为什么要做用户行为分析？

精准营销和精细化运营都离不开用户的行为分析，那么什么是用户行为，用户行为数据包含哪些？

举个简单的例子：当你决定下载某个APP或者登录某互联网平台时，你的每一个行为都会留下一条记录，该记录除了你的注册信息还包括你的浏览记录，浏览时间、浏览时长、点击情况、登录的频率、消费信息等等。你的每一次操作都会被记录，这些记录组成了用户行为信息。

在互联网高度发达的时代，每天由互联网产生的数据高达1EB（约为10亿GB），这些庞大且分散的数据背后用好了就是巨大的数据资源否则就是海量的数据垃圾。

用户行为分析通过对用户行为的信息进行收集归类，将零散的信息转变成结构化数据再按特定的模型进行分析，利用可视化呈现相应的结果，给到业务部门的产品或运营相应的数据支持。对发现问题，改善产品与服务，实现精准投放，精细化营运等有着重大的意义

为了更好理解，我们也可以用思考模型中的5W2H分析法来归纳用户行为，如图：

用户行为分析有什么作用？

为产品产品开发或升级做准备

通过用户行为来定位目标用户，透过用户画像挖掘用户需求，提高新品开发的成功率

实现精准营销

通过用户行为对不同用户进行分群贴标签，不同的用户群体有不同的需求，针对特定的用户群体精准推送对应的广告，以实现精准投放的目的

用于数据挖掘

常见的数据挖掘模型有：聚类、分类、回归、时间序列、关联规则等，绝大多数时候数据挖掘分析是探索性的分析，目的是为了发现数据背后是否存在某些问题或者是否暗藏商机。大家都听过“沃尔玛的购物篮分析，啤酒与尿布的故事”吧，其中用到的Apriori算法是第一个成熟的关联规则算法。目前比较火的Python和R也可以实现这个算法

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