大数据背景下互联网用户行为分析

摘要：人类正在全面进入大数据信息时代的过程中，越来越多的用户行为会被自动化机器进行记录，对这些用户数据进行挖掘和分析就可以对用户的需求进行一定的预测，进而更好的掌握社会经济的发展的规律。本文主要是对近些年来的大数据和云计算为用户行为分析带来的挑战进行分析，对用户行为分析的基本内容进行分析，旨在进一步的促进相关企业的发展和进步。

关键词：大数据；行为特点；行为分析

一、大数据分析的基本概念和互联网用户行为特点 1.1 大数据分析的基本概念

与传统的数据记录相比，大数据不仅仅是规模上的扩大，其本质也出现了一定的变化。大数据信息的主要来源途径就是各种设备在运行的过程中产生的数据信息以及用户浏览网站时产生的交互信息，大部分都是半结构化信息，因此就会比较容易出现真伪难辨的杂乱数据。要从大数据用户行数据挖掘来进行分析，是一项需要长期积累和实践的过程，需要在未来进行进一步的重视和发展。 1.2 互联网用户行为特点

互联网用户行为主要指的就是互联网用户的基本特点，主要是表现在用户在网络访问和使用上的一系列规律。对于现阶段的互联网用户行为来说，它已经成为一种系统性的学科，具有明显的人为特点。对于用户行为来说，它所涉及到的内容是非常广泛的，需要在不同的视域下进行具体的分析。用户的不同社会生活环境、不同的额次那个为习惯和兴趣爱好以及不同的社交群体，都会给用户行为带来不同的个性化特点，通过大数据来对用户的行为进行一定的监控和分析，尤其是其中的用户流量、使用时长和发消息数等，可以为業务的使用情况或者是企业的相关决策提供有价值的信息。 二、大数据对企业与用户关系的影响

在互联网的环境中，用户对于企业管理的参与度在不断的增强，大数据的模式改变了以往的商业模式和运作形式，通过对大数据进行分析可以对用户进行一定的了解和分析，而与用户进行互动已经成为企业发展的主要方向之一。大数据的出现让企业和用户之间的关系出现了变化。首先来说，互联网的环境为企业提供可更多的创新条件，企业可以通过建立起开放式的创新模式来为用户创造出更多的价值。其次，大数据可以通过对用户广泛的信息进行收集，进而提高用户的议价能力，让用户与企业的互动成为产品研发和推广的重要影响因素。最后，互联网大数据不仅让用户和企业的实时互动成为可能，还对各种虚拟社群的兴起有着强烈的促进作用。

在互联网大数据的环境下，价值的创造是互动形成的，因此企业和用户价值创造关系和方式的改变，让传统的研发模式进行转型，一方面企业需要利用互联网技术形成新的创新模式，另一方面企业还要利用互联网大数据来对自身的研发能力进行增强，进一步的形成企业和用户互动的创新动态能力。

三、大数据背景下对用户行为分析带来的挑战 3.1 数据存储的问题

与传统数据相比，大数据不仅会出现量的增长，也会出现一定的质的变化。传统的用户行为分析主要以来与数据仓库来对相应的数据进行存储，但是对于大数据来说，巨型数据的处理能力需要得到进一步的提升，同时传统的数据仓库无法对高速的变化进行良好的适应，因此想要实现大数据用户行为分析，就要对巨型数据储存和处理的问题进行解决。 3.2 信息规范的问题

大数据的主要来源就是机器生成的数据和社交网站上缓存的数据，不管是哪种数据，其中有本结构化的数据也有一些原始数据。对于这些数据来说，因为缺乏对数据结构和内涵的解释，大量的数据会出现定义不清和真假混杂的现象，对之后的用户分析会有一定的干扰作用，影响用户分析的效果。 3.3 知识组织问题

基于大数据的时代，用户行为的数据分析是一个持续的数据玩具和累积的过程，因为现代互联网平台的数据是非诚多的，数据在经过挖掘和处理之后还是要存储在云平台当中，因此对于大数据的知识组织来说，需要具备高扩展性和更加便于整合的特性，只有这样才能更好的促进各个企业的发展。 3.4 信息安全与公民隐私问题

在大数据的时代中，很多用户的隐私信息和有可能遭到泄露，比如说在进行个人的信息检索或者是手机定位的时候，一不注意就会暴露自己的个人信息。在大数据的背景下，依然要对用户信息的获取的合理性和合法性进行规定，需要更加清晰的法律或者规范来对此进行限制。大数据的信息处理是很难在一个封闭的环境下进行的，因此对于信息安全问题来说，就会变得更加不可控，相应的安全管理很难实施。如何让大数据时代下用户的信息不被非法盗用，对用户造成不利影响，这是一项极为重要的问题。 四、大数据背景下的用户行为分析 4.1 对各种信息资源的收集和整理

对于目前能够搜集到的各项大数据来说，基本都是通过业务、日志等数据方式来生成的，但是却没有很好地将大数据应用到对用户行为的分析上，这对于相关的企业和组织来说，是一种新挑战和机遇。在开展用户行为分析的时候，要根据用户的需求，对大数据信息组织的规范进行重视，利用元数据或是标记语言等策略，对大数据的信息内涵进行标示，进而为用户行为分析软件提供更多的便利，能进一步的对数据信息进行有效的搜集和分析。 4.2 信息资源的分类

对信息资源进行整合主要可以分为两种类型，分贝是同类数据和合并和异类数据的关联。对于同类数据的合并来说，就是将网络用户的发帖信息汇集的一起，然后对某类用户群体所关注的热点进行研究。尽管数据本身是同一种类型，但是对于数据格式和规模等方面，还是存在着一定的差别的，因此在进行信息资源整合的时候，必须要对数据格式的统一性进行充分的考虑，同时还要对不同数据规模的代表性进行重视。而异类数据的关联就是将相关的用户日志、文献摘要或者是关键词等信息进行一定的整合。 4.3 對信息的挖掘和处理

在大数据的时代中想要实现对信息的挖掘和处理是具有突出的优势的，主要会体现在两个方面：一是在数据特异性、安全性以及相关法律限制的影响之下，将数据信息的内容进行集中化的处理是不现实的，因此需要先进行本地处理之后，再进行进一步的后续处理。二是将数据源分为多个小的模块，尽可能的在本地做到对数据信息的预处理和挖掘，然后将所挖掘到的数据信息进行合并，进一步的减少数据出书和系统计算的成本支出。

结束语

综上所述，在大数据的背景下，更大规模的数据信息会被应用到用户行为分析的过程当中，这对于用户行为分析来说，不仅是一种挑战更是一种全新的发展机遇。在对大数据背景下的用户行为进行分析的时候，要将数据生成、信息分析和知识重构作为一个整体，从更加广阔的视野来对大数据用户行为进行研究。同时，在对大数据的特性和互联网技术进行深入分析的基础上，进一步加强对用户行为理论、信息组织规范、信息资源整合的研究，进一步的促进相关企业和组织大发展。 参考文献：

[1]陈硕，李晓戈.大数据、云计算与用户行为经验分析[J].信息记录材料，2017（12）： [2]马天龙.移动互联网用户行为分析[J].电子技术与软件工程，2019（11）：105. 作者简介：张子霞，女，工程师，本科，从事数据分析、数据挖掘、代理商渠道费用核算管理、用户详单计费管理、运营商网间费用结算管理等工作。