K-means实现广告聚类分析
项目简介
本项目旨在通过K-means聚类算法对广告渠道进行分类分析，帮助业务团队更好地理解不同广告渠道的特征，并为数据分析提供支持。项目中包含了广告渠道在90天内的日均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多个特征。通过对这些特征进行聚类分析，我们可以找出每类渠道的重点特征，从而为业务决策提供数据支持。
项目内容
- 原始数据集：包含广告渠道的各项特征数据，用于后续的聚类分析。
- 源代码：包含K-means聚类算法的实现代码，以及数据预处理和结果可视化的相关代码。
使用方法
- 数据预处理：首先对原始数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择和标准化等步骤。
- K-means聚类：使用K-means算法对预处理后的数据进行聚类分析，确定最佳的聚类数目。
- 结果分析：分析聚类结果，找出每类渠道的重点特征，并生成可视化图表以便于业务团队理解。
注意事项
- 本项目中的数据集为示例数据，实际应用中请根据具体情况替换为真实数据。
- 在进行聚类分析时，建议根据业务需求调整特征选择和聚类数目。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，如果您有任何建议或发现问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。