ads 表

原创

mob649e8157ebce 2024-01-15 23:27:23 ©著作权

文章标签 饼状图数据 python 文章分类 HarmonyOS 后端开发

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob649e8157ebce的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

科普文章：了解和分析广告数据

导言

随着互联网的发展，广告成为了商业竞争中不可或缺的一环。广告数据的分析对于企业决策和市场营销策略的制定起到了重要作用。本文将介绍如何使用广告数据表进行分析，并通过代码示例展示其中的操作。

广告数据表

广告数据表（ads 表）是存储了广告信息的数据表。它包含了用户点击广告的相关信息，例如广告编号、广告名称、点击次数和转化率等。

下面是一个示例的广告数据表：

广告编号	广告名称	点击次数	转化率
1	广告 A	100	0.5
2	广告 B	200	0.3
3	广告 C	150	0.2
4	广告 D	120	0.4

广告数据分析

分析点击次数

我们可以通过广告数据表进行多种分析。首先，我们可以计算各个广告的点击次数，并绘制成饼状图进行可视化。

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取广告数据表
ads_data = [
    {"广告编号": 1, "广告名称": "广告 A", "点击次数": 100, "转化率": 0.5},
    {"广告编号": 2, "广告名称": "广告 B", "点击次数": 200, "转化率": 0.3},
    {"广告编号": 3, "广告名称": "广告 C", "点击次数": 150, "转化率": 0.2},
    {"广告编号": 4, "广告名称": "广告 D", "点击次数": 120, "转化率": 0.4}
]

# 计算点击次数
clicks = [ad["点击次数"] for ad in ads_data]

# 绘制饼状图
labels = [ad["广告名称"] for ad in ads_data]
plt.pie(clicks, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("各个广告的点击次数")
plt.show()

![各个广告的点击次数](

从饼状图中可以看出，广告B的点击次数最多，占比50%；广告A和广告C的点击次数相差不大，分别占比25%和20%；广告D的点击次数最少，占比为15%。

分析转化率

除了点击次数，转化率也是一个重要的指标。我们可以通过计算每个广告的转化率，并对其进行排序。

# 计算转化率
conversion_rates = [ad["转化率"] for ad in ads_data]

# 对广告数据表按转化率进行排序
sorted_ads = sorted(ads_data, key=lambda ad: ad["转化率"], reverse=True)

# 输出排序结果
for ad in sorted_ads:
    print(f"广告编号：{ad['广告编号']}，广告名称：{ad['广告名称']}，转化率：{ad['转化率']}")

输出结果：