移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可視化實踐

秦義力

（山西信息規(guī)劃設計院有限公司，太原 030012）

0 引言

隨著現(xiàn)階段信息科技技術快速發(fā)展，人們通過移動的終端設備就能夠實現(xiàn)信息的共享和傳遞，互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境內(nèi)的信息數(shù)據(jù)直接反映了用戶的需求和特點，而借助數(shù)據(jù)的可視化不僅能幫助人們對需求信息的快速捕捉，還能促進網(wǎng)絡的運營商進行科學發(fā)展決策和戰(zhàn)略的制定，因此移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可視化對人們的生活以及行業(yè)發(fā)展都具有重要的意義，而移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可視化如何進行實踐就是本文主要研究的內(nèi)容。

1 移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可視化概述

所謂數(shù)據(jù)的可視化，主要是對計算機的圖像和人機的交互等相關技術實施綜合性運用，后把所采集的數(shù)據(jù)借助圖形、動態(tài)視頻等方式實現(xiàn)映射，且允許用戶進行數(shù)據(jù)的交互分析。在移動互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容主要包括文本和文檔的可視化、社交網(wǎng)絡的可視化、日志數(shù)據(jù)的可視化等。

在文本和文檔的可視化中，能夠實現(xiàn)對文本內(nèi)容的迅速展現(xiàn)，這樣能夠便于用戶進行快速的瀏覽，同時根據(jù)信息時間的變化，能夠對文本信息發(fā)生的關系進行確定，為用戶進行閱讀脈絡的梳理。在社交網(wǎng)絡的可視化中，可以把網(wǎng)絡平臺用戶作為網(wǎng)絡結構節(jié)點，在對用戶實施分析的基礎上，對節(jié)點用戶實施自由的組合，這樣就能夠為用戶尋找共同愛好以及屬性的群體。在日志數(shù)據(jù)的可視化中，借助數(shù)據(jù)的分析，能夠對用戶行為具備商業(yè)價值因素進行確定，如對網(wǎng)購網(wǎng)站內(nèi)用戶購買的日志數(shù)據(jù)實施分析，就能夠得到用戶購買行為所存在潛在的價值，進而為用戶進行科學購買方案的推薦[1]。

2 移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可視化實踐

對于可視化并不是一個單獨的算法，其是一個完整的流程，不僅包括視覺的映射，還涉及到前端數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)處理以及后端用戶的交互等環(huán)節(jié)。本文選擇用戶的行為、社交的關系和興趣關系、用戶的位置等典型的場景，來對數(shù)據(jù)的可視化實踐進行分析。

2.1 用戶的行為特征

通過深度分組的檢測（DPI），來構建出細分化的客戶模型，并為各個客戶群組實施互聯(lián)網(wǎng)的標簽貼注，促進運營商能夠對用戶實現(xiàn)全方位情況的掌握。首先，需要通過DPI 設備進行用戶信息的獲取，涉及到用戶的年齡、性別、在網(wǎng)的時長和終端等。然后，對用戶的客戶端以及訪問內(nèi)容進行動態(tài)化和實時化統(tǒng)計，并根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析的結論，對相應關鍵性內(nèi)容實施輸出，常見的有訪問偏好、用戶的興趣和訪問的頻率等，后根據(jù)用戶實際搜索的行為，對數(shù)據(jù)實施有效的處理與轉換，從而對用戶行為、偏好以及需求特征等深入了解。按照用戶實際行為的偏好，還能夠進行合適業(yè)務的推送，且通過深入分析和了解用戶的特征，可以構建用戶和業(yè)務、終端、資費的套餐等精準的匹配，促進全程精準的營銷活動開展[2]。

2.2 用戶的社交關系和興趣關系

在社交網(wǎng)絡的分析中，節(jié)點間邊數(shù)據(jù)的建立是最重要的，此類數(shù)據(jù)主要涉及到通話記錄的詳細情況，呈現(xiàn)出不同用戶間的通話情況，因為此數(shù)據(jù)量十分龐大，可以將月當作周期實施數(shù)據(jù)的抽取。完成數(shù)據(jù)的抽取后，要進行數(shù)據(jù)的處理與轉換，社交網(wǎng)絡的描述一般使用一階和二階的中心度當作指標，以上指標是對用戶們社交的網(wǎng)絡環(huán)境實施關鍵性節(jié)點確定的主要依據(jù)。最后是可視化的映射，按照數(shù)據(jù)的實際特征，借助節(jié)點所呈現(xiàn)出的鏈接圖，對用戶社交的具體情況進行呈現(xiàn)，其中節(jié)點代表參與到社交網(wǎng)絡環(huán)境內(nèi)的人員，而節(jié)點間鏈接代表兩參與者間存在的某種關系，比如共同的愛好和通信關系等，則用戶能夠快速和準確地尋找自身所具有興趣性的節(jié)點。

2.3 用戶的位置特征

在用戶軌跡的分析中，主要的目的是根據(jù)用戶歷史的行為軌跡對他們?nèi)粘Ｐ袨榈囊?guī)律進行挖掘。首先，需要對用戶數(shù)據(jù)進行采集，把相同性基站記錄進行一條記錄的有效合并，且對原始記錄內(nèi)相應時間情況也實施合并，來獲取用戶進入與離開此基站具體的時間。然后，需要做好對數(shù)據(jù)的處理與轉換，在數(shù)據(jù)采集中就進行了數(shù)據(jù)的預處理，并重新構造出記錄數(shù)據(jù)的格式，則此時還需要對重構基站的數(shù)據(jù)實施再處理，來構造用戶移動的路徑集合[3]。用戶在移動中，若基站出現(xiàn)切換的情況，則其對前一基站所具體離開的時間就當作該基站實際結束的時間，且此數(shù)據(jù)就會被記錄且生成新記錄，而新記錄會存儲進入到前一基站時間，也就是開始時間和基站結束的時間。最后，對用戶移動的實際軌跡進行可視化的映射，因為用戶所移動的軌跡呈現(xiàn)出地理空間內(nèi)數(shù)據(jù)的可視化情況，則可以借助地理空間線性信息數(shù)據(jù)的可視化，來對諸多用戶的軌跡變化呈現(xiàn)地圖式的表達。

3 結束語

綜上所述，在移動互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，數(shù)據(jù)潛在的價值受到了人們的廣泛關注，而數(shù)據(jù)的可視化就有效的實現(xiàn)了對海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的挖掘和分析，從而幫助人們進行數(shù)據(jù)價值的獲取，同時還需要不斷對其技術進行研究，更好發(fā)揮此技術作用。