第1步：为每一位消费者创建RFM变量。第2步：为实现自动细分，我们将使用R与M变量的80%分位数；我们其实还可以用k均值聚类（K-mean Clustering）或者利用商业背景知识来进行群体区分——比如，全球超市企业用户将活跃客户定义为最近一次订单在100天内的客户。第3步：计算RM分数，并对客户进行排序。第4步：可视化价...
第1步:为每一位消费者创建RFM变量。 第2步:为实现自动细分,我们将使用R与M变量的80%分位数;我们其实还可以用k均值聚类(K-mean Clustering)或者利用商业背景知识来进行群体区分——比如,全球超市企业用户将活跃客户定义为最近一次订单在100天内的客户。 第3步:计算RM分数,并对客户进行排序。 第4步:可视化价值矩...
第1步:为每一位消费者创建RFM变量。 第2步:为实现自动细分,我们将使用R与M变量的80%分位数;我们其实还可以用k均值聚类(K-mean Clustering)或者利用商业背景知识来进行群体区分——比如,全球超市企业用户将活跃客户定义为最近一次订单在100天内的客户。 第3步:计算RM分数,并对客户进行排序。 第4步:可视化价值矩...
第0步:导入、筛选、清理、合并消费者层级数据。 第1步:为每一位消费者创建RFM变量。 第2步:为实现自动细分,我们将使用R与M变量的80%分位数;我们其实还可以用k均值聚类(K-mean Clustering)或者利用商业背景知识来进行群体区分——比如,全球超市企业用户将活跃客户定义为最近一次订单在100天内的客户。 第3步:计...
第1步:为每一位消费者创建RFM变量。 第2步:为实现自动细分,我们将使用R与M变量的80%分位数;我们其实还可以用k均值聚类(K-mean Clustering)或者利用商业背景知识来进行群体区分——比如,全球超市企业用户将活跃客户定义为最近一次订单在100天内的客户。
参照比较常见的划分方法,本文将大于80%分位数的区域视为高估区间,低于20%分位数的区域视为低估区间,位于两者之间的,则为正常区间。下面的代码算出了这几个关键数据点 max = np.max(y) pe_80 = np.percentile(y,80) pe_20 = np.percentile(y,20) ...
第1步:为每一位消费者创建RFM变量。 第2步:为实现自动细分,我们将使用R与M变量的80%分位数;我们其实还可以用k均值聚类(K-mean Clustering)或者利用商业背景知识来进行群体区分——比如,全球超市企业用户将活跃客户定义为最近一次订单在100天内的客户。
第1步:为每一位消费者创建RFM变量。 第2步:为实现自动细分,我们将使用R与M变量的80%分位数;我们其实还可以用k均值聚类(K-mean Clustering)或者利用商业背景知识来进行群体区分——比如,全球超市企业用户将活跃客户定义为最近一次订单在100天内的客户。
参照比较常见的划分方法,本文将大于80%分位数的区域视为高估区间,低于20%分位数的区域视为低估区间,位于两者之间的,则为正常区间。下面的代码算出了这几个关键数据点 max = np.max(y) pe_80 = np.percentile(y,80) pe_20 = np.percentile(y,20) ...
参照比较常见的划分方法,本文将大于80%分位数的区域视为高估区间,低于20%分位数的区域视为低估区间,位于两者之间的,则为正常区间。下面的代码算出了这几个关键数据点 max = np.max(y) pe_80 = np.percentile(y,80) pe_20 = np.percentile(y,20) min = np.min(y) now = y[-1] #为了后续标出当...