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数字广告行业的用户行为分析解决方案

TOC\o1-2\h\u13973第1章用户行为数据采集 5

36691.1数据采集方法与技术 5

196451.1.1浏览器插件与SDK集成 5

120261.1.2网络抓包与数据分析 5

93631.1.3用户访谈与问卷调查 5

206811.1.4用户行为日志收集 5

162121.2用户行为数据类型与分类 5

29711.2.1用户基本属性数据 5

191361.2.2用户行为轨迹数据 5

77631.2.3用户互动数据 5

147911.2.4转化数据 5

23851.3数据采集中的隐私保护与合规性 6

183551.3.1数据采集告知 6

34501.3.2数据脱敏处理 6

249771.3.3遵循法律法规 6

154831.3.4数据安全防护 6

4064第2章数据预处理 6

277012.1数据清洗与去重 6

27772.1.1数据清洗 6

118912.1.2数据去重 6

137672.2数据整合与转换 7

141632.2.1数据整合 7

251582.2.2数据转换 7

123072.3数据质量控制与评估 7

6192.3.1数据质量控制 7

84742.3.2数据质量评估 7

26902第3章用户行为特征分析 8

136883.1用户行为概述 8

291903.1.1数字广告用户行为背景 8

274393.1.2用户行为研究范畴 8

305703.2用户行为指标体系构建 8

79413.2.1用户行为指标选取 8

268753.2.2用户接触指标 8

60703.2.3用户互动指标 8

145643.2.4用户转化指标 8

50353.3用户行为特征提取 8

135803.3.1用户接触行为特征 8

137533.3.2用户互动行为特征 8

223883.3.3用户转化行为特征 9

205843.3.4用户群体划分 9

11981第4章用户分群与画像 9

196624.1用户分群方法与技术 9

185434.1.1数据采集与预处理 9

43664.1.2用户分群方法 9

39284.1.3用户分群技术 9

112524.2用户画像构建 10

286424.2.1用户画像概述 10

302784.2.2用户画像构建方法 10

200354.2.3用户画像构建技术 10

81274.3用户分群与画像的应用 10

36214.3.1广告投放优化 10

32844.3.2产品设计与改进 10

71194.3.3用户运营策略 10

214294.3.4市场趋势分析 11

11187第5章用户行为轨迹分析 11

230695.1用户行为轨迹数据挖掘 11

192985.1.1数据采集与预处理 11

253355.1.2用户行为轨迹构建 11

305205.1.3用户行为轨迹可视化 11

45825.2用户兴趣偏好识别 11

169525.2.1用户兴趣标签体系构建 11

235885.2.2用户兴趣偏好模型 11

189245.2.3用户兴趣偏好动态更新 12

228785.3用户行为预测 12

159575.3.1用户行为预测模型 12

154825.3.2用户行为概率预测 12

179525.3.3用户行为预测优化 12

15199第6章用户留存与流失分析 12

24946.1用户留存分析 12

97906.1.1用户留存定义与意义 12

174306.1.2用户留存指标 12

127856.1.3影响用户留存的要素 13

281366.1.4用户留存分析方法 13

221106.2用户流失预警模型 13

2786.2.1用户流失原因分析 13

268966.2.2用户流失预警指标体系 13

316016.2.3用户流失预警模型构建 13

75106.2.4用户流失预警模型评估与优化 13

175986.3用户留存与流失策略制定 13

78556.3.1用户分群策略 13

312466.3.2用户留存策略 13

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