用户引流与转化
1905 字约 6 分钟
2026-05-20
1-1 什么是流量
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1-2 拓展：流量数据指标
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1-3 大流量分析模型：波动、特征、预测
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2-1 案例：背景与目标
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2-2 利用Python 预处理数据
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2-3 计算相关性指标
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之前缺失值补充的时候需要写具体数值，否则计算会出现问
题。
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2-4 数据标准化：Min-Max
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Std 代表标准方差。
两种标准化计算方式↓
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先生成矩阵再定义模型然后调用方法获取标准化数据。
2-5 字符串分类：OneHot 编码
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建模后调用方法即可进行独热编码，返回默认是对象，可以
toarray 方法转换为列表也可以直接添加sparse 参数。
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2-6 kmeans 建模：利用轮廓系数确定K K 就是要分为多少类。
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2-7 练习：最佳kmeans 聚类模型
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k 值需要给范围，通过n_clusters 参数设置，具体范围要看业
务场景。
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2-8 聚类结果分析：样本量与占比
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2-9 聚类结果分析：特征均值、众数
字符类特征也是同理，故也写在同一个for 循环下。
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2-10 数值特征对比：雷达图
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111 就是子网格显示的位置，112 就是往右移动，如此类推。
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x 轴最后一个值和第一个值相同，如此才能闭合所有的点。
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3-1 什么是漏斗分析模型
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1-流失率就是转化率，1-转化率就是流失率。
3-2 漏斗分析有哪应用场景
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3-3 用户下单流程分析
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Excel 没有直接的漏斗分析模型，需要通过柱状图，配合椭圆
与圆柱组合进行替换。