移動應用統(tǒng)計與分析平臺的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著移動互聯(lián)網的快速發(fā)展，針對不同的用戶需求，越來越多的移動應用也應運而生。相繼一款移動應用的用戶量也越來越大，每天產生了大量的用戶行為和相應的產品日志，這些用戶行為和日志就可以用來分析用戶的一些共有行為，通過這些分析的數據可以判斷出用戶的需求是什么。在這種以需求為主的互聯(lián)網思維下，將獲得的用戶數據進行統(tǒng)計和分析，來完善產品，讓更多用戶接受和使用，為項目經理在提出項目需求時給予數據支撐。
　　本論文所論述的是通過對移動應用產品線上

2、日志的統(tǒng)計和分析，將一些比較零散的用戶行為日志，量化為數字進行統(tǒng)計，再將這些數字串連成用戶行為軌跡，通過對大量用戶行為軌跡的統(tǒng)計，會大體統(tǒng)計出幾種用戶行為非常相近的聚類，再根據這些聚類的主要特征分析出產品各個功能用戶的使用程度，最后再將這些統(tǒng)計和分析出的數據建立一個平臺進行展現(xiàn)。
　　本文根據線上真實的用戶日志，用python，js，php語言，以Linux為開發(fā)和運行環(huán)境。整個項目分為日志處理和數據展現(xiàn)模塊兩大部分。日志處理包括

3、日志獲取和日志分析，其中日志分析包括url防作弊的設計與實現(xiàn)和根據日志運用聚類進行用戶行為分析。url防作弊的設計的主要目的是對項目中產生的外鏈做過濾的過程，通過人工標注的關鍵詞和線上日志產生的外鏈url進行比對，將認為作弊的url過濾掉，相當于對線上日志的一層過濾網，將要分析的線上日志中認為干擾分析的內容剔除掉，主要用在搜索功能的日志。 線上大量的用戶日志，采用一種針對于聚類操作的改進的K-means算法，小環(huán)境無監(jiān)督聚類算法（UNC

4、），在此算法基礎上又根據層次結構提出了L-UNC(Level Unsupervised Niche Clustering)算法。運用這個算法分析出線上用戶的數據，將不同的用戶行為進行歸類，挖掘出用戶的喜好，使用習慣，對產品粘性等指標，得出用戶行為的分析結果。數據展現(xiàn)模塊部分是將在整個用戶行為分析過程中的數據及結論分別通過設計實現(xiàn)的展現(xiàn)模塊中的統(tǒng)計端和分析端進行展現(xiàn)，用戶行為數據展現(xiàn)平臺是將對線上日志進行處理，分類，入庫后，將數據根據需求