用户聚类

⼗种常⽤的数据分析⽅法01 细分分析 细分分析是分析的基础，单⼀维度下的指标数据的信息价值很低。

细分⽅法可以分为两类，⼀类逐步分析，⽐如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另⼀类是维度交叉，如：来⾃付费SEM的新访客。

细分⽤于解决所有问题。

⽐如漏⽃转化，实际上就是把转化过程按照步骤进⾏细分，流量渠道的分析和评估也需要⼤量⽤到细分的⽅法。

02 对⽐分析 对⽐分析主要是指将两个相互联系的指标数据进⾏⽐较，从数量上展⽰和说明研究对象的规模⼤⼩，⽔平⾼低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对⽐，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对⽐⽅法包括：时间对⽐，空间对⽐，标准对⽐。

时间对⽐有三种：同⽐，环⽐，定基⽐。

例如：本周和上周进⾏对⽐就是环⽐；本⽉第⼀周和上⽉第⼀周对⽐就是同⽐；所有数据同今年的第⼀周对⽐则为定基⽐。

通过三种⽅式，可以分析业务增长⽔平，速度等信息。

03 漏⽃分析 转化漏⽃分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种⽬的的实现，最典型的就是完成交易。

但也可以是其他任何⽬的的实现，⽐如⼀次使⽤app的时间超过10分钟。

漏⽃帮助我们解决两⽅⾯的问题： 在⼀个过程中是否发⽣泄漏，如果有泄漏，我们能在漏⽃中看到，并且能够通过进⼀步的分析堵住这个泄漏点。

在⼀个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析 同期群（cohort）分析在数据运营领域⼗分重要，互联⽹运营特别需要仔细洞察留存情况。

通过对性质完全⼀样的可对⽐群体的留存情况的⽐较，来分析哪些因素影响⽤户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是⼗分简单，但却⼗分直观。

同期群只⽤简单的⼀个图表，直接描述了⽤户在⼀段时间周期（甚⾄是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要⽤户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚⾼。

05 聚类分析 聚类分析具有简单，直观的特征，⽹站分析中的聚类主要分为：⽤户，页⾯或内容，来源。

聚类分析数据聚类分析是一种常用的数据分析方法，用于将一组数据对象划分为具有相似特征的若干个类别或者簇。

通过聚类分析，可以发现数据中的内在规律和结构，匡助我们理解数据集的特点和相似性。

一、数据准备在进行聚类分析之前，首先需要准备好待分析的数据。

数据可以是结构化的，如表格形式的数据，也可以是非结构化的，如文本数据或者图象数据。

为了方便说明，我们以一个虚拟的电商数据集为例进行讲解。

假设我们有一个电商平台的销售数据，包含了用户的购买记录。

数据集的字段包括用户ID、购买日期、购买金额、购买商品类别等信息。

我们需要将这些用户按照他们的购买行为进行聚类分析，找出具有相似购买行为的用户群体。

二、数据预处理在进行聚类分析之前，通常需要对数据进行预处理，以便消除数据中的噪声和冗余信息，提高聚类的准确性。

数据预处理的步骤包括数据清洗、数据变换和数据归一化等。

1. 数据清洗数据清洗是指对数据进行筛选和处理，去除不符合要求或者无效的数据。

在我们的电商数据集中，可能会存在一些缺失值、异常值或者重复值。

我们需要对这些问题进行处理，以确保数据的质量。

2. 数据变换数据变换是指对数据进行转换，使其更适合进行聚类分析。

常见的数据变换方法包括对数变换、标准化、归一化等。

在我们的电商数据集中，可以对购买金额进行对数变换，以消除数据的偏度。

3. 数据归一化数据归一化是指将数据按照一定的比例缩放，使其数值范围在一定的区间内。

常见的数据归一化方法包括最小-最大归一化和Z-score归一化。

在我们的电商数据集中，可以对购买金额进行最小-最大归一化，将其缩放到0-1的范围内。

三、选择聚类算法选择适合的聚类算法是进行聚类分析的关键步骤。

常见的聚类算法包括K-means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等。

不同的聚类算法适合于不同类型的数据和问题。

在我们的电商数据集中，我们可以选择K-means算法进行聚类分析。

K-means算法是一种基于距离的聚类算法，它将数据对象划分为K个簇，使得同一簇内的数据对象之间的距离最小化。

基于聚类分析的网络用户分类技术研究随着互联网的普及和发展，人们已经无法离开这个虚拟世界。

众多的社交网络、在线购物、新闻分享等平台也逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

因此，如何准确地了解网络用户的行为和需求，尤其是从大量的数据中提取有意义的信息，成为了互联网产业和研究领域中的热门话题。

本文将关注目前最为常见的网络用户分类技术——基于聚类分析的技术，并探讨其原理、应用和未来发展方向。

一、聚类分析技术原理聚类分析技术是一种基于数据相似度的分类方法，其主要目的是将一组未标记的数据对象划分成若干个相似的子集或簇，每个子集或簇内的数据具有高度的相似性，而不同的子集之间则具有较明显的差异。

在网络用户分类中，聚类分析技术可以帮助我们快速识别出具有相似特征的用户群体，例如在购物平台上，通过聚类分析可以将喜欢购买高档化妆品的用户群体划分出来，便于平台针对其进行个性化推荐服务。

聚类分析技术主要包括两种方法：层次聚类和非层次聚类。

其中，层次聚类包括凝聚层次聚类和分裂层次聚类两种方法，它们将数据对象分为一棵树形结构，树节点代表类簇。

非层次聚类主要包括K平均聚类和DBSCAN两种方法，前者是一种以原型为基础的聚类方法，后者是一种基于密度的聚类方法。

具体而言，K平均聚类方法通过对数据相似度的度量，将数据集分为K个不同的簇，每个簇均有一个聚类中心。

聚类中心是该簇内所有对象的平均值点，即为该簇的代表性点。

而DBSCAN方法则是通过判别对象附近是否存在足够密集的连接点，进行数据聚类。

该算法的优点在于它可以识别出任意形状和大小的簇，但也存在一定缺陷，例如簇的数量和簇内对象数目必须事先指定等。

二、聚类分析技术应用案例聚类分析技术在互联网领域中的应用非常广泛，它可以帮助企业或机构更好地了解用户需求，提高产品或服务的质量和效益。

下面将从不同的应用案例来介绍聚类分析技术的具体应用。

1、社交网络用户分类社交网络用户所留下的数据非常多且杂乱，而社交网络平台又有着众多的用户行为数据和用户属性数据。

基于聚类分析的用户行为模型建模与预测用户行为是指用户在使用产品或服务过程中的一系列操作和反应。

对用户行为进行分析和建模可以帮助企业了解用户的需求、行为偏好和购买决策等方面的信息，从而优化产品设计和营销策略。

而基于聚类分析的用户行为模型建模与预测是一种有效的方法，它能够将用户划分为不同的群体，并对这些用户群体进行行为模式预测。

首先，基于聚类分析的用户行为模型建模需要收集大量的用户行为数据。

这些数据可以包括用户在网站上的浏览记录、购买记录、搜索关键词、点击广告等信息。

通过对这些数据进行预处理和清洗，可以获得准确、完整的用户行为数据集。

接下来，我们可以使用聚类分析算法对用户行为数据进行分析和建模。

聚类分析是一种无监督学习的方法，通过找出数据集中相似的样本，并将其划分到同一组别中，从而实现对用户行为的分类和模式识别。

常用的聚类算法包括K-means、DBSCAN等。

在进行聚类分析之前，需要对用户行为数据进行特征提取和降维处理。

特征提取可以将原始的用户行为数据转化为更加具有代表性和可解释性的特征向量。

常用的特征提取方法包括TF-IDF、Word2Vec等。

而降维处理可以将高维的用户行为数据降低到低维空间，减少计算复杂度和噪声干扰。

常用的降维方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

接着，可以使用聚类算法对用户行为数据进行分组和模式识别。

聚类算法会将相似的用户行为数据样本划分到同一群组中，并生成用户群体的行为模式。

这些行为模式可以包括用户在特定时间段的活跃程度、购买偏好、搜索习惯等。

通过对用户群体进行行为模式的分析，企业可以更好地了解用户的需求和行为偏好，并根据这些信息优化产品设计和推荐系统。

最后，基于聚类分析的用户行为模型建模与预测可以帮助企业进行用户行为预测和个性化推荐。

通过对用户行为模型的训练和学习，可以预测用户未来的行为模式和购买意向。

企业可以据此进行个性化的产品推荐、营销活动和广告投放，提高用户的购买转化率和满意度。

在线旅游平台中的用户评论分析方法教程随着互联网的普及和发展，越来越多的用户选择通过在线旅游平台预订酒店、机票和旅游产品。

在用户做出预订决策之前，他们往往会查阅其他用户对于目的地、酒店和产品的评论和评价。

因此，对于在线旅游平台而言，分析用户评论和评价是十分重要的，可以帮助平台改进服务、提高用户满意度并吸引更多的用户。

本文将介绍一些常用的用户评论分析方法，帮助在线旅游平台更好地理解用户需求和提升用户体验。

1. 文本情感分析文本情感分析是一种用于分析和判断评论中情感和观点的技术。

通过文本情感分析，我们可以将用户评论划分为积极、消极和中性，或者给出具体的情感分数。

在线旅游平台可以利用文本情感分析的结果来了解用户对于各个方面的观点和情感倾向，如酒店的服务、环境、地理位置等。

这样一来，平台就可以针对用户的不同需求和偏好进行针对性的改进和宣传。

2. 主题提取主题提取是将评论中的关键主题和关键词提取出来的过程。

通过主题提取，我们可以发现用户对于不同主题的关注点和兴趣，并进一步了解用户对于不同主题的观点和评价。

在线旅游平台可以根据不同主题的评价结果来调整自己的产品策略和宣传重点，以提升用户满意度和吸引更多的用户。

3. 情感演化分析情感演化分析是通过时间轴来追踪和分析用户评论情感的变化。

通过对用户评论的情感演化进行分析，我们可以了解用户对于酒店或产品的感受是否有改变，并找出改变的原因。

这可以帮助在线旅游平台识别出潜在的问题和改进的方向，及时调整自己的服务和策略。

4. 用户聚类用户聚类是将用户根据其评论和评价进行分组的过程。

通过用户聚类，我们可以发现不同用户群体的特点、兴趣和需求，为在线旅游平台提供更加个性化的推荐和服务。

聚类分析可以将用户分为不同的群体，如商务旅行者、家庭出游者等，针对不同用户群体的需求进行精准的营销和服务。

5. 关键词分析关键词分析是通过提取评论中的关键词来了解用户对于特定主题和关注点的评价和观点。

聚类（Clustering），顾名思义就是“物以类聚，人以群分”，其主要思想是按照特定标准把数据集聚合成不同的簇，使同一簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时，使不在同一簇内的数据对象的差异性尽可能大。

通俗地说，就是把相似的对象分到同一组。

聚类算法通常不使用训练数据，只要计算对象间的相似度即可应用算法。

这在机器学习领域中被称为无监督学习。

某大型保险企业拥有海量投保客户数据，由于大数据技术与相关人才的紧缺，企业尚未建立统一的数据仓库与运营平台，积累多年的数据无法发挥应有的价值。

企业期望搭建用户画像，对客户进行群体分析与个性化运营，以此激活老客户，挖掘百亿续费市场。

众安科技数据团队对该企业数据进行建模，输出用户画像并搭建智能营销平台。

再基于用户画像数据进行客户分群研究，制订个性化运营策略。

本文重点介绍聚类算法的实践。

对用户画像与个性化运营感兴趣的亲们，请参阅本公众号其他文章。

Step 1 数据预处理任何大数据项目中，前期数据准备都是一项繁琐无趣却又十分重要的工作。

首先，对数据进行标准化处理，处理异常值，补全缺失值，为了顺利应用聚类算法，还需要使用户画像中的所有标签以数值形式体现。

其次要对数值指标进行量纲缩放，使各指标具有相同的数量级，否则会使聚类结果产生偏差。

接下来要提取特征，即把最初的特征集降维，从中选择有效特征放进聚类算法里跑。

众安科技为该保险公司定制的用户画像中，存在超过200个标签，为不同的运营场景提供了丰富的多维度数据支持。

但这么多标签存在相关特征，假如存在两个高度相关的特征，相当于将同一个特征的权重放大两倍，会影响聚类结果。

我们可以通过关联规则分析（Association Rules）发现并排除高度相关的特征，也可以通过主成分分析（Principal Components Analysis，简称PCA）进行降维。

这里不详细展开，有兴趣的读者可以自行了解。

Step 2 确定聚类个数层次聚类是十分常用的聚类算法，是根据每两个对象之间的距离，将距离最近的对象两两合并，合并后产生的新对象再进行两两合并，以此类推，直到所有对象合为一类。

DCWTechnology Analysis技术分析93数字通信世界2024.021 大数据平台聚类分析系统架构设计1.1 功能架构设计用户聚类分析系统功能架构设计首先是创建聚类任务，根据相对应的核心条件（比如圈人条件以及调度频率等），待聚类任务运行完毕后创建clu s t e r level 数据便能够予以可视化呈现。

之后在可视化呈现的基础上通过人工予以再次标注，并予以再次聚合计算，如此便可生成tribe level 指标数据并用于用户分析。

如图1所示[1]。

1.2 技术架构设计（1）前端展示：具备与用户进行交互的功能。

用户通过该页面登录进入该聚类分析系统，之后用户进行的创建聚类任务、查看聚类结果等相关操作行为均在该模块范围内[2]。

（2）后端调度：该模块的核心职责是响应前端传输至此的全部请求，同时和数据库、HDFS 、Hive大数据平台聚类分析系统的设计与实现孙雪峰（首都经济贸易大学密云分校，北京 101500）摘要：互联网领域蕴含着海量的数据信息，且这些信息呈现出多样性以及复杂性，总体而言，可以大致将这些数据划分成用户行为数据和内容数据，科学精细地分析处理这些数据，是强化用户分群治理效率、内容分类研究以及实现精细化运营的重要手段。

但现阶段尚无一站式的大数据聚类分析系统可供人们使用，因此，文章详细分析和阐述了基于大数据平台的聚类分析系统设计与实现，以此为相关工作人员提供参考。

关键词：大数据；聚类分析；系统设计；系统实现doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.02.031中图分类号：TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）02-0093-03Design and Implementation of Cluster Analysis System for Big Data PlatformSUN Xuefeng(Capital University of Economics and Trade, Miyun Branch, Beijing 101500, China)Abstract: The internet field contains a vast amount of data information, which presents diversity and complexity. Overall, this data can be roughly divided into user behavior data and content data, and scientifically and meticulously analyzed and processed. It is an important means to strengthen the efficiency of user group governance, research on content classification, and achieve refined operations. However, at present, there is no one-stop big data clustering analysis system available for the public to use. Therefore, this article conducts research on this topic, analyzes and elaborates in detail on the design and implementation of clustering analysis systems based on big data platforms, in order to provide reference for relevant staff.Key words: big data; cluster analysis; system design; system implementation作者简介：孙雪峰（1980-），男，北京人，讲师，博士研究生，研究方向为计算机应用技术专业、计算机网络与应用技术、新媒体与网络传播。

国交通和经济发展的关键，也是促进我国城市发展的动力。

要实现这一目标，首先要大力发展高科技产业，扶持第三产业，出台支持农业的政策，促进各个行业的持续健康发展。

二是优化农村和农村的资源分配方式，最大限度地缩小城乡差别，并在区域内限定二者。

三是要出台相应的政策和政策，对边远地区进行全方位的控制，以提高当地的经济发展水平。

3.4加速发展智能交通，强化信息化建设。

2020年年初，突如其来的新冠疫情，对各行各业造成了冲击。

但2020年也是智能交通领域的重要一年，具有里程碑意义。

智能交通可以满足不同行业的投资和建设需要，为进一步发展工业和应用奠定了良好的基础。

智能交通以让人们的出行更加方便为发展的方向，以企业为主要推动者，建立起智能化的应用系统，建立健全的、完善的、与之相适应的智能管理系统，极大地提升了运输的整体质量和效率。

在城市轨道交通建设中，要打破常规的观念，按照区域发展需求和经济特点，进行合理的规划，从而达到提高交通成本的目的。

综合运输平台可以对不同的经济发展状况作出反应，从而达到不同的运输方式，确保其协同发展。

只有利用信息化平台，才能有效地控制运输，降低环境因素对运输的影响，构建高密度的运输方式，从而对运输进行整体控制。

3.5把以人为本作为发展方向。

在一个国家的发展中，消费者的作用是非常重要的。

从消费者的角度出发，人们期望交通部门可以满足他们提出的各种需求。

为了保证我国交通行业的正常发展，我国的交通运输业就必须紧跟时代的脚步，创新和优化自己的发展理念，不断地完善产品和提升经济价值，从而赢得顾客的信任。

3.6加强安保工作。

“安全第一”一直是交通运输业发展的首要方针。

为促进我国交通运输业的可持续、平稳发展，相关单位、企业和个人要坚持“安全第一”，一切工作都要以“安全第一”为根本。

首先，要加强对交通安全的宣传，定期组织员工参加有关的培训，以提升职业素质和专业技术水平，加强考评，从根本上消除不安全因素[3]。

基于聚类分析客户群特征聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，可以帮助企业根据客户的特征将其分组，从而更好地了解每个客户群体的需求和行为习惯。

本文将探讨基于聚类分析的客户群特征，并分析其在市场营销中的应用。

一、聚类分析简介聚类分析是将具有相似特征的个体聚集在一起形成群集的分析方法。

通过对客户数据进行聚类，可以将客户群体划分为若干个独立的子集，并挖掘出隐藏在数据背后的规律和关联。

聚类分析的常用方法包括K-means算法、层次聚类、密度聚类等。

二、聚类分析客户群特征1. 消费行为特征通过聚类分析，可以将客户按照其消费频次、消费金额等指标进行划分。

例如，可以将客户分为高消费型、中等消费型和低消费型等不同类别。

这些类别可以帮助企业了解客户的消费习惯和购买力，从而对不同类型的客户制定有针对性的营销策略。

2. 地理位置特征客户的地理位置也是一个重要的聚类因素。

通过聚类分析，可以将具有相似地理位置的客户划分到同一个群组。

这对于企业推广地域限定的产品或服务非常有帮助，能够更加精确地确定营销区域和制定地理位置相关的市场策略。

3. 购买偏好特征聚类分析还可以通过对客户的购买偏好进行分类。

例如，可以将客户分为喜爱高端产品的消费群体、追求性价比的消费群体等不同类型。

这些特征可以帮助企业了解客户的购买动机和喜好，制定相应的产品定位和促销策略。

4. 互动行为特征随着社交媒体的普及，越来越多的企业开始通过互动行为来了解客户。

聚类分析可以将具有相似互动行为特征的客户划分到同一个群组。

例如，通过对客户在社交媒体上的点赞、评论等行为进行分析，可以将客户划分为活跃用户、潜在用户等不同类型，从而更好地与客户进行互动和沟通。

三、基于聚类分析的市场营销应用1. 客户细分聚类分析可以帮助企业将客户细分为不同的群体，从而有针对性地制定市场营销策略。

企业可以根据不同群体的特征和需求，提供个性化的产品推荐、促销活动等，提升客户满意度和忠诚度。

2. 目标市场选择通过聚类分析，企业可以更好地了解目标市场的组成和特征。