基于Python的KMeans广告效果聚类分析

发布网友发布时间：2024-10-05 12:13

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热心网友时间：2024-12-02 19:34

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，评估相关性，如平均停留时间和访问深度，发现高相关性，为简化，考虑剔除平均停留时长，特别是其含有空值的情况。

处理数值及分类特征，文章建议使用labelencoder，此方法较为适用。

设定K值后，进入模型构建阶段。值得注意的是，平均数或中位数均可能影响数据描述，平均数易于受极端值影响，中位数在构建雷达图时，可能导致数据表现异常。因此，决定继续采用平均数作为各组特征值。

模型创建后，分别提取并展示各类别特征，通过聚合数据分析，揭示各组特征分布状况。

分析结论揭示四个聚类类别：聚类0（占比43.9%）、聚类1（占比24.5%）、聚类2（占比17.2%）、以及聚类3（占比14.4%）。通过以上步骤，本文呈现了基于Python的KMeans广告效果的深度聚类分析。

该分析工作引荐了《Python数据分析与数据化运营》第7章等相关参考资料，为深入理解聚类方法与应用提供了参考路径。