标签:聚类分析 不同 处理 阅读 lin 分析 均衡 定位 原因
2017年10月份,曾经对某公众号文章进行聚类分析。
【文章链接】
在之前数据分析的结构,我们可以进行2017年-至今的所有文章的统计与分析,在对数据进行预处理,并进行多次的聚类之后,我们得到如下数据统计:
把具体的维度分为了阅读指标、传播指标、增粉维度,不同的维度下面有对应的分析指标。
根据前文的我们得出的文章价值标准, 最为理想的是第二类,但是这类文章居然只占文章总数的10.78%。而增粉效果最好的是第一类,但是这类内容只占文章总数的12.57%。
我们不负责的得出这样的结论,文章在内容上失去了方向,把主要的时间精力放在了阅读、传播、增粉最不好的内容上,所以增粉效果一直不理想。
请看下文: 数据方法论之六脉神剑
by:一只阿木木
标签:聚类分析 不同 处理 阅读 lin 分析 均衡 定位 原因
原文地址:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/9188719.html