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~ --------------------------- 一.基本概念 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). RFM模型:R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在最近一段时间

RFM用户分层模型在实际商业活动的数据分析中运用的还是挺多的,主要用于用户.商品.门店等等的分群和细分层次,分群之后就可以进行定向精准营销和推广以及促活和留存等等的运营活动. RFM是一种用户分层模型,就是从R.F.M三个维度来分析用户,其中 R(Recency):最后1次消费距今天数,为「近度」维度: F(Frequency):一段时间内的消费频次,为「频度」维度: M(Monetary):一段时间内的消费金额,为「额度」维度. 这个是基本的RFM模型,实际应用的时候,我们可以进行改造,将其中

文章目录 项目背景 读取数据 数据分析 分析 Recent 分析 Frequency 分析 Mount RFM模型 分位数分层 自定义分层 定义客户标签 数据可视化 结论 源码地址 本文可以学习到以下内容: RFM 模型的原理及代码实现 使用 pandas 中的 read_sql 读取 sqlite 中的数据 使用 dropna 删除含有缺失数据的行 使用 to_datetime.map 方法计算距离用户上次消费所过去的天数 使用 groupby+agg 方法统计消费频次.消费总金额 使用 me

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告,包括一些图形和统计输出. 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据.本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间:2021年1月1号~2021年12月31号 采样地点:全国各地. 本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向.降雨量.风速.风速变化.最大风速.最大降雨量.闪电概率等数据.并对不同变量之间的相关性进行了调查,对国家数据预测的错误率进行

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~ --------------------------- 笔者寄语:有一篇<有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?>(作者Bio:SebastianRaschka)中提到,在日常机器学习工作或学习中,当我们遇到有监督学习相关问题时,不妨考虑下先用简单的假设空间(简单模型集合),例如线性模型逻辑回归.若效果不好,也即并没达到你的预期或评判效果基准时,再进行下换其他更复杂模型来实验. ----

R语言服务器程序 Rserve详解 http://blog.fens.me/r-rserve-server/ Rserve的R语言客户端RSclient https://blog.csdn.net/u011955252/article/details/65442783 http://blog.fens.me/series-r/ R的极客理想系列文章 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域

RFM用户价值模型的原理和应用  ▌定义 在众多的用户价值分析模型中,RFM模型是被广泛被应用的:RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段,在RFM模式中,R(Recency)表示客户购买的时间有多远,F(Frequency)表示客户在时间内购买的次数,M (Monetary)表示客户在时间内购买的金额. 一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析,RFM则强调以客户的行为来区分客户.在实际应用中根据业务不同会有参考的数据维度也会有诸多变变种. ▌意义 RFM模型较为动态地显示了

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=27515 最*我们被客户要求撰写关于主成分PCA.因子分析.聚类的研究报告,包括一些图形和统计输出. 建立重庆市经济指标发展体系,以重庆市一小时经济圈作为样本,运用因子分析方法进行实证分析,在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上,本文提取出经济规模.人均发展水*.经济发展潜力.3个主因子,从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析,并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行聚类分析 结

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30990 最近我们被客户要求撰写关于回归.anova方差分析.相关性分析的研究报告,包括一些图形和统计输出. 在分析时,我们向客户演示了用R语言回归.anova方差分析.相关性分析可以提供的内容 第一节 研究背景与目的 <精品购物指南>是中国本土经营规模最大.最具影响力的时尚媒体品牌,1999年<精品购物指南>即进入全国报业广告十强,2005-2007连续三年获得国家新闻出版总署颁布的"全国生活服务类报纸竞争力10强&q

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段.在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的.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.RFM是一种综合评分的分类模型,由于其计算简单方便,在众多的客户细分模型中,RFM模型是被广泛提到和使用的. 一.RFM模型 RFM分析主要由3个指标组成,分别为R(Recency,近度).F(Frequency频度).M(Monetary,额度)组成.RFM是三个指标的

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~ --------------------------- SOM自组织映射神经网络模型 的R语言实现 笔者前言: 最近发现这个被发明于1982年的方法在如今得到了极为广泛的应用,在提倡深度学习的时候,基于聚类的神经网络方法被众多人青睐.但是呢, 网上貌似木有人贴出关于SOM模型的R语言实现,我就抛砖引玉一下.一.SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM

目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能 拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30360 最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出. 随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展 电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径.我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告. 项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三个要素:行为过程.行为结果.行为主体进行分析. (1)使用关联规则分析方法分析网络购物用户的

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

转自 雪晴网 [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型.本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中. 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集.你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法,我称这个过程为 spot checking.我们所遇到的问题不是我应该采用哪个算法来处理我的数

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~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型