男女比例正常,没太大差别 #选取需要聚类的字段 wb_RFMC=pd.DataFrame(columns=['R','F','M','C'])wb_RFMC['R']=wb['rec']wb_RFMC['F']=wb['weibo_count']wb_RFMC['M']=wb['follow_count']wb_RFMC['C']=wb['fans_count']wb_RFMC.describe() 利用RFM模型对微博用户进行分类,原RFM模...
通过聚类实现客户分类,将相似的客户分为一类,主要使用了机器学习SokirLcanm 中的聚类模块cuser提供的KMeans方法来实现。 传统的聚类分析计算方法主要有如下几种: 1、划分方法(partitioning methods) 给定一个有N个元组或者纪录的数据集,分裂法将构造K个分组,每一个分组就代表一个聚类,K聚类算法中可以放宽);对于给定...
上面RFM模型只用到数据集中lasthtlordergap、ordernum_oneyear、avgprice、consuming_capacity这几个直接相关变量,但这些变量并不能完全涵盖用户特征,所以,接下来用K-Means聚类的方法引入其他变量进一步探究分析,观察不同类别客户的特征。 4.3.1相关性分析 观察整个数据集可以大体分为两个类别:用户信息和酒店信息。用户信...
在CRM中,经常会用到RFM模型分析去衡量以为会员的价值,和给企业带来的利润能力。这个模型是通过会员最近一次购买的时间段间隔、购买总金额,购买频率这三个因素来描述这会会员的价值状况。 基于RFM的零售行业会员聚类分析 因子: R:会员到门店消费的到目前为止的时间段,当R的值越大说明,会员上一次到门店的时间越大,则...
RFM模型是衡量客户价值和用户创利能力的经典工具,依托于客户最近一次购买时间、消费频次及消费金额。在应用RFM模型时,要有客户最基础的交易数据,至少包含客户ID、交易金额和交易时间3个字段。 这里我选取了消费者ID、订单时间、销售额做为构建RFM模型的指标数据。
rfm.reset_index(inplace=True) #重命名列 rfm.columns = ['用户ID','R','F','M'] rfm.head() -- 完成数据预处理 4 模型搭建和评估 利用K-means算法对客户进行聚类 结合业务,分析客户特征,分析客户价值 4.1 客户聚类 4.1.1 手肘法和轮廓系数找最优K ...
RFM模型聚类分析客户价值 业务周期:1个月 s R = dt - 最近一次投资时间【时差】 F = 投资总次数 / 用户投资时长(月) 【每个月频率】 M = 投资总金额 / 用户投资时长(月) '''frommathimportceilimportpandasaspdif__name__ =='__main__': ...
该公司主要销售独特的全场礼品,并且大部分客户是批发商。分析目的是按照RFM模型对客户进行分级,以用户的实际购买行为数据作为基础,进行用户群体的划分,再基于不同分类信息,分解成不同群体针对运营,从而使企业能更有效的获取客户、使客户更加满意、留住客户成为高价值客户、避免客户流失。
1. 数据来源为CDNow网站用户在1997年1月1日至1998年6月30日期间的购买CD订单明细。2. 对订单明细进行RFM模型结合K-Means聚类分析，并提出运营策略建议。3. 数据由四列组成：用户ID、订单时间、订单数量、订单金额，均为数值型。4. 删除255个重复值。5. 80个订单数均为1，可能是未付款订单或免费...
互联网金融平台以RFM模型为基础的聚类测试实例 RFM重要价值客户:recently、频次frequency、money金额 (也可利用作图软件将所有用户作三维散点图,再切割对应维度获得重要价值客户) 一、进行聚类 数据源(加上数据提取日) log方法减少量纲,不log进行标准化也行,两次处理量纲影响降到最低...