データ分析とマイニング_PHP チュートリアル

データ分析とマイニング

Baidu MTC は業界をリードするモバイル アプリケーション テスト サービス プラットフォームで、モバイル アプリケーション テストで開発者が直面するコスト、テクノロジー、効率の問題に対するソリューションを提供します。同時に、業界をリードする Baidu テクノロジーが共有され、執筆者は Baidu の従業員と業界のリーダーから構成されています。

1. 概要

1.1 ユーザー調査の概要

モバイル アプリの成功の鍵は、マーケティングと製品設計にあります。データ分析とマイニング ソリューションの中核は、マーケティング プロセスにおける顧客のポジショニングとユーザー エクスペリエンスの向上です。製品設計のプロセス。必要な製品とサービスをターゲット ユーザーに提供することが、モバイル APP の成功の秘訣です。ターゲット顧客を見つけてユーザーの製品ニーズを理解するには、データ分析とマイニングの力が必要です。顧客のポジショニングであれ、ユーザー エクスペリエンスであれ、現時点では、モバイル APP 製品の成功は他の種類の製品と何ら変わりません。
ユーザー調査は、定性分析と定量分析の 2 つの異なる側面から実行できます。定性分析は、小規模なデータ サンプルから新しいことを発見する方法であり、主に大規模なユーザー エクスペリエンス調査で使用されます。データ サンプルから何かをテストして証明する方法。主にユーザー行動データ分析で使用されます。

1.2 データ分析とマイニングのプロセス仕様

データ分析とマイニングのシステム構築は、従来の業務運営システムの構築とは異なり、独自の特徴とルールがあります。データ分析とマイニングは、データベースにおける知識発見 (KDD) の重要な部分です。KDD は、データセットのプロセスから、効果的で新規性があり、最終的には理解可能なパターンを特定する重要なプロセスです。
CRISP-DM: データマイニングの業界横断標準プロセス) は、KDD プロセス モデルの主要な位置を占めるデータ分析およびマイニング プロセス モデルであり、EU 機関によって共同で草案化され、採用率は 60% 近くに達しています。 CRISP-DM には、以下の図に示すように 6 つの異なるリンクが含まれています:
1. ビジネスの理解:
初期段階では、プロジェクトの目標を理解し、ビジネスの観点から要件を理解することに重点を置き、同時にこの知識をデータに変換します。問題の概要と、目標を達成するための予備計画。
2. データ理解:
データ理解段階は、最初のデータ収集から始まり、いくつかのアクティビティを経て、データを理解し、データ品質の問題を特定し、データの内部属性を初めて発見します。またはサブセットを検出して関心を喚起し、暗黙的な情報の仮説を形成します。
3. データ準備:
データ準備フェーズには、未処理のデータから最終データセットを構築するためのすべてのアクティビティが含まれます。これらのデータがモデルツールへの入力値となります。このフェーズのタスクは、指定された順序なしに複数回実行できます。タスクには、テーブル、レコード、属性の選択、モデル ツール用のデータの変換とクリーニングが含まれます。
4. データ モデリング (モデリング):
この段階では、さまざまなモデル テクノロジーを選択して適用でき、モデル パラメーターが最適な値に調整されます。一般に、同じ種類のデータ マイニングの問題を解決できる手法が存在します。一部のテクノロジーにはデータ形成に特別な要件があるため、多くの場合、データ準備段階に戻る必要があります。
5. モデルの評価:
この段階で、データ分析の観点から高品質な表示モデルが確立されました。モデルの最終的な展開を開始する前に、モデルを徹底的に評価し、モデルを構築する手順を確認し、モデルがビジネス目標を達成できることを確認することが重要です。この段階の主な目的は、十分に検討されていない重要なビジネス上の問題があるかどうかを判断することです。このフェーズの最後には、データ マイニング結果の使用に関する決定を下す必要があります。
6. モデルのリリース (デプロイ):
通常、モデルの作成はプロジェクトの終わりではありません。モデルの役割はデータから知識を見つけることであり、取得した知識を再編成してユーザーフレンドリーな方法で提示する必要があります。ニーズに応じて、この段階では単純なレポートを作成したり、より複雑で反復可能なデータ マイニング プロセスを実装したりできます。多くの場合、このフェーズはデータ アナリストではなく顧客が担当します。

2. ユーザー行動データ分析

2.1 目的

ユーザー行動データとは、ユーザーのログインと操作ログを分析することにより、ユーザーとモバイル APP アプリケーション間のインタラクティブな行動情報を指します。当社は、ユーザーのモバイルAPP製品の使用情報、ユーザーの機器、ネットワーク環境、その他の情報を取得できます。

2.2 方法

ユーザーの行動データは通常、データを埋め込んで取得します。ユーザーの詳細な操作ログを記録することで、ユーザーと製品間の詳細なインタラクションや、ユーザーがアクセスした際のデバイス、ネットワーク環境などの情報を把握できます。モバイルアプリ。従来のデータ埋め込み方式では、企業が独自の情報収集プログラムやログ処理プログラムを開発する必要があり、プラットフォームの違いに対応するとコストが大きくなり、新興モバイルには適していません。アプリ。ユーザー行動データの分析は、成熟したデータ統計分析プラットフォームを使用して実行できます。

2.3 ツール

Baidu モバイル統計プラットフォームは、Baidu が提供するプロフェッショナルなモバイル APP 統計分析ツールで、iOS および Android プラットフォームをサポートしています。開発者は統計 SDK を簡単に組み込むことで、モバイル アプリケーションの包括的な監視を実現し、製品のパフォーマンスをリアルタイムで把握し、ユーザーの行動について正確な洞察を得ることができます。
Baidu モバイル統計プラットフォームは、モバイル APP に次のような強力なアプリケーション統計分析機能を提供します。
1. トラフィック ソース: チャネル トラフィックの比較、セグメント化されたチャネル分析、さまざまなプロモーション位置データの正確なモニタリング、およびチャネル貢献度のリアルタイムの知識。視聴者に関する洞察: Baidu の膨大なデータ蓄積、多次元分析とユーザー ポートレート情報の提示に基づく
3. 端末分析: デバイスの分布が一目でわかります (デバイスのモデル、ブランド、オペレーティング システム、解像度、ネットワーク方式、オペレーター)。 、など);
Baidu モバイル統計 機能インターフェイスを以下の図に示します。

2.4 出力

ユーザー行動データ分析の結果は、ユーザーの役割のポートレートであり、ユーザーのラベル モデルが構築されます。データは主にデータ マイニング アルゴリズムに依存しています。ラベル システムの構成はさまざまな業界、さまざまなビジネス、さまざまなユーザーを対象としており、より専門的な業界のユーザー ポートレート モデルが必要です。ここではあまり説明しません。ユーザー ポートレートの出力結果の例を以下の図に示します。

3. ユーザー エクスペリエンス データ分析

3.1 目的

モバイル APP が成功するには、ユーザーの機能的ニーズを満たすことに加えて、次のことも行う必要があります。優れたユーザーエクスペリエンスを提供します。ユーザーエクスペリエンスとは、製品が外界とどのように接続して機能するか、つまり人々がどのように製品に「接触」し「使用」するかを指します。ユーザーエクスペリエンスは、企業または製品に対するユーザーの全体的な印象を形成し、その会社または製品と競合他社との違いを定義し、ユーザーが再び戻ってくるかどうかを決定します。高品質のユーザーエクスペリエンスは企業や製品の重要な資産であり、企業の投資収益率（ROI）とユーザーコンバージョン率（コンバージョン率）の向上をもたらします。

3.2 方法

ユーザー エクスペリエンスを向上させるための前提条件は、ユーザー エクスペリエンス データを取得することです。ユーザー エクスペリエンス データは、従来のユーザーとの直接の接触を通じて、またはインターネット モデルを介したリモートのオンライン調査を通じて理解できます。他の。直接接触ユーザーモデルは、ユーザーインタビューと現地調査を通じて実施され、十分なコミュニケーションと大きな成果が得られますが、調査対象の選択、コミュニケーションコスト、サンプルサイズは時間と財政的投資によって制限されます。インターネット遠隔リモートオンライン調査モデルは、オンラインQ&Aを通じてオフライン質問のオンライン化を実現し、ユーザーとの直接接触モデルを補完するのに役立ちます。 2 つの主な機能の比較を以下の図に示します。

3.3 ツール

Baidu クラウド テスト プラットフォームは、Baidu が開発したクラウドソーシング モデルの拡張であり、ソフトウェアと製品のテストに関連するアプリケーションを提供します。エンタープライズ製品のテスト作業をオンラインコミュニティで一般の人が完了するタスククラウドソーシングプラットフォームで、百度の自社製品だけでなく、一般向けのサービスも提供します。 Baidu パブリック テスト プラットフォームの目的は、一般のテスト機能とテスト リソースを使用して、製品エクスペリエンスの大量のワークロードを短期間で完了し、エクスペリエンスの結果がすぐにプラットフォームにフィードバックされるようにすることです。可能な限り情報を収集し、プラットフォーム管理者が報告し、開発者に引き渡すことで、ユーザーの視点から製品の品質とユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

Baidu パブリック テスト プラットフォームは、主に次のタイプのテスト タスクを提供します:

クイック判定タスク: 通常、これらは単純な多肢選択問題であり、ユーザーはすぐに判定を完了できます。
1. アンケート タスク: ユーザーはオンライン アンケートに回答するだけで、対応するギフト券の特典を獲得できます。
2. 製品の欠陥発見タスク: 新製品を体験し、製品のバグを報告したり、製品の改善に関する提案を行ったりします。
3. 特別タスク: 企業は、サンテック教育機関向けの現在のクリエイティブ勧誘タスクなど、特定の目的に基づいて特別タスクを設定できます。
4. フィールド調査タスク: フィールド調査タスクを開始することで、調査オブジェクト募集プロジェクトを開始し、適格な研究オブジェクトを募集し、ユーザーとのオンサイトコミュニケーションに参加します。

Baidu Public Testing Platformのホームページの操作インターフェースは以下のとおりです:
さらに役立つ情報については、「Baidu MTC Academy」http://mtc.baidu.com/academy/article
をご覧ください。

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