⑴ 中國10大城市排名(互聯網數據)
基本是科學的，外來打工人員多的城市被搜的機會很大
⑵ 什麼是互聯網十大數據
並購、大數據、BTA、互聯網金融、OTT、客廳互聯網、4G、可穿戴設備、自媒體、比特幣
⑶ 十大互聯網數據分析方法之-聚類分析
聚類分析在統計學上是根據「物以類聚」的道理，對樣本或指標進行分類的一種多元統計分析方法。這一方法在任何領域應用時，都需要先對事物彼此不同的屬性進行辨認，將具有相似屬性的事物聚為一類，使得同一類的事物具有高度的相似性。在互聯網 用戶行為分析 上，大量用戶都有相同或相近的行為屬性，我們可以通過行為對用戶進行聚類，提取行為特徵，對不同行為屬性的用戶針對性精準運營。
在 網站分析 和 APP分析 中應用聚類分析時會使得分析過程和分析結果更簡單、直觀。
簡單：分析邏輯內置於系統中，只需點選操作即可實現對用戶或頁面的聚類
直觀：將毫無規律的大量數據變的規律化、類別化、統一化，可直觀看出某一群體或某類頁面的特徵。
聚類分析在互聯網領域的主要應用有：用戶聚類、頁面聚類或內容來源聚類、活躍留存聚類分析。
用戶聚類是將有共同用戶屬性或行為屬性特徵的用戶歸為同一群體，主要體現為 用戶分群 ，用戶標簽法。用戶分群用戶分群可以通過用戶屬性組合定義不同用戶群體，也可以通過用戶群體的行為表現反推用戶的屬性特徵。用戶分群對推廣營銷和用戶運營最大的意義在於精細化的定位用戶群體細分用戶需求。推廣和運營已經從初期發的模糊運營進化到當前基於用戶行為甚至是基於預測模型的用戶分群。
用戶分群、用戶標簽法
頁面聚類則主要是相似/相關頁面分組法，例如：在 頁面分析 中，經常存在帶?參數的頁面，比如：資訊詳情頁面、商品頁面等，都屬於同一類頁面，簡單的分析容易造成如跳出率、退出率等指標不準確的問題，通過聚類分析可以獲取同類頁面的准確數據用於分析場景。
來源聚類幫助我們分析訪客來源和推廣渠道，可根據設置的UTM參數，根據不同渠道、著陸頁、媒介、內容、關鍵詞等對受訪頁面進行聚類分析。
傳統的活躍分析和留存分析只依據用戶瀏覽網站或打開APP行為分析活躍和留存，更高級的活躍和留存分析可以自定義不同的用戶行為聚類分析。
例如我不只關心用戶瀏覽網站的活躍和留存，還想分析網站中新上線的某個功能模塊的用戶活躍和留存情況，這時可以通過自定義活躍、留存聚類有相應行為的用戶進行 用戶行為分析 。