2. 计算 RFM 值 在这一步中,我们需要根据最近购买时间、购买频率和购买金额计算每个客户的 RFM 值。 # 计算最近购买时间recent_date=selected_data['InvoiceDate'].max()# 计算购买频率frequency=selected_data.groupby('CustomerID').size()# 计算购买金额monetary=selected_data.groupby('CustomerID')['TotalAmo...
2、数据获取:Excel 数据 3、清洗加工:Excel、Python 4、建立模型:RFM 5、数据可视化 6、结论与建议 二、RFM 模型的理解 最终将 RFM 模型处理后的结果,作为用户标签,帮助运营更精准地制定活动规则以提升用户使用黏性,强化用户感知。最终实现的效果图如下: 三、利用 Python 实现 RFM 用户分层 1、获取数据 代码...
RFM["RFM"] = RFM["R_score"]*0.3+RFM["F_score"]*0.4+RFM["M_score"]*0.3 RFM.head() 最后就是根据RFM得分,判断客户类别啦,一共8个客户类别 bins = RFM.RFM.quantile(q=np.linspace(0,1,num=9),interpolation='nearest') labels = ['潜在客户','一般发展客户','一般保持客户','一般价值客户...
于是果断搬出自己远古的一个与用户行为分析模型有关的小项目,又名RFM模型,之所以叫远古,即只有脱敏数据却不记得其来源和实现的代码,只能从头快速根据记忆搞一遍代码(不够精美但注释清晰),最后封装成函数,只要传入指定规格的数据源,回车一下便可生成看起来十分不错且蕴含丰富信息的图表。 简洁理论 RFM模型的概念介绍,...
用python实现RFM模型 先上代码 倒库 importpandas as pdimportnumpy as npimportfakerimportdatetime 造数据 f = faker.Faker('zh-cn') df=pd.DataFrame({'客户':[f.name()foriinrange(20000)],'购买日期':[f.date_between(start_date='-1y', end_date='today')foriinrange(20000)],'金额':[f....
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因而实现RFM的工具和方法有很多:SQL, Excel, R等等都能够做到,当然Python也不例外,RFM模型的核心就是将三个指标进行标签化,然后根据实际场景业务需求进行分层即可。下面的文章我就通过一个简单的例子来通过代码实现RFM模型的建立。 2.1数据导入 链接:https://pan.baidu.com/s/1YbZrdsg2dOoe_5lylTwhQw...
1. 什么是RFM模型 RFM模型将我们的用户划分成不同的等级和层次,用于评估客户已有价值和用户潜在价值,从而能够更准确地将成本和精力花在更精确的用户层次身上。一个典型的例子就是针对一个明显无意愿的流失用户,对其继续push自己的核心产品,费时费力也费钱。
数据来源首先数据的来源依旧是在前文(Python实现基于客观事实的RFM模型)所用到的已经处理好的数据，即有user_id、R、F、M4个字段的数据，数据展示如下，如有读者不清楚该数据是如何处理，可以回顾前文。K-Means模型构建(代码)有了数据和scikit-learn库中的KMmeans接口的了解，那么接下来先上完整代码和解释，模型...