利用社交媒体营销来提高APP的日活跃度

随着智能手机的普及,移动应用程序(APP)已成为人们生活和工作的必需品。由于市场竞争激烈,只依靠APP自身的优势已经不足以保证其流行和成功。因此,利用社交媒体进行营销已成为许多应用程序开发商需要考虑的一种重要策略。本文旨在探讨如何利用社交媒体营销来提高APP的日活跃度。

基于手机信令和POI大数据的高密度城市公园绿地日夜游憩活跃度研究——以上海市典型公园绿地为例

公园城市背景下,公园绿地发展出现了新趋势,市民开展公园绿地夜间游憩活动,改变了传统游憩模式,激发了城市夜间活力。基于大数据方法,通过手机App信令数据和公园周边设施兴趣点(POI)数据进行空间统计分析,初步揭示了公园绿地的日间、夜间游憩活跃水平差异现象与主导影响因素类型及结构。以上海市12个典型公园绿地为例,开展游憩热力监测对比分析,提出游憩活跃水平的定量分析指标“日夜活跃度”,基于该指标对公园绿地游憩活跃类型进行细分。结果显示,单纯的日间活跃型占公园绿地的比例仅为16.67%,公园绿地游憩模式已从传统的日间型向日夜兼顾型转变,进一步分析了影响公园绿地夜间活跃水平的主导影响因素,通过公园绿地夜间游憩热力点总数(R)与内部、外部影响因素的关联性分析,绘制显著相关因素的影响力排序。分析结果显示,公园夜间游憩活动较为普遍,周边设有如商务、宾馆、金融、购物、医院、交通设施等公共服务设施的公园,夜间游憩活动会进一步增强。研究成果对系统推进公园城市规划设计,优化高密度城区的公园绿地服务设施配套,提升公园绿地精细化管理水平具有积极的促进作用。

基于GPS数据的城市居民多日出行活跃度分析

通过提出居民出行活跃度的概念和测度方法,分析居民多日出行行为的活跃程度,丰富多日出行行为分析的理论体系,为城市空间优化和交通政策引导提供参考。居民出行的活跃程度是出行频率、出行距离、出行时长、出行方式和出行目的等出行要素的综合体现。基于上海市2014—2015年智能手机GPS辅助的居民一周活动-出行调查,通过分析居民的出行频率、出行距离、出行时长、出行方式和出行目的等多个出行活跃度指标,运用K-均值聚类的方法定义四种出行活跃度类型——多方式、多目的、长距离三种活跃出行者类型和较不活跃出行者类型。数据显示,不同活跃度类型人群在平日、工作日及周末拥有的出行特征具有明显差异,同时通过多项Logistic回归模型分析得出居民的个人及家庭社会经济属性对活跃度类型的显著影响。出行活跃度概念和测度方法的提出有助于分析城市居民出行行为的复杂性,便于对居民出行的活跃程度形成综合全面的考量,有助于分析居民出行需求对城市空间与交通政策的反馈作用。