探討大數據技術對手機軟件用戶服務體驗的改善

（天津市東方環亞通信科技有限公司，天津 300110）

0 引言

隨著高新技術水平的不斷提高，智能化技術正在完全融入和影響我們的日常生活和工作，當今信息技術已廣泛應用于各行各業之中，人們越來越依賴的互聯網產業，信息技術更是有著充分、全面的應用。

大數據時代的到來，使得生活中的所有數據都變得有意義。數據與我們的日常生活越來越緊密地聯系在一起。從第一臺大型電腦、照相機發展到家用筆記本電腦、智能手機，數據的體量正在成倍的增長，數據的收集和利用也正在不斷升級。從目前汽車每日碳排放統計到全球氣溫檢查，從個人在線偏好分析到總統選舉時的投票趨勢預測，我們利用如今的大數據技術都可以做到。數據將人和世界緊密聯系起來，形成每個人都影響世界、每個人都受他人影響的繁雜網絡。龐大的數據已經不能用傳統的統計方法去處理，所以機器需要自己處理，從數據中學習知識，用學到的知識處理大量的數據，這是大數據時代不斷發展的大數據技術。

1 大數據技術的基本定義和核心技術

1.1 基本定義

大數據是關于無法使用通用軟件工具在一段時間內捕獲、管理和處理的數據收集，只有新的處理模型才能擁有更多的決策、概述和流程優化功能，并且具有較大的容量、增長率和多種信息資源。大數據技術是大型數據技術的應用技術，通常包括大數據平臺、大數據索引系統和其他數據應用技術。

1.2 核心技術

1.2.1 收集大數據

顧名思義，大數據收集是全方位地收集各種來源的海量數據。通常包括數據收集、網絡數據收集和文件收集。

1.2.2 大容量數據預處理

預處理大量數據是指在正式分析大量數據之前對原始數據進行預先比較。一般來說，進行一般分類、整合等，明確無效和不正確的文件，提高建立后進行正式分析的數據的整體質量。鏈接通常分為四個階段：數據純化、數據整合、數據轉換和數據規則。

1.2.3 大容量數據存儲

大容量數據存儲是利用現有存儲以數據庫格式存儲收集到的數據的過程。

1.2.4 大數據分析和挖掘

從可視化分析、數據挖掘算法、預測分析、語義引擎、數據質量管理等方面提取、微調和分析無序數據的過程。

2 互聯網軟件平臺服務與發展

手機應用的發展與移動互聯網的發展和互聯網的發展息息相關。現在智能手機的普及為人們的生活和娛樂提供了很多的舒適，但它們都是通過移動應用程序。目前，移動應用市場的大部分軟件是由企業開發的，涵蓋所有行業。但是，不能保證這些應用程序將全心全意地為用戶服務。在某種程度上，它等同于分發自定義應用程序、通過列表吸收用戶流量、內置軟件、惡意軟件以及破壞現有應用程序市場。為了更好地開發應用程序，智能軟件開發需要專注于更加便捷化的服務。

3 大數據技術改善軟件平臺服務

3.1 購物軟件

隨著互聯網技術的發展和普及，電子商務進入了快速發展的快車道。網上購物的消費模式改變了人們的習慣。商場為消費者提供豐富的產品信息、便捷的交易方式、有競爭力的商品價格和寬松的購物環境。

據官方稱，消費者通過淘寶、京東、唯品會等購物應用程序花費了大量資金，在軟件中存儲了大量消費者數據。消費者網站上的消費者行為數據正變得越來越重要，收集和分析這些數據將有助于商家和軟件預測進一步的客戶購買。

對于電子商務來說，沒有什么比知道客戶將來需要什么更重要的了。使用客戶在網站上留下的行為軌跡數據來分析客戶瀏覽的項目類別，幫助商家預測客戶需要的項目，并運行相應的相關產品。通過分析客戶的購物偏好，如您最喜愛的款式、風格和尺寸，您可以向客戶推薦合適的產品，并為他們提供良好的工作體驗。跟蹤客戶經常購物的購物中心，分析數據，并預測下次購買用戶時會發生什么。根據客戶查詢，貿易商可以預測客戶的購買力，向老客戶推薦品牌商品，向普通客戶推薦廉價商品，滿足不同客戶的不同心理價格。所以，我們應該使用大數據技術來明智地分析和預測準確的信息，以便它能夠及時、更貼近客戶地應用于正確的位置。

商品預測也是電商常用的大數據分析方式。新產品上線后，通過前幾天的交易記錄可以知道該商品能賣多少，是暢銷還是滯銷的初步分析結果，這是電子商務和交易平臺供應商的雙贏。

3.2 旅行軟件

旅游類APP 在應用大數據技術時，可以為用戶提供便利和旅游開發商開發旅游景點的建議。

旅游類應用程序中存儲著熱門旅游景點數據、用戶的步行體驗、用戶對周邊商店的關心等多種用戶旅游數據，通過對這些數據的深入分析，可以為用戶定制更加完善的旅游攻略。只要輸入出發地和目的地，就可以根據這些信息設計整個旅行攻略。對于旅游開發人員，可以利用大數據技術分析游客數據，預測未來旅游開發的熱點。包括熱點游客、熱點旅游商品、熱點旅游開發地區、熱點旅游資源等，可以有效提高旅游投資收益率。

4 大數據技術的未來

隨著大數據技術的持續開發和研究，技術開發的各個方面主要包括以下三個方面，提出了新的發展趨勢和挑戰：

4.1 促進大數據的可視化

近年來，大數據的概念迅速吸引了公眾的心靈，在公眾面前可以直接看到的大數據更直觀地表達了出來。可視化是將復雜數據轉換為交互式圖表，使用戶能夠更好地了解數據對象分析、內部規則搜索和概述。事實上，數據可視化大大拉大了大數據與普通人之間的距離，而不懂IT 技術的普通決策者可以更好地了解大數據及其分析的效果和價值。

4.2 深入分析促進大數據智能應用

在學術技術領域，深入分析將繼續是管理全國大數據信息應用的代表。有關情報特別強調擴大相關能力，如決策預測和準確建議。這種與人類思維、影響和理解相關的擴展將是深入大數據分析應用的主要方向。

與傳統的機器學習算法相比，將計算機自動學習創建功能的方法納入建模過程，以減少人工設計功能的不完整性。通過深入的神經網絡模型進行深度學習，更智能地提取不同層次的數據特征，使數據更準確、更高效的表達和教育樣本、深度學習算法，更誘導傳統機器學習算法。

目前，深度學習在圖像分類、語音識別、問答系統等領域取得了突破性進展，可以輕松收集樣本教育數據，確保業務應用成功。鑒于越來越多的行業和領域正在逐步改進數據收集和存儲，深度學習有望得到廣泛應用。鑒于大容量數據應用的復雜性，多訪問收斂成為持續的正常狀態。不斷關注智能技術的發展是有好處的。在規劃階段、技術水平、實踐流程等各個分析領域進行深入學習。

4.3 多學科整合和數據科學的興起

大數據技術或多或少包括多技術集成、數學與統計、計算機技術、管理等，大數據應用和多領域應用進一步跨越。這種多學科的交叉整合需要并將會產生該專業的基本行業數據主題。基礎學科的多層次基礎將進一步完善學科的交叉整合。在大數據領域，許多相關領域似乎有著非常不同的研究方向，但在數據方面，它們實際上是相互關聯的。隨著社會數字化的深化，越來越多的學科在數據層面趨于一致，類似的理念可用于統一研究。從事大數據研究的人不僅包括計算機科學家，還包括數學科學家。我們希望業界對大數據邊界采取更廣泛和包容性的方法，采用所謂的“小數據”，甚至將域邊界擴展到與“數據科學”相對應的整個數據領域和數據行業。建議共同支持數據科學領域的基礎研究，努力將基礎研究成果展示給技術研究和應用。

5 結束語

作為新興技術的大數據技術是傳統領域的一場革命，其趨勢是利用全球大數據促進經濟發展，改善社會治理，提高政府服務和監管能力。各國已為大型和數據來源制定了戰略文件，以支持大量數據的開發和應用。從全球大數據發展的趨勢看，大數據產業可以支持網絡共享、集中集成、聯合開發、高效利用社會生產要素，改變現行的生產方式和經濟運行機制，顯著提高經濟運行水平和效率。中國是一個數據制造商，大數據管理和分析技術開發和應用的突破，可以繼續引導互聯網創新企業和創新應用的快速發展。