WO2018137086A1 - 移动终端用户上网流量分析方法及系统 - Google Patents
移动终端用户上网流量分析方法及系统 Download PDFInfo
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- WO2018137086A1 WO2018137086A1 PCT/CN2017/072357 CN2017072357W WO2018137086A1 WO 2018137086 A1 WO2018137086 A1 WO 2018137086A1 CN 2017072357 W CN2017072357 W CN 2017072357W WO 2018137086 A1 WO2018137086 A1 WO 2018137086A1
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- H04W4/24—Accounting or billing
Definitions
- the present invention relates to the field of mobile terminals, and in particular, to a method and system for analyzing online traffic of mobile terminal users.
- the embodiment of the invention can analyze the behavior patterns of different types of users according to the collected data of the mobile terminal, and provide scientific and feasible opinions for the business decision makers.
- An embodiment of the present invention provides a method for analyzing an online traffic of a mobile terminal user, including:
- the behavior patterns of the different types of users are interpreted according to the different types of user Internet traffic information.
- the collecting, by the mobile terminal user, the Internet data, and obtaining the online data of the mobile terminal user including:
- the application traffic usage data is collected in a database.
- the analyzing the online data of the user, and obtaining feature information of the Internet traffic of different types of users including:
- the difference information of the traffic usage behaviors of the mobile terminals of different terminal types is compared, and the characteristic information of the Internet traffic of the users of different terminal types is obtained.
- the analyzing the online data of the user, and obtaining feature information of using Internet traffic of different types of users further comprising:
- the method further includes:
- an embodiment of the present invention further provides a mobile terminal user Internet traffic analysis system, including:
- the collecting unit is configured to collect data of the mobile terminal user online, and obtain the online data of the mobile terminal user;
- An analysis unit configured to analyze the online data of the user, and obtain Internet traffic of different types of users Characteristic information
- the interpretation unit is configured to interpret the behavior patterns of the different types of users according to the different types of user Internet traffic information.
- the monitoring module is configured to: monitor, analyze, and obtain the application traffic usage data by using a software development toolkit in the application;
- a collection module for collecting the application traffic usage data in a database.
- the method includes: a first comparison module, configured to compare difference information of traffic usage behaviors of mobile terminals of different operators, and obtain feature information of Internet traffic used by different operators;
- the second comparison module is configured to compare the difference information of the traffic usage behavior of the user mobile terminal of different traffic levels, and obtain the feature information of the Internet traffic of the users of different types of operators;
- the third comparison module is configured to compare difference information of traffic usage behaviors of mobile terminals of different terminal types, and obtain feature information of Internet traffic used by users of different terminal types.
- the analyzing unit further includes:
- the fourth comparison module is configured to compare difference information of traffic usage behaviors of mobile terminals of different operating systems, and obtain feature information of Internet traffic of different types of operating systems;
- the fifth comparison module is configured to compare difference information of traffic usage behaviors of mobile terminals of different city levels, and obtain feature information of Internet traffic usage of users at different city levels;
- the sixth comparison module is configured to analyze the usage difference information of the user of the specific type or the popular application to obtain the characteristic information of the Internet traffic of the specific type or the popular application user.
- the method further includes:
- the guiding unit is used to provide different business decision-making suggestions according to the behavior patterns of different types of users.
- the mobile terminal user can collect the Internet access data, obtain the online data of the mobile terminal user, analyze the online data of the user, obtain characteristic information of the Internet traffic used by different types of users, and interpret different types according to different types of users' Internet traffic information.
- the user's behavior pattern analyzes the behavior patterns of different types of users according to the collected data of the mobile terminal, and provides scientific and feasible opinions for the decision makers.
- FIG. 1 is a schematic flowchart of a method for analyzing an online traffic of a mobile terminal user according to an embodiment of the present invention
- FIG. 2 is a structural block diagram of a mobile terminal user Internet traffic analysis system according to an embodiment of the present invention.
- references to "an embodiment” herein mean that a particular feature, structure, or characteristic described in connection with the embodiments can be included in at least one embodiment of the invention.
- the appearances of the phrases in various places in the specification are not necessarily referring to the same embodiments, and are not exclusive or alternative embodiments that are mutually exclusive. Those skilled in the art will understand and implicitly understand that the embodiments described herein can be combined with other embodiments.
- FIG. 1 is a schematic flowchart of a method for analyzing an internet traffic of a user of a mobile terminal according to an embodiment of the present invention.
- the method for analyzing the online traffic of a mobile terminal user in the embodiment of the present invention may be applied to any mobile terminal device, such as a tablet computer.
- the mobile terminal user online traffic analysis method in the embodiment of the present invention includes the following steps:
- S101 Collecting online data of the mobile terminal user, and obtaining data of the mobile terminal user accessing the Internet.
- the data of the mobile terminal user is collected, and the data of the mobile terminal user is obtained, including:
- the APP (application) of the mobile terminal can be built with an SDK (software development kit), and the application traffic data can be obtained through the SDK to obtain real data used by the application traffic, and the traffic usage data acquired through the SDK is accurate.
- SDK software development kit
- S102 Analyze user online data, and obtain characteristic information of different types of users using Internet traffic.
- the difference information of the traffic usage behaviors of the mobile terminals of different terminal types is compared, and the characteristic information of the Internet traffic of the users of different terminal types is obtained.
- the user's online data is analyzed to obtain characteristic information of different types of users using Internet traffic, and includes:
- the characteristic information of the Internet traffic of different types of users can be obtained.
- the traffic volume is greater than 1G.
- the core potential target users from the perspective of terminal characteristics, iPhone users are core potential target users, users' interest in digital products, music, food, Internet, etc., users' attention brands are: Huawei, Baidu, Nokia, Starbucks, users
- the core concerns for 4G are: 4G tariffs, China Mobile 4G, China Unicom 4G, 4G terminals, which can be classified by the above feature information. The classification results are more scientific and clear.
- video playback, online shopping, instant messaging and social networking are the core driving application types of double high (high penetration, high average).
- the video traffic is high but the penetration is low, the online shopping payment penetration is low, and the instant communication traffic is low.
- Recommendation Increasing the penetration of video playback and online shopping, and increasing the average traffic per hour for instant messaging and social networks.
- the audio playback potential is high.
- the mobile terminal user can collect the Internet access data, obtain the online data of the mobile terminal user, analyze the online data of the user, obtain characteristic information of the Internet traffic used by different types of users, and interpret different types according to different types of users' Internet traffic information.
- the user's behavior pattern analyzes the behavior patterns of different types of users according to the collected data of the mobile terminal, and provides scientific and feasible opinions for the decision makers.
- FIG. 2 is a schematic flowchart of a mobile terminal user Internet traffic analysis system according to an embodiment of the present invention.
- the mobile terminal user Internet traffic analysis method in the embodiment of the present invention can be applied to any mobile terminal device, for example, a tablet computer. , mobile terminals, e-readers, personal computers (PCs), laptops, in-vehicle devices, Internet TVs, wearable devices, and the like.
- the mobile terminal user Internet traffic analysis system in the embodiment of the present invention includes the following parts:
- the collecting unit 100 is configured to collect data of the mobile terminal user and obtain data of the mobile terminal user.
- the data of the mobile terminal user is collected, and the data of the mobile terminal user is obtained, including:
- the monitoring module 101 is configured to monitor and analyze the application by using a software development kit in the application to obtain the application flow usage data.
- the collecting module 102 is configured to collect the application traffic usage data in a database.
- the APP (application) of the mobile terminal can be built with an SDK (software development kit), and the application traffic data can be obtained through the SDK to obtain real data used by the application traffic, and the traffic usage data acquired through the SDK is accurate.
- SDK software development kit
- the analyzing unit 200 is configured to analyze user online data, and obtain characteristic information of different types of users using Internet traffic.
- analysis unit 200 includes:
- the first comparison module 201 is configured to use the difference information of the traffic usage behaviors of the mobile terminals of different operators, and obtain the feature information of the Internet traffic used by different operators.
- the second comparison module 202 compares the difference information of the traffic usage behaviors of the user mobile terminals of different traffic levels, and obtains the feature information of the Internet traffic of the users of different types of operators.
- the third comparison module 203 compares the difference information of the traffic usage behaviors of the mobile terminals of different terminal types, and obtains the feature information of the Internet traffic of the users of different terminal types.
- the analyzing unit 200 further includes:
- the fourth comparison module 204 is configured to compare traffic usage behavior difference information of mobile terminals of different city levels, and obtain feature information of Internet traffic used by users at different city levels;
- the fifth comparison module 205 is configured to analyze user usage behavior difference information of a specific type or a popular application to obtain feature information of the specific type or popular application user using the Internet traffic.
- the sixth comparison module 206 compares the difference information of the traffic usage behaviors of the mobile terminals of different operating systems, and obtains the feature information of the Internet traffic of different types of operating systems;
- the characteristic information of the Internet traffic of different types of users can be obtained.
- the traffic volume is greater than 1G
- the user is the core potential target user.
- iPhone users are the core potential target users
- users' attention brands are: Huawei, Baidu, Nokia, and Starbucks
- the core concerns of users on 4G are: 4G tariffs, China Mobile 4G, China Unicom 4G, 4G terminals, which can be classified by the above feature information.
- the classification results are more scientific and clear.
- the reading unit 300 is configured to interpret behavior patterns of different types of users according to different types of user Internet traffic information.
- the method further includes:
- the guiding unit 400 is configured to provide different business decision suggestions according to behavior patterns of different types of users, for example, video playing, online shopping, instant messaging, and social networking are core driving application types of double high (high penetration, high average) .
- Video traffic is high but penetration is low, online shopping payment penetration is low, and instant communication traffic is low.
- Suggestions Increasing the penetration rate of video playback and online shopping, and improving the average traffic of instant messaging and social networks is the key.
- the audio playback potential is high.
- the mobile terminal user can collect the Internet access data, obtain the online data of the mobile terminal user, analyze the online data of the user, obtain characteristic information of the Internet traffic used by different types of users, and interpret different types according to different types of users' Internet traffic information.
- the user's behavior pattern analyzes the behavior patterns of different types of users according to the collected data of the mobile terminal, and provides scientific and feasible opinions for the decision makers.
- the mobile terminal user can collect the Internet access data, obtain the online data of the mobile terminal user, analyze the online data of the user, obtain characteristic information of the Internet traffic used by different types of users, and interpret different types according to different types of users' Internet traffic information.
- the user's behavior pattern analyzes the behavior patterns of different types of users according to the collected data of the mobile terminal, and provides scientific and feasible opinions for the decision makers.
- the integrated unit if implemented in the form of a software functional unit and sold or used as a standalone product, may be stored in a computer readable storage medium.
- the technical solution of the present invention which is essential or contributes to the prior art, or all or part of the technical solution, may be embodied in the form of a software product stored in a storage medium.
- a computer device may be a personal computer, server or The network device or the like
- the foregoing storage medium includes: a U disk, a Read-Only Memory (ROM), a Random Access Memory (RAM), a removable hard disk, a magnetic disk, or an optical disk, and the like, which can store program codes.
- the program may be stored in a computer readable storage medium, and the storage medium may include: Flash disk, read-only memory (English: Read-Only Memory, referred to as: ROM), random accessor (English: Random Access Memory, referred to as: RAM), disk or optical disk.
- ROM Read-Only Memory
- RAM Random Access Memory
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种移动终端用户上网流量分析方法，包括：采集移动终端用户上网数据，得到所述移动终端用户上网数据，分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，根据所述不同类型用户上网流量信息，解读所述不同类型用户的行为模式。本发明实施例可根据采集到的移动终端上网数据，分析得到不同类型用户的行为模式，为经营决策者提供科学可行的意见。
Description
本发明涉及移动终端领域，具体涉及一种移动终端用户上网流量分析方法及系统。
随着移动终端的发展，移动终端已经越来越多的被用户所依赖，用户使用移动终端时，很大一部分原因是为了上网，用户上网主要通过移动终端中下载的应用程序进行上网，运营商需要统计用户通过各个APP耗费的上网流量来进行统计，根据流量统计结果进行收费，并根据统计结果，制定更加科学的收费项目，实现利润最大化，鼓励用户更多的使用流量。
在移动互联网发展的大背景下，运营商的经营模式出现了本质性的变化，流量已不再是话音业务的附加，正逐步成为客户的核心需求。语音方面，Skype、QQ等应用已经分流了相当一部分长途话务量；SMS方面，微博、微信爆发式替代短信；数据业务方面，App Store等应用商城替代加速。流量业务将成为运营商发展的核心和重点，流量经营将成为运营商们新的转型焦点。如何不断地扩大流量规模、提升流量层次；如何有效地丰富流量的内涵，释放流量的价值将成为电信运营商未来发展的重要课题。
因此，如何通过采集移动终端用户的上网数据，分析上网数据，根据得到的分析结论，为经营决策者提供科学、可行的意见，成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明实施例可根据采集到的移动终端上网数据，分析得到不同类型用户的行为模式，为经营决策者提供科学、可行的意见。
本发明实施例提供一种移动终端用户上网流量分析方法，包括：
采集移动终端用户上网数据，得到所述移动终端用户上网数据；
分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息；
根据所述不同类型用户上网流量信息，解读所述不同类型用户的行为模式。
可选的，所述采集移动终端用户上网数据，得到所述移动终端用户上网数据，包括：
利用应用程序中的软件开发工具包监控、分析所述应用程序，得到所述应用程序流量使用数据；
将所述应用程序流量使用数据收集在数据库中。
可选的，所述分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，包括：
比较不同运营商用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同运营商用户使用上网流量的特征信息；
比较不同流量档次用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同类型运营商用户使用上网流量的特征信息；
比较不同终端类型用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同终端类型用户使用上网流量的特征信息。
可选的，所述分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，还包括：
比较不同操作系统用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同类型操作系统上网流量的特征信息；
比较不同城市级别用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同城市级别用户使用上网流量的特征信息；
分析特定类型或热门应用程序的用户使用行为差异信息，得到特定类型或热门应用程序用户使用上网流量的特征信息。
可选的，所述根据所述不同类型用户上网流量信息，解读所述不同类型用户的行为模式之后，还包括：
根据不同类型用户的行为模式，提供不同的经营决策建议。
相应地，本发明实施例还提供一种移动终端用户上网流量分析系统，包括：
采集单元，用于采集移动终端用户上网数据，得到所述移动终端用户上网数据；
分析单元，用于分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量
的特征信息；
解读单元，用于根据所述不同类型用户上网流量信息，解读所述不同类型用户的行为模式。
可选的，包括：监控模块，用于利用应用程序中的软件开发工具包监控、分析所述应用程序，得到所述应用程序流量使用数据；
收集模块，用于将所述应用程序流量使用数据收集在数据库中。
可选的，包括：第一比较模块，用于比较不同运营商用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同运营商用户使用上网流量的特征信息；
第二比较模块，用于比较不同流量档次用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同类型运营商用户使用上网流量的特征信息；
第三比较模块，用于比较不同终端类型用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同终端类型用户使用上网流量的特征信息。
可选的，所述分析单元，还包括：
第四比较模块，用于比较不同操作系统用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同类型操作系统上网流量的特征信息；
第五比较模块，用于比较不同城市级别用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同城市级别用户使用上网流量的特征信息；
第六比较模块，用于分析特定类型或热门应用程序的用户使用行为差异信息，得到特定类型或热门应用程序用户使用上网流量的特征信息。
可选的，所述解读单元之后，还包括：
指导单元，用于根据不同类型用户的行为模式，提供不同的经营决策建议。
本发明实施例可采集移动终端用户上网数据，得到所述移动终端用户上网数据，分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，根据不同类型用户上网流量信息，解读不同类型用户的行为模式根据采集到的移动终端上网数据，分析得到不同类型用户的行为模式，为经营决策者提供科学、可行的意见。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施
例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的移动终端用户上网流量分析方法流程示意图；
图2是本发明实施例提供的移动终端用户上网流量分析系统结构框图。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
请参阅图1，图1是本发明实施例提供的移动终端用户上网流量分析方法流程示意图，本发明实施例中的移动终端用户上网流量分析方法可以应用于任何移动终端设备，例如：平板电脑、移动终端、电子阅读器、个人计算机(Personal Computer，PC)、笔记本电脑、车载设备、网络电视、可穿戴设备等。如图1所示，本发明实施例中的移动终端用户上网流量分析方法包括以下步骤：
S101、采集移动终端用户上网数据，得到移动终端用户上网数据。
应当理解，本发明实施例所述的采集移动终端用户上网数据，得到移动终端用户上网数据，包括：
利用应用程序中的软件开发工具包监控、分析所述应用程序，得到所述应用程序流量使用数据；
将应用程序流量使用数据收集在数据库中。
也就是说，可将移动终端的APP(应用程序)中，内置SDK(软件开发工具包)，通过SDK获取应用程序流量数据，得到应用程序流量使用的真实数据，通过SDK获取的流量使用数据准确性最高，将上述得到的流量使用的真实数据收集在数据库中。
S102、分析用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息。
应当理解，分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，包括：
比较不同运营商用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同运营商用户使用上网流量的特征信息。
比较不同流量档次用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同类型运营商用户使用上网流量的特征信息。
比较不同终端类型用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同终端类型用户使用上网流量的特征信息。
分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，还包括：
比较不同城市级别用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同城市级别用户使用上网流量的特征信息；
分析特定类型或热门应用程序的用户使用行为差异信息，得到特定类型或热门应用程序用户使用上网流量的特征信息。
比较不同操作系统用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同类型操作系统上网流量的特征信息；
需要知道的是，通过分析得到的真实用户数据，可得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，例如，从流量档位特征上看，流量档位大于1G用户是
核心潜在目标用户，从终端特征上看，iPhone用户是核心潜在目标用户，用户的兴趣关注点在数码产品，音乐，美食，互联网等，用户的关注品牌是：小米、百度、诺基亚、星巴克，用户对4G的核心关注点是：4G资费高、中移动4G、中联通4G、4G终端，通过以上特征信息可将用户分类。分类结果比较科学清晰。
S103、根据不同类型用户上网流量信息，解读不同类型用户的行为模式。
应当理解，根据不同类型用户上网流量信息，解读不同类型用户的行为模式之后，还包括：
根据不同类型用户的行为模式，提供不同的经营决策建议，例如：视频播放，网络购物，即时通信和社交网络是双高(高渗透，高户均)的核心驱动应用类型。视频流量高但渗透低，网购支付渗透低，即时通信流量低。建议：提高视频播放和网络购物的渗透率，提高即时通信和社交网络的户均流量是关键。音频播放潜力双高。
因此，通过大样本的真实用户手机上网流量数据的数据挖掘，分析不同类型用户流量特点，全面解读用户行为模式，为后续精细化流量经营提供决策参考。
本发明实施例可采集移动终端用户上网数据，得到所述移动终端用户上网数据，分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，根据不同类型用户上网流量信息，解读不同类型用户的行为模式根据采集到的移动终端上网数据，分析得到不同类型用户的行为模式，为经营决策者提供科学、可行的意见。
请参阅图2，图2是本发明施例提供的移动终端用户上网流量分析系统的流程示意图，本发明实施例中的移动终端用户上网流量分析方法可以应用于任何移动终端设备，例如：平板电脑、移动终端、电子阅读器、个人计算机(Personal Computer，PC)、笔记本电脑、车载设备、网络电视、可穿戴设备等。如图2所示，本发明实施例中的移动终端用户上网流量分析系统包括以下部分：
采集单元100，用于采集移动终端用户上网数据，得到移动终端用户上网数据。
应当理解，本发明实施例所述的采集移动终端用户上网数据，得到移动终端用户上网数据，包括：
监控模块101，用于利用应用程序中的软件开发工具包监控、分析所述应用程序，得到所述应用程序流量使用数据；
收集模块102，用于将所述应用程序流量使用数据收集在数据库中。
也就是说，可将移动终端的APP(应用程序)中，内置SDK(软件开发工具包)，通过SDK获取应用程序流量数据，得到应用程序流量使用的真实数据，通过SDK获取的流量使用数据准确性最高，将上述得到的流量使用的真实数据收集在数据库中。
分析单元200，用于分析用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息。
应当理解，分析单元200，包括：
第一比较模块201，用于不同运营商用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同运营商用户使用上网流量的特征信息。
第二比较模块202，比较不同流量档次用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同类型运营商用户使用上网流量的特征信息。
第三比较模块203，比较不同终端类型用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同终端类型用户使用上网流量的特征信息。
分析单元200，还包括：
第四比较模块204，用于比较不同城市级别用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同城市级别用户使用上网流量的特征信息；
第五比较模块205，用于分析特定类型或热门应用程序的用户使用行为差异信息，得到特定类型或热门应用程序用户使用上网流量的特征信息。
第六比较模块206，比较不同操作系统用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同类型操作系统上网流量的特征信息；
需要知道的是，通过分析得到的真实用户数据，可得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，例如，从流量档位特征上看，流量档位大于1G用户是核心潜在目标用户，从终端特征上看，iPhone用户是核心潜在目标用户，用户的兴趣关注点在数码产品，音乐，美食，互联网等，用户的关注品牌是：小米、
百度、诺基亚、星巴克，用户对4G的核心关注点是：4G资费高、中移动4G、中联通4G、4G终端，通过以上特征信息可将用户分类。分类结果比较科学清晰。
解读单元300，用于根据不同类型用户上网流量信息，解读不同类型用户的行为模式。
应当理解，解读单元300之后，还包括：
指导单元400，用于根据不同类型用户的行为模式，提供不同的经营决策建议，例如：视频播放，网络购物，即时通信和社交网络是双高(高渗透，高户均)的核心驱动应用类型。视频流量高但渗透低，网购支付渗透低，即时通信流量低，建议：提高视频播放和网络购物的渗透率，提高即时通信和社交网络的户均流量是关键。音频播放潜力双高。
因此，通过大样本的真实用户手机上网流量数据的数据挖掘，分析不同类型用户流量特点，全面解读用户行为模式，为后续精细化流量经营提供决策参考。
本发明实施例可采集移动终端用户上网数据，得到所述移动终端用户上网数据，分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，根据不同类型用户上网流量信息，解读不同类型用户的行为模式根据采集到的移动终端上网数据，分析得到不同类型用户的行为模式，为经营决策者提供科学、可行的意见。
本发明实施例可采集移动终端用户上网数据，得到所述移动终端用户上网数据，分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，根据不同类型用户上网流量信息，解读不同类型用户的行为模式根据采集到的移动终端上网数据，分析得到不同类型用户的行为模式，为经营决策者提供科学、可行的意见。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或
者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：RandomAccess Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例所提供的一种桌面图标整理方法及移动终端进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
- 一种移动终端用户上网流量分析方法，其特征在于，包括：采集移动终端用户上网数据，得到所述移动终端用户上网数据；分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息；根据所述不同类型用户上网流量信息，解读所述不同类型用户的行为模式。
- 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集移动终端用户上网数据，得到所述移动终端用户上网数据，包括：利用应用程序中的软件开发工具包监控、分析所述应用程序，得到所述应用程序流量使用数据；将所述应用程序流量使用数据收集在数据库中。
- 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，包括：比较不同运营商用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同运营商用户使用上网流量的特征信息；比较不同流量档次用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同类型运营商用户使用上网流量的特征信息；比较不同终端类型用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同终端类型用户使用上网流量的特征信息。
- 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息，还包括：比较不同操作系统用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同类型操作系统上网流量的特征信息；比较不同城市级别用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同城市级别用户使用上网流量的特征信息；分析特定类型或热门应用程序的用户使用行为差异信息，得到特定类型或 热门应用程序用户使用上网流量的特征信息。
- 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述不同类型用户上网流量信息，解读所述不同类型用户的行为模式之后，还包括：根据不同类型用户的行为模式，提供不同的经营决策建议。
- 一种移动终端用户上网流量分析系统，其特征在于，包括：采集单元，用于采集移动终端用户上网数据，得到所述移动终端用户上网数据；分析单元，用于分析所述用户上网数据，得到不同类型用户使用上网流量的特征信息；解读单元，用于根据所述不同类型用户上网流量信息，解读所述不同类型用户的行为模式。
- 如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述采集单元，包括：监控模块，用于利用应用程序中的软件开发工具包监控、分析所述应用程序，得到所述应用程序流量使用数据；收集模块，用于将所述应用程序流量使用数据收集在数据库中。
- 如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述分析单元，包括：第一比较模块，用于比较不同运营商用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同运营商用户使用上网流量的特征信息；第二比较模块，用于比较不同流量档次用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同类型运营商用户使用上网流量的特征信息；第三比较模块，用于比较不同终端类型用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同终端类型用户使用上网流量的特征信息。
- 如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述分析单元，，还包括：第四比较模块，用于比较不同操作系统用户移动终端流量使用行为差异信 息，得到不同类型操作系统上网流量的特征信息；第五比较模块，用于比较不同城市级别用户移动终端流量使用行为差异信息，得到不同城市级别用户使用上网流量的特征信息；第六比较模块，用于分析特定类型或热门应用程序的用户使用行为差异信息，得到特定类型或热门应用程序用户使用上网流量的特征信息。
- 如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述解读单元之后，还包括：指导单元，用于根据不同类型用户的行为模式，提供不同的经营决策建议。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| PCT/CN2017/072357 WO2018137086A1 (zh) | 2017-01-24 | 2017-01-24 | 移动终端用户上网流量分析方法及系统 |
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|---|---|---|---|
| PCT/CN2017/072357 WO2018137086A1 (zh) | 2017-01-24 | 2017-01-24 | 移动终端用户上网流量分析方法及系统 |
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ID=62977786
Family Applications (1)
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| PCT/CN2017/072357 WO2018137086A1 (zh) | 2017-01-24 | 2017-01-24 | 移动终端用户上网流量分析方法及系统 |
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-
2017
- 2017-01-24 WO PCT/CN2017/072357 patent/WO2018137086A1/zh active Application Filing
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