移动设备数据挖掘技术

本书详细阐述了与移动设备数据挖掘相关的基本解决方案，主要包括移动网站、移动应用程序、移动数据、移动人群，以及移动分析等内容。此外，本书还提供了相应的示例，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 

本书详细阐述了与移动设备数据挖掘相关的基本解决方案，主要包括移动网站、移动应用程序、移动数据、移动人群，以及移动分析等内容。此外，本书还提供了相应的示例，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
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第 1 章移动网站  1

11 为什么做移动网站  1

12 建立移动网站  2

13 移动商务  5

14 将品牌装进口袋  7

15 移动搜索引擎优化（SEO） 9

16 移动网站需求  10

17 移动网站检查清单  15

18 构建移动网站  17

19 何时建立移动网站  25

110 移动网站体验  27

111 使移动网站能被Google 搜索到  29

112 移动时代已经到来  31

113 移动支付  32

114 Adobe ShadowTM 移动网站测试器  33

115 移动Cookies  34

116 ConnectMe QRTM 网站  36

117 移动广告网络  37

118 移动网站开发者  40

119 移动网站开发案例研究  43

1191 OneIMS 43

1192 YoMoBi 
44

1193 MobiTilycom  44

120 通过设备ID 进行追踪  45

121 移动网站与应用程序  47

122 移动社交网站  49

·VIII·
移动设备数据挖掘技术

123 网页和无线站点  50

124 使用HTML5 创建移动网站  54

125 移动网站速度的重要性  56

126 移动网站营销挑战  57

127 移动网站建设是首要任务  58

128 移动网站指标  59

第2 章移动应用程序  61

21 为什么开发应用程序  61

22 Google Mobile AdWords 应用程序  62

23 超文本标记语言5（HTML5）  64

24 咄咄逼人  67

25 品牌应用程序  67

26 应用程序指标和发展趋势  68

27 应用程序交易所  70

28 应用程序开发者联盟  71

29 娱乐应用程序  71

210 新闻应用程序  72

211 应用程序任务清单  76

212 Picture-This 应用程序  77

213 政务应用程序  81

214 隐形应用程序  82

215 应用程序赶超个人计算机（PC）  83

216 健康应用程序  84

217 创建受欢迎的应用程序  85

218 应用程序广告发布器  86

219 商业应用程序  87

220 视频应用程序  91

221 Twitter 应用程序  91

222 应用程序使用模式  93

目录
·IX·

223 Whispering 应用程序  94

224 Hyper Targeting 应用程序  96

225 应用程序崩溃  97

226 地图应用程序  98

227 美国应用程序经济  99

228 Googling 应用程序  101

229 应用程序选择  102

230 应用程序安全  104

231 本地企业应用程序  107

232 $应用程序  111

233 环境社交网络应用程序  113

234 应用程序开发者  114

235 应用程序人口统计  115

236 应用程序三角定位服务  116

237 应用程序广告代理  118

238 应用分析  119

239 广告即应用程序  120

240 应用程序的未来  120

第3 章移动数据  123

31 工作原理  123

32 机器对机器（M2M）遥测  127

33 移动数据指标  130

34 个人和企业移动数据合并  133

35 GPS 和Wi-Fi 三角定位  134

36 移动数据备份  139

37 实时统计  140

38 双曲线定位  142

39 移动数据隐私关注  143

310 深度包检测（DPI）  145

·X·
移动设备数据挖掘技术

311 移动营销数据  147

312 移动数据聚合网络  148

313 移动视频数据  150

314 iPhone 和Android 的ID 数字  150

315 屏蔽浏览器  153

316 移动语音识别数据  154

317 移动数据服务保证  158

318 移动面部识别  159

319 移动钱包数据  160

320 移动数字指纹数据  162

321 捕获移动数据  165

322 移动感知数据  166

323 移动狂人  168

324 移动数据隐私政策  171

325 移动大数据  172

326 移动数据三角测量技术  174

327 移动数据与移动收入  175

328 通过移动数据三角定位  176

329 移动数据的挑战  177

330 移动数据三角定位交易  178

331 移动数据的未来  182

第4 章移动人群  183

41 移动用户  183

42 交易人群  184

43 移动分析：对象、地点、方式和原因  189

44 社交移动人群  194

45 Apple 移动人群  196

46 Facebook 移动人群  205

47 Google 移动人群  213

目录
·XI·

48 Twitter 移动人群  220

49 Amazon 移动人群  226

410 移动四杰  232

第5 章移动分析  237

51 挖掘移动设备  237

52 挖掘移动网站  238

53 移动分析指标  241

54 Google 移动分析  242

55 人工智能（AI）应用程序  244

56 移动设备聚类  245

57 挖掘移动邮件  247

58 移动设备文本挖掘  247

59 移动设备分类  250

510 流分析  256

511 挖掘移动人群  257

512 挖掘社交移动设备  259

513 人工智能移动设备  261

514 企业对企业（B2B）营销分析  262

515 映射移动设备  263

516 文本分析  272

517 行为分析  276

518 流分析  279

519 移动网站分析  284

520 移动社交咨询公司  287

521 移动分析  289

前 言本书介绍了如何对成千上万的移动设备进行数据挖掘。这些设备与人们形影不离，详细记录着生活中的每个细节。人们可以利用这些设备，通过各种方式随时随地传递信息，还可以获得想要的一切，如产品、目录、游戏、新闻、电影、联系、书籍、搜索、服务、兴趣、位置、娱乐等。本书从第1 章的创建和使用移动网站开始讲述，紧接着是第2 章的移动应用程序战略使用。这两章都很重要，因为它们形成了重要的移动数据，也就是第3 章的主题。第4 章论述了移动人群，可以根据不同的市场来区分，包括苹果、谷歌、脸书、亚马逊和推特等。后，第5 章通过聚类、文本以及人工智能分类软件和技术，详细论述了移动分析。数据挖掘、行为跟踪、大数据、商业智能、网站分析以及重要的人工智能已经被企业、品牌和营销商限制在了固定设备上。然而，从近期趋势来看，这一局面将会改变。将来是移动的世界，这就是作者写这本书的原因。以下是几个需要考虑的数字：  “2014 年前，移动营销收入将增长到580 亿美元。”—Gartner（http://www.gartner.com/technology/home.jsp）。  “到2015 年，可能会有更多的移动互联网用户，并且数量将超过个人计算机用户。”—IDC（http://idc.com/）。  “到2016 年，全球移动营销将增长30%，达到1047 万亿美元。”—Ovum（http://ovum.com/section/home/）。