目录：
一、数据分析
1.数据特征（数据说明）
2.数据预处理
01 数据文件的读取
02 数据文件的去重，缺失值处理
03 数据合并
3.数据分析
1）分析准备
01 导入数据及相关的库
02 数据汇总
2）广告投放渠道
俩个广告投放渠道对比
3）广告投放时间
01 一天广告投放效果分析（点击率分析）
02 一周广告投放效果分析（点击率分析）
4）广告投放人群
01 用户点击性别分布
02用户点击消费档次分析
03 用户点击购物深度分析
04 用户点击人群分析（大学生，非大学生）
05 用户点击年龄段分析
二、结论
三、优化
分析目的：实现淘宝展示广告精准投放，提高广告投放效果
对于现在的大部分消费者来说，根据不同的情况，需求也都是不一样的。因此我们需要分析消费者的年龄，地域，性别，爱好等方面的差异，从而进行广告投放的优化，以便来制定广告投放方案，达到展示广告的精准投放,提高广告投放效果。
一、数据分析
1.数据特征
数据来源：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=56
本数据集涵盖了raw_sample中全部广告的基本信息。从淘宝网站中随机抽样了300万用户8天内的广告展示/点击日志（2600万条记录），构成原始的样本骨架。
广告基本信息表ad_feature。本数据集涵盖了raw_sample中全部广告的基本信息。
用户基本信息表user_profile。本数据集涵盖了raw_sample中全部用户的基本信息。
用户的行为日志behavior_log。本数据集涵盖了raw_sample中全部用户22天内的购物行为(共七亿条记录)。
2.数据预处理
01 数据文件的读取
基础数据的读取
02 数据文件的去重，缺失值处理
数据去重，缺失值处理
03 数据合并
数据合并
对于合并后的数据进行缺失值处理
3.数据分析
1）分析准备
01 导入数据及相关的库
02 数据汇总
代码见附件，
由于数据量过大，因此在广告的基本信息raw_sample表中截取了300w条数据，在用户行为日志中behavior_log表中截取了300w条数据
2）广告投放渠道
俩个广告投放渠道对比
点击率
计算总页面投放占比：4.965833333333333%
渠道点击率
资源位430539_1007的点击率要高于资源位430548_1007，说明第一个广告投放渠道要优于第二个。
3）广告投放时间
01 一天广告投放效果分析（点击率分析）
俩个渠道不同时间段的点击率
各时间段的广告点击率
'''15时到20时的广告点击率都比较高，7时，10时，22时点击率比较低，这几个时间段的广告投放效果很差，当然，点击率的高低对比也受各时间段的浏览量影响，点击率的低的时间段有可能是由于高浏览量造成，点击率高的时间也有可能是由于低流量早晨，具体情况还需要更多数据进行分析'''
02 一周广告投放效果分析（点击率分析）
周点击率
通过分析可以看出周二点击率最高，其余时间点击率比较平稳，几乎一致，说明周二的广告投放率效果比较好。
4）广告投放人群
01 用户点击性别分布
用户点击性别分布
1代表男性，2代表女性，男性的广告点击率高于女性
02用户点击消费档次分析
用户点击消费档次分析
'1代表抵挡，2代表中档，3代表高档，处于中档的用户打开广告的次数的欲望比较高
03 用户点击购物深度分析
购物深度分析
1代表浅层用户，2代表中度用户，3代表深度用户，说明随着购物深度的增加，用户打开广告的欲望越低，浅层用户更容易被广告吸引
04 用户点击人群分析（大学生，非大学生）
职业分析
0代表不是大学生，1代表是大学生，广告对学生吸引比较小，非大学生更容易被广告吸引，点击广告
05 用户点击年龄段分析
年龄级别数量分析
年龄层级5的用户广告点击率最高0，1，3也比较高，,比较低，其中4最低，广告投放目标为用户年龄层级为0，1，3，5,时效果较好，4基本很难被广告吸引。
二、结论
1.渠道：430539_1007渠道的广告投放效果要好于430548_1007渠道。
2.时间：15时到20时的广告投放效果较好，周二的广告投放效果好。
3.用户：具有男性，中档的消费档次，浅层购物深度，非大学生，年龄层次在0，1，3，5的用户点击意愿更强。¶广告投放时需要参考上述点击率较高的特征变量。
三、优化
交易环节漏斗图
结论：用户在点击广告浏览后，加入购物车的转化率约为2.5%，购买转化率约1.4%，和点击浏览广告后加入收藏的转化率（1.46%）接近。如果是选择CPA作为广告收费计算方式，需要提高用户的加入购物车转化率，购买转化率和收藏转化率。这三个转化率低，是用户在点击广告进入商品详情界面，即着落页后，较难激发购物欲望，说明着落页需要优化，才可以提高转化率，优化广告投放效果。
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