哪些是行为数据

① 什么是用户行为数据

在讨论什么是用户行为数据之前，我们先来简单看下什么是数据。
数据是信息，是从某个角度对某个事物的定量描述。数据无处不在，无穷无尽，但是我们却不是任意的漫无目的的收集。任何一种数据的收集都要从实际分析的问题出发。例如，我现在暂停写作，起来泡一杯茶就是一个事件。如果我想要分析泡茶次数对于写作效率的影响这个问题的话，泡茶事件的次数这个数据就是有意义的。于是，我在泡完这杯茶之后，对泡茶这个事件自增一（我们先不讨论数据的存储问题）。如果，我还想要分析泡茶的时间对写作效率的影响的话，那么我在起来泡茶的时候，还应该记录一个泡茶的具体时间。在这个例子中，可以看到数据收集的一个非常重要的原则，那就是：以终为始！具体来讲就是根据所要分析的问题，来确定需要哪些数据。这个策略在后面详细讨论数据实施方法论的文章还会涉及，这里先按下不详细展开。

什么是用户行为数据
互联网的兴起彻底改变了人与人之间的沟通和交流方式。生活在21世纪的人们可以非常简单的通过鼠标的点击，触摸屏的触按等行为打开一段视频、购买一件商品、阅读一篇文章。这些网站、移动应用本质是一种媒体、一种媒介，从信息传播的角度和传统的纸媒、电视相比并没有多大的不同。唯一的不同之处在于：网站、移动应用这种新兴的互联网数字媒体允许用户在其之上交互，通过用户的交互行为，帮助用户完成网站、移动应用想要用户完成的事情，比如购买商品、阅读文章、观看视频等。网站和移动应用想要用户在其之上完成的事情在数字营销行业被称为：转化（Conversion）。正是这个唯一的不同导致了一个问题或者说是一种需求的出现，那就是：网站和移动应用需要思考应该怎样设计和优化自身来让用户获得更好的体验，帮助用户完成转化，从而提升用户进行交互的效率，提升转化率。为了讨论和解决这些问题，用户行为数据的价值就被网站和移动应用的设计者们重视了起来。

② 会员信息是行为数据吗

不是
用户数据：是指用户的基本情况，包括姓名、性别、邮箱、年龄、职业、教育水平等用户所公开填写的信息；
行为数据：是用于记录做过什么的数据，主要包括用户ID、用户做了哪些行为、发生行为的时间等，比如在淘宝APP上，用户行为数据可以是用户浏览过哪些商品，在某个商品页面停留的时间，购买了哪些商品等；
商品数据：一个店铺里面的产品都可以看做商品，比如淘宝上买的东西、微信公众号的文章，每个商品都有对应的名称、类别、用户评论、库存等等。

③ 请罗列用户行为数据

请罗列用户行为数据：指在获得app注册用户基本数据的情况下，对有关用户相关的行为数据进行统计、分析，从中发现用户使用app的规律，并将这些规律与产品及营销策略等相结合。

1、用户的来源地区、来路域名和页面。

2、用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数。

3、注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯。

4、用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字。

获取数据：

一种非常传统、非常普遍的方式就是通过写代码去定义这个事件。在网站需要监测用户行为数据的地方加载一段代码，比如说注册按钮、下单按钮等。加载了监测代码，我们才能知道用户是否点击了注册按钮、用户下了什么订单。

所有这些通过写代码来详细描述事件和属性的方式，国内都统称为“埋点”。这是一种非常耗费人力的工程，并且过程非常繁琐重复；但是大部分互联网公司仍然雇佣了大批埋点团队。

④ 用户行为数据包括哪些

互联网用户行为分析，就是访客在进入网站后所有的操作，分析网站用户行为有利于满足网站的用户需求，提升网站信任度。
互联网用户行为分析的重点分析数据有：
用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数；
注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯；
用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字；
用户选择什么样的入口形式（广告或者网站入口链接）更为有效；
用户访问网站流程，用来分析页面结构设计是否合理；
用户在页面的上的网页热点图分布数据和网页覆盖图数据；用户在不同时段的访问量情况等。

⑤ 什么是用户行为分析怎么做用户行为分析

第一个问题，什么是用户行为分析：
过去的用户行为分析普遍的问题是：分专析不聚焦、采集不全属面、开发周期长、完全依靠人工埋点、事后分析、维度单一、指标传统。

所以当下可以把用户行为分析定义为：基于用户生命周期管理模型、全面采集所有数据、事中分析、提前预测、实时多维组合、科学维度划分、自定义指标的分析。
第二个问题：怎么做用户行为分析
你提出这个问题，证明你可能暂时没有数据分析团队，或者数据分析团队尚不成熟和完善，所以需要开展数据分析工作的话建议是借助第三方的平台。
这一块业务目前国内已经相对成熟，也有很多不错的合作伙伴可以选择了，硅谷的明星公司可以选择Google Analytics或者Mixpanel等，不过我最推荐的还是国内的数极客。
具体如何开展，我个人的建议是：
选择采用AARRR模型的平台，通过对用户全程行为的跟踪，让我们在经营中运营中，拥有Acquisition(获客)、Activation(激活与活跃)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次传播) 全程数据分析功能。

⑥ 影响排名的用户行为数据有哪些

网站流量、Alexa排名】这两个因素是最钟、误差最大的，其中Alexa排名因为其样本分布不均匀、容易作等特点，与网站真是流量往往有很大的误差，不过总体流量也是在一定程度上说明网站的受欢迎程度，因此这一类用户行为的总和也是在影响着排名的。

【网站粘度】根据网站粘度的一些指标，如弹出率、访问时间、访问页面数等等，但这些也都是可以被工具条记录。当弹出率越低，用户停留时间越长，访问的页面数越多，可以说明网站的用户体验是不错的，因此用户的行为反应出的是用户体验，所以也是跟网站的排名钟关联的。

》牌的搜索】当一个商家的品牌名称被多用户搜索或者是多次搜索，这个品牌网站可能是用户希望找到的官网，排名也会相应提升。当然，有时候我们可能会看到品牌名称在关键词设置上没有出现优化的词汇，但是优化时的排名还是很不错的，这钟说明了用户行为对排名有一定的影响。

⑦ 心理学的三个特点是什么

心理学的三个特点：客观性原则、联系性原则、发展性原则。

所谓客观性原则，就是对任何心理现象必须按它的本来面貌加以研究和考察，不附加任何主观意愿的原则。人的心理虽是在头脑里进行的活动，但它是客观现实的反映，一切心理活动都是由内外刺激引起的，并通过一系列的生理变化，在人的外部活动中表现出来。

研究人的心理，就是要从这些可以观察到的，可以进行检查的活动中去研究。人的心理活动无论如何复杂或作出何种假象与掩饰，都会在行动中表现出来或在内部的神经生理过程中反映出来。因此，在心理学的研究中切忌采取主观臆测和单纯内省的方法，应根据客观事实来探讨人的心理活动规律。

应用

描述发生的事情

心理学的第一个任务是对行为进行精确的观察。心理学家一般把这种观察称为他们的数据。行为数据(behavior data )是关于机体的行为和行为发生时环境的观察报告。当研究者进行数据收集时，他们必须选择一个适宜的分析水平，并且设计出能保证客观性的度量行为的方法。

解释发生的事情

描述必须忠实于可知觉到的信息，而解释却谨慎地超越了能够被观察到的现象。在心理学的许多领域中，中心目标都是找到行为和心理过程的常规模式。心理学家希望发现行为是如何工作的。

心理学的解释通常承认大多数行为受到一些因素的共同影响。一些因素在个体内部起作用，比如基因构成、智力水平或自尊。

行为的这些内部决定因素叫作机体变量(organismic variables )。它们是关于机体的一些特殊内容。就人类而言，这些决定因素是所谓的秉性变量(dispositional variables )。而有一些因素在外部作用。对行为的外部影响是环境变量或情境变量。

⑧ 从研究范式来看心理学基本都使用的是什么

从研究范式来看心理学基本都使用的是社会行为范式（行为理论、交换理论）。

以行为科学的方法论为代表，强调对个人的社会行为进行客观精确地分析，主张用经验的或实证的方法研究社会现象。只有通过对人的外部行为进行经验观察，才能认识社会现象的因果关系，才能像自然科学那样客观地解释社会现象。

社会行为范式应用

描述发生的事情：心理学的第一个任务是对行为进行精确的观察。行为数据(behavior data )是作为于机体的行为和行为发生时环境的观察报告。当研究者进行数据收集时，他们必须选择一个适宜的分析水平，并且设计出能保证客观性的度量行为的方法。

解释发生的事情：描述必须忠实于可知觉到的信息，而解释却谨慎地超越了能够被观察到的现象。在心理学的许多领域中，中心目标都是找到行为和心理过程的常规模式。心理学家希望发现行为是如何工作的。

以上资料参考：网络-心理学

⑨ 如何用商业思维分析用户行为数据

如何用商业思维分析用户行为数据

数据这么多，各类数据的表达不一样，具体应该如何处理?有人说：“产品初期，活动为辅，处理数据在于稳定。”有人说：“产品中期，活动为主，处理数据在于调控。”有人说：“产品末期，活动为核，处理数据在于激励。”还有人说：“处理产品数据要先四步走!”

第1步：看整体数据，主要看整体数据有何异常，以及哪些数据的趋势较好(例如，整体数据，游戏人数稳定，月收入对比极端)

第2步：看细分数据(例如，细分数据，游戏新增用户和流失活跃付费用户成正比，新增用户不付费，大R流失严重)

第3步：结合数据分析(例如，分析数据，付费玩家为什么流失?没有付费竞争?还是付费后达到游戏金字塔顶端失去乐趣?)

第4步：根据数据行动(例如，更新版本，开展玩家召回活动，换量….)

估计这样的知识各位同学早已经倒背如流。在这篇文章中，作者将和运营童鞋们一起深入发掘数据价值以及互联网中的商业思维。笔者认为：数据≠数学!如果你用函数思维看游戏，那只能说你数学不错;在互联网行业，必须将用户行为数据与商业思维相结合，才能创造互联网价值。

最近看了某工作室高层频繁辞职，项目组陆续被裁，各大猎头忙着抢人的新闻，最近又和HR交谈，得知现在某网的简历已经涨到15块钱一份;初步看来，没什么关联，细细品味，关联又很大，如果将思维转换，则又是另一种景象……

以智联为例，网站主要看注册量，及硬广/守株待兔的套路，HR买简历去智联，不一定能拿到中意的简历;而猎头可谓是闻风而动，往往主动行动，掌握了大部分的高质量简历，不仅省了钱，也拿到了好的资源;把握市场动向，培养商业敏感性，将此原则代入到游戏中不难发现，若一款MMO游戏的用户大量流失(因为托?关服?其他…)而作为另一款MMO产品运营的你能提前敏感的嗅到这缕商业气息吗?如果不能，则用户重返渠道(其他游戏)，那你无疑只能继续守株待兔，恳求渠道施舍流量，这无疑是失败的。

当然，我们无法从别人后台调取数据，那么一般从哪里看其他游戏的数据走向呢?看竞品论坛，游戏更新力度，看论坛用户活跃度，都能看出一丝端倪，然后深入接触用户，一切自然水落石出，至于如何拉拢用户，自然是因人而异。

2. 培养数据的衍生敏感性

如果市场上的牙刷销量增加了，你能感觉到牙膏的销量也会增加吗?如果放在互联网市场，不难看出一个很悲观的事实，牙刷销量增加，一夜之间，白玉牙刷，象牙牙刷，卡通牙刷，玛瑙牙刷等等产品一夜崛起，最后通货膨胀，大家都没得做。

对于这种情况，是开发者的心态问题，所以笔者无法说什么;本段主要说的是数据的衍生敏感性，例如一件稀有装备从100元涨到200元，那么产出稀有装备的副本/特殊地图的进场道具也会从10元涨到20元;道具上涨，玩家的充值力度就得加大;玩家充值力度加大，ARPU值随之提升，如何最大化的提升arpu值;从产品层面来说，加大充值活动力度，调整装备产出概率，抓住用户需求，投其所好，实现利益最大化;而不是装备增值，便增加多种装备，这样只会适得其反。

3. 换位思考看数据

有些CP选渠道，会很重视流量这个东西，无论产品怎样，只要渠道流量好，便一个劲地上渠道，铺推广，搞营销….

流量这东西，讲究的是适不适合，渠道流量再多，那也不是你的，即使是你的，那也不是你一个人的，换个角度思考;从渠道的角度看产品，渠道看产品，看转化，看付费，看留存;知根知底，数据这东西是双向的，只不过彼此看的角度不同，你若真想要量，至少得用产品数据交换渠道数据。

换个角度来说，若产品的各类数据较高;最好摸清楚用户是从那个渠道来的，主要贡献的用户群体是谁?这样一来，产品设计可以更倾向用户喜好，这样投其所好的行为是提升转换率的一种好方法。(以MMO混服为例，区分用户可给包打上渠道标识，简单易懂)

4. 用商业思维看行为数据

行为数据，即用户行为占有率，例如活跃度，留存率，付费率…

商业思维，即利益分析，例如用户周期价值，用户可挖掘价值的探索性…

例如，两个公会冲突，游戏内打得火热，公会成员拼活跃，比等级;公会会长拼装备，比充值，两方打得火热，不死不休，无论是在线还是充值都达到了一个可观的水平;作为运营，你怎么办?如果你什么也不做，在那里偷偷乐呵，并且沾沾自喜;笔者读过一本书，书里说过一句话：“坐着就是为了等死!”如果你不信，次月两个公会和好，或者一个公会被赶出游戏，后悔也晚了。

“你想坐着等死吗?”如果不想，就得学会用商业思维看待行为数据;例如，这两个帮会的竞争平台有哪些?论坛?贴吧?哪些人在活跃，哪些人在付费?影响他们的人是谁?他们是否还有可继续发掘价值?

如何平衡这种关系?皮球效应很重要，压得越狠，弹得越高，什么都不管，只会越弹越低，归于平静;目前游戏较为常见的就是托这种催化剂;的确，托是起到了一定作用，但是治标不治本;如果用商业思维去思考，以天涯贴吧为例，话题已经存在，真实的用户已经存在，那么口碑营销是很容易实现的，通过原有用户的话题，吸引潜在用户，带来更多的商业利益;通过对用户习惯(例如：爱凑热闹)和人性弱点(例如：地位越高，越好面子)的把控，制造一场营销，此类营销效果显著，最重要的是不要钱!

很简单的一次用户行为，很常见的用户行为数据，换个角度分析，或许就是一场商业营销!

5. 通过数据看用户与产品关系

很多人对固定的数据很看重，arpu等核心数据形成了一套标榜，无数人逐条核对，衡量自己的产品好坏，无数运营以此核对，衡量运营的成功与否，如果你仅仅是为了KPI，那你是成功的，如果你还想做的更高，那这是远远不够的。

用户与产品关系，多数同学还定义在用户定位、产品定位上;再深入进去，就是一套的核心数据考核，运营流程….

笔者认为，数据、用户、产品;三者形成一种三角关系，可以探索的方面太多太多，例如：一个用户在线5分钟，一个用户在线10分钟，他们有什么不同?如果将10分钟定义为活跃用户，5分钟用户和10分钟用户的在线目标在哪?什么等级段的用户在什么时间段留存多少时间?这些很杂，也很容易被忽略。

再举个例子，同一时间内，若某用户一次性购买两个宝石，他是算一次性购买?还是重复购买?不要小看此类数据，用户单次购买和分次购买直接决定用户的需求量，同样的数量面前，区间价值很大!

最后换个行业思考，编剧行业对剧本有一个定义，剧本只有5分钟!这个5分钟说的不是电影周期，而是你只有5分钟去打动你的用户，若五分钟不行，用户便会失去耐性;游戏也是一样，回到开头所说，一个用户在线5分钟，一个用户在线10分钟，他们的区别不仅仅在于时间的差别，更在于产品的时间粘性，以此为例，若开场动画很精美，进入游戏画面也很赞，用户用10分钟去沉迷于此，是很容易的情况，若开场的新手引导繁琐拖拉，则引导5分钟也无法支持。

终上所述，通过数据看用户与产品关系，通过数据发现问题，通过用户整理问题，通过产品解决问题，这不仅仅涉及到运营，更涉及到策划，美术等各个部门，毕竟产品不是上线就交给运营了，一个团队，团结合作才是重点!

数据很多，也很杂，他们彼此形成一张关系网，触一发而动全身;至于具体如何理解，不同的人有不同的领悟，只能说一句：“数据很重要!重要的不是他的算法多么准确，而是接地气!他告诉我们，接下来，该怎么做!”

以上是小编为大家分享的关于如何用商业思维分析用户行为数据的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑩ 刘立丰说的“态度与行为”数据分别指什么

分别指“调研数据”与“大数据”，两者互相不可替代且互补的关系。