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基于聚类的用户特征分析,特征探索 关联分析 聚类分析

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聚类分析聚类分析的主要应用是通过购买模式发现不同的客户群体，刻画不同的客户群体特征 。聚类分析聚类分析/聚类分析的特点是基于事物本身的特点，如何解释聚类-3聚类-3/，聚类 分析也是电子商务中网站建设的数据挖掘中非常重要的一个方面，通过分组聚类，找到浏览行为相似的客户，和分析客户的共同-2 。
【基于聚类的用户特征分析,特征探索 关联分析 聚类分析】
1、数据指标|移动应用数据 分析体系考核关键指标:参与度分析main分析activity用户；渠道分析 Main 分析渠道推广效果；函数分析 Main 分析函数活跃度、页面访问路径、转化率；用户Attribute分析Main分析用户特征 。用户规模和质量分析包括主动用户、新用户、用户成分、用户 。活跃用户是指在某个统计周期内启动了应用(APP)的用户活跃用户号根据统计周期的不同可以分为日活跃数(DAU)、周活跃数(WAU)、月活跃数(MAU) 。

按统计时间跨度分为每日、每周、每月添加用户 。新增的用户数量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基本指标；另一方面,/ -1/active用户的新比值也可以用来衡量产品健康程度 。如果新产品用户的比例过高，说明产品的活跃度来自推广，非常值得关注，尤其是用户的留存率 。以周活跃用户为例，周活跃用户包括以下几类用户 ， 包括本周回流用户，连续活跃n周用户，忠诚度/ 。

2、什么是 聚类 分析,它有什么作用呢?1 。与多元分析、聚类的其他方法相比很粗糙 ， 理论也不完善，但因为它已经成功应用于心理学、经济学、社会学、管理学、医学、地质学、生态学等 。2.聚类 分析除了独立的统计功能，还有一个辅助功能，就是配合其他统计方法对数据进行预处理 。

同时，如果聚类不是基于个案，而是将聚类和聚类的结果先给变量，则可以在每一类中推导出一个最有代表性的变量 ， 从而减少进入回归方程的变量数量 。3.聚类-3/是一种多元统计方法，根据某个特征来研究研究对象的分类，它不关心特征和变量之间的因果关系 。分类的结果是 ， 类别之间的个体差异应该较大 ， 而同一类别内的个体差异应该相对较小 。

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