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...
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...
好,那么至此RFM模型已经有了个雏形,最后要做的,就是计算RFM总得分,为每个样本打上标签: # 计算RFM总得分 # 方法一:加权得分 data['RFM']=data['R']*0.3+data['F']*0.1+data['M']*0.3 这里的RFM分数根据具体场景和业务来分配权重,这里我给的权重比是3:1:3,,那么其实也可以不要这个加权分数,完全根据...
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....
当然一个模型其实体现的是一种思考方式,RFM比较适合电商、零售、品牌方的用户管理,它体现的方法论是:根据重点指标,把用户精细化细分,对不同特点的用户进行不同的营销或者运营策略。我们完全可以依照这样的方法论,在自己的业务行业里找到相应的关键指标,做用户细分。也就是说,保持开放型思维,灵活用模型思考问题。
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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...
对类中心点实现等深分箱，与前文运用等距分箱不同，这里采取的是指定每个类别种的个数是一致的，这也符合RFM模型中的每个值都有4个高，4个低。在Python中利用pd.qcut()函数进行分箱，其参数与等距分箱大同小异，有兴趣的读者可以研究。最后以"2"代表高，"1"代表低。并按照RFM的规则将每种类别赋予一个客户...