京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2015年大数据趋势:可视化移动分析技术
2014年是大数据之盛年。在这一年,这个术语风行科技界,被越来越多的人所熟悉。而在2015年,我相信“大数据”将与“物联网”一起成为互联网和移动互联网的核心话题。
越来越多的公司将受益于对大数据的深入分析,而这更将成为科技企业的标准化流程之一。
未来几年内,全球移动互联网用户将持续增长,至2016年,61%互联网流量将来自无线设备,进一步推动大数据的成长。
大数据催生的挑战
据IDC数据显示,在2015年,大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长至169亿美元。2013-2014年,人类行为产生的数据量超过过去多年的总和,且受物联网推动,未来将继续以翻倍的速度增长。
很显然,数据分析师们无法应对统计信息和数据的大量涌入,而机器(分析)的弊端则在于,它无法提炼数据的真正价值,推导出具有逻辑性的结论。如果企业无法解析成堆数据,数据就成了无用之物——搜集到的所有信息如同进入休眠状态,不可能对企业产生积极影响。
因此,我们面临的挑战是:如何让所有信息变得有意义。
变革分析数据的方式
技术人员、统计人员和企业……大家都在谈论这个问题,却很少有人提出解决方案。
某些公司尝试打造软件解决方案,虽然表面上软件分析能够解决问题,但一旦数据量突然激增,这种模式将失效。企业成长依赖于数据,但处理数据对人类来说任务过于繁重,交给机器处理却又有可能无法实现其最大价值。
真正的变革,在于改变数据分析的流程。CrazyEgg和Inspectlet等公司已经在互联网端提供可视化数据分析解决方案,但有鉴于移动互联网流量已经超过互联网,数据分析的未来将系于可视化移动分析。
传统的移动分析工具,例如Google Analytics强调数据的内容,提供用户数量、所使用操作系统,用户地理位置分布等关键指标,但它们却不关注“为什么”,而后者本应是数据分析的原因所在。
举个例子来说,较低用户留存率乃一目了然的简单数据,但我们并不清楚的是,为什么用户不愿意重返一款移动应用?目前,已经有可视化移动分析工具能够绘制可视化报告,让开发者能够深入观察用户体验和行为,从而发现问题所在。而下一代可视化移动分析工具,则不单有能力动见问题,还能够为开发者提供可执行的解决方案。
如果企业希望寻找一种方式,简化耗时的数据分析流程,以达到优化应用的目标,不妨考虑借助可视化移动分析工具的力量。
有洞察力的可视化移动分析工具
可视化移动数据分析工具能够追踪用户行为,让应用开发者得以从用户角度评估自己的产品,而这正是其最具价值的功能之一。通过观察用户与一款应用的互动方式,开发者将能够理解用户为何执行某些特定行为,从而为自己完善和改进应用提供依据。
在下图中,从弹出消息你会看到一名用户尝试创建Facebook账号,却由于技术问题遇到了麻烦。传统分析工具只会告诉你用户流失率高,却不会告诉你原因,而像这样的“用户记录”,则能够在一定程度上解释用户离开应用的原因,提示开发者制定应对方案。
视觉触摸热图(visual touch heatmaps)是另一项有用的功能。热图可以记录用户的所有手势,包括点击、划屏和捏屏等,从而让开发者能够更好地理解用户行为,知道用户对自己应用内的哪些内容最感兴趣。
下图展示了用户重返应用的登陆页面。通过视觉触摸热图,我们发现,用户多次向右划屏,却没有得到任何响应。而这意味着,这款应用并不支持用户向右划屏的动作。基于这些观察,该应用开发者意识到,很多用户希望跳过这个登陆页面,却无济于事。这让很多用户感到沮丧,很可能是用户放弃这款应用的重要原因之一。由此,开发者可以有针对性对应用进行修改,改善用户体验。
移动互联网不仅仅是一个趋势。越来越多的企业开始意识到它潜力巨大,并将大量资金投入其中。若想保持竞争力,企业需要专注于移动互联网及下一代数据分析技术,更有的放矢地改善应用的用户体验。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26