# 自定义好的包,亲测可用 原数据和代码思想来自以下网址 # https://github.com/joaolcorreia/RFM-analysis import datetime as dt import pandas as pd def RFM(data_,ri_qi,user_id,money,*time_): ''' return: dataframe表格 列有r,f,m,r_四分位分数,f_四分位分数,m_四分位分数,RFM,用户分类 行为用户id,唯一,分类汇总后 desc: 如…

数据挖掘的十大算法 基本概念 导入数据集到mysql数据库中 总共有940个独立消费数据 K-Means 算法 K-Means 算法是一个聚类算法.你可以这么理解,最终我想把物体划分成 K 类.假设每 个类别里面,都有个“中心点”,即意见领袖,它是这个类别的核心.现在我有一个新点 要归类,这时候就只要计算这个新点与 K 个中心点的距离,距离哪个中心点近,就变成了 哪个类别. 引入模块 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.clus…

作者 | leo 管理学中有一个重要概念那就是客户关系管理(CRM),它核心目的就是为了提高企业的核心竞争力,通过提高企业与客户间的交互,优化客户管理方式,从而实现吸引新客户.保留老客户以及将已有客户转化为忠实客户的运营机制. 而这其中最为经典的实现模型那就是RFM模型,它主要通过对每个客户的近期消费时间,购买频率和购买金额来对不同的客户进行价值状态划分. 从而使得我们可以有针对性的对不同用户进行个性化运营和营销. 01 RFM模型核心维度 针对上述3个维度,我们的预期: 最近一次消费的时间(R…

随着市场经济的日益繁荣,同行业之间企业的竞争越来越激烈,企业纷纷各出奇招吸引和挖掘客户,力求让自己的品牌成为更多客户的第一选择.那么,我们可以用什么方法来评估客户价值,提高客户忠诚度呢? 在互联网时代,我们无法脱离信息化的影响, CRM作为一款高效的客户关系管理系统,一直备受企业关注,接下来小编就跟大家分享一下企业是如何通过CRM来评估客户价值和提高客户忠诚度. 建立“全生命周期”客户观 营销巨匠菲利普•科特勒在其营销新著<如何发明.赢取并主宰市场>中,将营销定义为“发展.维系并培育具获利性顾…

投资机构或电商企业等积累的客户交易数据繁杂.需要根据用户的以往消费记录分析出不同用户群体的特征与价值,再针对不同群体提供不同的营销策略. 用户分析指标 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标 R-最近一次消费(Recency) F-消费频率(Frequency) M-消费金额(Monetary) 通过该图将用户进行分类: R.F.M都很高,重要价值客户(VIP客户) F.M很高,R不高,重要保持客户 R.F.M都…

作为一个依靠技术来谋生的程序员,我最近一直在思考一个问题,有限的生命里,面对无限的技术更新,我要研究到什么程度才能算是完成我的成为技术大牛的目标呢?换而言之,那就是技术的止境在哪儿呢?深入的思考下去,让我后背冒汗,这个里面有大成分的思维盲区,就是这个思维盲区,让我浪费了多的大好年华. 关于目标: 首先是目标,像很多鸡汤文中所说的那样,技术大牛总能够解决很多问题,待遇相比很高.所以,像很多人一样,我开始给自己定下成为技术大牛的目标.可是,在深入的思考,有个很严峻的问题放在我的面前.任何一项技能,都…

    笔者寄语:一般情况下离群值不应该直接删除,应该进行筛选,然后进行专门的离群值分析.笔者在这进行一下思考,在聚类基础之上的一种离群点检验. 基于聚类的离群点检测的步骤如下:数据标准化--聚类--求每一类每一指标的均值点--每一类每一指标生成一个矩阵--计算欧式距离--画图判断. 1.数据聚类 利用RFM客户价值模型,进行SOM(自组织映射神经网络模型),可以参考笔者的博客.一般的聚类方式,比如K-mean均值是比较常用的聚类方法(可见笔者的其他博客--R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值…

正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作,其中的RFM模型还是有一定代表性,就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求. 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三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). 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作…

本文转载自微信公众号TIpDM. 每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 我们说RFM模型由R(最近消费时间间隔).F(消费频次)和M(消费总额)三个指标构成,通过该模型识别出高价值客户.但该模型并不完全适合所有行业,如航空行业,直接使用M指标并不能反映客户的真实价值,因为"长途低等舱"可能没有"短途高等舱"价值高.所以得根据实际行业灵活调整RFM模型的…

RFM模型 在众多的客户价值分析模型中,RFM模型是被广泛应用的,尤其在零售和企业服务领域堪称经典的分类手段.它的核心定义从基本的交易数据中来,借助恰当的聚类算法,反映出对客户较为直观的分类指示,对于没有数据分析和机器学习技术支撑的初创企业,它是简单易上手的客户分析途径之一. RFM模型主要有三项指标: Recency:最近消费时间间隔 Frequency:消费频率 Monetary:消费金额 我们为客户在这三项指标上进行打分,那么总共会有27种组合的可能,使用K-Means算法,能够缩减到指定…