京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据解读:中国有多少人愿意用iPhone 6换小米
为了在竞争异常激烈的手机市场博眼球,小米也真是拼了。近日,小米总监钟雨飞的一条“iphone换小米”的微博引发了网友的疯狂吐槽,他在微博中称将发起活动:“iPhone5s及以前的手机,不管好坏,免费换小米Note标准版,6及plus换顶配版”。不过,他的自信似乎没有得到网友的支持,反而找来不少讽刺,甚至有网友调侃:“任意一款奔驰E级或S级,不论成色好坏,免费更换奇瑞QQ顶配版……”
究竟是什么给了小米总监这么大的自信?近日,Talking Data发布《2014移动互联网数据报告》(以下简称《报告》)似乎揭开了谜底。在2014年移动设备中小米排名第三,而排名第一的“逼格than逼格”的苹果自然成为小米的“眼中钉”。
图1:《2014移动互联网数据报告》移动设备排名
那么问题来了,iPhone6换小米,换还是不换?
一、安卓应用商店品牌林立360手机助手拔得头筹
如果选择换,除了系统不同外,最大的改变还是下载APP的方式。安卓不同于IOS,应用商店林林总总数十家,《报告》充分考虑了刚换完手机的用户,对安卓应用下载平台进行了排名。其中,360手机助手以31.7%的绝对优势排名第一,腾讯应用宝屈居第二。
图2:《2014移动互联网数据报告》手机应用商店用户覆盖TOP10
虽然移动应用下载平台品牌林立,但是“马太效应”凸显,前三甲几乎占据了整个市场的80%份额,在《报告》的移动应用用户覆盖比例TOP20中也可见端倪,移动应用分发排名第一的360手机助手在全部移动应用用户覆盖比例中排名第6位,应用宝排名12。
图3:《2014移动互联网数据报告》移动应用用户覆盖比例排行榜
二、碎片化时间价值凸显吃喝玩乐分布时间不同
移动互联网已经完全融入到人们的生活之中,《报告》数据显示,除了凌晨的睡眠时间外,用户在全天各个时段的上网时长及活跃度均较高,在中午和晚上各出现一个高峰值,碎片化时间价值凸显。
图4:《2014移动互联网数据报告》移动智能终端活跃度
同时报告指出,用户习惯在早上使用学习类应用,例如新闻、教育类APP;而中午和晚饭之后的黄金时段大多更倾向于聊天、购物、视频等休闲类APP。
图5:《2014移动互联网数据报告》终端用户各时段使用应用分布
三、用户APP喜好地域性明显上海人最爱财
北上广深四座城市一直是各大分类的对比主力军,在此次Talking Data的报告中也进行了深入对比,《报告》指出,北京用户更倾向于打车软件,而上海地区则更倾向于理财应用;广州、深圳用户更爱玩,青睐游戏类APP和视频类APP。
图6:《2014移动互联网数据报告》一线城市应用倾向分布图
最后,报告指出我国移动互联网已经进入高速发展期,用户需求多元化得到释放,行业更加趋于细分化发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18