大数据背景下互联网用户行为分析

现代工业经济和信息化

ModernIndustrialEconomyandInformationizationTotalof185No.11，2019

DOI:10.16525/j.cnki.14-1362/n.2019.11.26

大数据背景下互联网用户行为分析

彭进香

（湖南应用技术学院，湖南

摘

常德

415000）

要：在大数据的背景下，通过对互联网用户的行为分析，能够更加详细地了解用户对于某个网站的停留时

长、跳出率、页面偏好、搜索访问次数占比等行为习惯，从而找出准确了解用户对网络产品粘度及喜好情况，提出针对性的优化措施，使产品营销更加精准、有效，从而提升用户的产出。关键词：大数据；互联网；用户行为；粘度中图分类号：TP311

文献标识码：A

文章编号：2095-0748（2019）11-0062-02

1大数据及互联网用户概述

大数据是各种设备在运行的过程中产生的数据信息以及用户浏览网站时产生的交互信息。相比于传统的数据，大数据在规模和本质层面出现了比较大的变化，因此，立足大数据进行互联网用户的行为分析需要长期积累和实践。目前，大数据的特征主要有以下几点：第一，数据海量性，即大数据的体量巨大，其体量的变化从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据多样性，即数据类型繁多，这些数据类型包括了大量的文字、视频、图片和地理位置等信息。第三，数据高速性，这点也是其和传统数据的不同之处。通过大数据技术可快速获得高价值的信息。第四，数据价值性。数据的价值必须要通过合理的利用，如此才会带来高的价值回报[1]。

对于商家而言，分析和研究用户行为是赢得用户的关键所在。在当前的市场环境下，随着互联网用户的快速发展，这些用户在行为层面的特征主要表现在用户在网络访问和使用上的一系列规律，通过这些规律的分析，可以看出，这种规律已经成为一种系统性的学科，具有明显的人为特点。同时，通过对用户行为的分析，深度了解用户的社会生活环境、生活习惯和兴趣爱好及社交群体，然后，采取大数据技术分析用户流量、使用时长和发消息数等，从而为商家营销策略的制定提供帮助。

2大数据技术下的互联网用户行为分析

在大数据技术支持的背景下进行用户行为的分析，必须要把握好三个关键点，分别是用户的黏性、用户的活跃度、产出三个。所谓用户的黏性，主要是指用户在持续的时间段内进行网站或者网页的访问数量，其更加强调的是一种状态，包括了用户的访问频率和访问间隔时间等内容。用户活跃度主要是用户在每次访问的过程，其主要关注的是用户的参与度，在具体的研究中，针对性进行用户在访问时间段内的访问时长和平均访问页数分析，以此来衡量用户的活跃情况，进而得出用户对于网站的黏性和活跃的价值贡献。

当然，在用户行为的分析中，也应该要关注到用户在网站的平均停留时长、跳出率、页面偏好、搜索访问次数占比等。产出主要是分析和研究用户从使用到用户登录、从用户订购到登录用户数、人均登录、访问登录比、订购量、订购频次、内容、转化率等情况，然后，基于大数据对这些用户进行关注点和购买情况的分析[2]。

在互联网的用户行为分析中，可以采取一定的特征公式进行表示，并且，通过可视化将这些用户的特征体现出来。无论是对哪个商家，在互联网时代进行用户的行为分析，都可以提升用户的流量。并且，根据每次大数据的分析结果，适时推广产品。为此，对互联网的用户行为的具体分析方式应该从以下几点做起：

收稿日期：2019-07-29

基金项目：2017年湖南省教育厅优秀青年项目：基于互联网+农产品个性化推送系统的研究与开发（17B190）

作者简介：彭进香（1978—），女，硕士研究生，研究方向为大数据分析、信息化管理。

第一，在分析中，应该以大数据分析为导向。在具体的分析过程中，按照互联网用户的行为特征，以大数据分析为导向，通过对用户行为各种必要资料收集进行用户推荐服务系统的设计。比如，当前电子

2019年第11期彭进香：大数据背景下互联网用户行为分析

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商务网站的推荐及做好的营销等，都是可以为商家的精准营销提供数据支撑。

第二，坚持以产品设计反馈为导向。在互联网用户的行为分析中，按照产品设计的反馈作为分析的导向，采取大数据的技术进行用户行为的数据监测、挖掘、收集整理和统计，进而为产品设计或改进服务。

第三，以实践调查为导向。坚持在调查中，做好实践分析。互联网时代做用户行为的调查，必须要有大量的数据做基础，只有足够的基础数据才能为实践提供帮助。在调查中，重点关注用户在网站或页面的停留时问、访问量和用户活跃度等，然后，展开对用户登录网站的频率进行分析，得出用户喜欢该产品的功能的原因所在，进行及时地优化和改善。3保障互联网用户大数据技术应用策略分析

目前，虽然在大数据技术的应用上有较大的突破，但对于大数据背景下的用户行为数据的利用仍有广阔的提升空间，为此，应该从以下层面继续展开优化：

第一，拓宽渠道，全方位获取用户数据。在基于大数据的互联网用户行为分析中，需要充分发挥智能感知与物联网技术的优势，实现用户行为的各种信息采集。并且，重点做好用户在网站的平均停留时长、跳出率、页面偏好、搜索访问次数占比等情况的统计，同时，还要做好网站内的用户登录用户数、人均登录、访问登录比、订购量、订购频次、内容、转化率等情况的获取。此外，还需要做好用户数据的持续获取，辨别用户，实现用户的统一管理，充分利用现有的大数据技术力量实现以IP、用户ID和MAC地址、人脸识别等方式判断唯一用户管理[3]。

第二，立足实践情况，进行深层用户数据价值挖掘。在当前的互联网时代背景下，虽然传统的商家已经拥有了基本数量的用户数据，然而，这些商家对于用户数据的分析和利用比例非常有限，不能发挥其

本身的作用。对于身处大数据背景下的商家而言，如何做好这些数据的精准分析和研究，发挥出数据的最大价值则是商家应考虑的关键方面。为此，首先需要做好用户行为数据的深度融合，整合线上线下的数据，实现历史用户数据和实时用户数据的融合。其次，将整合后的数据进行分析，提出用户行为的粗粒度和细粒度需求，然后针对性地制定相关的营销措施及开展用户管理。最后，在上述分析的基础上，建立用户行为的特征标签，并利用聚类分析技术识别同类用户，开展用户归类管理。

第三，强化各种先进技术的利用，实现商品推荐及用户关怀。对此，在大数据背景下，采集的用户行为数据必须要为用户服务的二次升级带来帮助。比如，在大数据的利用方面，为了达到提升商业价值和满足用户需求的双赢，可以考虑从商品推荐和用户关怀两方面开展数据利用，并且，根据用户在网站的浏览、加购或购买等记录了解用户的需求，从而在有利的时间段内将商品推荐给用户，利用高可买性提高商品交易量。4结语

在互联网时代，随着大数据技术和电子商务不断发展，互联网上的大部分信息已成为用户查找有用信息的绊脚石，而随着各种商家推荐系统的规模扩大和用户量的剧增，基于大数据技术来分析用户行为，可以在满足用户个性化购物的同时，全面增加用户对于商家的黏性，提高用户购物的体验感。

参考文献

[1][2][3]

侯磊.大数据背景下互联网用户行为分析[J].数字技术与应用，2019，37（3）：227-228.

周行.大数据视角下的互联网视频用户行为[J].传播力研究，2018，2（3）：129-130.

黄海铿.大数据环境下高校档案用户行为分析[J].兰台世界，2017（10）：58-59.

（编辑：王红霖）

AnalysisofInternetUserBehaviorundertheBackgroundofBig

Data

PengJinxiang

（HunanAppliedTechnologyUniversity,ChangdeHunan415000)

Abstract:Inthecontextofbigdata,throughthebehavioranalysisofInternetusers,youcanunderstandtheuser'sbehavioralhabitssuchasthelengthofstay,bouncerate,pagepreference,andnumberofsearchvisitsinamoredetailedway,soastofindouttheaccuracy,understandtheuser'sviscosityandpreferencesfornetworkproducts,andproposetargetedoptimizationmeasurestomakeproductmarketingmoreaccurateandeffective,therebyimprovinguseroutput.Keywords:bigdata;Internet;userbehavior;viscosity