电报频道订阅者的聚类分析

做聚类分析前，明确目标，你是要提高活跃度，还是精准推送，有以下几个维度：

1. 按活跃度分群：以频次、时长区分冷热用户，如每周3+的高频用户、偶尔点开的培养粘性。

2. 互动行为分类：互动行为如点赞、转发、评论等，可以反映用户的偏好，与内容类型做交叉，如哪些话题会引发评论等。

3. 自定义标签体系：自定义埋点收集用户行为数据，比如：用户行为、链接类型、活动参与等，通过工具自动打标签。

4. 推荐工具：Matomo做分析，Tagboard看互动，TGMetrics看订阅者，记得选支持Telegram接口的。

建议从最简单的活跃度层开始，边跑边调，不要想着一步到位。数据驱动很重要，但人工观察也不能丢，有时候直觉比计算更靠谱。

电报订阅者聚类：活跃度（发言/点赞），互动频率（点击/转发）。标签分类（兴趣）也很有用。工具：Telemetrk/Statsbot，自动抓取，可视化分析。不要太复杂，先从高频互动用户开始。搞定后发个红包庆祝一下？

可以按照活跃度，互动率，地区等做聚类，建议使用TgStat或者@GetChannelStatsBot工具，先抓数据，再用Excel或者KMeans算法分群，慢慢来~

Telegram订阅者聚类建议活跃度+互动频率双维度分群，例如：高活跃+高频互动为核心用户，低活跃+低频互动为潜在流失用户。建议抓取@statigram_bot数据，用Excel/Python简单处理后跑聚类模型，主要看针对哪个群体制定运营策略。