天内，UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该网站则不计数。

PV与UV的比值一定程度上反映产品的粘性，比值越高往往粘性越高。4、IP数：IP数即独立IP的访问用户数，指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量。

IP数字与UV可能不同（可大可小可相等）5、日活/月活：每日活跃用户数（DAU）/每月活跃用户数（MAU），反映的是网站或者APP的用户活跃程度，用户粘性。

6、次日留存/次月留存：次日留存、次月留存反映的是网站或者APP的留存率。7、用户保有率：指在单位时间内符合有效用户条件的用户数在实际产生用户量的比率，也叫用户留存。

8、转化率/流失率：转化率一般用来统计两个流程之间的转化比例。其中流失率也是重要的数据指标。用户流失率=总流失用户数/总用户数。

9、跳出率：指用户到达网站上且仅浏览了一个页面就离开的访问次数（PV）与所有访问次数的百分比。跳出率越高说明越不受欢迎。

10、退出率：对某一个特定的页面而言，从这个页面离开网站的访问数（PV）占这个页面的访问数的百分比。跳出率适用于访问的着陆页（即用户访问的第一个页面），而退出率则适用于任何访问退出的页面。

11、使用时长：每天用户使用的时间。对于游戏或者是社交产品来说，使用时间越长，说明用户越喜欢。一般来说，使用时长越短说明产品粘性越差，用户越不喜欢。

12、ARPU：AverageRevenuePerUser，每用户平均收入在一定时间内，ARPU=总收入/用户数。

三、如何做用户行为分析――三大理念1、要树立以数据为驱动的价值观要树立以数据为驱动的价值观，充分认可数据的价值。工作定位：统计、助力、优化、创新。

商业变现是最根本目标：用户使用产生数据商业变现2、要有用户行为分析方法论在用户行为分析中，越底层产生的价值越低，越顶层产生的价值越高。做用户行为分析应该把重心放在最有价值的分析和决策两个层面。

将更多的时间放在分析以及应用上，而不是数据采集上。AARRR模型，我们在做用户行为分析的时候，应该考虑用户正处在AARRR模型的哪个部分、关键数据指标是什么、对应的分析方法又是什么。

当我们对产品有一个idea的时候，采用MVP的方式将其构建，功能上线后，衡量用户和市场反应，从而不断学习优化3、要用功能强大的用户行为分析工具比如Googleanalysis、神策数据、GrowingIO等等四、如何做用户行为分析――八大方法1、内外因素分析该方法有助于快速定位问题。

例如一款金融类产品UV下降，快速分析相关原因。内部可控因素：渠道变化、近期上线更新版本、内部不可控因素：公司战略变更、外部可控因素：淡旺季、外部不可控因素：监管。

2、事件分析事件维度：用户在产品中的行为以及业务过程。指标：具体的数值，访客、地址、浏览量（PV、UV）、停留时长。

趋势分析：分析各个事件的趋势通过事件分析，比如分析用户的在线时长、点击事件、下载事件等等，然后分析用户的行为。并且通过各类图标来分析用户的行为趋势，从而对用户的行为有初步的了解。

3、试点分析说白了就是，当发现一个问题之后，不要那么着急去解决，而是只想一个解决办法，然后灰度发布，如果灰度发布的人群数据比较好，那么就推往整个用户群。

这是一种从一个具体问题拆分到整体影响，从单一解决方案找到一个规模化解决方案的方式。4、漏斗模型漏斗模型是最常用的分析方法，可以广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。

要根据实际需要来确定是否有做漏斗分析的必要，比如用户注册过程、下单过程这些主要流程，就需要用漏斗模型来进行分析，尤其是需要分析用户在哪个环节流失最严重。

5、留存分析通过留存分析，分析用户的次日留存、次周留存、次月留存等等，次日留存率能够说明用户对这款产品是否有持续使用的兴趣，对于社交、游戏类产品来说，次日留存率非常重要。

6、行为轨迹分析只通过PV、UV分析以及退出率分析是无法找到大部分用户是怎么去使用这款产品的。只有通过记录用户的行为轨迹，才能够关注用户真正如何去使用这款产品的。

用户体验设计是对用户行为的设计，通过行为轨迹分析，能够帮助产品经理设计出来的产品直达用户内心。

例：通过用户行为轨迹分析发现，大部分用户支付转化率不高并不是退出了，而是返回了上一个页面，猜测：当前页面信息不足，用户在犹豫，想返回上一个页面再了解一下产品。

7、A/BtestA/Btest是一种产品优化方法，AB测试本质上是个分离式组间实验，将A与B两个不同的版本同时发往两个几乎一致的用户群，来观测这两个用户群的数据反馈。

A/Btest是一种“先验”的实验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。

A/B测试的目的在于通过科学的实验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的实验结论，并确信该结论在推广到全部流量可信。

8、点击分析通过点击分析，能够直观地看出来在这个页面中，用户的注意力都集中在哪些地方，用户最常用的功能是什么。方便产品经理对用户行为形成整体的了解，有助于产品经理引导用户往自己想要的方向去操作。

以上就是我个人总结的产品经理用户行为分析的方法，欢迎大家来补充、交流。作者：秦时明月，互联网现金贷产品经理、互联网保险产品经理。本文由@秦时明月原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自unsplash，基于CC0协议。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

什么是用户行为分析？怎么做用户行为分析？

一、什么是用户行为分析？

用户行为可以用5W2H来总结：Who(谁)、What(做了什么行为)、When(什么时间)、Where(在哪里)、Why(目的是什么)、How(通过什么方式)，Howmuch(用了多长时间、花了多少钱)好文案。

用户行为分析就是通过对这些数据进行统计、分析，从中发现用户使用产品的规律，并将这些规律与网站的营销策略、产品功能、运营策略相结合，发现营销、产品和运营中可能存在的问题，解决这些问题就能优化用户体验、实现更精细和精准的运营与营销，让产品获得更好的增长。

二、为什么需要用户行为分析？

在PC互联网时代，网民的年增长率达到50%，随便建个网站就能得到大量流量;在移动互联网早期，APP也经历了一波流量红利，获取一个客户的成本不到1元;而近几年随着流量增长的红利消退，竞争越来越激烈，每个领域均有成百上千的同行竞争，获客成本也飙升到难以承受的水平，业务增长越来越慢甚至倒退。

图：互联网行业竞争越来越激烈在如此高成本、高竞争的环境下，如果企业内部不能利用数据分析做好精细化运营，将产生巨大的资源浪费，势必会让企业的运营成本高涨，缺乏竞争力。

对于互联网平台来说，传统的数据分析主要针对结果类的数据进行分析，而缺乏对产生结果的用户行为过程的分析，因此数据分析的价值相对较局限，这也是为什么近几年很多企业感觉做了充分的数据分析，但却没有太大效果的原因。

通过对用户行为的5W2H进行分析可以掌握用户从哪里来，进行了哪些操作，为什么流失，从哪里流失等等。从而提升提升用户体验，平台的转化率，用精细化运营使企业获得业务增长。三、如何采集用户行为数据？

用户行为分析如此重要，为什么互联网公司中能做好用户行为分析的凤毛麟角？主要是原因是数据采集不全面和分析模型不完善。

1.如何高效采集用户行为数据传统的数据分析因为数据精细度不够和分析模型不完善等原因，导致分析过于粗放，分析结果的应用价值低。

而我们要想做好分析，首先必须要有丰富的数据，因此要从数据采集说起，传统的用户行为数据采集方法比较低效，例如：我们获取用户的某个行为数据时，需要在相应的按钮、链接、或页面等加入监测代码，才能知道有多少人点击了这个按钮，点击了这个页面。

这种方式被称为“埋点”，埋点需要耗费大量的人力，精力，过程繁琐，导致人力物力投入成本过高。

在移动互联网时代，埋点成了更痛苦的一件工作，因为每次埋点后都需要发布到应用商店，苹果应用商店的审核周期又是硬伤，这使得数据获取的时效性更加大打折扣。

由于数据分析是业务发展中极其重要的一个环节，即便人力物力成本过高，这项工作仍然无法省掉。

因此，我们也看到国内外有一些优秀的用户行为分析工具，实现了无埋点采集的功能，例如：国外有Mixpanel，国内的数极客在WEB、H5、Android、iOS四端都可以无埋点采集数据。

通过无埋点的采集，可以极大的增强数据的完善性和及时性。

2.如何精准采集用户行为数据有些核心业务数据，我们希望确保100％准确，因此还可以通过后端埋点的方式作为补充，这样既可以体验到无埋点带来的高效便捷，又能保障核心业务数据的精准性。

数极客在数据采集方面支持无埋点、前端埋点、后端埋点以及数极客BI导入数据这四种方式的数据整合。四、如何做好用户行为分析？

首先要明确业务目标，深刻理解业务流程，根据目标，找出需要监测的关键数据节点，做好基础的数据的收集和整理工作，有了足够的数据，还要有科学的模型，才能更有效的支持分析结果。

上一代的用户行为分析工具(更确切的说法应该是：网站统计或APP统计)，主要功能还是局限于浏览行为的分析，而没有针对用户的深度交互行为进行分析，因此分析价值相对有限，目前大部份互联网从业人员对用户行为分析的印象还停留在这个阶段。

我认为要做好用户行为分析，应该掌握以下的分析模型：1.用户行为全程追踪，支持AARRR模型500Startups投资人DaveMcClure提出了一套分析不同阶段用户获取的“海盗指标”这套分析模型，在硅谷得到了广泛应用。

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节，首先要基于用户的完整生命周期来做用户行为分析。

1).获取用户在营销推广中，什么渠道带来的流量最高，渠道的ROI如何？不同广告内容的转化率如何，都是在这一步进行分析的数据。

来源渠道是获客的第一步，通过系统自动识别和自定义渠道相结合，分析每一个来源渠道的留存、转化效果。

网站的访问来源，App的下载渠道，以及各搜索引擎的搜索关键词，通过数据分析平台都可以很方便的进行统计和分析，利用UTM推广参数的多维分析、通过推广渠道、活动名称、展示媒介、广告内容、关键词和着陆页进行交叉分析，可以甄别优质渠道和劣质渠道，精细化追踪，提高渠道ROI。

通过渠道质量模型，制定相应的获客推广策略：图：渠道质量模型以上图形中的所示渠道为示例，渠道质量也会动态的变化。

第一象限，渠道质量又高流量又大，应该继续保持渠道的投放策略和投放力度;第二象限渠道的质量比较高但流量比较小。

应该加大渠道的投放，并持续关注渠道质量变化;第三象限这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，应该谨慎调整逐步优化掉这个渠道;第四象限渠道质量比较差，但是流量较大，应该分析渠道数据做更精准的投放，提高渠道质量。

2).激活用户激活用户是实现商业目标最关键的第一步，如果每天有大量用户来使用你的产品，但没有用户和你建立强联系，你就无法进行后续的运营行为。

3).用户留存如今一款产品要获得成功的关键因素不是病毒性机制或大笔营销资金，而是用户留存率。开发出吸引用户回头的产品至关重要。Facebook平台存在“40–20–10”留存法则。

数字表示的是日留存率、周留存率和月留存率，如果你想让产品的DAU超过100万，那么日留存率应该大于40%，周留存率和月留存率分别大于20%和10%。

留存是AARRR模型中重要的环节之一，只有做好了留存，才能保障新用户在注册后不会白白流失。这就好像一个不断漏水的篮子，如果不去修补底下的裂缝，而只顾着往里倒水，是很难获得持续的增长的。

4).获取收入实现收入是每个平台生存的根本，因此找到适合自己的商业模式至关重要。

根据不同的业务模式，获取收入的方式也不同：媒体类平台依靠广告变现，游戏类依靠用户付费，电商类通过收取佣金或卖家付费的方式等，而在企业服务领域LTV:CAC大于3，才能有效良性增长。

5).病毒传播通过模型前四个阶段的优化分析，从不稳定用户、活跃用户再到最终的忠实用户，将获客做最大的留存和转化，培养为企业的忠实用户，通过社交口碑传播可以给企业带来高效的收益。

在获客成本高昂的今天，社交传播可以为企业带来更优质的用户群，更低的获客成本。2.转化分析模型转化率是持续经营的核心，因此我也用较大篇幅来详细解读。

转化分析常用的工具是转化漏斗，简称漏斗（funnel）。新用户在注册流程中不断流失，最终形成一个类似漏斗的形状。用户行为数据分析的过程中，我们不仅看最终的转化率，也关心转化的每一步的转化率。

1).如何科学的构建漏斗以往我们会通过产品和运营的经验去构建漏斗，但这个漏斗是否具有代表性，优化这个漏斗对于整体转化率的提升有多大作用，心里没有底气，这时我们可以通过用户流向分析去了解用户的主流路径。

图：用户流向分析用户流向分析，非常直观，但需要分析人员有一定的经验和判断能力。为了解决这个问题，数极客研发了智能路径分析功能，只需要选择转化目标后，一键就能分析出用户转化的主流路径。

将创建漏斗的效率缩短到了几秒钟。图：智能转化分析2).漏斗对比分析法转化分析仅用普通的漏斗是不够的，需要分析影响转化的细节因素，能否进行细分和对比分析非常关键。

例如：转化漏斗按用户来源渠道对比，可以掌握不同渠道的转化差异用于优化渠道;而按用户设备对比，则可以了解不同设备的用户的转化差异(例如：一款价格较高的产品，从下单到支付转化率，使用iphone的用户比android的用户明显要高)。

图：漏斗对比分析3).漏斗与用户流向结合分析法一般的转化漏斗只有主干流程，而没有每个步骤流入流出的详细信息，当我们在分析用户注册转化时，如果能知道没有转化到下一步的用户去了哪，我们就能更有效的规划好用户的转化路径。

例如下图中的转化路径，没有进入第二步的用户，有88%是直接离开了，而还有10%的用户是注册用户选择直接登录，只有2％的用户绕过了落地页去网站首页了;而没有从第二步转化至第三步的用户100％都离开了。

这是比较典型的封闭式落地页，因此只需要优化第三步的转化率即可提升整体转化率。

4).微转化行为分析法很多行为分析产品只能分析到功能层级和事件层级的转化，但在用户交互细节分析方面存在严重的缺失，比如：在上图的漏斗中我们分析出最后一步是影响转化的关键，但最后一步是注册表单，因此对于填写表单的细节行为分析就至关重要，这种行为我们称为微转化。

例如：填写表单所花费的时长，填写但没有提交表单的用户在填哪个字段时流失，表单字段空白率等表单填写行为。

图：表单填写转化漏斗图：表单填写时长通过上述表单填写的微转化分析，用户从开始填写到注册成功转化率达85％，而流量到填写只有8%，可以得出影响转化的最大泄漏点就是填写率，那么如何提高填写率就是我们提升注册转化的核心。

有效的内容和精准的渠道是影响填写的核心因素，渠道因素我们在获客分析中已经讲过，这就引出我们微转化分析的第4种工具：用户注意力分析。

5).用户注意力分析法用户在页面上的点击、浏览、在页面元素上的停留时长、滚动屏幕等用户与页面内容的交互行为，这些都代表用户对产品要展示的信息的关注程度，是否能吸引用户的眼球。

业务数据可以可视化，那么行为数据如何可视化呢？

数极客把上述行为转化成了分屏触达率热图、链接点击图、页面点击图、浏览热图、注意力热图这5种热图，通过5种热图的交叉分析，可以有效的分析出用户最关注的内容。

图：注意力热图只有能掌握微转化的交互行为分析，才能更有效的提高转化率。而一切不能有效提高平台转化率的分析工具都在浪费企业的人力和时间资源，这也是众多企业没有从用户行为分析中获益的根本原因。

3.精细化运营模型以前做运营只能针对全体用户，如果要针对部分目标客户做精准运营行为。

图：用户分群画像例如：当我们希望对某个地区使用iphone的注册但三天不活跃或未形成交易转化的用户进行精准营销时，需要运营人员、产品人员、技术人员全体配合去调取数据、制定运营规则，其中涉及到大量人力和时间投入。

而新一代的用户行为分析可以采用用户分群、用户画像、自定义用户活跃和留存行为，精准的定位用户，从而实现精细化运营。

图：创建用户分群4.定性分析模型用户体验是企业的头等大事，在产品设计、用户研究、研发、运营、营销、客户服务等众多环节，都需要掌握用户的真实体验过程。

但如何优化用户体验向来是内部争议较多，主要原因还是难以具体和形象的描述。通过行为分析分现异常用户行为时，能否重现用户使用你的产品时的具体场景，这对于优化产品的体验至关重要。

以前我在淘宝时，用户体验部门会通过邀请用户到公司进行访谈，做可用性实验的方式来进行体验优化，但这种方式需要化费比较多的时间和费用投入，样本不一定具有代表性。

为了解决这个难题，数极客研发了用户行为录屏工具，无需邀请用户到公司实地录制节省成本，直观高效的以视频形式还原用户的真实操作，使得企业各岗位均能掌握用户体验一手信息，帮助产品研发提高用户体验。

图：用户行为录屏播放界面总结：通过AAARRR模型分析用户生命周期全程;通过转化率分析模型提高产品转化率;通过精细化运营提高运营有效性;通过定性分析方法优化用户体验;如果以上4方面都做好了，就一定可以通过用户行为分析实现业务增长。

五、用户行为分析的未来方向是什么？有很多人问我，为什么已经有几家做用户行为分析的公司了，你还要创办数极客？

我认为数据分析的目标是应用分析结果优化经营效率，而国内外主要的分析工具，还只停留在分析层面，对于如何高效的应用还有很大的空间。

因此数极客除了要在分析层面做得更专业和更有效，还要在应用层面实现新的突破。数据分析结果反映的问题主要是两类：运营(含营销)和产品。所以需要针对这两类问题提供针对性的解决方案。

1.运营的自动化我们前面讲了，通过用户行为分析系统可以实现精细化运营，但具体应用还需要人工制定运营和营销策略，通过产品、研发开发才能应用，而且当策略改变时，需要重新开发相应的工具，这也占用了很多时间，影响运营与营销效率。

数极客研发了会员营销系统和自动化运营工具，运营与营销人员直接设置规则，系统根据规则自动将精准的活动信息推送给符合条件的用户，直接提高运营人员工作效率，运营人员可以将工作重心转移到策划而不是浪费太量时间在重复执行，自动化运营可为企业节约大量运营成本。

图：创建自动化运营规则2.产品、运营(营销)方面的科学决策用户行为数据分析，往往是在行为发生之后进行分析，而产品、运营都是通过经验，拍脑袋进行决策，一旦决策失误就会造成难以挽回的结果。

因此如果能在产品、运营方案上线前，通过用户分流A/B测试进行小范围验证，选择其中最优的方案发布，这样就可以大大提高决策的科学性。

Google每年通过运行数万次A/B测试优化产品、运营，为公司带来了100亿美元的收益。

A/B测试的方法非常有效，但国内互联网公司应用不普遍，主要和应用A/B测试的复杂性有关，数极客拥有完整的A/B测试工具，业务人员可以在网站和APP上自助使用可视化试验编辑工具，创建并运行试验，通过自动解读测试报告，使得A/B测试门槛大大降低。

图：网站端可视化编辑试验工具3.分析的自动化用户行为分析有一定专业性，不仅需要掌握不同的分析方法，还要熟悉业务，结合业务才能给出有价值的分析结果。

如果能像360安全卫士一样，只需要加载SDK，就能自动诊断和分析，并给出解决方案，这是数据分析的未来方向，数极客在这方面也有积极的尝试，并有了初步成果，目前拥有数据自动预警、自动报表等功能。

用户行为分析是一门科学，善于获取数据、分析数据、应用数据，是每个人做好工作的基本功，每家企业都应该加强对用户行为分析大数据的应用，从数据中找出规律，用数据驱动企业增长。

数极客是国内新一代用户行为分析平台，是增长黑客必备的大数据分析工具，支持APP数据分析和网站分析，独创了6大转化率分析模型，是用户行为分析领域首家应用定量分析与定性分析方法的数据分析产品，并且基于用户行为分析系统，提供了会员营销系统和A/B测试工具两大数据智能应用解决方案，使得企业可以快速的实现数据驱动增长。

本文由数极客CEO谢荣生原创，欢迎转载，转载请保留全文和作者信息。

结合实际，谈谈移动互联网环境下，网络信息用户行为有哪些新的变化，呈现什么样的特征？在线等

用户行为新变化的表现：1、倾向社群化生活从2013年1月至2015年6月，手机QQ群活跃用户数年均增长率为72%，这表明网络社群化生活呈不断增长趋势。

截至2015年6月，移动端QQ群的消息量占比为66%，远远超过PC端34%的比例，这表明用户更多是在移动互联网终端进行社交分享。与腾讯QQ一样，微信也可以搭建公共群。

除群生活以外，微信还开通了公众服务号，开发者在公众号上为各种不同兴趣、需求的用户提供不同的服务，通过文字、图片、语音、视频等多种媒介方式与特定群体实现全方位沟通互动，使线上线下得以连接。

2014年5月，腾讯手机QQ推出基于兴趣的公开主题社区——兴趣部落，与拥有共同兴趣标签的QQ群实现打通和关联，形成以兴趣聚合的社交生态系统。

此外，微博群、微博热门话题、百度贴吧、天涯社区、猫扑等公共社区也都聚集着大量用户，有各自特点鲜明的社群生活，体现用户在社交网络中的个性化和差异化。

2、更乐于互动分享科技网站DigitalTrends的报道表明：“与阅读文章相比，人们更乐意分享文章，这是典型的现代信息消费方式。

”相比于PC端，移动互联网时代，由于操作的简易性和网络设备的便携性，用户对所接触的信息更乐于参与互动并随手转发，而且用户往往是多屏参与信息互动与分享，即在PC端接受信息，在移动端参与节目互动。

如很多电视媒体利用扫码、摇一摇等方式与用户进行跨屏互动。娱乐化的体验容易获得用户追捧，用户也乐意在接收新信息的过程中在社交网络中分享，吸引社交好友共同参与，而一旦引爆社交网络将收获不可估摸的市场红利。

3、获取信息的表面化移动互联网的简易操作解放了用户的话语权，使得用户进入一个“人人都是传播者”的自由状态，生产的信息呈几何级数增长。

IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。可见移动互联网产生了海量信息，填充在社交网络的各个角落。

与海量信息相对的是用户有限的注意力资源，信息量越大，注意力资源就越稀缺。

印度InMobi公司发布的《2014中国移动互联网用户行为洞察报告》数据显示，中国移动互联网用户平均每天利用手机和平板上网时间总计达到146分钟，其中，有效媒体接触时间为5.8小时。

即使用户将5.8个小时全部用在社交网络中获取信息，也只是获取一小部分，而且面对网络纷杂的信息，用户注意力很难集中，极易被其他信息吸引，对信息的获取就过于浅显，浮于表面。

4、关注点指向明晰移动互联网时代的用户行为社交化变迁还体现在用户更为关注眼前的热点事件，更乐于分享指向明晰的事件，很容易形成“一呼群应”的效果。

用户的社交化行为更多表现在移动即时通信类的社交软件上，而对于搜索软件，社交化的行为特征还没有表现出明显倾向，但移动端搜索量已高出PC端搜索量，未来移动端的全社交化趋势还是很明朗的。

在移动互联网时代，用户的行为很容易在社交活动中被转移，注意力也会迅速被不断更新的热点事件所吸引，很难对同一事件保持长久关注。特征第一，网络用户数量增长迅速，人数众多。

信息社会是新技术产业和知识密集型产业主导的社会，人们对知识和信息的需求成为社会的主要需求，每一位社会成员都有可能成为知识的需求者。第二，网络用户的类型不断分化。

在物理世界中，用户分布有着明显的地域特征；网络打破了地域限制，任何地方都可以成为信息交流场所，任何人都可以随时发布和获取信息。

在这种环境下，用户概念呈现出新的含义，网络用户结构差异大、职业分散、行业分布广泛。第三，网络用户有着不同的信息需求。每个人都可以是信息的生产者、传递者和接受者，用户需求呈现出多层次、多方位的特征。

任何网络行为人都可能置身于信息两端，既可以发布信息，也可以接收信息。扩展资料网络用户对信息的获取和利用方式主要靠信息检索和信息浏览。

信息检索是一种有明确目标、有计划、能清楚表达信息需求的信息获取行为；而信息浏览是没有具体信息需求目标或难以清楚表达信息需求的较随意的信息获取行为。

需要注意的是，信息浏览行为可能缺乏明确目标，也可能没有计划性，但这并非意味着它就不具有目的性。作为用户的信息行为之一，浏览同样具有行为上的目的性，那就是满足已知或未知的信息需求。

在实际的信息获取活动中，二者有时难以清楚地划清界限，常常相互联系、交叉或被整合在一起使用。信息检索与信息浏览常被用户简称为信息查寻。

对于网络资源的信息查寻，库尔梭(CarolC．Ku)提出的信息查寻模式为我们清楚地描述了其具体过程。

库尔梭模式的最基本的假设是：用户因其信息需求的不确定性所引起的疑惑与挫折会随着信息查寻过程的推进、获得越来越多的相关信息而减少。

她运用个人建构理论(PersonalConstructTheory)来描述用户如何建构他们所遇到的信息。

她还认为，信息查寻过程是一个不断修正需求表达的过程，需求目标的形成(观点形成)是信息查寻成败的关键，所以，意义建构的认知过程是库尔梭信息查寻行为模式的精髓所在。

BP神经网络的可行性分析

神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。

然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。

这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。

这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

4.1人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。

现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。

所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。

在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。

如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。

如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。

这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。

一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

4.2人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。

同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。

（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。

（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。

而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。

当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。

（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。

虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。

神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点)之间的相互作用而进行的。

由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。

它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。

通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。

但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:（1）受限于脑科学的已有研究成果。

由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。

目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。

这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。（4）与传统计算技术的接口不成熟。

人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。

虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。

神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。

智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。

随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。

理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。

但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。

离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。

这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。

如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。

单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。

压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。

汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。

由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。

经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。

二、离心式制冷压缩机的特点与特性离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点：(1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。

(2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。(3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。

故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。(4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。(5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。

(6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。

但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。

由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则T=m(C2UR2-C1UR1)两边都乘以角速度ω，得Tω=m(C2UωR2-C1UωR1)也就是说主轴上的外加功率N为：N=m(U2C2U-U1C1U)上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。

U2C2ω2C2UR1R2ω1C1U1C2rβ离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U（因为进口C1U≈0）又C2U=U2-C2rctgβC2r=Vυ1/(A2υ2)故有W=U22(1-Vυ1ctgβ)A2υ2U2式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s）υ1υ2——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg）A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s)β—叶片安装角由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。

对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。

按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。

我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。

此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。

三、离心式制冷压缩机的调节离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。

制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。

但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。

所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。

所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。

离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。

数据分析中，你认为用户行为分析最重要的3个点是什么？

我认为用户行为分析最重要的三点：黏性，活跃和产出。黏性，即用户的访问频率和访问间隔时长。是用户在一段时间内持续访问和使用网站的情况，更强调一种持续的状态。活跃，即用户的平均停留时间和平均访问页面数。

指每次访问的过程，考察用户访问的参与度。所以对统计期内的每次访问取了平均值，选择平均访问时长和平均访问页数来衡量活跃。黏性和活跃产生的价值可能是显性的当然也可能是隐性的，就比如品牌或者口碑。

产出，即订单数和客单价。是直接根据网站的业务衡量用户创造的价值输出，如电子商务网站可以选择订单数和“客单价”，一个衡量产出的频率，一个衡量平均产出值的大小。

当然了，不同的网站对用户行为的需求是不一样的，在统计用户行为指标进行分析时，需要注意选择合适的时间段，时间段的长度不能过短，不然无法体现用户长期和持续性的行为特征，黏性指标的分析会不准确；同时短期的用户行为也会误导对用户整体特征和价值的判断，有可能用户在该段时间内极度活跃或者极度低调，也可能用户在短时间内创造了高产出，但从长期看用户创造的价值并没有那么高。

用户行为指标统计的时间段，可以通过根据网站业务特点和用户的行为密度进行选择，对于一般的网站，建议每月统计一次会比较合适，也可以针对某些用户或分类来比较每月的行为指标数据的变化。

在计算思维中基于社交媒体的行为分析称为什么

在计算思维中基于社交媒体的行为分析称为用户行为分析。用户行为是用户在产品上产生的行为，实际表现为相关的用户数据。产品经理运用不同分析方法对不同数据进行分析，进而为产品迭代和发展提供方向。

扩展资料：进行用户行为分析的方法：1、行为事件分析行为事件分析方法主要用于深度研究某行为事件，以及对产品的影响以及影响程度。

2、留存分析留存是衡量用户是否再次使用产品的指标，也是每一个app赖以生存的指标，能够反映任何一款产品健康度，是产品、运营、推荐效果的整体表现。

如果一个app从来没有留存用户，那DAU将永远是新增用户，那么产品将无法运行下去，更别说新用户成本付诸东流。

3、漏斗分析漏斗分析实质是转化分析，是通过衡量每一个转化步骤的转化率，通过转化率的异常数据找出有问题的环节并解决，进而实现优化整个流程的完成率。

4、路径分析路径分析可以将纷杂的app日志按照用户的使用过程，呈现出“明确的”用户现存路径。发现路径问题，进而优化，使用户尽可能短路径体验到产品核心价值。

5、用户分群分析通过了解用户画像，可以帮助运营理解用户。根据用户画像（基本属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等）的标签信息将用户分群。

如何用深度学习实现用户行为预测与推荐

首先要知道你建立的这个模型的内部逻辑关系。。1，确定隐层数，画出简要模型图。2，确定采用什么样的神经网络来建立模型3.通过测试数据来训练模型。。

4.根据测试训练得到的数据和实际数据进行比对，或者算出误差。从而修改隐层中的权值和阀值。反复重复3-4.。最后得到一个最优的模型。大致是这样。。。楼主说的太概略。。。无法回答清楚请抱歉。