【机器学习】机器学习重塑广告营销：精准触达，高效转化的未来之路

# 假设有几个数据源需要收集  
data_sources = ['website_logs', 'app_usage', 'social_media', 'transaction_history']  
  
# 定义一个函数来收集数据（这里只是概念性表示）  
def collect_data(sources):  
    collected_data = []  
    for source in sources:  
        if source == 'website_logs':  
            # 假设有一个函数可以读取网站日志文件  
            website_logs = read_website_logs()  
            collected_data.append(website_logs)  
        elif source == 'app_usage':  
            # 假设有一个API可以获取APP使用数据  
            app_usage = fetch_app_usage_api()  
            collected_data.append(app_usage)  
        # ... 其他数据源类似处理  
      
    # 合并数据（这里需要处理数据格式统一、去重等问题）  
    # merged_data = merge_and_clean_data(collected_data)  
    # 注意：合并和清洗数据通常在预处理阶段进行  
      
    return collected_data  # 这里仅作为示例，实际应返回合并清洗后的数据  
  
# 调用函数收集数据（此处省略了合并和清洗步骤）  
collected_data = collect_data(data_sources)

# 假设已经有一个包含原始数据的DataFrame  
import pandas as pd  
  
# 原始数据示例（实际中会是更复杂的数据结构）  
raw_data = pd.DataFrame({  
    'user_id': [1, 2, 3, 4],  
    'age': [25, 30, None, 40],  # 包含缺失值  
    'gender': ['M', 'F', 'M', 'Unknown'],  # 包含非标准值  
    'page_views': [100, 200, 300, 400],  
    'purchase_amount': [100.0, None, 150.0, 200.0]  # 包含缺失值和浮点数  
})  
  
# 数据清洗示例  
def preprocess_data(data):  
    # 处理缺失值  
    data['age'].fillna(data['age'].mean(), inplace=True)  # 用平均值填充年龄缺失值  
    data['purchase_amount'].fillna(0, inplace=True)  # 假设未购买则金额为0  
      
    # 处理异常值或非标准值（这里仅做简单示例）  
    data['gender'].replace({'Unknown': 'Other'}, inplace=True)  # 将'Unknown'替换为'Other'  
      
    # 特征选择（此处仅保留部分列作为示例）  
    selected_features = ['user_id', 'age', 'gender', 'page_views', 'purchase_amount']  
    processed_data = data[selected_features]  
      
    # 可能还需要进行其他预处理步骤，如编码分类变量、标准化数值变量等  
    # ...  
      
    return processed_data  
  
# 调用函数进行预处理  
processed_data = preprocess_data(raw_data)  
  
# 查看预处理后的数据  
print(processed_data)

import pandas as pd  
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
  
# 假设df是已经加载好的DataFrame  
# 这里我们仅使用部分列作为示例  
columns = ['user_id', 'product_id', 'price', 'category', 'rating', 'view_count', 'search_keyword', 'purchase']  
data = {  
    'user_id': [1, 2, 3, 4],  
    'product_id': [101, 102, 103, 104],  
    'price': [100, 200, 150, 300],  
    'category': ['Electronics', 'Books', 'Electronics', 'Clothing'],  
    'rating': [4.5, 5.0, 4.0, 3.5],  
    'view_count': [5, 10, 3, 8],  
    'search_keyword': ['smartphone', 'python', 'headphones', 'shirt'],  
    'purchase': [1, 0, 1, 0]  # 1表示购买，0表示未购买  
}  
df = pd.DataFrame(data)  
  
# 特征提取（示例：从搜索关键词中提取关键词长度）  
df['keyword_length'] = df['search_keyword'].apply(len)  
  
# 特征选择（此处直接选择所有特征，实际中可能需要筛选）  
features = df.drop(['user_id', 'product_id', 'purchase'], axis=1)  
labels = df['purchase']  
  
# 特征构造（示例：构造价格区间特征）  
def price_bucket(price):  
    if price <= 100:  
        return 'Low'  
    elif price <= 250:  
        return 'Medium'  
    else:  
        return 'High'  
df['price_bucket'] = df['price'].apply(price_bucket)  
features = pd.concat([features, pd.get_dummies(df['price_bucket'], prefix='price_bucket')], axis=1)  
  
# 特征转换（编码和标准化）  
# 对类别特征进行编码  
le = LabelEncoder()  
for col in ['category', 'search_keyword']:  
    features[col] = le.fit_transform(features[col])  
  
# 对数值特征进行标准化（这里仅对price进行示例）  
scaler = StandardScaler()  
features['price'] = scaler.fit_transform(features[['price']])  
  
# 划分训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 现在X_train和X_test包含了处理后的特征，可以用于模型训练

from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score  
  
# 预测测试集  
y_pred = model.predict(X_test)  
  
# 计算准确率  
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)  
print(f"Accuracy: {accuracy}")  
  
# 如果问题适合，也可以计算AUC-ROC分数  
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1]  
auc_roc = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)  
print(f"AUC-ROC: {auc_roc}")

# 使用网格搜索进行参数调优（这里只是示例，实际中需要导入GridSearchCV）  
# from sklearn.model_selection import GridSearchCV  
  
# param_grid = {  
#     'C': [0.1, 1, 10, 100],  # 正则化强度的倒数  
#     'max_iter': [100, 500, 1000]  
# }  
  
# grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5, scoring='roc_auc')  
# grid_search.fit(X_train, y_train)  
  
# print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_)  
# print("Best AUC-ROC: ", grid_search.best_score_)

import requests  
from datetime import datetime, timedelta  
  
def fetch_ad_performance(ad_id, start_time, end_time):  
    # 假设这是广告平台的API调用  
    api_url = f"https://api.adplatform.com/ads/{ad_id}/performance"  
    params = {  
        'start_time': start_time.isoformat(),  
        'end_time': end_time.isoformat()  
    }  
    response = requests.get(api_url, params=params)  
    if response.status_code == 200:  
        return response.json()  # 返回广告表现数据  
    else:  
        return None  
  
# 示例用法  
current_time = datetime.now()  
start_time = current_time - timedelta(hours=1)  # 过去1小时的数据  
performance_data = fetch_ad_performance('ad_123', start_time, current_time)

def analyze_and_adjust(performance_data, ad_id, ad_platform_client):  
    if not performance_data:  
        return  
      
    # 假设我们关注的是点击率（CTR）  
    clicks = performance_data.get('clicks', 0)  
    impressions = performance_data.get('impressions', 0)  
    ctr = clicks / impressions if impressions > 0 else 0  
      
    # 假设我们的目标是保持CTR在0.05以上  
    if ctr < 0.05:  
        # 调整策略，例如增加预算、更换广告素材或定位更精准的目标受众  
        print(f"Adjusting ad {ad_id} due to low CTR ({ctr})")  
        # 这里是伪代码，具体实现会依赖于广告平台的API  
        # ad_platform_client.increase_budget(ad_id, 10)  # 假设有这样一个方法来增加预算  
        # 或其他调整策略  
  
# 假设我们有一个广告平台客户端的实例  
ad_platform_client = AdPlatformClient()  # 这是一个假设的类，你需要根据实际情况来实现  
analyze_and_adjust(performance_data, 'ad_123', ad_platform_client)