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手機上的大數(shù)據(jù)2：手機大數(shù)據(jù)的特點
2015-03-31
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手機上的大數(shù)據(jù)2：手機大數(shù)據(jù)的特點


隨著移動設(shè)備的功能越來越強大，移動互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)之間的差異愈發(fā)不容忽視。新型的技術(shù)以及數(shù)據(jù)分析方案都展現(xiàn)一個全新的網(wǎng)絡(luò)模式。我們需要打破一些固有的思維，重新審視手機上的大數(shù)據(jù)。

移動互聯(lián)網(wǎng)具有互聯(lián)網(wǎng)的很多特征，但移動互聯(lián)網(wǎng)作為一個新生事物，也有其自身的“不同”。

用戶在互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)上表征的不同

移動互聯(lián)網(wǎng)的“碎片化”

互聯(lián)網(wǎng)造就了宅男宅女，把人們拴在了電腦桌前；而移動互聯(lián)網(wǎng)又解放了宅男宅女，把他們又重新放回了現(xiàn)實世界中去。

在車站等車時，拿著手機在翻閱小說；站在商圈里，拿著手機搜尋熱點商家；或者是在睡覺前，拿著PAD看看有什么娛樂信息，看看喜歡的文章，既拉長了用戶們覆蓋的范圍，也拓寬了其使用網(wǎng)絡(luò)的時間。

無疑，相對于成熟互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而言，移動互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用主要還是在填補上下班、辦事途中，晚上睡覺前等碎片化時間。因此，“打發(fā)時間”類應(yīng)用也躋身三大類主要應(yīng)用之一，而且受眾面極廣。

手機上的碎片化

雖然受眾面廣，時間占比高，但由于“碎片”的特點，目前還沒有一個很好的盈利模式將其利用起來。當(dāng)然，這也是一個市場發(fā)展必然要經(jīng)歷的過程。先讓盡可能多的用戶用起來吧，暫時先不要去考慮如何盈利，為時尚早。

手機閱讀的使用時間

手機視頻時間

可以看到，在晚上十點至十一點手機閱讀和手機視頻都達到了高峰，典型的睡覺前時間，從一個側(cè)面反映了手機應(yīng)用時間與互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不同。

移動互聯(lián)網(wǎng)帶來的復(fù)雜形勢

移動互聯(lián)網(wǎng)絕不僅是有線的業(yè)務(wù)延展到無線那么簡單。勢必會產(chǎn)生一些呈幾何圖形增長的業(yè)務(wù)，充分發(fā)揮移動互聯(lián)網(wǎng)的特點，比如LBS，比如O2O。

移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得一些本來看似不相關(guān)的東西串了起來，我隱隱有種感覺。元芳，你怎么看？

所以，移動互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理巨絕不簡單是統(tǒng)計分析，而是多種更為先進的算法來找到隱藏在層層迷霧下面的真相。

互聯(lián)網(wǎng)分析與移動互聯(lián)網(wǎng)分析上的差異

Web Analytics（網(wǎng)站分析）已經(jīng)被各種互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、電子商務(wù)企業(yè)、以及傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)網(wǎng)站廣泛使用。而Mobile Analytics卻還是一個新鮮的事物。它和Web Analytics有繼承的關(guān)系，但是又有明顯的區(qū)別。

（通常所說的Mobile Analytics主要指Mobile Application Analytics，也就是各種移動設(shè)備上的原生應(yīng)用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。）

在Web Analytics中，絕大部分情況下用戶是基于瀏覽器的cookie進行統(tǒng)計的。

也就是說，其實使用同一臺電腦的同一個瀏覽器上網(wǎng)的兩個人會被計為一個獨立用戶（Unique Visitor），而同時使用同一臺電腦的IE和Chrome瀏覽器的同一個人卻會被計為兩個獨立用戶。Mobile Analytics的對象卻不同，它是按照移動設(shè)備（例如手機）來統(tǒng)計的，絕大部分情況下每個移動設(shè)備的使用者是唯一的。所以它比Web Analytics更能精確到人，這意味著可以在此基礎(chǔ)上提供更個性化的服務(wù)和更精準(zhǔn)的營銷。

手機上的數(shù)據(jù)分析

這還不是Mobile Analytics唯一讓人著迷的地方。瀏覽器的Cookie很容易被清除或覆蓋，但是基于設(shè)備的統(tǒng)計相對更為穩(wěn)定和長久。這使得用戶細(xì)分（Segmentation）和斷代分析（Cohort Analytics）可以更加準(zhǔn)確和實用。我們可以通過某種條件（例如當(dāng)年3月份的新增用戶并且使用時長超過20分鐘的）篩選出一批用戶，分析他們的行為模式。

Mobile Analytics和Web Analytics還有個很大的區(qū)別是，前者統(tǒng)計數(shù)據(jù)時，有可能是離線或者信號不好、網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的狀態(tài)，導(dǎo)致統(tǒng)計數(shù)據(jù)無法立即上傳。等到數(shù)據(jù)能上傳時，可能已經(jīng)隔了幾小時到幾天不等。而Web Analytics則不會出現(xiàn)這種情況，不能上網(wǎng)就無法訪問網(wǎng)站，如果能上網(wǎng)站但是不能連接到統(tǒng)計服務(wù)器，這部分統(tǒng)計數(shù)據(jù)也不會被重新發(fā)送。這使得Mobile Analytics需要更復(fù)雜的數(shù)據(jù)補償策略。

從數(shù)據(jù)量上來說，Mobile Analytics一點都不比Web Analytics少。它需要統(tǒng)計很多Web Analytics所沒有的數(shù)據(jù)，例如設(shè)備型號、應(yīng)用版本、推廣渠道、甚至位置信息，同時還有很多開發(fā)者自定義的事件。而移動設(shè)備（含平板電腦）總量的增長率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于PC（含筆記本電腦）總量的增長率，每個移動設(shè)備上的移動應(yīng)用個數(shù)的增長也非?？臁Ｋ蕴峁┕卜?wù)的Mobile Analytics平臺都是典型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。

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