项目内容:使用t-sne降维方法对抖音的客户数据进行分析,构建用户画像分析客户对不同物品的偏好程度。
项目技术:t-sne降维、jieba分词、构建用户画像、PyQt5
项目成果:Python连接Mysql数据库获取10w+数据量,经过特征生成、数据预处理、构建模型后,并通过PyQt5搭建前端并程序化,一键生成总计9类不同投放方26个特征的roi及不同客户的商品偏好词云。
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项目内容:使用t-sne降维方法对抖音的客户数据进行分析,构建用户画像分析客户对不同物品的偏好程度。
项目技术:t-sne降维、jieba分词、构建用户画像、PyQt5
项目成果:Python连接Mysql数据库获取10w+数据量,经过特征生成、数据预处理、构建模型后,并通过PyQt5搭建前端并程序化,一键生成总计9类不同投放方26个特征的roi及不同客户的商品偏好词云。
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