| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 论文研究背景介绍 | 第11-13页 |
| 1.1.1 移动游戏用户行为分析的现状 | 第11-12页 |
| 1.1.2 IOS 平台的发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2 论文研究目标和意义 | 第13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第16-25页 |
| 2.1 常见的移动终端操作系统介绍 | 第16-17页 |
| 2.1.1 Windows Phone 操作系统 | 第16页 |
| 2.1.2 Andriod 操作系统 | 第16-17页 |
| 2.1.3 IOS 操作系统 | 第17页 |
| 2.2 IOS 平台技术介绍 | 第17-24页 |
| 2.2.1 IOS 基本框架介绍 | 第18-19页 |
| 2.2.2 IOS 应用程序的生命周期三 | 第19-21页 |
| 2.2.3 MVC 设计模式 | 第21-22页 |
| 2.2.4 XCODE 编程环境简介 | 第22-23页 |
| 2.2.5 开发语言 OBJECT-C 简介 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于 IOS 平台移动终端数据统计工具设计与实现 | 第25-37页 |
| 3.1 IOS 移动游戏用户行为数据统计工具需求分析 | 第25-27页 |
| 3.1.1 功能性需求分析 | 第25-27页 |
| 3.1.2 非功能性需求分析 | 第27页 |
| 3.2 IOS 移动游戏用户行为数据统计工具设计 | 第27-28页 |
| 3.3 IOS 移动游戏用户行为数据统计工具模块实现 | 第28-35页 |
| 3.3.1 数据收集模块 | 第28-31页 |
| 3.3.2 数据结构模块 | 第31-33页 |
| 3.3.3 数据上传模块 | 第33-34页 |
| 3.3.4 开放接口模块 | 第34-35页 |
| 3.4 数据统计工具测试 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 移动游戏用户行为数据分析平台 | 第37-50页 |
| 4.1 基于 HADOOP 的数据分析平台 | 第37-40页 |
| 4.1.1 Hadoop 框架介绍 | 第37页 |
| 4.1.2 MapReduce 编程模型 | 第37-38页 |
| 4.1.3 HDFS 分布式文件系统 | 第38-39页 |
| 4.1.4 Hive 的介绍 | 第39-40页 |
| 4.2 数据分析平台架构设计与实现 | 第40-44页 |
| 4.2.1 日志导入模块设计与实现 | 第42-43页 |
| 4.2.2 存储处理模块设计与实现 | 第43页 |
| 4.2.3 查询分析模块设计与实现 | 第43-44页 |
| 4.3 数据分析平台的验证 | 第44-45页 |
| 4.4 移动游戏用户行为数据分析模型 | 第45-48页 |
| 4.4.1 用户日活跃数，日均在线时长 | 第45-46页 |
| 4.4.2 用户留存率/流失率 | 第46-48页 |
| 4.4.3 用户付费率 | 第48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50-51页 |
| 5.2 工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 作者简介 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
