wap上网用户访问行为分析报告.doc

**移动
WAP上网用户访问行为分析报告
(WAP GW关键数据挖掘与分析报告---)
目录
一、**移动WAP上网用户访问流量概要分析 3
(全量数据)人气指数(以流量为统计标准) 3
(全量数据)用户请求次数趋势分析 3
4
(WAP 业务数据)流量和访问量趋势分析 5
(MMS业务数据)流量和访问量趋势分析 7
(参考时段)WAP总体流量/请求次数分析 9
二、**移动WAP上网用户对网络内容资源利用状况分析 11
网站访问量排行(含MMS业务) 11
部分WAP计费业务(SP业务)访问情况排名及分析 13
对指定域名进行(含二级域名)访问情况/流量的下探式分析 16
18
(资源)流量/访问量对比与拟合分析 21
三、**移动WAP上网用户客户群体分析(客户画像) 22
(以访问资源类型为聚类划分标准) 22
用户活跃度分析 23
24
(包括用户活跃度分析以及用户终端型号信息结合等) 27
一、**移动WAP上网用户访问流量概要分析
(全量数据)人气指数(以流量为统计标准)
下图所列的是2009年03月18日0点至8点30分各小时的**移动WAP GW流量的趋势图(由于全天数据处理量比较大,因此对全量数据仅截取了0点至8点30分的数据)。从趋势图中我们可以看到WAP GW的流量在0点至8点30分基本呈现“U”字型分布,这也基本符合用户对各项业务的使用****惯。与此同时我们注意到在凌晨4点30分左右和6点左右流量出现了2个小的峰值。同时此数据对于确定业务系统维护时机亦有帮助。
注:流量单位Byte。
(全量数据)用户请求次数趋势分析
下图所列的是2009年03月18日0点至8点30分各小时的**移动WAP GW访问次数的趋势图(由于全天数据处理量比较大,因此对全量数据仅截取了0点至8点30分的数据)。从趋势图中我们可以看到WAP GW的访问次数与流量趋势基本一致,在0点至8点30分
也基本呈现“U”字型分布,这也基本符合用户对各项业务的使用****惯。与此同时对比流量趋势图中凌晨4点30分左右和6点左右流量出现了2个小的峰值时点的访问次数我们发现没有出现明显的波动,这说明在这两个时点使用业务的用户数没有发生明显的波动,导致流量波动的原因可能是用户使用业务流量出现激增。

2009年3月18日,按照WAP承载业务类型(上网浏览,彩信和WAP计费业务)以用户的访问量为统计标准分别进行了统计。
承载业务类型
访问量
比例(%)
上网浏览
58472349

彩信(MMS)
1418564

WAP计费业务(SP)
11329348

通过承载业务类型分析可以看到,绝大部分用户还是通过WAP来访问或浏览相关的业务和资源。
(WAP 业务数据)流量和访问量趋势分析
下面两张图分别记录了2009年03月18日0点至3月18日24点**移动WAP GW记录的各小时的WAP业务(剔除掉主要MMS业务)流量与访问量的趋势图。
从趋势图中我们可以看到**移动WAP业务的整体使用状况,从流量趋势分析看,全天除3个峰值流量时段外,业务的流量分布趋势比较均匀,总体波动范围不大,结合用户的请求数量趋势分析我们推断出现流量激增(3个峰值)的
原因主要有2个:一个是使用业务的用户数出现了正向波动(从用户请求次数的趋势分析可以得到证明);另外是否与当日进行的业务推广活动有关,关联度到底有多大亦需进一步研究。
通过用户对业务的请求次数分析我们可以看到在当日10点至11点,15点以及23点左右形成了3个请求数量的峰值。这对于我们重新识别和确认用户对WAP业务的使用行为模式提供了很好的数据支撑,通过与流量峰值所在时段的对比分析我们发现,除了11点和23点两个时段流量和业务请求次数峰值能够重叠(可以理解为有较高的关联度,但是具体的关联系数还需要进一步确认)外,流量趋势图显示的在9点左右出现的峰值对应的用户请求次数并没有出现明显
注:流量单位Byte。

的激增,同样在15点左右出现的用户请求数量的峰值亦未使业务流量出现峰值,上述现象对于进一步发现和识别用户访问行为模式以及评估业务推广效果都具有重要的参考价值和意义。
首先,对于业务流量和用户请求数量同时出现峰值的时段,我