06、建立KMeans聚类模型 # 通过平均轮廓系数检验得到最佳KMeans聚类模型 score_list = list() # 用来存储每个K下模型的平局轮廓系数 silhouette_int = -1 # 初始化的平均轮廓系数阀值 for n_clusters in range(2, 8): # 遍历从2到5几个有限组 model_kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters) # 建立聚类...
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...
计算每个聚类的显著特征值 数据分析结论 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 本篇是学习《python数据分析与挖掘实战》之后的的练习,书中对挖掘建模方法介绍比较详细,个人认为k-means是数据挖掘的必备知识,在研读实践书籍中的案例之后,找数据模仿练习,加深理解。 k-means算法(k-平均)无监督机...
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（...
通过运用K-Means聚类分析广告效果，本案例针对各类广告渠道的90天内日均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，成功将渠道分类。此过程旨在找出每类渠道的重点特征，为后续的业务讨论和数据分析提供有力支持。
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...
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:...
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。
某企业由于投放的广告渠道比较多,需要对其做广告效果分析以实现有针对性的广告效果测量和优化工作。跟以应用为目的的案例不同的是,由于本案例是一个分析型案例,该过程的输出其实是不固定的,因此需要跟业务运营方具体沟通需求。以下是在开展研究之前的基本预设条件: ...