目前，移动应用软件的爆发式增长带来了种类繁多数量也剧增的众多移动应用，用户在选择移动应用过程中并没有可以参考的标准。在此情况下，移动应用的友好性分析和应用软件排行对于用户选择移动应用具有一定的指导作用，同时也可以促进移动应用的良性发展，**移动应用的整体质量。目前，对于移动应用性能分析主要集中在移动应用端到端QoE分析、用户黏性分析、业务协同友好性分析等方面。而这些方面分析的共同点就是都要基于大数据分析，将大量的用户和应用相关信息进行收集和计算得出结论。

一、微商系统软件主要的功能介绍

1、各种奖励模型：多层平级推荐奖、高及推荐奖、累积业绩奖、团队业绩奖等2、团队管理：直接邀请代理模式，清晰查找直属代理及团队代理详情

3、虚拟库存功能：用户可预存库存后随时提货

4、数据统计：实时分析用户需求，晶准营销新增代理、发货区域等维度数据统

5、授权管理：品牌商自定义授权编码格式，系统自动生成授权编码，方便快捷

6、财务管理：佣金返利自动结算，佣金/货款自动生成，T现便捷安全

7、订单业绩管理：轻松下单，发货全程跟

二、选择微商系统软件有何优势？

1、成本优势：相比品牌商自己团队操作要节省人力、物力、财力成本。

2、技术优势：自主研发的微商系统软件，还支持量身定务，是同类服务商无可比拟的。

3、效率优势：相比人工处理，周期长效率低，操作繁琐，我们的微商系统软件批量处理，自动生成，效率高

4、性价比优势：度不够事倍功半，交给更的我们，省心省力！相比同类服务商，我们性价比更高

那么，在这个大数据分析计算的过程中通常使用人工智能算法进行解决。不同的机器学习算法是进行大数据分析的利器，目前广泛采用的有加强学习算法以及基于神经网络的深度学习算法等。这些学习算法运作模式是将不同应用在不同应用场景下的能耗、时延、**、速率按指标要求进行收集和存储，作为神经网络体系的输入端。然后，按照不同的应用种类区分社交应用、即时通信应用、音视频应用、云应用、浏览器应用和游戏应用，将不同领域内的应用对于能耗、时延、**、速率等指标的需求度进行分析，并生成对应指标的加权值作为神经网络的权值。*后，通过大量数据的训练和反馈计算形成神经网络模型。经过学习的模型可以完成应用整体友好性结论输出，也可以完成基于当前数据的应用排行，同时还能通过现有数据进行预测应用性能。目前，各运营商积极建立移动互联网用户行为分析系统，在数据共享的基础上实现对移动用户访问互联网的行为进行分析，*终掌握用户的上网习惯以及偏好，从而准确定位用户对于移动互联网的需求，为移动企业经营分析决策提供数据支撑。