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移動互聯網數據分析的類別有哪些

基於移動互聯網是隨時隨地可以操作的,可以掌握的客觀數據類型包括常規互聯網很難掌握的位置(GPS)、圖片(Camera)、有效操作周期(Activity)等,移動互聯網的數據挖掘研究方向的具體課題方向包括:

用戶行為模式:各種應用的不同活躍時間模型、地點模型、操作模型、安裝和卸載的模型

用戶偏好模式:活躍周期和卸載率模型、推薦達成條件模型、關註度模型

用戶體驗模式:點擊率和應用功能的深度模型、同類型體驗的應用關註度、卸載度、活躍度模型

如果合法的條件允許,可以挖掘研究目標:

社會化經濟特征:聯系的方式和關聯圖譜,密度、主題、關鍵詞、時長、流量,從而得到普遍意義上的消費能力和關註方向的模型。

經濟地理特征:關註位置和停留時間,同時匹配應用活躍度、流量、時長、主題、關鍵詞,從而得到對地理位置的評價、反饋及經濟地理特征模型。

研究需要的技能主要是應用數學,包括統計學和數學建模的技能,所以,目標不是簡單掌握現在是如何的(那樣的話,統計學就夠了),而是產生清晰的預測性結果,通過模型,基於歷史數據模型中的糾偏和除噪,得到針對性的針對模型,在新的輸入條件滿足的前提下,給出預測性結論。

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