对时序图进行分解,发现数据存在季节性,并且通过auto_arima自动选择参数建立了SARIMA模型,对未来7天的销售额进行预测,并利用聚类分析将消费者分为不同的群体,再建立RFM模型,将消费者进一步划分为不同价值的客户,对于不价值的消费者,采取不同的方案,通过这些模型,可以针对不同的消费群体采取不同的营销方案...
这里我们选用非常常用的k-means算法进行聚类计算,k-means聚类的原理并不复杂,首先随机的或者通过更高效的方式(例如k-means++)选取k个点,然后不断迭代的计算,修正这k个点的坐标,目的是让集合中的每个点的距离(有很多种距离算法,比较常用的是欧氏距离)都和k个点里的其中一个尽量的近,而和其他的尽量的远。这样数...
在本例中，我们选择k-means算法进行聚类计算，将数据划分为三个部分。通过使用处理后的RFM属性进行计算，我们得到不同类别的用户，可以简单地将标记为0的用户视为流失用户，1的用户视为重点发展用户，2的用户视为高价值用户。这样，我们可以针对不同的用户群体实施适当的营销策略。同时，当新用户加入时，...
1fromsklearn.clusterimportKMeans23#这里参数的选择要注意下:n_clusters为类簇个数,init表示初始聚类中心选择方法,n_init表示算法运行的次数选择最优输出,max_iter表示最大迭代次数,tol表示误差平方和的阈值,小于时即停止迭代。4kmeans = KMeans(n_clusters=K, init='random', n_init=1, max_iter=300, tol...
本文通过使用真实电商订单数据,采用RFM模型与K-means聚类算法对电商用户按照其价值进行分层。 1. 案例介绍 该数据集为英国在线零售商在2010年12月1日至2011年12月9日间发生的所有网络交易订单信息。 该公司主要销售礼品为主,并且多数客户为批发商。 数据集介绍及来源: ...
本文将使用Python的一些工具包，对用户数据集进行分析处理，例如建立RFM模型，数据标准化，以及使用k-means聚类算法将用户群体进行划分。需要读者具有一些基础的Python和数据统计知识。首先我们通过一些订单数据分析得到一部分用户的样本数据来：这里包括了用户的id，总购买笔数，总购买金额以及最后一笔订单时间的...
k-means用户分类 应用场景:可以应用在不同行业的客户分类管理上,比如航空公司,传统的RFM模型不再适用,通过RFM模型的变形LRFMC模型实现客户价值分析;基于消费者数据的精细化营销 应用价值:LRFMC模型构建之后使用了经典的聚类算法-K-Means算法来对客户进行细分,而不是传统的来与参考值对比进行手工分类,使得准确率和效率得...
RFM模型的变形LRFMC模型与K-means算法的有机结合 应⽤场景：可以应⽤在不同⾏业的客户分类管理上，⽐如航空公司，传统的RFM模型不再适⽤，通过RFM模型的变形LRFMC模型实现客户价值分析；基于消费者数据的精细化营销 应⽤价值： LRFMC模型构建之后使⽤了经典的聚类算法-K-Means算法来对客户进⾏细分，⽽...