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這個入口是全網人氣新品池，我們今天所獲取到的數據都是來源于這里。無論是C店還是B店，統統都有機會進來。這個平臺最有價值的數據，就是可以告訴我們自己的新品究竟算是什么品質的，俗稱檔次，如圖所示

不同檔位的產品，，平臺的推薦力度不同，并且這里是達人們經常選品的地方，如果能進來這里，實際上也算是多了一層曝光。

從營銷的角度來講，實際上讓產品盡量得到足夠多的曝光才是當務之急的事情。除了達人會主動推薦外，手淘首頁也會進行推薦。

這份數據圖表就是今天的案例13。重點部分內容就是這個散點圖。我們之前做過很多散點圖的同學應該都很清楚，散點圖本身不難，但如果想要讓散點圖里頭的數據都能夠自動分好類的話，似乎不是那么容易的事情。

正如上面這張圖所示，我把獲取到的快選池新品數據，按不同的關鍵詞進行分類，不同關鍵詞下都可以將數據自動分成5個類別，也就是5種不同的數據。

之所以進行分類，是因為可以更好的區別不同類別的數據特征。因此，為了達到這個效果，我使用了聚類算法當中的K-means算法。不懂算法的同學不要緊，因為微軟已經幫我們做好了一個專門來用進行數據挖掘的套件。我們暫且先來看看，究竟這些不同類別的數據都有什么特征。

數據源當中，我使用了品質檔、價格、付款人數、所在地，通過K-means算法進行聚類，最后得到5個不同的類別。這些類別的名字分別從1-5進行取名。

通過這個關系圖，我們可以很明顯看得出來，實際上分類1的數據可以直接連接分類2、3、4、5，說明其重要性不言而喻。

暫且從分類1的角度來看數據，從上面這個圖可以看出，分類1的一些特征，比如付款人數在0-299這個范圍，價格150.0-361.4這個范圍，其他的以此類推，最關鍵的地方在于這些數據背后的產品，基本上代表的就是第4檔位的產品。

而實際上，這個檔次的產品的銷量是最好的。那么也就是我們這里的分類1的產品代表的就是最好的。

從散點圖我們可以看出來，實際上這個分類被其他分類給包裹住了，哈哈。如果沒有事先進行數據挖掘的話，我們將看到一堆小圈圈在浮動。

這個是分類特征圖，基本上可以快速告訴我們數據的很多信息了。比如，檔次上來講就是集中在4和5，所在地上海就是個熱門區域。

通過我們自己做的PBI圖表，也是可以看得出來的，這里可能更加明顯。

這個數據挖掘套件的好處在于，還能告訴我們不同類別的具體特征，比如從付款人數的平均值來看，分類1在117.07，分類2在64.22，分類3在152.17等等。這樣子看數據是不是很方便了。

結合價格區間，我們也可以看出這些產品的價格段分布，基本上在106-375之間。因此，我們的定價這塊應該著重考慮這個價格段的。

因為紅酒屬于標品，因此大品牌特別多，我們可以看出來官方超市是第一位的，其次是上面這些品牌。

最后，說一下這次用到的數據，主要來自于花老師自己研發的數據分析工具箱當中的其中一項功能，如圖所示

目前為止，這個是第5代版本，一共有15個免費功能，當然隨著我后面的不斷更新，肯定會加入更多實用功能進來，盡請期待！

希望我今天的分享能對大家有所幫助，謝謝！不廢話，關注知乎專欄花隨花心，送數據分析工具箱！

發布于 2018-09-29?贊同 5??添加評論?分享?收藏?感謝?收起?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的聚类算法当中的K-means算法如何去做天猫淘宝的推广任务的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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