互联网类型产品的开发运营支撑技术方案

第第#页和参与度，并配合市场运营需要进行活动方案策划。因为需要能对产品和市场数据进行分析，并以此为依据推进产品改进，并且始终保持敏锐的用户感觉。简而言之，互联网类型产品运营就是将产品快速推进市场，在市场化的过程中，深入挖掘用户痛点，提供用户刚需，完善产品的过程。也是产品持续改良和创新的过程，开发和运营工作也需相辅相成。互联网类型产品运营是以数据结果为导向的，那么如何把控数据结果，把控哪些数据结果呢？以下四个核心环节需要我们严格把控：找到用户在哪用户画像，调查，需求分析等工作。以能接受的成本吸引用户，让他们用你的产品市场投放，渠道拓展，商务合作，内容编辑，社会化媒体策划活动等等。让用户持续用你的产品用户运营，社区运营等。跟用户在不用产品时候保持联系微博微信运营，反馈，与别的产品进行商务合作。如何搭建互联网类型产品运营体系互联网类型产品最重要的衡量指标之一就是用户增长，用户增长是围绕供给需求、平台三方展开的。那么我们如何通过打造健全的运营体系去高效的支撑用户增长，尽可能的提升运营效率，节省运营成本呢？我们需要在业务的发展过程中建立起多模块的运营模式，支撑整个业务的飞速发展。主要包括从几条线建立运营体系：1、以用户生命周期为线索，建立一条用户漏斗模型，以用户生命周期价值为主线去建立运营模型；2、以供给端为线索，建立一条高效率的上单模型，以品类和利润率为主线去建立运营模型；3、以平台转化率为线索，建立一条高效率的流量分发和交易转化模型，以产品转化率为主线去建立运营模型。在搭建互联网类型产品运营体系时应关注以下问题:一、挖掘核心功能，查看用户留存，找到驱动用户增长的魔法数字做产品最大的忌讳是上来就做一堆功能，然后就让运营去推广，用户增长不力就是推广做的不好。因此，为避免此种情况发生，在产品初期，应重点关注以下几个要素来找到真正能拉动用户自增长的产品功能。•网络效应密度——用户几天内达到多少连接度；•内容增加度——多少的内容被用户添加到产品内；•访问频度——单个用户至少几天内访问一次产品；Facebook发展早期通过数据分析发现，要让一个用户留存下来，并持续使用Facebook的诀窍就是让这个用户在10天内完成7个好友添加的动作；同样的，在2009年的时候，Twitter的用户流失率达到了75%,时任增长团队的产品负责人JoshElman做了一件有趣的逆向思维的事情，他并没有去研究那75%的用户是为什么走的，而是深入地研究了剩下的25%的用户为什么留下来。结果他发现这25%的用户关注的用户数都在30以上，所以他们重新设计了产品，在注册后会进行推荐关注等，以此来提高新用户的关注数量，并最终提升了留存率。二、给产品埋下用户成长策略，建立用户成长通道1）新手引导新用户对平台有一个认知的过程，让用户快速的了解我们是谁，提供什么样的产品和服务？有什么样的保障？2）新手特权以美团为例，分析发现每天移动端活跃的DAU里面有几十万是非当日下载，但从未下单的用户。这个数据说明了什么问题？说明的就是用户对你比较感兴趣但是缺乏下单的动力，而且这个用户的量级还不是一个小数目。那就迫切需要做好APP首页的新手引导和新手特权，刺激用户完成首次下单的动作。3）建立高效率的用户链接通道互联网是眼球经济，每个用户在手机上的总时间是有限的，能分配到每个APP上的时间就更是少之又少，我们要想提升用户在访问APP期间的交易转化，就需要想办法提升跟用户接触的种渠道和方式，尽可能增加用户访问APP的机会,将用户从离线状态拉回到在线状态。只有在线的次数越多时间越长才越有可能往交易方向转化。4）设计用户成长激励机制，任务式引导用户成长用户的成长分两种：一种是推，一种是拉。拉是通过核心供给驱动用户自然成长，这属于最优质的那部分用户；另外大多数的用户需要靠运营手段和激励机制推动往前走。比如用户注册完成赠送什么东西，首次投资赠送什么东西，复投再赠送什么东西。通过这些手段扩大每个阶段的用户群，然后再从这些用户群体中筛选真正优质的用户。三、建立核心数据指标漏斗转化模型，挖掘有效渠道，高效支撑用户增长在产品早期一定要找到一条健康的用户增长通道，打通产品转化率的各个环节，建立起数据驱动运营和支撑产品迭代的运营模型。为规模推广之前做好充分的准备。在业务早期不一定要非常多的数据指标，只需要关注最终的目标数据即可。互联网业务是一个非常长的漏斗，但我们早期业务做数据分析的时候尽量简化这个漏斗，看核心问题出在什么地方，然后再就单个指标去做深入分析。第二个渠道我们能看到是属于正常的范围的，在每个漏斗环节都没有出现特别大的波动，但是在投资额环节还是出现了衰减，原因可能是客单价比较低，那这个渠道的运营重点就是提升客单价；最下面的两个渠道是优质渠道，流量虽然不大，但是带来的投资用户和投资额很大。用户的客单价比较高，每个环节的用户流失也少，在预算有限的情况下，就应该把费用都花在这两个渠道上。四、建立驱动用户增长机制打造优质供给。所有的互联网产品都是围绕供需展开，只是供给的形式有所区别，电商是实物商品、O2O是服务、金融是优质资产、社区是优质的内容。用户增长首先还是要围绕用户的核心需求去展开，不断打磨核心供给能力，围绕用户的核心需求之外的需求做延伸，增加用户的使用频度和使用粘性。五、探索运营模式探索运营模式需要我们考虑是用户运营为主，还是内容运营为主、线下会议营销为主？以金融行业为例，金融行业是一个强用户运营驱动的业务。目前线上理财供给类型比较单一。用户的28定律也十分明显。一个高净值的用户能抵几万个普通用户，如何去筛选和挖掘这些高净值的用户，以做差异化的运营，是互联网金融行业运营的一个重要目标。那类积分类的运营模式在这个行业就是一种非常重要的运营模式。六、产品功能逐渐叠加、运营不断打磨，新的功能带动用户持续增长运营跟着产品走。产品不断推出新的功能，运营就需要快速跟进给新产品导入用户，加强用户对于新产品的认知，提升新产品的转化率，并且找出用户在产品使用过程中遇到的问题，反向推动产品做改进。运营在初期就深度介入到产品里面去，持续运营和迭代。运营需要打磨出一条从产品发布，导入用户，收集问题反馈，查看数据，分析转化率、留存等数据，提出产品迭代需求，产品迭代完整的闭环。1.3.3互联网类型产品运营介绍互联网类型产品运营主要分为基础运营，市场运营，活动运营，用户运营以及内容运营几个大类。一、基础运营基础运营主要是维持产品正常运作的日常工作。包含日常办公、人员招聘、物料准备等。二、市场运营市场运营主要是通过商务合作、产品合作、渠道合作等方式，对产品进行推广输出。清晰的产品定位，是市场运营推广的基石。前期市场运营的主要目标是扩大影响，吸收用户。通过对目标群体的准确定位及分析，合理配置各种市场资源，达到效益最大化。用尽量合理的成本吸引最优势最匹配的用户。充分利用互联网类型产品受众关注度高，传播范围广、交互性强等优势，通过优质的运营的团队，精准地传播品牌精神，吸引目标受众。互联网类型产品市场运营主要方式如下：•充分利用自身独有资源与良好的合作伙伴优势，让该产品具备有优秀的市场基因。可通过与各地市联合开展各类比赛以及与其它媒体及合作商家通过付费推广及资源互换等方式，扩大知名度，提升影响力。针对不同的时期开展不同的线下推广，初期通过自身优惠活动来带动用户使用，中期通过事件策划炒作来打响品牌的知名度，后期则联合商家做线下推广提高口碑，通过口碑营销二次传播吸引更多的用户使用。根据产品稳定性和用户数据，并根据需要达到的用户数量，与社会化媒体、活动策划、合作应用资源置换、地推等推广进行优化阶段，不断调整各自在总体推广中的构成比例，达到成本最低、效果最佳。采用精准营销的形式，将产品更有效、准确地推送到目标用户的手中。三、活动运营活动运营主要是针对需求和目标策划活动，通过数据分析来监控活动效果适当调整活动，从而达到提升KPI,实现对产品的推广运营作用。以用户运营和内容运营为基础，深入分析活动受众属性、通过一系列有效策划的主题营销、事件营销、热点营销、节日营销等活动借势传播、将营销活动和产品无缝的结合，通过活动调动新老用户积极性，提高活动留存率和用户的二次传播。

四、用户运营用户运营主要是负责用户的维护，扩大用户数量提升用户活跃度。通过了解目标用户和现有用户的用户画像，针对用户建立互动机制，提升核心用户留存率，搭建用户成长体系，及运营积分体系。利用模型分层分析用户特性，推动用户数据完善。用户运营的根在数据上。通过数据分析，才能发现问题，进而有的放矢的采取相应运营方案。用1画傢■目韩用户*班肓用户竝互潇几制用1画傢■目韩用户*班肓用户竝互潇几制一一提丹檢心用户留存率［艇用戸成氏悴乗推进用户数庭完善制走更辅准运雪方壽I讎运莒相甘体票五、内容运营内容运营主要是对产品的内容进行指导、推荐、整合和推广。产品的内容运营，是连接产品和用户（或用户行为）的桥梁，除了产品本文案编辑团队要做好内容的采集及整理要先花时间去好好深入了解你的受众群体，什么内容是可以引起他们关注但他们自己却又在其他地方无法系统获取到的。内容运营采编原则如下：优血闊囚优血闊囚容/筒化F3容要简明言接/極优文字一图片-视濒J快速化强快•后燕/精品化内容林不求全用户UGCU区充分调动用户的积极性.通过以人為中心的运营手段.貼进和回结用户.盍持用户自雄产主高质呈PJ容.有情怀亍井自己的战事通过调研、访谈、有奖问答等形式与种子用户的深度交流，收集用户对竞品的不满，尽可能多地满足种子用户的核心诉求。通过对产品功能的深度优化提升产品的竞争力达到口碑营销的效果。产品运营不同阶段的目的及策賂产品阶段早期盼；问最施用户I罄蠶I■巡隣鈿胪健卸扩大范围\勰蠶豐器盘；嘗蠶龍鷲諒囁鑒鶴盘常

强粉歿葩性及宜对I原生活场舅.髀决用户的痛点；扩大范围-4——————————I—————=——亠__一一——考验畸!星否商于行业腔込証飜业豔强調爭求反—=——亠__一一——当用户从偶然访问变为经常访问之后，要考虑如何将他们转化成登陆用户。通过营销活动引导优化用户完成注册流程并关注用户使用频率和客单价这些数据，进一步完善针对这部分用户的服务。互联网类型产品支撑方案1.4.1以用户为主导的产品设计调研支撑在传统产品的设计调研方式中，市场调研的涵盖太广，其中也包含了用户的概念——“消费者市场”，但这种调研方式仍然有局限性，它将消费者置于市场之内，采取了市场学角度进行用户研究，推行着市场学角度下“以用户为中心”理念，出现了一些弊端。与之相反，互联网体验经济时代的到来，“用户”这一词被成功地推到了设计调研的金字塔塔尖，“用户至上”、“体验为王”的产品理念深入民心，用户角色被丰富化。1.4.1.1互联网类型产品设计调研介绍一、互联网类型产品设计调研的定义互联网类型产品设计调研，即在产品设计的所有阶段通过科学的方法对产品进行分析，对用户的使用行为以及情感进行搜集并整理。此外，设计调研中还关注持续的市场数据走势，进而获得市场的发展现状及规律，为企业提供项目的分析及金额双侧阶段提供相应的信息管理活动。通过产品设计调研，研究者可以得到市场中相同产品的基本数据，而且还可以获得产品使用者的基本信息，购买力等，这些都将成为设计展开时，对产品进行研发过程中的重要指标数据，这些调研的结论会直接影响到企业的新产品研发的进程以及方向。二、互联网类型产品设计调研方法介绍从互联网类型产品设计角度来讲，主要可分为观察法、询问法、资料分析法、问卷法四种形式。（1）观察法观察前要根据对象的特点和调研目的事先制定周密计划，合理确定观察路径程序和方法。观察的过程中，要运用技巧，处理灵活突发事件，以便从中取得意外的、有价值的资料。在不损害他人隐私权等合法权益的前提下，调查时可采取录音、拍照、录像等手段来协助收集资料。（2）询问法询问法是一种比较常见的市场调研的方法。运用询问法进行市场调研时，要事先准备好需要询问的问题要点、提出问题的形式和询问的目标对象。询问法还可以分为直接询问法、书面询问法、集体询问法、个别询问法、邮寄询问法、电话询问法等。（3）资料分析法资料分析法是互联网类型产品设计师经常使用到的调研方法。因为它简单可行，很容易实施，是汲取他人经验，扩展自己的思路，避免重复工作的好途径。使用资料分析法做市场调研一定要注意所获取的资料的真实性和时效性，在可能的情况下，一定要获取第一手的资料，这样的资料才有比较好的分析和利用价值。（4）问卷法是事先拟定出所要了解的问题，列成问卷，交消费者回答，通过对答案的分析和统计研究，得出相应结论的方法。三、产品设计调研的意义在互联网类型产品的设计流程之中，针对设计的产品调研有着比较重要的作用，具体表现为：研究者们可以在产品设计开发的最初阶段，就可以快速的获取用户的基本需求和信息，以及他们对未来的展望；使用产品设计调研的方式，企业能够对产品在市面上及用户的心理位置有准确的认知；企业能够通过产品设计调研找到自身的优势，成功的免遭同类产品失败的经历；设计师们可以在受到成

本、结构条件等的限制下，设计出符合企业价值的最佳产品。1.4.1.2互联网类型产品设计调研方法一、“用户”重定义用户，简单来说，用户是指使用产品的人。可以看出，用户这一概念拥有两层含义：消费者消费者宏观角度：用户属于人类的一部分。用户在使用产品的过程中会产生个性的感受：视觉、听觉、触觉等，这些属于内因的影响；除此之外，用户也会产生共性的感受，如存在感。用户的共性、个性问题聚集在一起，成为了产品设计调研者们丰富的资源池。微观角度：用户，即商品的受众、接触人。用户跟产品关系最近，可以说是每一天都会与之产生互动，包括了用户在产品使用的前期、使用产品的行为、使用场景、使用习惯、兴趣等因素，用户自身构建了系统的生态圈，因此，针对用户的调研不能仅仅停留在了解用户身份的层面，还需要跟用户一起去探讨从接触产品到抛弃产品的所有阶段，因此，微观层面的用户可细分为兴趣用户、行为用户、场景用户等。今天，人们生活已离不开互联网产品，如微博、微信、论坛、贴吧等，用户研究者已学会通过数据找到用户之间的相关性，快速捕捉到用户的真实反馈，从中选出目标，针对性展开调研。认识互联网时代下的用户特点，有助于调研者更好地借助互联网工具完成调研。互联网时代下，用户有以下特点：自动完成了用户的分类。社交平台的产生都是在用户兴趣上建立起来的，如微博、微信，形成了一定的圈子，这些圈子对设计调研非常有用。重现了用户的生活方式。有了眼动仪、数据监测能技术，用户在互联网中的使用产品方式都被记录了下来，研究者通过读取一些自己获得的资料和数据，能重现用户的使用场景，从而找到用户的使用方式及生活方式。乐于分享。用户们已经形成了分享的习惯，这类主动分享的行为对设计调研十分有利，调研者可以通过用户提供的内容进行特征的甄别，提升调研的准确率。数据信息量庞大，可参考性高。大数据时代下的产品都有共同的特征，即用户使用产品的方式可以用摄像头、检测设备等方式记录，并对此做定性、定量的分析，能找到规律。推送形式多样。不同于传统在路上或找人发调查问卷，使用网络平台，可以直接在用户使用的产品上推送调研问卷等信息。总之，在以往的观念里，“低消费能力用户人群”实际上是边缘化的非主流人群，不论“真用户”和“伪用户”。那么互联网的一大特性就是，让“非主流”可以成为“主流”，可以让“小众”变成长尾。二、以用户为主导的产品设计调研方法、1）众包平台评价方法众包概念由美国《在线》杂志记者HOWE在2006年时提出。他认为“众包最普遍的特性在于异质性的多样化，它构成了群体只能的核心。”利用众包方法调研来搜集用户对市场现有产品使用问题反馈和评价，有助于指导设计方向，以便产品更好地上市。调研者可以基于热门社区构建“众包平台”，也可以搭建基于调研目标的“群体智能”整合平台，通过布置任务来让用户完成电脑无法代替的工作，调研过程会带入更多的情感诉说，将线下的调研方式在线上完成，大大节省了开展的成本。众包模式调研已经为互联网产品调研的主要方式之一，得到了大多数用户研究者的认可。它不仅呈现了在网络社区开放的环境下利用群体智能实现“超级外包”的任务合作机制，还为企业战略和产品开发大大提升创新效率和问题解决能力。此外，它还拥有两大特色：投入产出比高——社交网络中拥有众多使用者资料，提供给研究人员不错的参考内容。而且，吸引用户到此过程中来是由于任务根据用户兴趣平台而建立，自动筛选了无效用户的输入，提升了调研的效率。群体智能能够启发调研者新的灵感和方向——与传统的调研方式相比，用户反馈的信息量更大。有时，仅有少部分的用户会选择主动开放地提供自己对产品的看法，信息量较小，尽管如此，研发人员仍然能够通过对用户数据采集，新奇想法创意点搜集，掌握重要的并值得借鉴的内容，为进一步的用户角色构建和设计方向提供参考的思路。（2）焦点小组访谈评价方法焦点小组，又被人称作小组座谈会法，实质上是指通过小型座谈会的形式进行的访谈类活动。其中与会人员均是具有代表性的消费者或者使用者，整个访谈进行轻松、并且做到了用户——产品单一的线路方向，由具有经验的主持人与组内成员完成突破性的谈话。此方法在产品设计调研中经常用到，主持人通常由有一定产品使用经验的用户或者员工担任，通常在观察室中进行。这类调研的方法并非是找到一群人过来聊天。主持人负责问题的制定、话题的流程设计，然后由参与者自由讨论，并对现场作适当的引导和把控，一般会使用摄像机的拍摄用户的行为与话语的信息。在适当的场景和特殊的深度用户，主持人是可以激发用户谈论的欲望的，可以同时采用引导提问等不同的方式采集用户描述的信息。焦点小组的主要目的是通过倾听用户对产品使用的过程中的场景及行为的看法，提供一些可供的调研者深入的了解的内容。此方法是针对用户需求和意见的进行的定性方面的研究方法。参与到此方法中的用户数目在5-7人以内，方法占用的时间应该控制在两个小时以内。在访谈的过程中，主持人以及观察者需要注意用户的言语及表情，控制着整个现场的氛围，把握好节奏，并适当提供饮食、饮水等内容，避免用户在参与过程中疲劳。焦点小组访谈法被用于产品设计的各个流程中，其中以前期调研为主，因为此方法要求用户有一定的产品使用经验。此外，焦点小组访谈法也适宜于其他阶段，如研发阶段、数据分析阶段、评价阶段等。此方法对主持人的谈话技巧有一些硬性指标，此外，在用户的选择、访谈流程把控能力上也有一些要求。将用户招募到小组讨论中采用此方法有以下几个优点：讨论耗时较短跟其他访谈法不同，用户在这种小组讨论中能提供丰富的有效反馈，给设计人员和调研人员都带来了大量具有参考价值的东西，且，此类方法较问卷调研方法而言，效率更高，针对性更强，更省钱。互动性的讨论用户之间相互影响，对话的范围被扩大，对共同问题进行深挖成为可能，用户对于问题的参与热情及影响程度可以在现场被直接拍摄并保存下来。闪念和直觉探索成为可能用户在产品使用过程中会有触动点，一定量的“触动点”搜集容易获得，随着对话方式的变化，用户的构思会越来越丰富。访谈的氛围轻松用户凑在一起后话语明显变多，谈话的戒备心理变弱，在相同特征的群体中发现了同样的痛点后更坚定，支持用户体验。焦点小组的最终目标是理解用户，而不是推断用户的属性；其作用体现在确定问题存在的范围，而不是找到具体的细节问题，是对人们提供观念的认知方式。在具体的情景调查和任务的分析过程中，我们可以在产品正式进入到研发阶段时候变设想好用户使用的全部场景图。作为一种研究竞争品牌的工具，焦点小组可以重新设计并且在规定的周期内完成。在后期的产品开发中，采用此法有利于帮助研发者对问题进行识别，并完成对问题的优先级安排。三、以用户为主导的产品设计调研的优势（1）适用于设计的多个流程在过去，企业在产品的设计之初，往往将较多的目光投入到了市场上面，希望通过对市场上的销售反馈信息有所掌握，并给产品的开发团队制作了精细的消费者的个人资料、背景信息。偶尔，调研市场的人员还会去搜集商品售出之后的服务数据。相反，以用户为中心的设计的研究思路，则更容易将产品设计的重点均衡地分布在各项流程之中，“概念形成——设计定位——设计分析——设计制作——设计评价——产品跟踪”。尤其是在设计者与用户进行交流合作时，给出了许多分散性的意见反馈，系统化的数据支撑，让产品设计更接地气。（2）具有更强的探索性与互动性基于具体且实际的项目要求而展的调研部分，在产品开发中的概念设计阶段就有了非常具体的计划和安排，采用了补仓的方式地毯式地搜索，完善资料数据的更新。相反，将用户放在主要位置的设计调研方式，则是在以“用户为中心”的设计思想的灌输下一步步进行着，这类方法可以跟参与调研的用户在讨论和聊天的过程中得到需要的信息，找到相应的结果，使报告的输出具有颠覆性和互动性，在产品设计的下一阶段能发挥更大作用和功效。（3）挖掘到更深层次用户需求此类调研方法在贯彻执行了用户至上的设计理念，在挖掘用户的宏观属性时强调了对用户资料的联系、分析的重要性。而且，通过这类调研，我们能够挖掘更多的深层次需求，思维模式、行为方式、使用场景，让这些存在了调研者的脑海里，上述调研结果是真实有效的参考数据，通过这类调研方式能够指导设计的方向正确，以至于不会在设计的展开阶段出现差错。相反，传统的产品设计调研中容易将使用者作为深入研究的对象，始终看重用户购买后的反馈、购买前动机，对产品的经销指数有了清晰的认识，对市场上及舆论中的压力十分看重，导致了数据的真实性、准确性受到其他信息的干扰。因此，以用户为中心的产品设计调研方法在产品设计流程展开时有一定预见性和准确性。（4）全方位地制定产品发展策略在传统的产品设计调研流程中，整个调研过程都是针对市场来进行的，更多的关注包括了市场的销售数据、产量数据、返厂指数、消费者购买量的变化等信息，为下一代产品上市做准备，主要根据商品的定位、开发、制作、上市及用户的售后意愿这一流程来进行。与之不同的是，基于用户而展开的调研方式则是直接认识用户，清楚了用户使用产品的流程和具体的操作任务，从而发现产品最打动用户的地方。后者在今天更有具有参考价值，通过关注用户的操作方式和内心感受来针对性地改良产品设计，达到良好的生态循环效应。以大数据为关键的数据分析技术支撑数据分析是验证产品设想的最具说服力的工具，更为背后的人性和商业思考提供数据价值。互联网产品无时无刻不在产生大量的数据，如何科学、规范的利用数据分析技术，挖掘产品价值，为产品提供决策规划。数据分析的核心并不在于数据本身，而在于设计有意义、有价值的数据指标，通过科学有效的手段去分析，进而发现问题优化迭代。数据分析因价值而存在，数据分析本就是一个价值增量的过程。1.4.2.1数据分析的重要性及手段在产品的整个生命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。1、描述性统计分析包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。此外，以平均数和标准差来描述市场导向、竞争优势、组织绩效等各个构面，以了解样本企业的管理人员对这些相关变量的感知，并利用t检验及相关分析对背景变量所造成的影响做检验。2、Cronbach'a信度系数分析信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性(consistency)来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。针对各研究变量的衡量题项进行Cronbach'a信度分析，以了解衡量构面的内部一致性。一般来说，Cronbach'a仅大于0.7为高信度，低于0.35为低信度(Cuieford,1965),0.5为最低可以接受的信度水准(Nunnally,1978)。3、探索性因素分析(exploratoryfactoranalysis)和验证性因素分析(confirmatoryfactoranalysis)用以测试各构面衡量题项的聚合效度(convergentvalidity)与区别效度(discriminantvalidity)。因为仅有信度是不够的，可信度高的测量，可能是完全无效或是某些程度上无效。所以我们必须对效度进行检验。效度是指工具是否能测出在设计时想测出的结果。收敛效度的检验根据各个项目和所衡量的概念的因素的负荷量来决定；而区别效度的检验是根据检验性因素分析计算理论上相关概念的相关系数，检定相关系数的95%信赖区间是否包含1．0，若不包含1．0，则可确认为具有区别效度(Anderson,1987)。4、结构方程模型分析(strueturalequationsmodeling)由于结构方程模型结合了因素分析(factoranalysis)和路径分析(pathanalysis)，并纳入计量经济学的联立方程式，可同时处理多个因变量，容许自变量和因变量含测量误差，可同时估计因子结构和因子关系。容许更大弹性的测量模型，可估计整个模型的拟合程度(Bollen和Long,1993)，因而适用于整体模型的因果关系。在模型参数的估计上，采用最大似然估计法(MaximumLikelihood,ML)；在模型的适合度检验上，以基本的拟合标准(preliminaryfitcriteria)、整体模型拟合优度(overallmodelfit)以及模型内在结构拟合优度(fitofinternalstruetureofmodel)(Bagozzi和Yi,1988)三个方面的各项指标作为判定的标准。在评价整体模式适配标准方面，本研究采用x2(卡方)/df(自由度)值、拟合优度指数(goodness,of.f：ijt.in.dex,GFI)、平均残差平方根(root一mean.square：residual,RMSR)、近似误差均方根(root-mean一square-error-of-approximation,RMSEA)等扌旨标；模型内在结构拟合优度则参考Bagozzi和Yi(1988)的标准，考察所估计的参数是否都到达显著水平。1.4.2.2大数据分析处理的方法大数据分析处理的方法主要包含四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘。一、采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。二、统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。三、导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。四、挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的K-Means、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，还有，常用数据挖掘算法都以单线程为主。以日常运营为依托的技术支撑互联网类型产品的日常运营支撑工作主要执行产品的运行维护和监控工作、包含：改进、改造、维护、监控、咨询、培训等，主要为了满足互联网类型产品运营要求，保证互联网类型产品持续稳定工作，提高用户满意度。1.4.3.1互联网类型产品日常运营支撑介绍一、日常运营支撑工作目标日常运营支持工作的主要目标是保持产品稳定运行，提高运营支撑效率。在公司的运营系统正式上线之后，日常运营支撑工作就是保证上线系统正常稳定工作，并能够根据要求进行改造支撑。针对用户的个性化需求，推出差异化的产品及服务，才是企业制胜的关键。要重视用户体验，提供差异化的服务都需要运营支撑进行信息管理、分析、处理等支持。二、日常运营支撑主要职能日常运营支撑主要职能主要包含以下方面：进行产品的日常维护，监控，故障处理等工作。配合研发项目组解决客户提出的各项需求，问题，以及新旧功能调整。预测与检查各项目的异常，故障，发现并及时呈报并处理管理、督导项目组维护工作的正常运作研究把握属下维护人员的工作，充分调动其积极性，工作能力，响应速度。三、日常运营支撑工作范围介绍日常运营支撑工作主要的范围包括资源管理、网络管理、流程管理和客户支撑等方面。而针对于互联网类型产品来说，日常运营支撑工作主要有以下方面：日常维护日常维护包括对服务器巡检，数据库巡检，网络巡检，系统使用巡检，数据处理。各方面巡检主要目的是检查各项状态是否正常。服务器巡检：主要工作是检查服务器是否正常运行，内存使用是否过高，服务器日志系统日志文件是否过多，文件占用服务器空间是否过大。针对问题需要做出正确的处理，并制定策略。数据库巡检：主要目的是为了保证系统访问速度，数据处理能力，提高用户体验。检查数据库是否正常运行，用户表空间使用率是否多大，已经有无锁表进程等。针对问题做出相应处理。网络巡检包括检查网络