在告白展示数必然的条件下，点击率的坎坷就是抉择一个告白可否被更多人看到的因素。 文章主要阐明就针对“点击率”这一因素举办阐明，与各人分享。

一、阐明配景及目标

数据源：Ad Display/Click Data on Taobao.com 这是一份淘宝平台的告白展示/点击数据，本次阐明需要从这些数据中发明某些纪律可能异常，进而给运营团队提出发起 评价一个告白结果的指标就是告白的点击人数，可以反应一个告白有几多人愿意点击查察告白的内容，只有告白被点击，后续转化为购置行为才会产生。

把告白的点击人数指标拆分： 告白点击人数=告白展示数 x 点击率 ，而告白展示数又由告白商品的价值、种别影响；差异人群对差异种别商品有着差异的爱好，从而影响告白的点击率。

在告白展示数必然的条件下，点击率的坎坷就是抉择一个告白可否被更多人看到的因素。 因此本次阐明就针对 【点击率】 这一因素举办阐明。

二、阐明思路

从“告白”和“用户”两个角度举办阐明：

1. 告白角度

2. 用户角度

三、阐明进程

1. 数据清洗

（1）数据概览

原始的数据会合包罗三类数据，详细数据对应属性如下：

为了利便阐明，抽取个中的部门字段作为阐明。 从raw_sample数据会合抽取：用户ID、告白ID、是否点击 从ad_feature数据会合抽取：告白ID、类目ID、告白商品价值 从user_profile数据会合抽取：用户ID、年数层、性别、购物条理

（2）数据组合

将三张数据表，组合到一张表中

a=raw_sample.merge(right=ad_feature,on='ad_id',how='left') b=a.merge(right=user_profile,on='user_id',how='left')

获得一张记录了用户-告白信息表

（3）缺失值处理惩罚

1）源数据中尚有很多的缺失值，将性别和年数层字段中为空值的记录删去

2）查察数据中的异常值，并将异常值删去 查察告白商品价值字段的属性值范畴：

发明最大值为100000000.0元，价值过大，属于异常值，删去 再次查察价值字段的属性值范畴：

照旧存在数据值过大的异常值 为了利便阐明对价值字段举办切分，选取更贴克日常糊口的价值在1000元以内的告白记录举办阐明 切片之后仍保存了751570笔记录

（4）数据字段整合

对付告白商品价值字段，每个告白的商品都有各自的价值，按照价值字段未便于举办统计。新增一个字段“price_class”代表价值的区间。

（0-价值在0-100元、1-100-200元、2-200-300元…）

2. 团结图表阐明

（1）阐明差异告白商品价值对点击率的影响

①将告白商品价值分类

将告白按价值分为100元以下、200元以下、300元以下等10类，并计较差异价值区间中告白的点击率环境。

从图中发明，所有价值区间商品的点击率都在5%阁下，个中告白商品价值在100元以下的告白点击率最高，为5.92%； 看到价值较低的告白商品点击率更高，我们一般认为是对价值敏感的浅层用户（免用度户）在这方面的点击率更高，而拥有必然消费行为和消费意识的中层、深层用户（付用度户）则更在意购物时的体验以及商品的质量。 为了验证以上说法，我们先假设100元以内的告白商品主要的点击工具是浅层用户，再通过数据验证。

② 阐明100元以内告白商品点击率的用户构成

查察点击了100元以内的告白商品的用户的用户构成

从用户漫衍可以看出，在点击了100元以内告白商品的用户中，深度用户的比例更高，占比81.6%，而浅层用户的占比则相对少许多。这推翻了我们本来的假设。

小结：

（2）阐明哪些类此外告白点击率更高，哪些类此外点击率低

由于告白的种别数量浩瀚，大部门类此外告白只有1-2次的展示，数据样本太小，因此选取展示数量最多的7个种别举办阐明。

① 找出展示数、点击数、点击率最高的告白种别

可以看出种别6261告白的展示数、点击数、点击率均为最高，而种别4385告白的展示数固然有10000+，可是点击数、点击率却是最低的。

② 阐明种别4385告白结果最差的原因：

a.先按【告白商品价值】来阐明

计较没有被点击的种别4385告白的商品的平均价值

而点击了种别4385告白的商品的平均价值为：

两者平均价值都在200-300区间、差别不大。团结阐明（1），价值区间在200-300的告白商品点击率平均是在5.29%，而种别4385则只有3.61%。 这说明：告白商品价值不是影响种别4385告白点击率的因素

b.再按【性别】来阐明

先来看看种别4385被哪些用户看到了

可以看出，种别4385的告白，主要是被推荐给了男性用户，而男性用户对这类商品的乐趣大于女性。 而且女性对这类商品的告白乐趣不高，点击率只有2.75%，是造成种别4385告白点击率低的主要原因。

c.最后按【用户年数】来阐明

来看看差异年数段、差异性此外用户点击率有什么差别

（年数字段寄义：0:10岁以下、1:10-20岁、2:20-30岁、3:30-40岁、4：40-50岁、5:50-60岁、6：60岁以上）

从统计的数据可以看出，种别4385告白的商品主要点击群体是30岁以上男性用户，尤其是60岁以上男性乐趣最高，而女性用户对这类告白商品乐趣低。 团结a、b的阐明，受30岁以上男性接待、价值在200-300的商品，猜测是西装、皮鞋类可能烟酒类又可能是家用电器类商品

③ 小结

（3）阐明性别和告白点击率有什么干系

① 计较男姑娘数比例

男女比例约为：1：1.6

② 计较男女各自的点击数

男女告白点击数的比例约为：1：1.7 因此，总体上女性的点击数要多于男性，但两者的点击率根基一致。

③ 较量种类别告白点击率-男女差别

可以看出，大部门种别中，女性的告白点击数都要明明大于男性的点击人数。 只有种别4385、种别4505，这两个类此外告白，男性的点击人数要高出女性的点击人数。 男女之间的主要差别是由范例6261的告白造成的，女性的点击数约莫是男性的4倍。

④ 小结

（4）阐明用户群体对告白点击率有什么干系

差异的用户群体之间用户代价与消费习惯具有必然的差别，对付差异用户群体的告白投放的计策也差异。通过阐明差异用户群体对告白点击率有什么干系，来拟定差异的投放计策。

这里的阐明通过K-Means算法来对用户举办聚类，并基于RFM模子来对用户代价举办分别。

①用K-Means算法对用户举办聚类

这里选取用户的购物条理、告白点击率、欣赏告白的商品平均价值，这3个指标来作为判定用户代价的尺度

对用户举办聚类阐明：

这里将所有用户分成5类，来代表用户代价的坎坷。

注：三个特征在聚类时都举办了特征的尺度化

从差异群体的特征漫衍可以得出：

因此，我们可以出：群体5对告白的接管水平最高，很是愿意点击告白。群体2更爱好高价值的商品，对购置高价商品抱有极大乐趣。

② 用RFM模子对用户举办分别

按照用户在购物深度、点击率、寓目告白商品的平均价值3个维度的表示，将用户分别为5类客户。

1）重要保持用户

2）重要成长用户

3）重要挽留用户

4）一般用户

5）低代价用户

按照聚类功效，对应上述五类客户范例，举办匹配，获得客户群体的代价排名：

按照功效，我们可以发明5类用户的漫衍如图所示：

可以看出：最有代价的3类用户占比约为20%。这20%的用户一定孝敬了告白点击率的绝大部门，平台假如但愿告白结果好，就需要投入资源处事好这部门用户 一般用户、低代价用户仍为平台用户的主体，对付这类用户需要通过运营/营销计策，提高他们的活泼度/点击率，争取将他们转换成重要的用户。

③ 小结

四、结论和发起

把上述的阐明进程中的小结正例出来，获得阐明结论，并综合所有的结论提出发起：

跋文

由于没有深入打仗过告白的业务，对付数据阐明的逻辑尚有待完善，本次阐明也只针对了点击率这一个维度阐明、拆分。而评价一个告白的推广结果的指标是有多个维度去阐明的，需要更深的业务看法才气阐明好。

后续会继承尽力的，带来更多差异业务下的数据阐明思路看法。

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