部分结果显示: (1)群组分析-用户留存展示 (2)RFM模型-用户分层 (3)用户聚类-划分簇群 项目思维导图 提供项目的思维导图: https://www.kaggle.com/code/mittalvasu95/cohort-rfm-k-means/notebook 1 导入库-Import libraries 导入的第三方包主要包含数据处理、可视化、文本处理和聚类模型Kmeans等 In [1]: im...
k均值(k-means)算法是一种迭代求解的聚类分析算法,所谓聚类问题,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个可观察属性,使用某种算法将D划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高,其中每个子集叫做一个簇。 4.1、相异度计算 用通俗的话说,相异度就是两个东西差...
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...
我们可以得出，KMeans的计算步骤 1、选择 K 个点作为初始聚类中心2、计算其他的点到中心点的距离, 进行聚类, 使用欧式距离3、重新计算每个聚类的中心点, 再次聚类4、直到中心点不再变化, 或者达到迭代次数 2、快速体验
基于RFM模型python 基于rfm模型和k-means 一、先介绍下什么是RFM模型 客户数据库中有3个神奇的要素,这3个要素构成了数据分析最好的指标: 最近一次消费 (Recency) 消费频率 (Frequency) 消费金额 (Monetary) 该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。
# K-Means聚类 from sklearn.cluster import KMeans sns.set_style('darkgrid') # 中文显示问题解决 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 模型拟合 k_means = KMeans(init="k-means++", n_clusters=3) ...
2、K-Means算法是常用的聚类算法之一,基于RFM的特征实现用户分群,可解释性稍微差点,K值的合适确定模型的好坏 3、数据集为线上零售数据集 一、数据导入及清洗 importpandasaspdimportnumpyasnpimportdatetimeasdtdata=pd.read_excel('Online_Retail.xlsx')data.head() ...
四、利用SPSS进行K-MEANS聚类分析 我们把LOG后的三个元素复制到SPSS上进行聚类分析,如下图 将三个数据全部载入,聚类数是8,因为RFM是将用户类型分成八类的 迭代信息不用改,保存信息将两个选项都勾选上,将选项信息里的统计量全勾选上 确定后可以仔细看看出现的图表,千万不要连图表都不会看就直接将结果复制粘贴了...
简介:Python基于RFM模型和K-Means聚类算法进行航空公司客户价值分析 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 企业在面向客户制定运营策略、营销策略时,希望能够针对不同的客户推行不同的策略,实现精准化运营,以期获取最大的转化...
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。 通过数据建立RFM模型 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: ...