大數據背景下互聯網用戶行為分析
來源:用戶上傳
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摘要：人類正在全面進入大數據信息時代的過程中，越來越多的用戶行為會被自動化機器進行記錄，對這些用戶數據進行挖掘和分析就可以對用戶的需求進行一定的預測，進而更好的掌握社會經濟的發展的規律。本文主要是對近些年來的大數據和云計算為用戶行為分析帶來的挑戰進行分析，對用戶行為分析的基本內容進行分析，旨在進一步的促進相關企業的發展和進步。
關鍵詞：大數據;互聯網;用戶行為
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）03-0227-02
1 大數據分析的基本概念和互聯網用戶行為特點
1.1 大數據分析的基本概念
與傳統的數據記錄相比，大數據不僅僅是規模上的擴大，其本質也出現了一定的變化。大數據信息的主要來源途徑就是各種設備在運行的過程中產生的數據信息以及用戶瀏覽網站時產生的交互信息，大部分都是半結構化信息，因此就會比較容易出現真偽難辨的雜亂數據。要從大數據用戶行數據挖掘來進行分析，是一項需要長期積累和實踐的過程，需要在未來進行進一步的重視和發展。
1.2 互聯網用戶行為特點
互聯網用戶行為主要指的就是互聯網用戶的基本特點，主要是表現在用戶在網絡訪問和使用上的一系列規律。對于現階段的互聯網用戶行為來說，它已經成為一種系統性的學科，具有明顯的人為特點。對于用戶行為來說，它所涉及到的內容是非常廣泛的，需要在不同的視域下進行具體的分析。用戶的不同社會生活環境、不同的額次那個為習慣和興趣愛好以及不同的社交群體，都會給用戶行為帶來不同的個性化特點，通過大數據來對用戶的行為進行一定的監控和分析，尤其是其中的用戶流量、使用時長和發消息數等，可以為業務的使用情況或者是企業的相關決策提供有價值的信息。
2 大數據對企業與用戶關系的影響
在互聯網的環境中，用戶對于企業管理的參與度在不斷的增強，大數據的模式改變了以往的商業模式和運作形式，通過對大數據進行分析可以對用戶進行一定的了解和分析，而與用戶進行互動已經成為企業發展的主要方向之一。大數據的出現讓企業和用戶之間的關系出現了變化。首先來說，互聯網的環境為企業提供可更多的創新條件，企業可以通過建立起開放式的創新模式來為用戶創造出更多的價值。其次，大數據可以通過對用戶廣泛的信息進行收集，進而提高用戶的議價能力，讓用戶與企業的互動成為產品研發和推廣的重要影響因素。最后，互聯網大數據不僅讓用戶和企業的實時互動成為可能，還對各種虛擬社群的興起有著強烈的促進作用。
在互聯網大數據的環境下，價值的創造是互動形成的，因此企業和用戶價值創造關系和方式的改變，讓傳統的研發模式進行轉型，一方面企業需要利用互聯網技術形成新的創新模式，另一方面企業還要利用互聯網大數據來對自身的研發能力進行增強，進一步的形成企業和用戶互動的創新動態能力。
3 大數據背景下對用戶行為分析帶來的挑戰
3.1 數據存儲的問題
與傳統數據相比，大數據不僅會出現量的增長，也會出現一定的質的變化。傳統的用戶行為分析主要以來與數據倉庫來對相應的數據進行存儲，但是對于大數據來說，巨型數據的處理能力需要得到進一步的提升，同時傳統的數據倉庫無法對高速的變化進行良好的適應，因此想要實現大數據用戶行為分析，就要對巨型數據儲存和處理的問題進行解決。
3.2 信息規范的問題
大數據的主要來源就是機器生成的數據和社交網站上緩存的數據，不管是哪種數據，其中有本結構化的數據也有一些原始數據。對于這些數據來說，因為缺乏對數據結構和內涵的解釋，大量的數據會出現定義不清和真假混雜的現象，對之后的用戶分析會有一定的干擾作用，影響用戶分析的效果。
3.3 知識組織問題
基于大數據的時代，用戶行為的數據分析是一個持續的數據玩具和累積的過程，因為現代互聯網平臺的數據是非誠多的，數據在經過挖掘和處理之后還是要存儲在云平臺當中，因此對于大數據的知識組織來說，需要具備高擴展性和更加便于整合的特性，只有這樣才能更好的促進各個企業的發展。
3.4 信息安全與公民隱私問題
在大數據的時代中，很多用戶的隱私信息和有可能遭到泄露，比如說在進行個人的信息檢索或者是手機定位的時候，一不注意就會暴露自己的個人信息。在大數據的背景下，依然要對用戶信息的獲取的合理性和合法性進行規定，需要更加清晰的法律或者規范來對此進行限制。大數據的信息處理是很難在一個封閉的環境下進行的，因此對于信息安全問題來說，就會變得更加不可控，相應的安全管理很難實施。如何讓大數據時代下用戶的信息不被非法盜用，對用戶造成不利影響，這是一項極為重要的問題。
4 大數據背景下的用戶行為分析
4.1 對各種信息資源的收集和整理
對于目前能夠搜集到的各項大數據來說，基本都是通過業務、日志等數據方式來生成的，但是卻沒有很好地將大數據應用到對用戶行為的分析上，這對于相關的企業和組織來說，是一種新挑戰和機遇。在開展用戶行為分析的時候，要根據用戶的需求，對大數據信息組織的規范進行重視，利用元數據或是標記語言等策略，對大數據的信息內涵進行標示，進而為用戶行為分析軟件提供更多的便利，能進一步的對數據信息進行有效的搜集和分析。
4.2 信息資源的分類
對信息資源進行整合主要可以分為兩種類型，分貝是同類數據和合并和異類數據的關聯。對于同類數據的合并來說，就是將網絡用戶的發帖信息匯集的一起，然后對某類用戶群體所關注的熱點進行研究。盡管數據本身是同一種類型，但是對于數據格式和規模等方面，還是存在著一定的差別的，因此在進行信息資源整合的時候，必須要對數據格式的統一性進行充分的考慮，同時還要對不同數據規模的代表性進行重視。而異類數據的關聯就是將相關的用戶日志、文獻摘要或者是關鍵詞等信息進行一定的整合。 4.3 對信息的挖掘和處理
在大數據的時代中想要實現對信息的挖掘和處理是具有突出的優勢的，主要會體現在兩個方面：一是在數據特異性、安全性以及相關法律限制的影響之下，將數據信息的內容進行集中化的處理是不現實的，因此需要先進行本地處理之后，再進行進一步的后續處理。二是將數據源分為多個小的模塊，盡可能的在本地做到對數據信息的預處理和挖掘，然后將所挖掘到的數據信息進行合并，進一步的減少數據出書和系統計算的成本支出。
5 結語
綜上所述，在大數據的背景下，更大規模的數據信息會被應用到用戶行為分析的過程當中，這對于用戶行為分析來說，不僅是一種挑戰更是一種全新的發展機遇。在對大數據背景下的用戶行為進行分析的時候，要將數據生成、信息分析和知識重構作為一個整體，從更加廣闊的視野來對大數據用戶行為進行研究。同時，在對大數據的特性和互聯網技術進行深入分析的基礎上，進一步加強對用戶行為理論、 信息組織規范、信息資源整合的研究，進一步的促進相關企業和組織大發展。
參考文獻
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Analysis of Internet User Behavior under the Background of Big Data
HOU Lei
?。⊿haanxi Guangdian Network Media （Group） Co.， Ltd.， Xi'an Shaanxi 710061）
Abstract：Human beings are entering the era of big data information. More and more user behaviors will be recorded by automated machines. Mining and analyzing these user data can predict the needs of users and make them better. Master the laws of social and economic development. This paper mainly analyzes the challenges brought by user data analysis in big data and cloud computing in recent years， and analyzes the basic content of user behavior analysis， aiming to further promote the development and progress of related enterprises.
Key words：big data; internet; user behavior
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