今天这篇文章将给大家介绍使用K-Means聚类分析广告效果案例。 01、项目背景 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广告效果测量和优化工作。 本案例,通过各类广告渠道90天内额日均UV...
OneHotEncoderfromsklearn.metricsimportsilhouette_score# 导入轮廓系数计算模块fromsklearn.clusterimportKMeans# KMeans模块#Jupyter 魔法函数,可以显示绘图%matplotlibinline## 设置属性防止中文乱码mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei']mpl.rcParams['axes.unicode...
k-means算法(k-平均)无监督机器学习算法,是典型的基于距离的非层次聚类算法,在最小化误差的基础上将数据划分为预定的类数k,采用距离作为相似性的评价指标,两个对象的距离越近,其相似度就越大。 练习过程中主要出现的问题: onehot处理比较难理解,查阅官方文档,理解成自己的想法就是,本来不具有统计意义的数值,转化...
OneHotEncoderfromsklearn.metricsimportsilhouette_score# 导入轮廓系数指标fromsklearn.clusterimportKMeans# KMeans模块%matplotlib inline## 设置属性防止中文乱码mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
通过轮廓系数确定最佳K值，构建K-Means模型，实现广告渠道聚类。模型输出结果可直观展示各聚类的特征，分析每个类别下样本数量、占比与显著特征，为企业提供决策支持。聚类分析结果揭示了不同广告渠道的特性与效能，类别1（39%占比）广告媒体效果质量较低，类别2（35%）综合效果较好但日均UV为短板，类别3（...
在基于Python的KMeans广告效果聚类分析中，首要工作是数据准备与预处理。数据集密码:jxe6，具体解析与来源细节请自行查阅网络资源。确定K值的途径多样，而业务层面若能提出明确分类要求，则更为理想。缺乏明确指导时，采用肘部法则与轮廓系数作为决策依据。在确定K值环节，本文采用轮廓系数法。随后进行特征处理...
分群思维(四)基于KMeans聚类的广告效果分析 小P:小H,我手上有各个产品的多维数据,像uv啊、注册率啊等等,这么多数据方便分类吗小H:方便啊,做个聚类就好了小P:那可以分成多少类啊,我也不确定需要分成多少类小H:只要指定大致的范围就可以计算出最佳的簇数,一般不建议过多或过少,2至4是最佳的 导库 代码语言:...
5 案例:k-means对Instacart Market用户聚类 5.1 分析 5.2 代码 5.3 Kmeans性能评估指标 6 K-means总结 回到顶部 1 什么是无监督学习 一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组,以便广告客户可以通过有关联的广告接触到他们的目标客户。
K-均值聚类 (K-Means Clustering)是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。其核心思想是将数据点根据距离的远近分配到不同的簇中，使得簇内的点尽可能相似，簇间的点尽可能不同。一、商业领域的多种应用场景 1. **客户细分**：在市场营销领域，K-均值聚类可以用于客户细分，将客户根据购买...