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[人工智能]防晒霜优劣分类数据分析

一、需求分析

随着科学的发展和人均消费水平的提高,人们的生活水平愈来愈高。

武汉是一个中纬度的‘烈日城市’,每年的夏天总伴随着烈日烘烤,所以防晒霜成为了人们居家旅行的必备品,但是怎样选择更好的防晒霜,或者更适合自己的防晒霜就成为了买家与卖家共同的问题。

本次项目采取了K-means模型对防晒霜进行了聚类分析,将防晒霜进行分类,让商家可以面对不同的买家推销不同的防晒霜

  • 项目总体设计
  1. 导入数据,且提取数据特征
  2. 对数据特征进行标准差标准化
  3. 构建Kmeans模型,之后查看聚类中心及每个产品的种类
  4. 将每个种类的特征平均值循环分类各个特征的平均值
  5. 对分类的各个特征的平均值绘制直方图

三、项目完成步骤

本次数据采用随机抽样的模拟列表,随机编写了34种国内外知名防晒霜数据,主要包括防晒力、安全性、持久度、成分(1物理防晒,2化学防晒,3物化结合)等方面数据。

1、导入数据,提取

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2、对数据特征进行标准差标准化数据特征(数据截图)

?3、构建Kmeans模型,之后查看聚类中心及每个产品的种类

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4、将每个种类的特征平均值循环分类各个特征的平均值

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?5.对分类的各个特征的平均值绘制直方图

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四、项目结果分析

  1. 将数据进行提取特征,Kmeans模型聚类,分成了三种类型,第三类在各个特征下都占据着最高位置;除在成份外处于第三位置,第二类基本在次要位置;第一类基本处于第三位置。
  2. 根据绘图可知,整体的图形呈逐渐上升的趋势;在防晒性,持久度上第一类和第二类防晒霜的数据基本相差不大;成份上第一类和第三类数据基本相同; 对这三类的防晒性评分则相差很大,为第一类防晒霜及格,第二类防晒霜良好,第三类防晒霜优秀。
  3. 对于第一类防晒霜,具有良好的成份,而防晒性,持久度却处于第三位,可能这类防晒霜成份之间会产生一定化学反应,导致一部分没有起到该有的作用,也可能是没有合理的将这些好的成份进行合理的处理,使得在使用效果上没有达到预期;安全性的评价也较低,这也是评分较为低下的原因之一;对于第二类防晒霜,成份居中,却有着良好的防晒性,也具有良好的安全性,对于持久性则正是因为成份而持久力不足;第三类防晒霜在这两者之上,各方面都达到预期效果,可谓是类比较好的产品。
  4. 第一类防晒霜要提高对成份的合理运用,安全性要加强;第二类防晒霜可以适当加入一些或替换一些比较好的成份原料,使其防晒效果更好,进而提神持久性;第三类在原有的基础上保持不变,可以适当做出创新。
  5. 在这个被称为”汗城”的武汉,对于那些爱美,不愿在烈日下被晒黑的人们来说,推荐可以使用第三类防晒霜,可以达到大家的预期效果,对于用于日常的防晒的护肤品就达到基本的防晒效果,推荐可以使用第二类防晒霜;而对于偶尔使用能有防晒效果,可以使用第三类防晒霜。

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加:2021-10-21 12:11:36  更:2021-10-21 12:13:34 
 
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