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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497610]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 9.7.3 基于用户样本的聚类分析的初步结论
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聚类分析过程是个不断探索、反复尝试的过程，经过多次比较，最终决定基于login freq、tp index、pv3个指标来进行聚类，在聚类完成后根据有价值的群体再增加其他有意义的字段，来进行特征描述，并得到如表9-1所示的聚类结论。
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上述样本共聚类成8个群体，整体的Over-All R-Square为0.755 34，说明群体间的差异性比较明显。考虑到部分群体内样本数量太少，在实际应用中可以忽略不计，所以上述聚类结论中比较有代表性的群体为：
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❑第7组，聚类样本中该组共有192个用户，占样本总量的30%。该组RMSSTD（Root-Mean-Square Standard Deviation）为0.436 632，该组login freq均值为148.92，tp index均值为11.34，pv均值为8133.23。
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❑第3组，聚类样本中该组共有51个用户，占样本总量的8%。该组RMSSTD（Root-Mean-Square Standard Deviation）为0.495 173，该组login freq均值为138.17，tp index均值为68.98，pv均值为8028.51。该组与第7组中的各指标非常类似（除了tp index差别较大之外）。另外，这两组都是可以作为优质用户群体合并的，这是后来业务方的理解。
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❑第5组，聚类样本中该组共有304个用户，占样本总量的47%。该组RMSSTD（Root-Mean-Square Standard Deviation）为0.258068，该组Login freq均值为21.32，tp index均值为2.56，pv均值为1808.43。
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上述3组共占样本总量的85%，具有相当的代表性。
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在上述基本聚类的基础上，又增加了业务方认为值得考虑的一些其他变量到这3个群组中，来进行特征描述，最后总共得到5类典型付费用户群体。经过与业务方的讨论，决定挑选其中两个群体的特征指标进行目标用户圈定，并进行具体的精细化运营。这两个群体的典型特征如下：
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❑群体A。占样本数量的15%，主要特征为：全部是企业俱乐部用户，全部有在线交易历史，俱乐部年限小于4年，登录次数大于110次，pv量大于10 000，进一步过滤发现，绝大部分有P4P消耗记录。
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❑群体B。占样本数量的10%，主要特征为：全部是个人俱乐部用户，全部有在线交易历史，俱乐部年限小于2年，登录次数大于100次，并且俱乐部指数小于80。
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运营方根据上述两个群体特征，从参考数据中提取出了满足上述特征阀值的20000潜在目标受众，并进行了为期1周的定向在线运营活动，通过3轮营销推广活动（不同的渠道，不同的文案），产生了以下运营成果。
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在为期1周的定向运营活动里，这20 000名目标受众中共937名用户被成功转化为付费用户，付费转化率为4.69%，与前期无特定目标的即时通讯工具群体运营的付费转化率不足1%进行对比，可以看到这次运营活动的效率提升是非常明显的。
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为了让读者能更清楚、直观地认识到本次在线精细化运营的价值，在这里还分享一下传统领域的营销推广转换率数据，以便于大家参考和比较。2006年，世界知名的计算机硬件和软件系统服务提供商Oracle公司在中国市场做过一次比较成功的定向运营推广活动。先向200 000企业高层相关人士通过EDM（电子邮件营销）、Banner（官方网站的横幅广告）、直邮、电话访问以及夹报广告等各种传播方式传达Oracle的产品理念，经过两个月运营，有20 000目标受众对此表示出了兴趣，其阅读了宣传资料或者访问了产品宣传网站，进一步跟进，有2000人填写了反馈问卷，并下载了相关资料，最终，Oracle得到了900个销售机会。Oracle公司本次为期3个月的定向运营，得到的销售计划转化率为0.45%。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第10章 预测响应（分类）模型的典型应用和技术小窍门
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卖弄杀周易阴阳谁似你，还有个未卜先知意。
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——《桃花女》
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10.1 神经网络技术的实践应用和注意事项
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10.2 决策树技术的实践应用和注意事项
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10.3 逻辑回归技术的实践应用和注意事项
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10.4 多元线性回归技术的实践应用和注意事项