用户行为数据有哪些

❶ 移动端用户行为分析抓取哪些数据

手机系统（IOS、安卓等等），启动APP频次，启动事件，用户性别，停留事件等等

❷ 用户行为分析主要包含哪些内容

在数据分析的大框架下，通过对用户行为监测获得的数据进行分析研究的行为归结于用户行为分析。

❸ 了解用户行为 通过哪些数据来分析

1、用户的来源地区、来路域名和页面； 2、用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数； 3、注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯； 4、用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字

❹ 用户行为轨迹数据分析的技术都有哪些

要在不同用户之间共享数据，通常的方法是：通过ServletContext对象。cookie。通过文件系统或者数据库

❺ 影响排名的用户行为数据有哪些

网站流量、Alexa排名】这两个因素是最钟、误差最大的，其中Alexa排名因为其样本分布不均匀、容易作等特点，与网站真是流量往往有很大的误差，不过总体流量也是在一定程度上说明网站的受欢迎程度，因此这一类用户行为的总和也是在影响着排名的。

【网站粘度】根据网站粘度的一些指标，如弹出率、访问时间、访问页面数等等，但这些也都是可以被工具条记录。当弹出率越低，用户停留时间越长，访问的页面数越多，可以说明网站的用户体验是不错的，因此用户的行为反应出的是用户体验，所以也是跟网站的排名钟关联的。

》牌的搜索】当一个商家的品牌名称被多用户搜索或者是多次搜索，这个品牌网站可能是用户希望找到的官网，排名也会相应提升。当然，有时候我们可能会看到品牌名称在关键词设置上没有出现优化的词汇，但是优化时的排名还是很不错的，这钟说明了用户行为对排名有一定的影响。

❻ 请罗列用户行为数据

请罗列用户行为数据：指在获得app注册用户基本数据的情况下，对有关用户相关的行为数据进行统计、分析，从中发现用户使用app的规律，并将这些规律与产品及营销策略等相结合。

1、用户的来源地区、来路域名和页面。

2、用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数。

3、注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯。

4、用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字。

获取数据：

一种非常传统、非常普遍的方式就是通过写代码去定义这个事件。在网站需要监测用户行为数据的地方加载一段代码，比如说注册按钮、下单按钮等。加载了监测代码，我们才能知道用户是否点击了注册按钮、用户下了什么订单。

所有这些通过写代码来详细描述事件和属性的方式，国内都统称为“埋点”。这是一种非常耗费人力的工程，并且过程非常繁琐重复；但是大部分互联网公司仍然雇佣了大批埋点团队。

❼ 用户行为数据分析有哪三个层次

做用户行为分析的基础是获得用户行为数据，例如用户页面停留时间、跳转来源等等。这些信息有些能直接拿到，有些是需要做一些计算才能拿到的。一般来说用户访问时的一些信息都是以日志的形式打到web容器的日志空间中去，这其中包含了最通用的一些访问信息以及一些自定义的日志打点。

题主提到了大数据技术中对用户行为进行分析，那么可以假定网站或者App的访问量是比较傲多的。由于系统流量比较大，计算维度又比较多，后续数据消费者的需求增长比较快，所以对计算分析平台有了一定的要求。具体表现为：
1.负载能力。流量增大以后带来的压力是多方面的，比如网络带宽的压力、计算复杂度带来的压力、存储上的压力等等。一般来说这些都是比较显而易见的，会对产生比较直接的影响，比如计算实时性下降、消息出现了堆积、OOM等等。为了解决这一现象，一般来说会选择一些分布式的框架来解决这个问题，比如引入分布式计算框架storm、spark，分布式文件系统hdfs等。
2.实时性。在系统资源捉襟见肘时消息的实时性会立即受到严重影响，这使得部分算法失效（例如对计算和收集上来的数据进行行为分析后，反馈到推荐系统上，当整体响应时间过场时会严重影响推荐效果和准确度）。对于这个情况来说可能会选择storm这种具有高实时性的分布式流式计算框架来完成任务。
3.系统管理和平台化相关技术手段。在大数据情景下，企业内数据环境和应用环境都是比较复杂的，用户行为分析应用不是一成不变的，那么就要求用户行为分析这种多变的应用在复杂环境中能有效生存，这包括算法数据材料的获得、系统运维、系统任务调度、系统资源调度等等，相关的技术很多时候要求团队自研，但也有ganglia、yarn、mesos这类开源系统可以参考或者直接使用。
4.数据链路。企业技术环境一般来说是非常复杂的，一层一层交错在一起，远不是一句MVC三层架构能够概括得了的，为了避免消息流通呈复杂的网状结构，一般会考虑应用服务化、企业服务总线（ESB）及消息总线来做传输，有兴趣的话题主可以网络一下这几个方向的技术和开源工具。
5.应用快速生成工具。我个人认为在大数据环境下应用都摆脱不了一个快速开发的要求，用户行为分析也是如此，这时候要考虑对接一些开源的分布式数据分析算法库而不是通过自己去实现，比如像spark ml，mahout这类的库用得好能减少很多工作量。

❽ 用户行为数据包括哪些

互联网用户行为分析，就是访客在进入网站后所有的操作，分析网站用户行为有利于满足网站的用户需求，提升网站信任度。
互联网用户行为分析的重点分析数据有：
用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数；
注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯；
用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字；
用户选择什么样的入口形式（广告或者网站入口链接）更为有效；
用户访问网站流程，用来分析页面结构设计是否合理；
用户在页面的上的网页热点图分布数据和网页覆盖图数据；用户在不同时段的访问量情况等。