探讨大数据技术对手机软件用户服务体验的改善

（天津市东方环亚通信科技有限公司，天津 300110）

0 引言

随着高新技术水平的不断提高，智能化技术正在完全融入和影响我们的日常生活和工作，当今信息技术已广泛应用于各行各业之中，人们越来越依赖的互联网产业，信息技术更是有着充分、全面的应用。

大数据时代的到来，使得生活中的所有数据都变得有意义。数据与我们的日常生活越来越紧密地联系在一起。从第一台大型电脑、照相机发展到家用笔记本电脑、智能手机，数据的体量正在成倍的增长，数据的收集和利用也正在不断升级。从目前汽车每日碳排放统计到全球气温检查，从个人在线偏好分析到总统选举时的投票趋势预测，我们利用如今的大数据技术都可以做到。数据将人和世界紧密联系起来，形成每个人都影响世界、每个人都受他人影响的繁杂网络。庞大的数据已经不能用传统的统计方法去处理，所以机器需要自己处理，从数据中学习知识，用学到的知识处理大量的数据，这是大数据时代不断发展的大数据技术。

1 大数据技术的基本定义和核心技术

1.1 基本定义

大数据是关于无法使用通用软件工具在一段时间内捕获、管理和处理的数据收集，只有新的处理模型才能拥有更多的决策、概述和流程优化功能，并且具有较大的容量、增长率和多种信息资源。大数据技术是大型数据技术的应用技术，通常包括大数据平台、大数据索引系统和其他数据应用技术。

1.2 核心技术

1.2.1 收集大数据

顾名思义，大数据收集是全方位地收集各种来源的海量数据。通常包括数据收集、网络数据收集和文件收集。

1.2.2 大容量数据预处理

预处理大量数据是指在正式分析大量数据之前对原始数据进行预先比较。一般来说，进行一般分类、整合等，明确无效和不正确的文件，提高建立后进行正式分析的数据的整体质量。链接通常分为四个阶段：数据纯化、数据整合、数据转换和数据规则。

1.2.3 大容量数据存储

大容量数据存储是利用现有存储以数据库格式存储收集到的数据的过程。

1.2.4 大数据分析和挖掘

从可视化分析、数据挖掘算法、预测分析、语义引擎、数据质量管理等方面提取、微调和分析无序数据的过程。

2 互联网软件平台服务与发展

手机应用的发展与移动互联网的发展和互联网的发展息息相关。现在智能手机的普及为人们的生活和娱乐提供了很多的舒适，但它们都是通过移动应用程序。目前，移动应用市场的大部分软件是由企业开发的，涵盖所有行业。但是，不能保证这些应用程序将全心全意地为用户服务。在某种程度上，它等同于分发自定义应用程序、通过列表吸收用户流量、内置软件、恶意软件以及破坏现有应用程序市场。为了更好地开发应用程序，智能软件开发需要专注于更加便捷化的服务。

3 大数据技术改善软件平台服务

3.1 购物软件

随着互联网技术的发展和普及，电子商务进入了快速发展的快车道。网上购物的消费模式改变了人们的习惯。商场为消费者提供丰富的产品信息、便捷的交易方式、有竞争力的商品价格和宽松的购物环境。

据官方称，消费者通过淘宝、京东、唯品会等购物应用程序花费了大量资金，在软件中存储了大量消费者数据。消费者网站上的消费者行为数据正变得越来越重要，收集和分析这些数据将有助于商家和软件预测进一步的客户购买。

对于电子商务来说，没有什么比知道客户将来需要什么更重要的了。使用客户在网站上留下的行为轨迹数据来分析客户浏览的项目类别，帮助商家预测客户需要的项目，并运行相应的相关产品。通过分析客户的购物偏好，如您最喜爱的款式、风格和尺寸，您可以向客户推荐合适的产品，并为他们提供良好的工作体验。跟踪客户经常购物的购物中心，分析数据，并预测下次购买用户时会发生什么。根据客户查询，贸易商可以预测客户的购买力，向老客户推荐品牌商品，向普通客户推荐廉价商品，满足不同客户的不同心理价格。所以，我们应该使用大数据技术来明智地分析和预测准确的信息，以便它能够及时、更贴近客户地应用于正确的位置。

商品预测也是电商常用的大数据分析方式。新产品上线后，通过前几天的交易记录可以知道该商品能卖多少，是畅销还是滞销的初步分析结果，这是电子商务和交易平台供应商的双赢。

3.2 旅行软件

旅游类APP 在应用大数据技术时，可以为用户提供便利和旅游开发商开发旅游景点的建议。

旅游类应用程序中存储着热门旅游景点数据、用户的步行体验、用户对周边商店的关心等多种用户旅游数据，通过对这些数据的深入分析，可以为用户定制更加完善的旅游攻略。只要输入出发地和目的地，就可以根据这些信息设计整个旅行攻略。对于旅游开发人员，可以利用大数据技术分析游客数据，预测未来旅游开发的热点。包括热点游客、热点旅游商品、热点旅游开发地区、热点旅游资源等，可以有效提高旅游投资收益率。

4 大数据技术的未来

随着大数据技术的持续开发和研究，技术开发的各个方面主要包括以下三个方面，提出了新的发展趋势和挑战：

4.1 促进大数据的可视化

近年来，大数据的概念迅速吸引了公众的心灵，在公众面前可以直接看到的大数据更直观地表达了出来。可视化是将复杂数据转换为交互式图表，使用户能够更好地了解数据对象分析、内部规则搜索和概述。事实上，数据可视化大大拉大了大数据与普通人之间的距离，而不懂IT 技术的普通决策者可以更好地了解大数据及其分析的效果和价值。

4.2 深入分析促进大数据智能应用

在学术技术领域，深入分析将继续是管理全国大数据信息应用的代表。有关情报特别强调扩大相关能力，如决策预测和准确建议。这种与人类思维、影响和理解相关的扩展将是深入大数据分析应用的主要方向。

与传统的机器学习算法相比，将计算机自动学习创建功能的方法纳入建模过程，以减少人工设计功能的不完整性。通过深入的神经网络模型进行深度学习，更智能地提取不同层次的数据特征，使数据更准确、更高效的表达和教育样本、深度学习算法，更诱导传统机器学习算法。

目前，深度学习在图像分类、语音识别、问答系统等领域取得了突破性进展，可以轻松收集样本教育数据，确保业务应用成功。鉴于越来越多的行业和领域正在逐步改进数据收集和存储，深度学习有望得到广泛应用。鉴于大容量数据应用的复杂性，多访问收敛成为持续的正常状态。不断关注智能技术的发展是有好处的。在规划阶段、技术水平、实践流程等各个分析领域进行深入学习。

4.3 多学科整合和数据科学的兴起

大数据技术或多或少包括多技术集成、数学与统计、计算机技术、管理等，大数据应用和多领域应用进一步跨越。这种多学科的交叉整合需要并将会产生该专业的基本行业数据主题。基础学科的多层次基础将进一步完善学科的交叉整合。在大数据领域，许多相关领域似乎有着非常不同的研究方向，但在数据方面，它们实际上是相互关联的。随着社会数字化的深化，越来越多的学科在数据层面趋于一致，类似的理念可用于统一研究。从事大数据研究的人不仅包括计算机科学家，还包括数学科学家。我们希望业界对大数据边界采取更广泛和包容性的方法，采用所谓的“小数据”，甚至将域边界扩展到与“数据科学”相对应的整个数据领域和数据行业。建议共同支持数据科学领域的基础研究，努力将基础研究成果展示给技术研究和应用。

5 结束语

作为新兴技术的大数据技术是传统领域的一场革命，其趋势是利用全球大数据促进经济发展，改善社会治理，提高政府服务和监管能力。各国已为大型和数据来源制定了战略文件，以支持大量数据的开发和应用。从全球大数据发展的趋势看，大数据产业可以支持网络共享、集中集成、联合开发、高效利用社会生产要素，改变现行的生产方式和经济运行机制，显著提高经济运行水平和效率。中国是一个数据制造商，大数据管理和分析技术开发和应用的突破，可以继续引导互联网创新企业和创新应用的快速发展。