2017年第三季度手机用户偏好报告

2017Q3手机用户偏好报告

进入第三季度(Q3)之后,“全面屏”手机呈现出了爆发态势。新款手机一款跟着一款的到来,“全面屏”作为产品的卖点,不断被各大手机厂商所提及。如果用一个关键词来解读近期的智能手机市场,“全面屏”无疑是首选。

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安兔兔发布:2017年第三季度手机用户偏好报告

对于数以万计的安兔兔手机用户而言,过去的第三季度其选购手机的偏好是否发生了变化呢,哪种手机配置更容易得到他们青睐?今天,我们发布:2017年第三季度安兔兔手机用户偏好报告,揭晓谜底。

注:数据来源:安兔兔评测;

数据机型:安卓手机;

市场区域:国内市场

屏幕尺寸

2017年第三季度,在数以万计的安兔兔手机用户中,5.5英寸屏依然是首选,用户占比达到了33.74%;5.1英寸屏的用户占比紧随其后,二者之和超过了50%。与此同时,5.2英寸屏的占比则达到了7.59%,用户数量也不少。由此可见,5.5英寸及以下大小的屏幕尺寸更受用户青睐。

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安兔兔发布:2017年第三季度手机用户偏好报告

屏幕分辨率

至于与手机屏幕尺寸相对应的屏幕分辨率,1080x1920像素的分辨率用户占比最高,超过了三分之二,达到了75.58%。事实上,目前无论是高端手机,还是中低端产品,1080p(1080x1920像素)分辨率都是其首选,极为常见。

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安兔兔发布:2017年第三季度手机用户偏好报告

另外,鉴于全面屏手机已成爆发之势,全面屏手机中常见的2160x1080像素分辨率,未来的用户占比则会直线上升,超越720p(720×1280像素),晋升至第三,只是时间问题。

安卓版本

本期用户偏好统计机型为安装安兔兔评测的安卓手机,不含iOS等系统机型。2017年第三季速度,在数以万计的安兔兔手机用户中,Android 7.1.1用户占比最高,达到了32.19%。与此同时,Android 7.0及以上版本的用户占比则在50%以上,系统迭代升级正在稳步进行。

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安兔兔发布:2017年第三季度手机用户偏好报告

特别要指出的是,目前智能设备曝出了Wi-Fi高危漏洞,及时更新手机系统,修复系统漏洞变的异常关键。当前,前提是各大手机厂商能够持续发布系统更新。

RAM容量

过去大半的2017年,6GB RAM的用户占比直线上升。就安兔兔第三季度的数据来说,6GB RAM用户占比达到了35.39%,甚至超越了4GB RAM的用户占比,预计第四季度还会有一定程度的增长。

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安兔兔发布:2017年第三季度手机用户偏好报告

ROM容量

与手机RAM容量相对应的ROM容量,64GB ROM用户则占据绝大多数,达到了52.08%。32GB ROM的用户占比则不足20%;128GB ROM用户占比逼近32GB,未来或有望将其超越。

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安兔兔发布:2017年第三季度手机用户偏好报告

结合安兔兔手机用户的RAM和ROM容量分布不难发现,其中使用高端以及中端手机的用户占比较高。

处理器核心数

2017年第三季度,八核心处理器(或为移动平台)在安兔兔手机用户中的占比依然最高,同样超过了三分之二,达到了72.76%,四核心处理器用户占比位居其后,二者之和则高达94.5%。其他核心数的用户占比,未来还可能会进一步被八核心和四核心蚕食。

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安兔兔发布:2017年第三季度手机用户偏好报告

处理器品牌

今年第三季度,在数以万计的安兔兔手机用户中,各大处理器品牌的占比排序则发生了较大变化。高通(Qualcomm)处理器的用户占比达到了68.32%,稳居第一。但是,海思处理器则凭借14.66%的用户占比超越了联发科(12.59%),跃居至第二位,与我们早前的预测相吻合。

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安兔兔发布:2017年第三季度手机用户偏好报告

至于三星处理器的用户占比依然维持在2%左右。未来是否能够提升,则很大程度上取决于第四季度魅族旗舰手机的处理器选择,以及其实际销量。

处理器

2017年第三季度,安兔兔手机用户首选处理器(或移动平台)则是高通骁龙835,数量占比达到了26.90%,再次验证了上文中关于安兔兔手机用户所用机型的判断(注:中高端手机较多)。当然,高通骁龙835手机也是第三季度安卓阵营中跑分最高的在售产品。

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安兔兔发布:2017年第三季度手机用户偏好报告

海思麒麟960数量占比为9.15%,位居第二;高通骁龙820为8.59%,退居第三。与此同时,高通骁龙625、骁龙660,以及联发科Helio X20、Helio P10等,同样处于Q3安兔兔手机热门处理器TOP10之列。可以预见的是,随着骁龙660终端的持续出货,未来其数量占比还会进一步提升。

总结:

文章来源:安兔兔官网

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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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