1. 研究目的与意义
随着近年来国内互联网APP的强势发展与三网融合的态势进展，互联网APP行业的市场竞争愈发激烈，各运营商基于用户习惯产品的竞争将是服务的竞争。
由于互联网APP业务的多样性，国内运营商逐步从#8220;产品独立运营#8221;向以#8220;客户为中心#8221;的融合运营模式转变，新的商业模式和日趋激烈的竞争环境对电信增值业务运营管理提出了新的要求和挑战。
2. 研究内容和预期目标
深入学习各种数据挖掘的算法与软件的基础上构建用户行为分析与业务匹配模型。
然后在对移动互联网的数据分析理解之后进行数据收集，对于获取到的数据，按照ETL，对七千万条数据进行清理、整合，构建数据库。
通过数据挖掘的相关工具对用户行为分别在热点时间、用户兴趣、匹配业务等角度采用聚类、文本挖掘、关联分析等方法进行知识挖掘，从统计数据中发现现有营销策略的问题，给运营商提供新的思路并为精准营销提供数据支撑。
3. 国内外研究现状
0世纪70年代以来，互联网这一深入影响全球人类生活的技术得到了急速的发展。
进入21世纪，随着移动互联网、物联网概念的深入，互联网的发展进入了新的发展时期。
根据摩根士坦利（Morgan Stanley）的报告，全球移动互联网用户已经超越了桌面互联网用户。
4. 计划与进度安排
研究学习用户行为数据分析的系列理论，结合移动互联业务的特点，采集有效数据并形成一套移动数据业务的个性化推荐系统。
文章框架如下：第一部分为绪论，对用户行为数据分析在移动互联迅猛发展背景下的研究的目的与意义进行阐述，并介绍业务推荐、精准营销对移动互联业务发展的意义。
在第二部分详细阐述用户行为数据分析的系列理论，包括用户行为数据分析的概念、特点、作用，其在国内外发展的概况和经验、流程、常用分析方法介绍和特点分析。
5. 参考文献
[1]李晓辉;基于用户行为分析的数据挖掘系统研究与设计[D];北京邮电大学;2011[2]李大伟;数据挖掘在用户行为分析中的研究与应用[D];北京邮电大学;2009[3]中国互联网协会;2015中国互联网产业综述与2016发展趋势报告;2015[4]刁兴玲;我国4G用户数已达2.25亿互联网跨界融合加剧[J];通信世界;2015（21）[5]祝恒书;面向移动商务的数据挖掘方法及应用研究[D];中国科学技术大学;2014[6] 陈梅;田书格;汪明艳;社交类手机APP用户使用行为分析[D];上海工程技术大学管理学院;2015[7] 冯骁骋;APP标签挖掘及应用系统的设计与实现[D];哈尔滨工业大学;2013[8]2015我国4G用户超美国总人口 2016蓝海在哪里;搜狐;2015
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