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…

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说…

决策树是最经常使用的数据挖掘算法,本次分享jacky带你深入浅出,走进决策树的世界 基本概念 决策树(Decision Tree) 它通过对训练样本的学习,并建立分类规则,然后依据分类规则,对新样本数据进行分类预测,属于有监督学习. 优点 1)决策树易于理解和实现 使用者不需要了解很多的背景知识,通过决策树就能够直观形象的了解分类规则: 2)决策树能够同时处理数值型和非数值型数据 在相对短的时间内,能够对大型数据做出可行且效果良好的结果: 逻辑-类比找对象 决策树分类的思想类似于找对象,例如一个…

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…

本文转自知乎 作者:接地气的陈老师 ————————————————————————————————————————————————————— 有同学问:“为啥我做的RFM模型被客户/业务部门批斗,说做的是啥XX玩意?我是对着网上的教程做的呀” 答:冒着被众多卖网课的号喷死的风险,揭示一个真相,就是在网课里如果不加“模型”俩字是很难卖的动的.大家都喜欢看高大上的东西,所以一般教数据分析的课在描述性统计完了都直接上RFM. 如果说成:“你要对用户交易行为进行分段,解读业务含义”,就太搓矮土了,咋吸…

RMF含义 R(Recency)(用户粘性,越小越好):用户最近一次交易时间的间隔.R值越大,表示用户交易发生的日期越久,反之则表示用户交易发生的日期越近 F(Frequency)(用户忠诚度,越大越好):用户在最近一段时间内交易的次数,F值越大,表示客户交易越频繁,反之则表示用户交易不够活跃. M(Monetary)(用户贡献度,越大越好):用户在最近一段时间内交易的金额.M值越大,表示用户价值越高,反之则表示用户价值越低. R F M 用户群体类型 0 1 1 重要价值用户 1 1 1 重要…

昨日内容回顾 GIL全局解释器锁 1.在python解释器中 才有GIL的存在(只与解释器有关) 2.GIL本质上其实也是一把互斥锁(并发变串行 牺牲效率保证安全) 3.GIL的存在 是由于Cpython解释器中的内存管理不是线程安全的 内存管理>>>垃圾回收机制 4.在python中 同一个进程下的多个线程无法实现并行的(可以并发) 验证GIL中的各种特性 1.python代码要想被运行 必须先获取到解释器 但是解释器的获取需要抢夺和释放GIL全局解释器锁 剥夺CPU权限的两种情况:…

前言 缘由 百度[文心一言]体验申请通过 本狗中午干饭时,天降短信,告知可以体验文心一言,苦等一个月的实操终于到来.心中这好奇的对比心理油然而生,到底是老美的[ChatGPT]厉害,还是咱度娘的[文心一言]更牛.特来分享[文心一言]与[ChatGPT]快问快答,看看到底谁技高一筹. 主要目标 实现3大重点 了解[文心一言]与[ChatGPT]差异 通过具体提问,对比[文心一言]与[ChatGPT]优缺点 带领没法玩[ChatGPT]的同学体验国产人工智能语言模型 猜你喜欢 文章推荐 [ChatG…

返回本章节 返回作业目录 需求说明: 某软件公司要求对技术部门的所有员工进行技能评测,技术评测分为两个部分:理论部分以及实操部分,最终评测成绩=理论成绩×0.4+实操成绩×0.6,要求输入技术部门5位员工的理论成绩和实操成绩,计算并输出各位员工的最终评测成绩. 实现思路: 定义三个数组writenExam.labExam和scores,分别用于存储员工理论成绩.实操成绩和最终评测成绩. 由于每个员工存在三个属性:理论成绩.实操成绩以及最终评测成绩,而三个属性对应的数据存储在三个数组中,所以三个数…

目录 多进程实现TCP服务端并发 互斥锁代码实操 线程理论 创建线程的两种方式 线程的诸多特性 GIL全局解释器锁 验证GIL的存在 GIL与普通互斥锁 python多线程是否有用 死锁现象 多进程实现TCP服务端并发 import socket from multiprocessing import Process def get_server(): server = socket.socket() server.bind(('127.0.0.1', 8080)) server.listen(…