数据分析Demo：广告点击数据分析

一、项目背景及目的

这是从天池大数据获取的一份淘宝平台的广告展示/点击数据，本次分析目的是从这些数据中发现某些规律或异常，从而给运营团队提出建议。

评价广告效果非常关键的指标就是广告的点击人数，可以反映一个广告有多少人愿意点击查看广告的内容，只有广告被点击，后续转化为购买的行为才会发生。广告上线后，由于不同人群对不同类别商品有着不同的偏好，在广告曝光数一定的条件下，点击率的高低就是决定一个广告能否被更多人注意到的因素，所以本次分析就针对点击率这一因素进行拆解分析。

二、分析思路

从广告、用户两个维度切入分析：

1.广告角度

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• 分析不同广告的商品价格对点击率的影响
• 分析哪些类别的广告点击率更高，哪些类别的点击率低

2.用户角度

• 分析性别和广告点击率有什么关系

• 结合聚类分析与RFM模型分析用户群体对广告点击率有什么关系

三、数据分析

1、数据概览

获取的原始的数据集中包含三类数据，具体数据对应属性如下：

2、数据组合

为了方便分析，抽取原始表中的部分字段，并组合到一张表中，得到一张记录了用户与广告信息表

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

3、空值与异常处理

原始数据中有许多的缺失值，将用户信息字段为空值的记录删去（如果用户信息为空，使用用户Id判断ID与广告点击之间的关系显然是不合适的）

查看广告商品价格字段的属性值范围，发现最大值为100000000.0元，价格过于巨大，属于异常值，删去后再次查看价格字段的属性值范围，还是存在数据值过大的异常值，为了方便分析对价格字段进行切分，选取更贴