基于手机摄影的用户行为分析文献综述
一、研究背景及意义
用户行为分析的概念对于大多数普通人来说可能还是比较陌生，「“行为分析”」四个字的背后的重量已经代表了目前一些独角兽的公司对数据分析需求的精度，细致度的追求程度，同时，它也倒逼出了新一代的数据分析工具和分析理论，算法。过去，所有人都在关注用户留存率，停留时长率等。总体来，这些指标都属于统计指标，反映的都是产品总体情况，数据的价值除了反映现状，还有更重要的是提供给企业具有高价值的信息，帮助企业做出有助于企业经营的决策。而统计是仅仅是数据汇总的结果。
当然，数据统计也发挥着他的作用。比如一个视频软件，通过用户看的视频类型标签可以判断用户对视频的喜好程度，但是，他可能在看视频的同时，在评论区输入一段评论，这是不是说明这个信息更有价值。所以比起用户在这种类型的视频所花时间的汇总，用户是否是在看视频还是在评论以及评论的内容是什么对我们有更高的价值。
技术的浪潮已经滚滚而来，因此，行为分析，我们需要了解并且知道如何应利用来产生更大的价值。基于用户在互联网用户的行为以及行为背后发生的时间，操作等多维度，深高度地分析用户的使用场景并可以指导企业的经营策略。对用户数据模型完善。通过行为数据的补充，构建出直击用户痛点、完善的用户画像。以往使用的工具的数据背后只有数据，没有分析，所以也谈不上用户行为的分析，一个多维度、高精度、高完成度的用户模型产生的价值是难以现象的。
二、国内外研究概况
基于手机的用户行为分析，本质上是一个小型的“大数据”。
美国国家科学基金会( NSF)则将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”。Wiki 对大数据的定义为：所相关联的资料体量规模已经大到无法依赖目前主流软件工具，在可接受的时间内达成截取、管理、处理、并筛选成为帮助企业经营策略的有效，高价值的资讯。麦肯锡全球数据分析研究所在二零一一发表的研究报告中所说：“大数据是指大小突破了典型数据库工具采集、储存、处理和解析能力的数据集。”与此同时，他表示“大数据”并不是硬性的要求说必须要有有数百个TB 的数据量才称得上是真正意义上的大数据。根据现实需求，现实的使用情况，有时，数百个G体量的数据源也可称为大数据，这一切的关键在于它的第三个维度，众所周知，就是速度和时间。Gartner 将大数据的概念定义为“在一个或多个维度上超出目前已有信息技术的处理能力的海量信息管理和处理难题”。
体量Volume 处理的速度Velocity 和数据的多样性Variety 这是IBM对大数据的理解，即3V ，而4V 即外加一个Value 数据的价值。具体来讲，Volume 指数据的体量很大并保持一个增长的状态；Velocity 指所需的处理高效，响应时限短；Variety 指数据的多样性，为了概念理解清晰，包含了非结构化数据；Value 指价值密度低，也就是说在大批量的数据中，有效的，有价值的数据可能只占一小部分，比如一篇文章中只有几句话真正能够对企业有价值。通过上文几大研究所，公司对概念定义的不同可以看出目前定义的标准主要在于数据的出处和数据的处理平台与处理的困难程度和维度这几个方面对大数据进行定义。但是这种概念定义的方式也有不足的地方，也就是和另一个专业术语发生界限不清的问题——海量数据。有文相关的资料指出大数据=海量数据 复杂类型的数据(也就是数据的多样性)，这一定义方式是否得到公认还有待商榷。如今“海量数据”方向领域主要解决各种非结构化数据的高效管理、多数据源的复合问题。因此，仍然需要考虑IBM 关于大数据4V 特征的定义来区分，尤其是其中的Velocity 。强调数据是无时不刻不在变化的，形成流式数据则是大数据和其他专业术语的概念不同的地方。
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