移动互联网的数据挖掘有哪些方面可以研究的?

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gus

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基于移动互联网是随时随地可以操作的,可以掌握的客观数据类型包括常规互联网很难掌握的位置(GPS)、图片(Camera)、有效操作周期(Activity)等,移动互联网的数据挖掘研究方向的具体课题方向包括:
用户行为模式:各种应用的不同活跃时间模型、地点模型、操作模型、安装和卸载的模型
用户偏好模式:活跃周期和卸载率模型、推荐达成条件模型、关注度模型
用户体验模式:点击率和应用功能的深度模型、同类型体验的应用关注度、卸载度、活跃度模型
如果合法的条件允许,可以挖掘研究目标:
社会化经济特征:联系的方式和关联图谱,密度、主题、关键词、时长、流量,从而得到普遍意义上的消费能力和关注方向的模型。
经济地理特征:关注位置和停留时间,同时匹配应用活跃度、流量、时长、主题、关键词,从而得到对地理位置的评价、反馈及经济地理特征模型。
研究需要的技能主要是应用数学,包括统计学和数学建模的技能,所以,目标不是简单掌握现在是如何的(那样的话,统计学就够了),而是产生清晰的预测性结果,通过模型,基于历史数据模型中的纠偏和除噪,得到针对性的针对模型,在新的输入条件满足的前提下,给出预测性结论。

安之若素

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1.用户爱用手机上哪些网站,用哪些 app,每天耗费的时间、次数分别是多少? 
2.每日电话、短信的频率,时段,人群分布? 
以此可以推断出用户的性别、年龄、职业、兴趣爱好等等关键数据,从而可以做精准广告投放,app数据这一块友盟走在了国内的前列,我很看好该产品的未来,上哪些网站的数据,uc web和qq浏览器应该也收集了很多,都是很有前途的。 电话、短信等私密数据,目前只有运营商有,如果你是运营商的数据挖掘,可注重这方面数据。

candy

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好吧,移动互联网是一个很庞大的领域,数据挖掘本质是对从海量的数据中获取信息的算法,工具,甚至思想的概括性称呼。那么移动互联网的数据挖掘有哪方面可以研究呢,或者说数据挖掘能在移动互联网中做什么呢 。可能的种类等于 数据——信息需求——工具算法的组合,这也太多了吧。如:
APP的下载卸载数据,可以研究应用市场的结构和趋势,研究产品的好坏或者市场推广的作用。
APP的使用数据,可以研究人的手机应用偏好,产品使用组合和特征。 
LBS的数据,可以追踪用户的行踪,研究不同人的生活轨迹,进行特征分类。
各种商业研究,商业智能里面忽悠的种种美好分析等,大家都可以列举一大堆了吧……

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