rfm专题
【用户价值分析 RFM模型】用户价值分析
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。RFM分析模型主要由三个指标组成，下面对这三个指标的定义和作用做下简单解释： 1、最近一次消费(Recency) 最近一次消费意指用户上一次购买的时间，理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。因为最近一次消费指标定义的是一个时间段，并且与当前时间相关，因此是一直在变动的。最近一次消费
【数据分析：RFM客户价值度模型】
前言： 💞💞大家好，我是书生♡，本阶段和大家一起分享和探索大数据技术RFM客户价值度模型，本篇文章主要讲述了：RFM客户价值度模型等等。欢迎大家一起探索讨论！！！ 💞💞代码是你的画笔，创新是你的画布，用它们绘出属于你的精彩世界，不断挑战，无限可能！ 个人主页⭐： 书生♡ gitee主页🙋♂：闲客 专栏主页💞：大数据开发 博客领域💥：大数据开发，java编程，前端，算法，P
数学建模~~描述性分析---RFM用户分层模型聚类
目录 1.RFM用户分层模型介绍 2.获取数据，标准化处理 2.1获取数据 2.2时间类型转换 2.3计算时间间隔 3.对于R,F,M的描述性分析 3.1代码分析 3.2分析结果说明 3.3对于F的描述性分析 3.4对于M的描述性分析 4.数据分箱--等级划分 4.1分箱概念 4.3分箱特点 4.3分箱方式 4.4总结分析 5.综合评价 6.K中心聚类分析
技本功|一道甜品的时间，了解下新零售中的算法之RFM的介绍和应用
博士学位，先后在美国芝加哥大学、纽约皇后学院任教，回国后担任袋鼠云高级算法专家，负责公司众多大数据算法项目的落地实施，如新华书店、轻松筹等等，对于数据挖掘、机器学习等方面有非常深刻的理解和应用。 什么是新零售？ 简单的说新零售是线上，线下与物流的打通。 谈到新零售，就不得不提生活中越来越多的新零售体验店：比如盒马鲜生，天猫小店等等。大家谈到这些店铺的时候，都会想到“3公里30分
产品人生（13）：从“产品的RFM分析”看如何探索“职业方向”
我们在做产品分析时，经常会用到一种方法“产品的RFM分析”，它是一种客户细分和价值评估的常用方法，广泛应用于电子商务、零售和其他众多行业，它可以帮助企业和产品团队更好地理解用户行为，优化营销策略，提升用户体验和增加用户价值。RFM是3个指标的缩写：最近一次消费时间间隔（Recency），消费频率（Frequency），消费金额（Monetary），具体来说： 最近一次消费时间间隔（R）：是
数据分析常用模型合集（二）RARRA模型、RFM模型
随着互联网的发展，前期平台的砸钱拉新、抢占市场，大家都叫AARRR小甜甜； 现在市场基本抢占得差不多，形成了一个平衡，新人基本拉不到多少，用户都知道干什么事有哪些平台，比如买东西主流淘宝、京东、PDD或者抖音看看比比价，外卖看看美团、饿了么等，现在惊现一种声音，指出AARRR已经过时了，应该用RARRA模型。 一、RARRA 每个字母的意义是一样的，只不过把重要性改变了，RARRA模型将留存
Kaggle线上零售 CRM分析（RFM+BG-NBD+生存分析+PySpark）
数据集地址：数据集地址 我的NoteBook地址：NoteBook地址 这个此在线零售数据集包含2009年12月1日至2011年12月9日期间的在线零售的所有交易。该公司主要销售独特的各种场合礼品。这家公司的许多客户都是批发商。本文将通过pyspark对数据进行导入与预处理，进行可视化分析并使用RFM、生存分析与BG-NBD模型进行对购买客户的各项分析。 1、数据集导入与清洗预处理 这一部分我
数据分析——分群思维、RFM实现用户分群
分群思维 按照某个指标（可以是用户生命周期、活跃度、付费）来划分用户 分群好处： 1.是用户精细化运营的基础，也就是说只有分群了才可以针对每一个群进行运营策略 2.体现用户的差异性，比较不同层级的差异更能发现问题 分群方法 包括了结构分析、同期分析、RFM模型、k—means聚类 结构分析 以营业额DAU为例，如果DAU下降了，想知道原因，可以用结构分析，加入用户被分为了新用户、老用户 就可
数据分析之RFM分析
# -*- coding: utf-8 -*- #1. 概念：RFM分析是根据客户活跃程度和交易金额贡献，进行客户价值细分的一种方法. #R(Recency):近度，客户最近一次交易时间的间隔。R越大，表示客户越久未发生交易，R越小，表示客户越近有交易发生 #F(Frequency):频度，客户在最近一段时间内交易的次数。F越大，表示客户交易越平凡，F越小，表示客户不够活跃 #M(Monetar
数据分析--客户价值分析RFM（K-means聚类/轮廓系数）
原数据 import osimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn import metrics ### 数据抽取，读⼊数据df = pd.read_csv("customers1997.csv") #相对路径读
数据分析--客户价值分析RFM（分箱法/标准化）
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,mi
数据分析案例（三）：基于RFM分析的客户分群
实验2 基于RFM分析的客户分群 Tips："分享是快乐的源泉💧，在我的博客里，不仅有知识的海洋🌊，还有满满的正能量加持💪，快来和我一起分享这份快乐吧😊！ 喜欢我的博客的话，记得点个红心❤️和小关小注哦！您的支持是我创作的动力！" 一、实验目的 1掌握RFM分析方法和k-means聚类的方法，能够进行价值识别 2掌握Python 聚类的方法 3.EM聚类（基于高斯混合模型的
运营模型—RFM 模型
运营模型—RFM 模型 RFM 是什么其实我们前面的文章介绍过，这里我们不再赘述，可以参考运营数据分析模型—用户分层分析,今天我们要做的事情是如何落地RFM 模型 我们的数据如下，现在我们就开始进行数据处理 数据预处理 因为数据预处理没有一个固定的套路，都是根据数据的实际情况进行处理的，所以这里我们就按照常规的思路进行处理即可 删除重复数据 df_sales = df_sales.
电商的AIPL，FAST和RFM到底是什么
AIPL AIPL模型指的是来源于美国的一个营销模型，AIPL的意思分别是认知(awareness)、兴趣（interest）、购买（purchase）和忠诚（loyalty），就是用户从看到你→点你→产生兴趣→购买的过程。 AIPL其实就是从认知→兴趣→购买→忠诚的过程，如果用淘宝的角度去看，就是从展现→点击→收藏加购货比→成交→复购或者转介绍的过程。 AIPL模型可以帮助商家通过不同的付费工
RFM模型的四种打标签方法你会几种？三十行代码教你深刻理解如何实现用户画像
如果想了解RFM模型的数据分析初学者去搜索，会发现无论是知乎大V还是百度都会有“清楚”的原理解释和过程实现，看懂了收藏了，但是当你自己去实际应用的时候会发现，我对着大V的文章跟着做这个看似简单的模型，为啥我用起来没效果呢？实际上不是你没学会或者没做对，而是对这个简单而又强大的细节没有理解。 这个模型是来自美国数据库营销研究所Arthur Hughes对客户数据库长期研究，他发现客户数据中有3
数据分析 — 电商用户分析和用户 RFM 模型
目录 一、电商用户分析1、数据字段信息2、数据读取3、数据清洗4、可视化分析1、每年销售额的增长情况2、各个地区分店的销售额3、每个分店每一年的销售额4、销售淡旺季5、新增用户 二、RFM 模型1、RFM 模型的三个维度2、RFM 的客户类型标签3、RFM 模型的二分法思想4、代码 一、电商用户分析 1、数据字段信息 字段说明RowID行编号OrderID订单 IDOrde
【SPSS】基于RFM+Kmeans聚类的客户分群分析
🤵♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 1.项目背景 2.项目简介 2.1分析目标 2.2数据说明 2.3技术工具 3.算法理论 3.1聚类 3.2 RFM模型 4.实验过程 4.1数据探索 4.2构
销售人员的分析，也可以用类似RFM的思路吗?
本文转自知乎 作者：接地气的陈老师 ————————————————————————————————————————————————————— 有同学问：“销售人员的分析，也可以用类似RFM的思路吗，比如看最近开单时间，开单频率， 开单金额，然后进行分类管理？” 答：得看管理的是什么。如果是提示销售人员流失的话，这么做会有用处。而且会比预测消费者的流失更准。为啥？因为很多快消品中，不
为啥我做的RFM模型被人说做错了，我错哪了？
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
数据分析 - RFM模型
什么叫RFM R: 近期有无消费 F: 消费频次 M: 消费金额 模型RFM重要价值客户111重要召回客户011重要发展客户101重要挽回客户001潜力客户010新客户100回归客户100一般价值客户110流失客户000 结果导向 消费用户进行分类，按照不同的消费群体专项活动推荐 python代码后续补充
大数据【企业级360°全方位用户画像】之RFM模型和KMeans聚类算法
在上一篇博客《一文带你硬核踏入机器学习的大门》中，已经为大家介绍了很多关于机器学习的基础内容。本篇博客，我们将结合当前阶段正在做的用户画像项目，为大家介绍RFM模型和KMeans聚类算法。 先赞后看，养成习惯！ 文章目录 一、RFM模型引入1、RFM详解1.1 R值：最近一次消费（Recency）1.2 F值：消费频率（Frequency）1.3 M值：消
threeJS-RFM模型
threeJS-RFM模型 threeJS官方文档-three.js docs PMF模型效果展示： RFM模型的绘制 绘制流程： 获取容器，创建基本类 创建三维场景 设置观察点 设置渲染分辨率,避免绘图模糊 绘制立方体和组 绘制坐标轴 绘制坐标轴文字及立方体描述文字 立方体响应式，保证立方体不被拉伸和块状化 整个组设置X方向的旋转并开启自动旋转 1.获取
KMeans算法在RFM模型（用户分层模型）上的应用
KMeans在RFM模型上的应用 RFM模型到底是个啥，建议先参考百度百科以及知乎的解释。 KMeans算法又是个啥，一言以蔽之：无监督学习的聚类算法（也就是俗话讲的物以类聚，人以群分）。 废话不多说，开始上手 import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeans dat
如何利用SQL创建RFM用户分析模型
RFM用户分析模型究竟是什么？在之前的博客已经介绍了它的意义以及如何在现有的数据的情况下，利用Pandas创建分析模型，这里不再重复，详细可以参考我博客https://blog.csdn.net/weixin_48591974/article/details/116192534 这一期将详细介绍如何利用SQL直接获取所需的数据去创建RFM用户分析模型。SQL ---- Str