用戶是數據如何理解

⑴ 互聯網思維的核心，就是用戶，數據，生態三大核心思維是什麼意思

核心 就是用戶啊， 天下是天下人之天下，以人為本啊，沒有人，哪來的房子，哪來的車子，哪來的票子？ 是人造就財富，不是財富造就人。。 互聯網最大的好處便是數據和管理與共享，生態這一塊 還是互聯網的方便性啊。比如，我們看電子書，得節省多少木材，有人說那費電。但是我們可以用太陽能、風力、水利等發電，所以還是生態的啊。

⑵ 如何用商業思維分析用戶行為數據

如何用商業思維分析用戶行為數據

數據這么多，各類數據的表達不一樣，具體應該如何處理?有人說：「產品初期，活動為輔，處理數據在於穩定。」有人說：「產品中期，活動為主，處理數據在於調控。」有人說：「產品末期，活動為核，處理數據在於激勵。」還有人說：「處理產品數據要先四步走!」

第1步：看整體數據，主要看整體數據有何異常，以及哪些數據的趨勢較好(例如，整體數據，游戲人數穩定，月收入對比極端)

第2步：看細分數據(例如，細分數據，游戲新增用戶和流失活躍付費用戶成正比，新增用戶不付費，大R流失嚴重)

第3步：結合數據分析(例如，分析數據，付費玩家為什麼流失?沒有付費競爭?還是付費後達到游戲金字塔頂端失去樂趣?)

第4步：根據數據行動(例如，更新版本，開展玩家召回活動，換量….)

估計這樣的知識各位同學早已經倒背如流。在這篇文章中，作者將和運營童鞋們一起深入發掘數據價值以及互聯網中的商業思維。筆者認為：數據≠數學!如果你用函數思維看游戲，那隻能說你數學不錯;在互聯網行業，必須將用戶行為數據與商業思維相結合，才能創造互聯網價值。

最近看了某工作室高層頻繁辭職，項目組陸續被裁，各大獵頭忙著搶人的新聞，最近又和HR交談，得知現在某網的簡歷已經漲到15塊錢一份;初步看來，沒什麼關聯，細細品味，關聯又很大，如果將思維轉換，則又是另一種景象……

以智聯為例，網站主要看注冊量，及硬廣/守株待兔的套路，HR買簡歷去智聯，不一定能拿到中意的簡歷;而獵頭可謂是聞風而動，往往主動行動，掌握了大部分的高質量簡歷，不僅省了錢，也拿到了好的資源;把握市場動向，培養商業敏感性，將此原則代入到游戲中不難發現，若一款MMO游戲的用戶大量流失(因為托?關服?其他…)而作為另一款MMO產品運營的你能提前敏感的嗅到這縷商業氣息嗎?如果不能，則用戶重返渠道(其他游戲)，那你無疑只能繼續守株待兔，懇求渠道施捨流量，這無疑是失敗的。

當然，我們無法從別人後台調取數據，那麼一般從哪裡看其他游戲的數據走向呢?看競品論壇，游戲更新力度，看論壇用戶活躍度，都能看出一絲端倪，然後深入接觸用戶，一切自然水落石出，至於如何拉攏用戶，自然是因人而異。

2. 培養數據的衍生敏感性

如果市場上的牙刷銷量增加了，你能感覺到牙膏的銷量也會增加嗎?如果放在互聯網市場，不難看出一個很悲觀的事實，牙刷銷量增加，一夜之間，白玉牙刷，象牙牙刷，卡通牙刷，瑪瑙牙刷等等產品一夜崛起，最後通貨膨脹，大家都沒得做。

對於這種情況，是開發者的心態問題，所以筆者無法說什麼;本段主要說的是數據的衍生敏感性，例如一件稀有裝備從100元漲到200元，那麼產出稀有裝備的副本/特殊地圖的進場道具也會從10元漲到20元;道具上漲，玩家的充值力度就得加大;玩家充值力度加大，ARPU值隨之提升，如何最大化的提升arpu值;從產品層面來說，加大充值活動力度，調整裝備產出概率，抓住用戶需求，投其所好，實現利益最大化;而不是裝備增值，便增加多種裝備，這樣只會適得其反。

3. 換位思考看數據

有些CP選渠道，會很重視流量這個東西，無論產品怎樣，只要渠道流量好，便一個勁地上渠道，鋪推廣，搞營銷….

流量這東西，講究的是適不適合，渠道流量再多，那也不是你的，即使是你的，那也不是你一個人的，換個角度思考;從渠道的角度看產品，渠道看產品，看轉化，看付費，看留存;知根知底，數據這東西是雙向的，只不過彼此看的角度不同，你若真想要量，至少得用產品數據交換渠道數據。

換個角度來說，若產品的各類數據較高;最好摸清楚用戶是從那個渠道來的，主要貢獻的用戶群體是誰?這樣一來，產品設計可以更傾向用戶喜好，這樣投其所好的行為是提升轉換率的一種好方法。(以MMO混服為例，區分用戶可給包打上渠道標識，簡單易懂)

4. 用商業思維看行為數據

行為數據，即用戶行為佔有率，例如活躍度，留存率，付費率…

商業思維，即利益分析，例如用戶周期價值，用戶可挖掘價值的探索性…

例如，兩個公會沖突，游戲內打得火熱，公會成員拼活躍，比等級;公會會長拼裝備，比充值，兩方打得火熱，不死不休，無論是在線還是充值都達到了一個可觀的水平;作為運營，你怎麼辦?如果你什麼也不做，在那裡偷偷樂呵，並且沾沾自喜;筆者讀過一本書，書里說過一句話：「坐著就是為了等死!」如果你不信，次月兩個公會和好，或者一個公會被趕出遊戲，後悔也晚了。

「你想坐著等死嗎?」如果不想，就得學會用商業思維看待行為數據;例如，這兩個幫會的競爭平台有哪些?論壇?貼吧?哪些人在活躍，哪些人在付費?影響他們的人是誰?他們是否還有可繼續發掘價值?

如何平衡這種關系?皮球效應很重要，壓得越狠，彈得越高，什麼都不管，只會越彈越低，歸於平靜;目前游戲較為常見的就是托這種催化劑;的確，托是起到了一定作用，但是治標不治本;如果用商業思維去思考，以天涯貼吧為例，話題已經存在，真實的用戶已經存在，那麼口碑營銷是很容易實現的，通過原有用戶的話題，吸引潛在用戶，帶來更多的商業利益;通過對用戶習慣(例如：愛湊熱鬧)和人性弱點(例如：地位越高，越好面子)的把控，製造一場營銷，此類營銷效果顯著，最重要的是不要錢!

很簡單的一次用戶行為，很常見的用戶行為數據，換個角度分析，或許就是一場商業營銷!

5. 通過數據看用戶與產品關系

很多人對固定的數據很看重，arpu等核心數據形成了一套標榜，無數人逐條核對，衡量自己的產品好壞，無數運營以此核對，衡量運營的成功與否，如果你僅僅是為了KPI，那你是成功的，如果你還想做的更高，那這是遠遠不夠的。

用戶與產品關系，多數同學還定義在用戶定位、產品定位上;再深入進去，就是一套的核心數據考核，運營流程….

筆者認為，數據、用戶、產品;三者形成一種三角關系，可以探索的方面太多太多，例如：一個用戶在線5分鍾，一個用戶在線10分鍾，他們有什麼不同?如果將10分鍾定義為活躍用戶，5分鍾用戶和10分鍾用戶的在線目標在哪?什麼等級段的用戶在什麼時間段留存多少時間?這些很雜，也很容易被忽略。

再舉個例子，同一時間內，若某用戶一次性購買兩個寶石，他是算一次性購買?還是重復購買?不要小看此類數據，用戶單次購買和分次購買直接決定用戶的需求量，同樣的數量面前，區間價值很大!

最後換個行業思考，編劇行業對劇本有一個定義，劇本只有5分鍾!這個5分鍾說的不是電影周期，而是你只有5分鍾去打動你的用戶，若五分鍾不行，用戶便會失去耐性;游戲也是一樣，回到開頭所說，一個用戶在線5分鍾，一個用戶在線10分鍾，他們的區別不僅僅在於時間的差別，更在於產品的時間粘性，以此為例，若開場動畫很精美，進入游戲畫面也很贊，用戶用10分鍾去沉迷於此，是很容易的情況，若開場的新手引導繁瑣拖拉，則引導5分鍾也無法支持。

終上所述，通過數據看用戶與產品關系，通過數據發現問題，通過用戶整理問題，通過產品解決問題，這不僅僅涉及到運營，更涉及到策劃，美術等各個部門，畢竟產品不是上線就交給運營了，一個團隊，團結合作才是重點!

數據很多，也很雜，他們彼此形成一張關系網，觸一發而動全身;至於具體如何理解，不同的人有不同的領悟，只能說一句：「數據很重要!重要的不是他的演算法多麼准確，而是接地氣!他告訴我們，接下來，該怎麼做!」

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⑶ 智能手機如何分析和理解用戶

手機（以及其他智能設備）能夠通過多種方式了解用戶的興趣和喜好，以下是一些主要途徑：

1. 搜索記錄：用戶在瀏覽網頁、使用搜索引擎或者在應用中搜索關鍵詞時，設備會記錄用戶的搜索行為。這有助於分析用戶的興趣和喜好。

2. 瀏覽歷史：用戶在瀏覽網頁、使用應用時，設備會記錄用戶的瀏覽歷史。通過分析用戶的瀏覽記錄，可以了解用戶對哪些內容感興趣。

3. 位置信息：設備會收集用戶的位置信息，分析用戶在不同地點的停留時間和行為塵枝喚。這可以幫助設備了解用戶的生活習慣和喜好。搭首

4. 社交網路活動：用戶在社交媒體上的互動和分享內容，同樣可以反映出用戶的興趣和喜好。設備可以通過分析用戶在社交網路上的行為來了解用戶的喜好。

5. 應用數據：大多數應用在運行過派凱程中會收集用戶數據，以便更好地為用戶提供個性化服務。這些數據包括用戶的操作習慣、使用時長、互動頻率等。

6. 感測器和設備通信：一些智能設備還可以通過感測器收集用戶的生理數據，如心率、呼吸、皮膚溫度等。這些數據可以用於分析用戶的情緒狀態和心理特徵，從而更准確地了解用戶的喜好。

7. 用戶行為分析：設備廠商和應用開發商通常會對用戶行為進行分析，以便更好地了解用戶的需求和喜好。這可能包括對用戶在不同設備上的使用模式、消費習慣等方面的分析。

⑷ 怎樣理解互聯網行業「數據分析」的意義

互聯網企業擁有大量的線上數據，而且數據量還在快速增長，除了利用大數據提升自己的業務之外，互聯網企業已經開始實現數據業務化，利用大數據發現新的商業價值。

以阿里巴巴為例，它不僅在不斷加強個性化推薦、「千人千面」這種面向消費者的大數據應用，並且還在嘗試利用大數據進行智能客戶服務，這種應用場景會逐漸從內部應用延展到外部很多企業的呼叫中心之中。

在面向商家的大數據應用中，以「生意參謀」為例，超過 600 萬商家在利用「生意參謀」提升自己的電商店面運營水平。除了面向自己的生態之外，阿里巴巴數據業務化也在不斷加速，「芝麻信用」這種基於收集的個人數據進行個人信用評估的應用獲得了長足發展，應用場景從阿里巴巴的內部延展到越來越多的外部場景，如租車、酒店、簽證等。

因為客戶的所有行為都會在互聯網平台上留下痕跡，所以互聯網企業可以方便地獲取大量的客戶行為信息。由互聯網商務平台產生的信息一般具有真實性和確定性，通過運用大數據技術對這些數據進行分析，可以幫助企業制定出具有針對性的服務策略，從而獲取更大的效益。近年來的實踐證明，合理地運用大數據技術能夠將電子商務的營業效率提高 60% 以上。

大數據在過去幾年中已經改變了電子商務的面貌，具體來講，電子商務行業的大數據應用有以下幾個方面：精準營銷、個性化服務、商品個性化推薦。

1. 精準營銷

互聯網企業使用大數據技術採集有關客戶的各類數據，並通過大數據分析建立「用戶畫像」來抽象地描述一個用戶的信息全貌，從而可以對用戶進行個性化推薦、精準營銷和廣告投放等。

當用戶登錄網站的瞬間，系統就能預測出該用戶今天為何而來，然後從商品庫中把合適的商品找出來，並推薦給他。圖 1 顯示了用戶畫像會包括哪些用戶基本信息和特性。

圖 4 Netflix 電影推薦

YouTube 作為美國最大的視頻網站，擁有大量用戶上傳的視頻內容。為了解決視頻庫的信息過載問題，YouTube 在個性化推薦領域也進行了深入研究，現在使用的也是基於物品的推薦演算法。實驗證明，YouTube 個性化推薦的點擊率是熱門視頻點擊率的兩倍。

3）網路電台

個性化網路電台也很適合進行個性化推薦。首先，音樂很多，用戶不可能聽完所有的音樂再決定自己喜歡聽什麼，而且每年新的歌曲在以很快的速度增加，因此用戶無疑面臨著信息過載的問題。其次，人們聽音樂時，一般都是把音樂作為一種背景樂來聽，很少有人必須聽某首特定的歌。對於普通用戶來說，聽什麼歌都可以，只要能夠符合他們當時的心情就可以了。因此，個性化音樂網路電台是非常符合個性化推薦技術的產品。

目前有很多知名的個性化音樂網路電台。國際上著名的有 Pandora 和Last.fm | Play music, find songs, and discover artists，國內的代表則是豆瓣電台。這 3 個個性化網路電台都不允許用戶點歌，而是給用戶幾種反饋方式：喜歡、不喜歡和跳過。經過用戶一定時間的反饋，電台就可以從用戶的歷史行為中獲得用戶的興趣模型，從而使用戶的播放列表越來越符合用戶對歌曲的興趣。

Pandora 的演算法主要是基於內容的，其音樂家和研究人員親自聽了上萬首來自不同歌手的歌，然後對歌曲的不同特性（如旋律、節奏、編曲和歌詞等）進行標注，這些標注被稱為音樂的基因。然後，Pandora 會根據專家標注的基因計算歌曲的相似度，並給用戶推薦和他之前喜歡的音樂在基因上相似的其他音樂。

Last.fm | Play music, find songs, and discover artists記錄了所有用戶的聽歌記錄及用戶對歌曲的反饋，在這一基礎上計算出不同用戶在歌曲上的喜好相似度，從而給用戶推薦和他有相似聽歌愛好的其他用戶喜歡的歌曲。同時，Last.fm | Play music, find songs, and discover artists也建立了一個社交網路，來讓用戶能夠和其他用戶建立聯系，以及讓用戶給好友推薦自己喜歡的歌曲。Last.fm | Play music, find songs, and discover artists沒有使用專家標注，而是主要利用用戶行為計算歌曲的相似度。

4）社交網路

社交網路中的個性化推薦技術主要應用在 3 個方面：利用用戶的社交網路信息對用戶進行個性化的物品推薦，信息流的會話推薦和給用戶推薦好友。

Facebook 保存著兩類最寶貴的數據：一類是用戶之間的社交網路關系，另一類是用戶的偏好信息。

Facebook 推出了一個稱為 Instant Personalization 的推薦 API，它能根據用戶好友喜歡的信息，給用戶推薦他們的好友最喜歡的物品。很多網站都使用了 Facebook 的推薦 API 來實現網站的個性化。

著名的電視劇推薦網站 Clicker 使用 Instant Personalization 給用戶進行個性化視頻推薦。Clicker 現在可以利用 Facebook 的用戶行為數據來提供個性化的、用戶可能感興趣的內容「』流」了，而更重要的是，用戶無須在 Clicker 網站上輸入太多數據（通過評分、評論或觀看Clicker.com上的視頻等方式），Clicker 就能提供這樣的服務。

除了利用用戶在社交網站的社交網路信息給用戶推薦本站的各種物品外，社交網站本身也會利用社交網路給用戶推薦其他用戶在社交網站的會話。每個用戶在 Facebook 的個人首頁都能看到好友的各種分享，並且能對這些分享進行評論。每個分享和它的所有評論被稱為一個會話，Facebook 開發了 EdgeRank 演算法對這些會話排序，使用戶能夠盡量看到熟悉的好友的最新會話。

除了根據用戶的社交網路及用戶行為給用戶推薦內容，社交網站還通過個性化推薦服務給用戶推薦好友。

5）其他應用

因為電子商務企業基本上實現了業務流程的各個環節的數據化，所以可以充分利用大數據技術對這些數據進行挖掘分析來優化其業務流程，提高業務利潤。除了前面介紹的幾個應用之外，大數據在電子商務行業還可以應用在其他許多方面。

① 動態定價和特價優惠

電子商務企業可以通過使用數據構建客戶資料，並發現用戶喜歡花費多少費用和喜歡購買什麼產品，從而通過跟蹤客戶的消費行為，使用大數據分析來開發靈活的定價和折扣政策。例如，如果分析顯示用戶對特定類別商品的興趣飆升，則電子商務企業可以提供打折或買一送一優惠。

② 定製優惠

電子商務企業可以通過使用數據來確定客戶的購買習慣，並根據以前的購買方式向他們發送有針對性的特價優惠和折扣代碼。數據也可以用於在客戶中止購買或只看不買時重新吸引客戶，例如，通過發送電子郵件提醒客戶他們查看過的產品或邀請他們完成購買。

③ 供應鏈管理

電子商務企業可以使用大數據更有效地管理供應鏈。數據分析可以揭示供應鏈中的任何延遲或潛在的庫存問題。如果某個項目存在問題，則可以立即將其從銷售中刪除，以免破壞客戶服務問題。

④ 預測分析

預測分析是指利用大數據技術分析電子商務業務的各種渠道，幫助企業制定未來運營的業務計劃。數據分析可能會顯示電商企業在線商店部門的新購買趨勢或銷售減緩的商品。

使用這些信息就可以幫助規劃下一階段的庫存，並制定新的市場目標。隨時了解電子商務的最新趨勢具有一定的挑戰性，但是利用大數據技術可以大大提高企業的利潤，並幫助企業建立一個成功的前瞻性思維業務。如果不利用挖掘大數據的力量，就可能會錯過市場成功的機遇。

⑸ 大數據時代的用戶數據如何區別保護

大數據時代的用戶數據如何區別保護
大數據時代，是物聯網的時代，隨著雲存儲和雲計算的發展，以智能手機、智能家電、可穿戴設備為代表的智能終端的普及，通過各種智能終端上傳和收集的用戶數據將越來越多，對用戶數據的分析和挖掘及利用，將是大數據的商業價值所在，蘊藏和巨大價值的用戶數據的性質及使用規則是我們值得思考的問題。
用戶數據的「區分所有權」構想
提到用戶數據，我們首先想到的是用戶的「隱私權」。民法大家王利明教授在其主編的《人格權法新論》一書中提到：隱私權是自然人享有的對其個人的與公共利益無關的個人信息、私人活動和私有領域進行支配的一種人格權。可見隱私權是一項「個體」權益，強調權利的身份和人格的屬性。
用戶數據的商業價值核心並不是「個人」的人格權益，其必要條件是具備足夠多的用戶個體樣本，其更強調「集合」的權利，單個用戶數據的商業價值是有限的。而用戶數據的核心價值在於通過對雲端存儲的海量的用戶個人狀況、行為、需求的樣本分析和挖掘，一方面為上游硬體商提供產品的開發依據，另一方面對用戶的消費、生活提供「量身打造」的服務，從而形成物聯網的全產業鏈循環，實現更高效的管理社會資源並創造更多的價值。
可見，雖然用戶數據來源於「個體」數據，但最終使社會獲益的是用戶的「集合」數據。因此，在界定用戶數據的性質方面，筆者建議根據單個數據是否具有身份屬性，將用戶數據分為身份數據和樣本數據，並對這兩類數據加以區別保護。
用戶的身份數據是指可以通過單一的個體數據，即能鎖定特定用戶的數據。如姓名、身份證號、各種賬號信息、聯系方式等。比如我們通過一個電話，就能聯繫到一個特定的用戶。因此，此類信息具有較強的身份屬性，須定義為「隱私權」的范圍，其權利主體應為用戶個人所有，其使用和經營，須經過用戶的許可，否則將被判定為侵權。現行法律法規如《全國人民代表大會常務委員會關於加強網路信息保護的決定》、工信部出台的《電信和互聯網用戶個人信息保護規定》以及消費者權益保護法、《網路交易管理辦法》中規定的個人信息，當屬於用戶的身份數據范疇。
樣本數據是指通過個體數據匯聚成的用戶個人狀況、行為、需求的資料庫以及通過分析和挖掘以上數據獲得的相關數據。此類數據的所有權應為用戶和數據收集方共有，但經營使用權建議應掌握在能夠發揮其價值的數據收集者手中。將所有權和經營權區分開來，既能從法律上保證用戶的個體權益，又符合經濟學的原理。
樣本數據的經營規則
用戶身份數據的使用規則可以依據現有的法律法規執行。我們僅需要通過立法明確以上法律所適用的數據的范圍，並在執行層面的政策上制定可操作的保護用戶身份數據和隱私權的規章制度。
對於樣本數據的使用和經營規則，現有法律並沒有明確依據。根據上文的闡述，筆者已將其所有權擬定為用戶和數據收集者共有，經營使用權則建議應掌握在能夠發揮其價值的數據收集者手中。這樣設計的目的在於，一是保留用戶的「被遺忘權」；二是發揮物盡其用的作用。
首先，保留用戶的「被遺忘權」是用戶數據使用的基礎。
大數據時代到來，人們最擔心的是自己將被暴露得一覽無余，沒有隱私可言。因此，個體信息是否公開，公開的程度，需要個體能夠掌控，即用戶自主決定其向外界公開的個人信息的廣度和深度，也可隨時自行或要求收集數據方，刪除其掌握的任何關於用戶個體的數據。用戶要求收集者刪除其樣本信息時，須提供可以辨識其個體信息的依據(一般須為身份信息)，以證明其要求刪除的信息是屬於自己的樣本信息。
其次，數據收集者在收集樣本數據時，須向用戶群體公示其收集途徑和方式，以及用戶刪除自己樣本信息的途徑和方法。只有這樣，用戶才能知曉其被收集者收集的數據是什麼，以及自己的樣本信息被經營者使用的狀況是否安全，從而判斷其是否願意繼續使用數據收集者的產品，並將自己的樣本信息交給數據收集者經營。一旦用戶選擇使用某一數據收集者的產品，數據收集者將與用戶共有其收集的用戶樣本數據。
第三，數據收集者在遵守法律對用戶隱私保護前提下，無需用戶授權，可自由地使用和經營其收集到的用戶的樣本數據，直至用戶自行或要求其刪除樣本數據。
當前，各數據收集者之間進行不同程度的共享和授權數據的需求已是大數據的發展趨勢。雲與雲的互聯互通才能使數據樣本變得足夠龐大，使數據分析和挖掘的結果更有價值，使用戶不同智能終端之間的連接變得可能，從而真正的實現大數據的物聯網。
樣本數據的共享和授權中涉及到大量個體信息，如果用戶此類活動需要經過個體用戶的授權，將會極大地阻礙商業效率，其數據和信息的收集是隨時隨地的，要求單個用戶對單個的樣本授權，也會影響用戶的體驗。因此最現實的方式是數據的收集者在經營和使用其收集的數據時，無需個體用戶的單獨授權。
最後，數據收集者通過樣本數據所獲取的收益，個體用戶須有分配權。
個體用戶對數據經營的收益分配權容易理解。數據的源頭是個體，個體是樣本數據的所有者，因此其理所應當得到經營數據的利益。分配的方式和數量可由數據收集者確定並公示，一旦用戶使用特定數據收集者的產品，即表明其同意以此對價獲取收益。當然，用戶領取收益的前提是提供可以辨識其個體信息的依據(一般須為身份信息)，以證明其是對應個體樣本數據的提供者。

⑹ 用戶數據和系統數據有什麼區別啊

用戶數據就是用戶使用的數據,由用戶所用的應用程序產生、處理

系統數據就是由系統使用的數據，是系統運行時產生、處理的

⑺ 用戶數據名詞解釋是什麼

數據(data)是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的的原始素材。
數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。數據和信息是不可分離的，數據是信息的表達，信息是數據的內涵。數據本身沒有意義，數據只有對實體行為產生影響時才成為信息。
數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據。也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。
在計算機系統中，數據以二進制信息單元0,1的形式表示。

⑻ 什麼是用戶行為數據

在討論什麼是用戶行為數據之前，我們先來簡單看下什麼是數據。
數據是信息，是從某個角度對某個事物的定量描述。數據無處不在，無窮無盡，但是我們卻不是任意的漫無目的的收集。任何一種數據的收集都要從實際分析的問題出發。例如，我現在暫停寫作，起來泡一杯茶就是一個事件。如果我想要分析泡茶次數對於寫作效率的影響這個問題的話，泡茶事件的次數這個數據就是有意義的。於是，我在泡完這杯茶之後，對泡茶這個事件自增一（我們先不討論數據的存儲問題）。如果，我還想要分析泡茶的時間對寫作效率的影響的話，那麼我在起來泡茶的時候，還應該記錄一個泡茶的具體時間。在這個例子中，可以看到數據收集的一個非常重要的原則，那就是：以終為始！具體來講就是根據所要分析的問題，來確定需要哪些數據。這個策略在後面詳細討論數據實施方法論的文章還會涉及，這里先按下不詳細展開。

什麼是用戶行為數據
互聯網的興起徹底改變了人與人之間的溝通和交流方式。生活在21世紀的人們可以非常簡單的通過滑鼠的點擊，觸摸屏的觸按等行為打開一段視頻、購買一件商品、閱讀一篇文章。這些網站、移動應用本質是一種媒體、一種媒介，從信息傳播的角度和傳統的紙媒、電視相比並沒有多大的不同。唯一的不同之處在於：網站、移動應用這種新興的互聯網數字媒體允許用戶在其之上交互，通過用戶的交互行為，幫助用戶完成網站、移動應用想要用戶完成的事情，比如購買商品、閱讀文章、觀看視頻等。網站和移動應用想要用戶在其之上完成的事情在數字營銷行業被稱為：轉化（Conversion）。正是這個唯一的不同導致了一個問題或者說是一種需求的出現，那就是：網站和移動應用需要思考應該怎樣設計和優化自身來讓用戶獲得更好的體驗，幫助用戶完成轉化，從而提升用戶進行交互的效率，提升轉化率。為了討論和解決這些問題，用戶行為數據的價值就被網站和移動應用的設計者們重視了起來。

⑼ 請問用戶數據是什麼意思

1、以移動寬頻為例，用戶數據的意思是移動寬頻用戶數超10億，占行動電話用戶的74.5%；2017年7月25日，工信部新聞發言人張峰介紹信息通信業和軟體業保持較快發展。
2、移動寬頻是中國移動運營商向移動用戶提供接入互聯網服務的總稱，以「移動寬頻」統一的業務品牌向用盯鍵梁戶呈現，通過統一的移動寬頻客戶端，向用戶提供無縫覆蓋寬頻接入服務，並集成統一通訊錄、簡訊、網盤、安全專家、139郵箱等簡便而實用應用，滿足用戶高速上網、收發電子郵件、網上炒股、網上購亮和物、視頻點播、網路游戲、遠程教育、遠程醫療、遠程辦公、家庭辦公、電子商務等業務需求。ADSL（非對稱數字用戶線環路）被譽為「現代信息高速公路上的快車」。常用下行速率高達凱運8Mbps，上行速率也達640Kbps，具有速度快、頻帶寬、性能優、覆蓋范圍廣等特點。
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