数据分析--客户价值分析RFM（分箱法/标准化）

2024-05-03 06:12
文章标签 分析 标准化 数据分析 客户 价值 rfm 分箱

本文主要是介绍数据分析--客户价值分析RFM（分箱法/标准化），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

原数据

原数据如果有异常或者缺失等情况，要先对数据进行处理 ，再进行下面的操作，要不然会影响结果的正确性

一、根据RFM计算客户价值并对客户进行细分 

 1. 数据预处理

1.1 创建视图存储 R、F、M的最大最小值

创建视图存储R 、F、M 的最大最小值，为指标的离散提供数据 
create view RFM_maxmin24(maxR,minR,maxF,minF,maxM,minM)
as
SELECT MAX(Recency) , MIN(Recency), MAX(Frequency), MIN(Frequency), MAX(Monetary), MIN(Monetary) 
FROM customers1997 

视图

1.2 创建视图计算对R、F、M进行离散化

注意Recency 是越小越好指标，公式同 F 和 M 有所不同

计算RFM的各项分值：

★ R ，距离当前日期越近，得分越高，最该高5分，最低1分

★ F ，交易频率越高，得分越高，最该高5分，最低1分

★ M ，交易金额越高，得分越高，最该高5分，最低1分

create view Customer_RFM
as
SELECT customer_id, Recency, Frequency, Monetary,CASE WHEN (maxR - Recency) <= (maxR - minR)/ 5 THEN 1WHEN (maxR - Recency) <= 2 * (maxR - minR)/ 5 THEN 2 WHEN (maxR - Recency) <= 3 * (maxR - minR)/ 5 THEN 3 WHEN (maxR - Recency) <= 4 * (maxR - minR)/ 5 THEN 4WHEN (maxR - Recency) <= 5 * (maxR - minR) / 5 THEN 5 ELSE NULL END AS R, CASE WHEN (maxF - Frequency) <= (maxF - minF)/ 5 THEN 5 WHEN (maxF - Frequency) <= 2 * (maxF - minF) / 5 THEN 4 WHEN (maxF - Frequency) <= 3 * (maxF - minF) / 5 THEN 3 WHEN (maxF - Frequency) <= 4 * (maxF - minF) / 5 THEN 2WHEN (maxF - Frequency) <= 5 * (maxF - minF) / 5 THEN 1ELSE NULL END AS F, CASE WHEN (maxM - Monetary) <= (maxM - minM) / 5 THEN 5 WHEN (maxM - Monetary) <= 2 * (maxM - minM)/ 5 THEN 4 WHEN (maxM - Monetary) <= 3 * (maxM - minM)/ 5 THEN 3 WHEN (maxM - Monetary) <= 4 * (maxM - minM)/ 5 THEN 2 WHEN (maxM - Monetary) <= 5 * (maxM - minM) / 5 THEN 1ELSE NULL END AS M
FROM customers1997 CROSS JOIN rfm_maxmin24

结果：

1.3 建立客户评分表(客户行为变量表)

CREATE TABLE Customer_Value AS
SELECT customer_id, Recency, Frequency,Monetary, R, F, M, R * 5 + F * 3 + M * 2 as value
FROM customer_rfm

 

2. 细分客户价值

df_rfm = pd.read_csv("Customer_Value.csv") #相对路径读取数据
# 客户细分
# 最佳客户（最有价值），常购客户，⼤额消费者，不确定客户（最不值钱）
# Top，High，Medium，Low
df_rfm['Segment'] = pd.cut(df_rfm['value'], 4, labels=['Low', 'Medium', 'High', 'Top'])
df_rfm

3. 创建气泡图，查看分布情况 

# 创建⽓泡图
print("创建⽓泡图")
# 为不同的 Segment 分配颜⾊
color_map = {'Low': 'blue', 'Medium': 'green', 'High': 'orange', 'Top': 'red'}
colors = df_rfm['Segment'].map(color_map)
# 创建⽓泡图
plt.figure(figsize=(10, 6))
bubble_size = df_rfm['Recency'] * 5 # 调整⽓泡⼤⼩，以便更好的可视化
plt.scatter(df_rfm['Frequency'], df_rfm['Monetary'], s=bubble_size, c=colors, alpha=0.5)
plt.title('Customer Segmentation Bubble Chart')
plt.xlabel('Frequency (F)')
plt.ylabel('Monetary (M)')
plt.grid(True)
# 计算 Frequency 和 Monetary 的平均值
avg_frequency = df_rfm['Frequency'].mean()
avg_monetary = df_rfm['Monetary'].mean()
# 添加平均值参考线
plt.axvline(x=avg_frequency, color='black', linestyle='--', linewidth=1.5, label=f'Avg Frequency: {avg_frequency:.2f}')
plt.axhline(y=avg_monetary, color='black', linestyle='--', linewidth=1.5, label=f'Avg Monetary: {avg_monetary:.2f}')
# 创建图例
for segment in color_map:plt.scatter([], [], color=color_map[segment], label=segment, alpha=0.5, s=100)
plt.legend(title='Segment', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.show()

4. 分析 

只分析了 top,其他方法一样 

print("top用户分析")
top_customers = df_rfm[df_rfm['Segment'] == 'Top']
# 设置⻛格
sns.set(style="whitegrid")
# 创建可视化
plt.figure(figsize=(15, 5))
# Recency分布
plt.subplot(1, 3, 1)
sns.barplot(x='customer_id', y='Recency', data=top_customers, palette='cool')
plt.title('Top Customers Recency')
# Frequency分布
plt.subplot(1, 3, 2)
sns.barplot(x='customer_id', y='Frequency', data=top_customers, palette='cool')
plt.title('Top Customers Frequency')
# Monetary分布
plt.subplot(1, 3, 3)
sns.barplot(x='customer_id', y='Monetary', data=top_customers, palette='cool')
plt.title('Top Customers Monetary')
plt.tight_layout()
plt.show()

# 计算平均RFM值
avg_recency = top_customers['Recency'].mean()
avg_frequency = top_customers['Frequency'].mean()
avg_monetary = top_customers['Monetary'].mean()
# 输出结果
print(f"Top Average Recency: {avg_recency}")
print(f"Top Average Frequency: {avg_frequency}")
print(f"Top Average Monetary: {avg_monetary}")
print("top人数： ", len(top_customers))

 

5. 轮廓系数

df_rfm0 = df_rfm[['Recency','Frequency', 'Monetary']]
print("轮廓系数：",metrics.silhouette_score(df_rfm0, df_rfm['Segment'],metric='euclidean'))

 

 二、5 分法分箱（等宽/等频）对客户进行细分

分析和建模

 1.“客户行为变量”表 

a. 等宽 

print('数据——“客户⾏为变量”表')
df #数据——“客户⾏为变量”表
# 对RFM值进⾏标准化或打分
df['R_Score'] = pd.cut(df['Recency'], 5, labels=[5, 4, 3, 2, 1])
# print(df.groupby('R_Score').R_Score.count())  # 统计各分区人数
df['F_Score'] = pd.cut(df['Frequency'], 5, labels=[1, 2, 3, 4, 5])
df['M_Score'] = pd.cut(df['Monetary'], 5, labels=[1, 2, 3, 4, 5])# 计算RFM总分
df['RFM_Score'] = df['R_Score'].astype(int) * 5 + df['F_Score'].astype(int) * 3+ df['M_Score'].astype(int)*2

b. 等频

划分的函数qcut()和等宽的cut()不一样，其他的操作都一样 

print("等频")
# 利⽤等频算法将Recency划分为5个区间
df['r_discretized_2'] = pd.qcut(r, 5, labels=range(5))
print(df.groupby('r_discretized_2').r_discretized_2.count())

2. 细分客户 

# 客户细分
# 最佳客户（最有价值），常购客户，⼤额消费者，不确定客户（最不值钱）
# Top，High，Medium，Low
df['Segment'] = pd.cut(df['RFM_Score'], 4, labels=['Low', 'Medium', 'High', 'Top'])
df

3. 气泡图

# 创建⽓泡图
print("创建⽓泡图")
# 为不同的 Segment 分配颜⾊
color_map = {'Low': 'blue', 'Medium': 'green', 'High': 'orange', 'Top': 'red'}
colors = df['Segment'].map(color_map)
# 创建⽓泡图
plt.figure(figsize=(10, 6))
bubble_size = df['Recency'] * 5 # 调整⽓泡⼤⼩，以便更好的可视化
plt.scatter(df['Frequency'], df['Monetary'], s=bubble_size, c=colors, alpha=0.5)
plt.title('Customer Segmentation Bubble Chart')
plt.xlabel('Frequency (F)')
plt.ylabel('Monetary (M)')
plt.grid(True)
# 计算 Frequency 和 Monetary 的平均值
avg_frequency = df['Frequency'].mean()
avg_monetary = df['Monetary'].mean()
# 添加平均值参考线
plt.axvline(x=avg_frequency, color='black', linestyle='--', linewidth=1.5, label=f'Avg Frequency: {avg_frequency:.2f}')
plt.axhline(y=avg_monetary, color='black', linestyle='--', linewidth=1.5, label=f'Avg Monetary: {avg_monetary:.2f}')
# 创建图例
for segment in color_map:plt.scatter([], [], color=color_map[segment], label=segment, alpha=0.5, s=100)
plt.legend(title='Segment', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.show()

4. 分析

print("top用户分析")
top_customers = df[df['Segment'] == 'Top']
# 设置⻛格
sns.set(style="whitegrid")
# 创建可视化
plt.figure(figsize=(15, 5))
# Recency分布
plt.subplot(1, 3, 1)
sns.barplot(x='customer_id', y='Recency', data=top_customers, palette='cool')
plt.title('Top Customers Recency')
# Frequency分布
plt.subplot(1, 3, 2)
sns.barplot(x='customer_id', y='Frequency', data=top_customers, palette='cool')
plt.title('Top Customers Frequency')
# Monetary分布
plt.subplot(1, 3, 3)
sns.barplot(x='customer_id', y='Monetary', data=top_customers, palette='cool')
plt.title('Top Customers Monetary')
plt.tight_layout()
plt.show()

# 计算平均RFM值
avg_recency = top_customers['Recency'].mean()
avg_frequency = top_customers['Frequency'].mean()
avg_monetary = top_customers['Monetary'].mean()
# 输出结果
print(f"Top Average Recency: {avg_recency}")
print(f"Top Average Frequency: {avg_frequency}")
print(f"Top Average Monetary: {avg_monetary}")

print("“Top”客户群体不仅活跃（低Recency值）⽽且⾮常忠诚（⾼Frequency值）⾼消费能⼒")
# ⼈数统计分析
education_levels = top_customers['education'].value_counts()
gender_distribution = top_customers['gender'].value_counts()
print(education_levels)
print("top人数： ")
top_counts =  len(top_customers)
print(top_counts)

 

5. 轮廓系数

from sklearn import metrics
df_rfm = df[['Recency','Frequency', 'Monetary']]
print("轮廓系数：",metrics.silhouette_score(df_rfm, df['Segment'],metric='euclidean'))

 

 三、RFM数据标准化归一化（0-1）

import os
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy.stats as stats
from sklearn import metrics
# pip install scikit-learn
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
%matplotlib inline

### 设置⼯作⽬录
os.chdir('/Users/mac/Documents/**/数据分析/作业/探究客户价值') #数据所在⽬录
### 数据抽取，读⼊数据
df = pd.read_csv("customers1997.csv") #相对路径读取数据
# print(df.info())
# 描述性统计
print(df.describe())

常用的规范化/标准化：

数据规范化是调整数据尺度的⼀种⽅法，以便在不同的数据集之间进⾏公平⽐较。

  • 最⼤-最⼩规范化：将数据缩放到0到1之间，是⼀种常⽤的归⼀化⽅法，有助于处理那些标准化假设正态分布的⽅法不适⽤的情况。
  • Z分数规范化：通过数据的标准偏差来度量数据点的标准分数，有助于数据的异常值处理和去除偏差。
  • ⼩数定标规范化：通过移动数据的⼩数点位置（取决于数据的最⼤绝对值）来转换数据，使得数据更加稳定和标准化。
df_fm = df[['Frequency', 'Monetary']]
# 最⼤-最⼩规范化
scaler_minmax = MinMaxScaler()
data_minmax = scaler_minmax.fit_transform(df_fm)
# Z分数规范化
scaler_standard = StandardScaler()
data_standard = scaler_standard.fit_transform(df_fm)
# ⼩数定标规范化
df_fm = df[['Frequency', 'Monetary']]
max_vals = df_fm.abs().max()
scaling_factor = np.power(10, np.ceil(np.log10(max_vals)))
df_fm_scaled = df_fm / scaling_factor

wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==

  1. 数据归一化

print('将数据归一化（0-1）')
scaler_minmax = MinMaxScaler()
df_rfm = df[['Recency','Frequency', 'Monetary']]

df_rfm[['Recency','Frequency', 'Monetary']] = scaler_minmax.fit_transform(df_rfm)
print("打分")
df_rfm['R_S'] = pd.cut(df_rfm['Recency'], 5, labels=[5, 4, 3, 2, 1])
df_rfm['F_S'] = pd.cut(df_rfm['Frequency'], 5, labels=[1, 2, 3, 4, 5])
df_rfm['M_S'] = pd.cut(df_rfm['Monetary'], 5, labels=[1, 2, 3, 4, 5])
df_rfm

效果： 

权重根据需要填写 

# 计算RFM总分
df_rfm['RFM_S'] = df_rfm['R_S'].astype(int) * 5 + df_rfm['F_S'].astype(int) * 3+ df_rfm['M_S'].astype(int)*2

2. 客户细分

# 客户细分
# 最佳客户（最有价值），常购客户，⼤额消费者，不确定客户（最不值钱）
# Top，High，Medium，Low
df_rfm['Segment'] = pd.cut(df_rfm['RFM_S'], 4, labels=['Low', 'Medium', 'High', 'Top'])
df_rfm

3. 气泡图

# 创建⽓泡图
print("创建⽓泡图")
# 为不同的 Segment 分配颜⾊
color_map = {'Low': 'blue', 'Medium': 'green', 'High': 'orange', 'Top': 'red'}
colors = df_rfm['Segment'].map(color_map)
# 创建⽓泡图
plt.figure(figsize=(10, 6))
bubble_size = df_rfm['Recency'] * 20 # 调整⽓泡⼤⼩，以便更好的可视化
plt.scatter(df_rfm['Frequency'], df_rfm['Monetary'], s=bubble_size, c=colors, alpha=0.5)
plt.title('Customer Segmentation Bubble Chart')
plt.xlabel('Frequency (F)')
plt.ylabel('Monetary (M)')
plt.grid(True)
# 计算 Frequency 和 Monetary 的平均值
avg_frequency = df_rfm['Frequency'].mean()
avg_monetary = df_rfm['Monetary'].mean()
# 添加平均值参考线
plt.axvline(x=avg_frequency, color='black', linestyle='--', linewidth=1.5, label=f'Avg Frequency: {avg_frequency:.2f}')
plt.axhline(y=avg_monetary, color='black', linestyle='--', linewidth=1.5, label=f'Avg Monetary: {avg_monetary:.2f}')
# 创建图例
for segment in color_map:plt.scatter([], [], color=color_map[segment], label=segment, alpha=0.5, s=100)
plt.legend(title='Segment', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.show()

4.分析

print("top用户分析")
top_customers = df_rfm[df_rfm['Segment'] == 'Top']

# 计算平均RFM值
avg_recency = top_customers['Recency'].mean()
avg_frequency = top_customers['Frequency'].mean()
avg_monetary = top_customers['Monetary'].mean()
# 输出结果
print(f"Top Average Recency: {avg_recency}")
print(f"Top Average Frequency: {avg_frequency}")
print(f"Top Average Monetary: {avg_monetary}")
print("top人数： ", len(top_customers))

 

print("“Top”客户群体不仅活跃（低Recency值）⽽且⾮常忠诚（⾼Frequency值）⾼消费能⼒")

5. 轮廓系数

df_rfm0 = df_rfm[['Recency','Frequency', 'Monetary']]
print("轮廓系数：",metrics.silhouette_score(df_rfm0, df_rfm['Segment'],metric='euclidean'))

这篇关于数据分析--客户价值分析RFM（分箱法/标准化）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/956003。

相关文章

Java程序进程起来了但是不打印日志的原因分析

Java程序进程起来了但是不打印日志的原因分析

《Java程序进程起来了但是不打印日志的原因分析》：本文主要介绍Java程序进程起来了但是不打印日志的原因分析,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Java程序进程起来了但是不打印日志的原因1、日志配置问题2、日志文件权限问题3、日志文件路径问题4、程序
阅读更多...
Java字符串操作技巧之语法、示例与应用场景分析

Java字符串操作技巧之语法、示例与应用场景分析

《Java字符串操作技巧之语法、示例与应用场景分析》在Java算法题和日常开发中,字符串处理是必备的核心技能,本文全面梳理Java中字符串的常用操作语法,结合代码示例、应用场景和避坑指南,可快速掌握字... 目录引言1. 基础操作1.1 创建字符串1.2 获取长度1.3 访问字符2. 字符串处理2.1 子字
阅读更多...
Python 迭代器和生成器概念及场景分析

Python 迭代器和生成器概念及场景分析

《Python迭代器和生成器概念及场景分析》yield是Python中实现惰性计算和协程的核心工具,结合send()、throw()、close()等方法,能够构建高效、灵活的数据流和控制流模型,这... 目录迭代器的介绍自定义迭代器省略的迭代器生产器的介绍yield的普通用法yield的高级用法yidle
阅读更多...
C++ Sort函数使用场景分析

C++ Sort函数使用场景分析

《C++Sort函数使用场景分析》sort函数是algorithm库下的一个函数,sort函数是不稳定的,即大小相同的元素在排序后相对顺序可能发生改变,如果某些场景需要保持相同元素间的相对顺序,可使... 目录C++ Sort函数详解一、sort函数调用的两种方式二、sort函数使用场景三、sort函数排序
阅读更多...
kotlin中const 和val的区别及使用场景分析

kotlin中const 和val的区别及使用场景分析

《kotlin中const和val的区别及使用场景分析》在Kotlin中,const和val都是用来声明常量的,但它们的使用场景和功能有所不同,下面给大家介绍kotlin中const和val的区别,... 目录kotlin中const 和val的区别1. val:2. const:二 代码示例1 Java
阅读更多...
Go标准库常见错误分析和解决办法

Go标准库常见错误分析和解决办法

《Go标准库常见错误分析和解决办法》Go语言的标准库为开发者提供了丰富且高效的工具,涵盖了从网络编程到文件操作等各个方面,然而,标准库虽好,使用不当却可能适得其反,正所谓工欲善其事,必先利其器,本文将... 目录1. 使用了错误的time.Duration2. time.After导致的内存泄漏3. jsO
阅读更多...
Spring事务中@Transactional注解不生效的原因分析与解决

Spring事务中@Transactional注解不生效的原因分析与解决

《Spring事务中@Transactional注解不生效的原因分析与解决》在Spring框架中,@Transactional注解是管理数据库事务的核心方式,本文将深入分析事务自调用的底层原理,解释为... 目录1. 引言2. 事务自调用问题重现2.1 示例代码2.2 问题现象3. 为什么事务自调用会失效3
阅读更多...
找不到Anaconda prompt终端的原因分析及解决方案

找不到Anaconda prompt终端的原因分析及解决方案

《找不到Anacondaprompt终端的原因分析及解决方案》因为anaconda还没有初始化,在安装anaconda的过程中,有一行是否要添加anaconda到菜单目录中,由于没有勾选,导致没有菜... 目录问题原因问http://www.chinasem.cn题解决安装了 Anaconda 却找不到 An
阅读更多...
Spring定时任务只执行一次的原因分析与解决方案

Spring定时任务只执行一次的原因分析与解决方案

《Spring定时任务只执行一次的原因分析与解决方案》在使用Spring的@Scheduled定时任务时,你是否遇到过任务只执行一次,后续不再触发的情况？这种情况可能由多种原因导致,如未启用调度、线程... 目录1. 问题背景2. Spring定时任务的基本用法3. 为什么定时任务只执行一次？3.1 未启用
阅读更多...
C++ 各种map特点对比分析

C++ 各种map特点对比分析

《C++各种map特点对比分析》文章比较了C++中不同类型的map（如std::map,std::unordered_map,std::multimap,std::unordered_multima... 目录特点比较C++ 示例代码 ​​​​​​代码解释特点比较1. std::map底层实现：基于红黑
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2