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...
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...
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。 二、再介绍下什么是K-MEANS聚类方法 网上有很多解释,但我认为用自己的话描述出来是最好的,可能会不太严谨,但通俗易懂。 我的理解是:一堆散点中,选出k个凝聚点,根据相应的计算方法进行欧氏距离计算和迭代,...
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...
本文介绍用户群组分析Cohort analysis、RFM用户分层模型、Kmeans用户聚类模型的完整实施过程。 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 ...
二、KMeans聚类算法 1、算法原理 在正式开始之前,我们可以先通过几个网址来感受一下KMeans的魅力。首先是 http://shabal.in/visuals/kmeans/3.html,我们可以通过刷新页面多次,来观察不同的KMeans聚类过程。下图是我把四次不同的结果合并在一起的一个结果。通过观察,我们可以得到初步结论:中心点数量4, 起始...
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() ...
二、KMeans聚类算法 1、算法原理 在正式开始之前,我们可以先通过几个网址来感受一下KMeans的魅力。 首先是 http://shabal.in/visuals/kmeans/3.html,我们可以通过刷新页面多次,来观察不同的KMeans聚类过程。下图是我把四次不同的结果合并在一起的一个结果。
使用K-means均值进行聚类时,需要预先判断其聚类的类别数。RFM模型中,出借人客户分类是通过每个客户类别RFM平均值与总RFM平均值相比较来决定,而单个指标的比较只能有2种情况:大于(等于)或小于平均值,因此可能有2×2×2=8种类别,所以,本文将聚类的个数定为8个。首先,根据公式(1)对出借人的R、F、M值进行标准化...
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...