clustering_count = pd.DataFrame(merge_data['渠道代号'].groupby(merge_data['clusters']).count()).T.rename({'渠道代号': 'counts'}) # 计算每个聚类类别的样本量 clustering_ratio = (clustering_count / len(merge_data)).round(2).rename({'counts': 'percentage'}) # 计算每个聚类类别的样本量占...
Python数据挖掘实战案例】K-Means广告效果聚类分析 本案例的业务场景: 假如你们公司投放广告的渠道很多,每个渠道的客户性质也可能不同,比如在优酷视频投广告和今日头条投放广告,效果可能会有差异。现在需要对广告效果分析实现有针对性的… Yang 广告效果分析——基于K-Means算法分层 数据介绍本案例的业务场景:假如你们公司...
Python数据分析案例-运用K-Means聚类分析广告效果 在本案例中,我们通过各类广告渠道90天内额日均UV,平均注册率、平均搜索率、访问深度、平均停留时长、订单转化率、投放时间、素材类型、广告类型、合作方式、广告尺寸和广告卖点等特征,将渠道分类,找出每类渠道的重点特征,为加下来的业务讨论和数据分析提供支持。 导入分...
我的Python实战教程,也可获取我的联系方式沟通合作新版本¶新版本重构了之前的代码,完善整个项目结构,用plotly进行可视化👋👋👋【广告】Python使用K-Means聚类分析广告效果 评论 本案例的业务场景: 假如你们公司投放广告的渠道很多,每个渠道的客户性质也可能不同,比如在优酷视频投广告和今日头条投放广告,效果可能会...