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大數(shù)據(jù)下的互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析

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大數(shù)據(jù)下的互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析

摘要:處于大數(shù)據(jù)技術(shù)普及的時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)傳送信息已經(jīng)被廣大用戶所接受,同時(shí)對(duì)大數(shù)據(jù)信息有很高的關(guān)注度,很多商家以此作為途徑進(jìn)行產(chǎn)品宣傳,收獲頗多。要將大數(shù)據(jù)技術(shù)充分利用起來,可以傳播各種信息。要更好地發(fā)揮其作用,了解其傳播效應(yīng),就需要對(duì)互聯(lián)網(wǎng)用戶行為予以了解,對(duì)其關(guān)注度進(jìn)行衡量是非常必要的,本文采用問卷設(shè)計(jì)的方法以及描述性統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行研究,應(yīng)用SPSS22.0檢驗(yàn)問卷的信度和效度,同時(shí)分析主成分和相關(guān)性分析,能夠更加詳細(xì)地了解用戶對(duì)于某個(gè)網(wǎng)站的停留時(shí)長、跳出率、頁面偏好、搜索訪問次數(shù)占比等行為習(xí)慣,從而找出準(zhǔn)確了解用戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的黏度及喜好情況,提出針對(duì)性的優(yōu)化措施,大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用更加精準(zhǔn),對(duì)用戶行為的分析結(jié)果更加有效,從而提升用戶的產(chǎn)出。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營方根據(jù)分析的結(jié)果對(duì)平臺(tái)做出調(diào)整,以提升用戶的滿意度和對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)關(guān)注度。本論文著重于研究大數(shù)據(jù)下的互聯(lián)網(wǎng)用戶行為。

關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);互聯(lián)網(wǎng);用戶行為

大數(shù)據(jù)技術(shù)環(huán)境下,互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建立起來之后要了解其應(yīng)用價(jià)值,就需要發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的作用?;ヂ?lián)網(wǎng)用戶傳播各方面的信息,并提供各種服務(wù),包括政策宣傳服務(wù),相關(guān)知識(shí)的傳播以及文化資源展示等等,在平臺(tái)上還可以進(jìn)行學(xué)術(shù)交流[1]。互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作為互動(dòng)平臺(tái),專業(yè)人士,學(xué)術(shù)研究人士以及社會(huì)互聯(lián)網(wǎng)都可在平臺(tái)上這對(duì)相關(guān)事宜進(jìn)行交流,分享有關(guān)的信息。但是,目前來看,互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作為開放空間,依然存在不足之處,在于其在信息傳播上存在局限性[2]。本文針對(duì)這方面的問題進(jìn)行研究,將SPSS22.0軟件充分利用起來對(duì)問卷調(diào)查結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,研究用戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的研究情況,對(duì)各項(xiàng)影響因素量化為指標(biāo),分析與平臺(tái)之間的關(guān)聯(lián)性。

1互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)運(yùn)行中大數(shù)據(jù)技術(shù)所發(fā)揮的作用

(1)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行的特征應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從多維度獲得互聯(lián)網(wǎng)信息,分析其關(guān)聯(lián)關(guān)系,充分了解企業(yè)之間應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)所建立的關(guān)聯(lián)性,應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)使用各種信息都精準(zhǔn)體現(xiàn)出來,如果互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行中存在風(fēng)險(xiǎn),就能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)[3]。采用這種方式能夠針對(duì)具體情況實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的信用進(jìn)行評(píng)級(jí),由此針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)程度做出準(zhǔn)確評(píng)估。(2)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的信用應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以查閱有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)以及各種交易信息,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的運(yùn)營狀況、采用的管理模式等等進(jìn)行分析,按照監(jiān)測(cè)指標(biāo)將互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)模型建立起來,通過運(yùn)行模型對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)做出評(píng)估結(jié)果,具體分析互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行的特點(diǎn),對(duì)其經(jīng)營情況深入分析,對(duì)其信用情況做出客觀地評(píng)價(jià),對(duì)其未來的發(fā)展能力都能夠獲得準(zhǔn)確的評(píng)估結(jié)果,為用戶提供參考,作為用戶決策行為的重要依據(jù)[4]。(3)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)控制互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行的過程中會(huì)受到諸多不確定性因素的影響,互聯(lián)網(wǎng)為用戶提供各種服務(wù),就要收集有關(guān)的信息,諸如網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行管理以及所獲得的利潤等等方面的信息。對(duì)于這些信息應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)采集,將內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)融合起來,經(jīng)過指標(biāo)化之后將風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)模型構(gòu)建起來,可以對(duì)互聯(lián)網(wǎng)所存在的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)分析、實(shí)時(shí)判斷,還可以啟動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,采取相應(yīng)的控制措施解決。采用這種方式可以盡早發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn),及時(shí)采取有效的措施解決,避免對(duì)用戶造成損失[5]。

2研究方法

(1)問卷設(shè)計(jì)本文針對(duì)用戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的關(guān)注度進(jìn)行研究,采用了問卷調(diào)查方法,對(duì)用戶滿意度進(jìn)行調(diào)查研究,明確影響用戶持續(xù)關(guān)注意愿的各項(xiàng)因素。問卷的信息包括兩類,即基礎(chǔ)信息和變量信息。其中的基礎(chǔ)信息涵蓋4個(gè)方面的問題,變量信息被劃分為變量維度和自變量維度,前者為5個(gè),后者為2個(gè),問卷中一共27個(gè)問題,劃分為7級(jí),即“非常同意”、“同意”、“比較同意”、“一般”、“比較不同意”、“不同意”和“非常不同意”。一共發(fā)放問卷400份,回收的有效問卷286份,回收問卷的有效率是71.5%。(2)問卷統(tǒng)計(jì)調(diào)查的對(duì)象是大學(xué)生,包括本科生和研究生。這些人的信息素養(yǎng)非常高,有超過75%的人使用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),這就說明這個(gè)群體對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)有較高的關(guān)注度,根據(jù)調(diào)研可以明確,這些人對(duì)互聯(lián)網(wǎng)非常感興趣,能夠?qū)τ脩舫掷m(xù)關(guān)注的影響因素充分反映出來,為互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供更高質(zhì)量的服務(wù)提供有價(jià)值的參考信息。

3互聯(lián)網(wǎng)用戶行為的影響因素分析

分析用戶持續(xù)關(guān)注行為影響因素,主要從三個(gè)角度進(jìn)行分析,即通過信度和效度的檢驗(yàn),采用樣本數(shù)據(jù)分析用戶因子,明確營養(yǎng)因素;通過分析主成分,采用提取公因子的方法,就可以獲得用戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的滿意度;對(duì)相關(guān)性進(jìn)行分析,認(rèn)識(shí)到變量之間的關(guān)聯(lián)性,明確變量對(duì)用戶的滿意度和對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的持續(xù)度的影響[6]。

(1)信度和效度的檢驗(yàn)在檢驗(yàn)信度的時(shí)候使用Cronach'sAlpha系數(shù),所獲得的結(jié)果越高,就意味著有更高的信度。在分析探索性因子的時(shí)候?qū)PSS22.0充分利用起來,檢驗(yàn)用戶對(duì)此類互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的關(guān)注度,基于檢驗(yàn)的結(jié)果修正互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),就可以明確影響用戶持續(xù)關(guān)注的因素。經(jīng)過檢驗(yàn)認(rèn)識(shí)到,影響用戶對(duì)該互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)持續(xù)關(guān)注的主要因素是各個(gè)自變量和因變量維度系數(shù),兩者都已經(jīng)超過了0.7,而且各項(xiàng)自變量系數(shù)已經(jīng)達(dá)到了0.8。所以,有良好的信度。對(duì)多個(gè)變量的相關(guān)性進(jìn)行分析的過程中采用因子分析方法,要求所研究的多個(gè)變量之間存在相關(guān)性,而且采用一種多元統(tǒng)計(jì)方法,要求KOM要超過0.5,而且KOM值大,就意味著能夠獲得良好的效果。在檢驗(yàn)的時(shí)候采用Bartlett球形檢驗(yàn),單側(cè)p值不超過0.01。經(jīng)過檢測(cè)可以明確,樣本數(shù)據(jù)的KOM已經(jīng)達(dá)到0.8,超過了0.5。采用Bartlett球形度檢驗(yàn),所獲得的p值為0,不超過0.01,可見檢驗(yàn)水平非常顯著,樣本數(shù)據(jù)可以對(duì)用戶因子分析。

(2)主成分分析本文在進(jìn)行因子分析的過程中,提取公因子的時(shí)候采用主成分算法,結(jié)合使用最大方差法。先對(duì)21項(xiàng)對(duì)用戶持續(xù)關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的變量進(jìn)行分析,按照提取公因子的準(zhǔn)則,要確保特征值超過1,最終將5個(gè)公因子提取出來,這個(gè)時(shí)候,主成分的累積方差貢獻(xiàn)率就可以達(dá)到64.2%。這就可以說明,原始21個(gè)變量的多數(shù)信息通過5個(gè)公因子就可以表達(dá)出來。在旋轉(zhuǎn)因子的時(shí)候?qū)⒎讲钭畲笳恍D(zhuǎn)充分利用起來,刪除因子載荷系數(shù)中不足0.5的變量,對(duì)旋轉(zhuǎn)之后的成分矩陣加以整理。經(jīng)過旋轉(zhuǎn)之后可以劃分為5個(gè)公因子,是在每個(gè)公因子中都涵蓋各種變量,均不同于原始每個(gè)維度的變量。所以在修正維度的時(shí)候就要從實(shí)際情況出發(fā)展開。按照旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣,公因子1中包括7個(gè)變量,分別是V1為0.531、V2為0.716、V3為0.681、V4為0.664、V5為0.641、V6為0.665、V7為0.572,載荷系數(shù)都比較大,其中所涵蓋的信息全面而且真實(shí)可靠、有較高的新穎性和獨(dú)特性,而且容易理解,系統(tǒng)質(zhì)量維度包括兩個(gè)變量,第一個(gè)變量是系統(tǒng)安全性;第二個(gè)變量是系統(tǒng)平穩(wěn)性,與原始分類有所不同。但這些變量能夠綜合反映用戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)信息的滿意度[7]。公因子2一共包括2個(gè)變量,V8為0.737、V9為0.813,載荷系數(shù)較大,主要包括界面友好性的描述和界面簡(jiǎn)潔性的描述,刪除了界面美觀性載荷系數(shù),因?yàn)槠洳蛔?.5,所以被稱為“系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)”。公因子3一共包括4個(gè)變量,V11為0.536、V12為0.724,V13為0.817、V14為0.785;公因子4一共包括4個(gè)變量,V15為0.772、V15為0.741,V17為0.78、V18為0.744,和公因子5一共包括3個(gè)變量,V8為0.608、V9為0.627、V9為0.654,變量與原始分類都是一致的,所以依然按照原始命名規(guī)則。公因子3命名為“服務(wù)質(zhì)量”,公因子4命名為“信息有用性”,公因子5命名為“平臺(tái)易用性”。

(3)相關(guān)性分析通過對(duì)用戶的滿意度以及對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的關(guān)注度進(jìn)行分析,明確變量與用戶滿意度之間所存在的關(guān)系以及與用戶的持續(xù)關(guān)注度之間所存在的關(guān)系,采用相關(guān)的方法進(jìn)行準(zhǔn)確度量[8]。為了分析上的方便以及保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性,采用了提取公因子的方法對(duì)用戶的滿意度和對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的持續(xù)度進(jìn)行分析。按照公因子提取準(zhǔn)則,要求特征值要超過1,在滿意度維度上將一個(gè)公因子萃取出來,通過分析之后可以獲得累積方差貢獻(xiàn)率是78.458%,在持續(xù)使用意愿維度上將一個(gè)公因子萃取出來,通過分析之后可以獲得累積方差貢獻(xiàn)率是70.288%,都可以作為原始變量信息的代表。使用SPSS22.0分析各個(gè)影響因素與滿意度之間所存在的相關(guān)性以及與持續(xù)關(guān)注意愿之間所存在的相關(guān)性,對(duì)于信息的有用性的滿意度是0.522,持續(xù)關(guān)注意愿是0.492;對(duì)于信息質(zhì)量與系統(tǒng)運(yùn)行的滿意度是0.252,持續(xù)關(guān)注意愿是0.173;對(duì)于信息服務(wù)質(zhì)量的滿意度是0.167,持續(xù)關(guān)注意愿是0.13;對(duì)于平面界面設(shè)計(jì)的滿意度是0.012,持續(xù)關(guān)注意愿是-0.02;對(duì)于平面易用性的滿意度是0.345,持續(xù)關(guān)注意愿是0.386;對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的滿意度是1,持續(xù)關(guān)注意愿是0.811;對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的持續(xù)關(guān)注意愿是0.811,持續(xù)關(guān)注意愿是1。從這些分析結(jié)果可以明確,置信度是0.01的時(shí)候,有顯著的相關(guān)性;當(dāng)置信度是0.05的時(shí)候,有顯著的相關(guān)性。相關(guān)系數(shù)r的正值代表變量之間所存在的正相關(guān)性;相關(guān)系數(shù)r的負(fù)值代表變量之間所存在的負(fù)相關(guān)性。絕對(duì)值與0的水平線之間的距離越遠(yuǎn),就意味著變量之間存在很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性;絕對(duì)值與0的水平線之間的距離越近,就意味著變量之間存在很弱的關(guān)聯(lián)性。

(4)分析結(jié)果通過應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的方法對(duì)大數(shù)據(jù)環(huán)境下互聯(lián)網(wǎng)用戶的行為進(jìn)行研究,明確利用先進(jìn)的技術(shù)對(duì)于商用價(jià)值的提升以及提高用戶的關(guān)懷度具有現(xiàn)實(shí)意義。運(yùn)用調(diào)查的方式采集的用戶行為數(shù)據(jù)以及所獲得的分析結(jié)果,證明提高互聯(lián)網(wǎng)為用戶的服務(wù)質(zhì)量非常重要,不僅能夠達(dá)到用戶滿意,還可以提升商業(yè)價(jià)值,獲得雙贏,可以考慮從這兩個(gè)方面開展數(shù)據(jù)利用,并且,根據(jù)用戶在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上的瀏覽次數(shù)、加購信息以及購買信息等等對(duì)用戶的需求有更加充分地了解,使得可買性有所提高,商品交易量也大大提升[9]。

4結(jié)束語

通過上面的研究可以明確,以有關(guān)變量的數(shù)據(jù)分析結(jié)果作為參考,說明互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上所推送的信息對(duì)用戶滿意度通過持續(xù)關(guān)注度就可體現(xiàn)出來,兩者存在正相關(guān)性,另外,互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的服務(wù)質(zhì)量以及平臺(tái)界面設(shè)計(jì)都對(duì)用戶滿意度有一定的影響,但是用戶是否持續(xù)使用與滿意度不存在相關(guān)性。平臺(tái)的界面設(shè)計(jì)如何并不會(huì)對(duì)用戶的滿意度造成一定的影響,也不會(huì)影響到用戶對(duì)平臺(tái)的持續(xù)關(guān)注度。平臺(tái)是否容易使用對(duì)用戶滿意度也有一定的影響,甚至?xí)绊懙接脩舻某掷m(xù)使用意愿。用戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)所持有的滿意度與其持續(xù)關(guān)注具有正相關(guān)性。所以,運(yùn)營商可以根據(jù)這些結(jié)果,對(duì)平臺(tái)做出調(diào)整,使得用戶的平臺(tái)有較高的滿意度,能夠持續(xù)關(guān)注,有助于信息的有效傳播,提高信息的使用價(jià)值。

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作者:辛錚 鄢小征 單位:北京市公安局網(wǎng)絡(luò)安全保衛(wèi)總隊(duì)

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