本文将专注于 RFM 模型的实现过程,相关业务知识和模型优化会在未来的推文中呈现。...P.S:RFM 模型是数据分析师必须掌握的一个基础的分析方法 前言 对利用Python进行数据分析有一定的了解后,再结合一些业务知识把理论与实际相结合的需求也呼之欲出。...所以我们便将侧重点放在 Python代码 的实现上,中间穿插少部分精华理论即可。...结果可视化 具体怎么描述可以参照实际业务需求和其他文献文档博客,本文专注于 Python 的实现过程。...模拟问答 你了解 RFM 模型吗,实现(各种工具)主要有哪些步骤 Python 实现过程中可能出现什么困难(业务上的,python 实现上的) RFM 的一些指标选择有什么技巧或注意事项吗?
RFM分析 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; 可以通过R,F,M三个维度,将客户划分为8种类型。...RFM分析过程 1.计算RFM各项分值 R_S,距离当前日期越近,得分越高,最高5分,最低1分 F_S,交易频率越高,得分越高,最高5分,最低1分 M_S,交易金额越高,得分越高,最高5...分,最低1分 2.归总RFM分值 RFM=100*R_S+10*F_S+1*M_S 3.根据RFM分值对客户分类 RFM分析前提,满足以下三个假设,这三个假设也是符合逻辑的 1....我们了解了RFM的分析原理后,下面来看看如何在Python中用代码实现: import numpy import pandas data = pandas.read_csv( 'D:\\PDA...'] = 100*R_S.astype(int) + 10*F_S.astype(int) + 1*M_S.astype(int) bins = aggData.RFM.quantile( q
RFM模型 《RFM模型》 在数据分析中经常会进行用户分层,本文我们来了解一下常见的用户分层模型RFM。...RFM分层方式 一般情况下,在具体分层的时候,我们可以从RFM三个不同的维度进行高或低的评分,最终得到8种不同的结果(2*2*2=8),不同组合对应的分层类型如下表所示: R(时间间隔) F(消费频率)...RFM策略 了解完了RFM的概念与分层方式,我们再来了解一下RFM分层后的实际应用,根据分层结果,通常我们会对重要的用户进行运营,策略如下: 重要价值用户:保持长期联系与重点关注 重要保持用户:发放小额优惠券...,吸引用户回流 重要发展客户:促导用户办理会员卡,积分卡 重要挽留客户:发放大额优惠券,吸引用户回流 RFM分层Python实现 创建虚拟数据 import pandas as pd import numpy...字符串数据映射成对应类型文字 df['data_rfm_re'] = df['data_rfm'].map(dic) 结果示例如下
最近有朋友在问怎么做用户分群,刚好看到有个RFM客户价值模型,就移过来用python简单演示一下,感觉还是有一定的作用的。 >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。...关于RFM模型 1. 数据预处理 2. 指标打分 3. 计算RFM 4. RFM用户分群 0....群体特征 RFM建模流程: 数据预处理 指标打分 计算RFM RFM客户分群 1....RFM值 4....RFM用户分群 基于8类用户分群规则,这里直接用replace函数方法进行操作 data['RFM'] = data['RFM'].replace(['111','101','011','001','110
关于RFM模型的介绍和pyhton实现过程见之前发过的文章!...《用python轻松实现数据分析中的RFM建模》 本文旨在通过2015-2018的客户订单分析,了解各大区销售经营情况、不同偏好,并通过RFM模型来进行客户价值分类,实现定向营销。...现在开始手把手教学RFM实战的软件操作: 1、数据表的介绍 数据已经提供了,该数据是2015-2018的客户订单经过脱敏后得到的数据,共包含了8987条记录,该数据的字段很多,但是对于RFM建模,我们只需要...“客户名称”、“销售额”、“日期”,就可以完成RFM模型的构建。...2、计算RFM的值(MySQL) 其实RFM的值,我们这里利用一个SQL语句就可以解决,但是我们为了更细致的讲解RFM值的计算过程,这里分开进行 一一叙述。
(RFM[M])," 重要价值客户 ",IF('RFM'[R]AVERAGE(RFM[F]) &&'RFM'[M] AVERAGE(RFM[R]) && 'RFM'[F]>AVERAGE(RFM[F]) &&'RFM'[M]>AVERAGE(RFM[M]),..." 重要保持客户 ",IF('RFM'[R]>AVERAGE(RFM[R]) && 'RFM'[F]>AVERAGE(RFM[F]) &&'RFM'[M]AVERAGE(RFM[M])," 重要发展客户 ",...IF('RFM'[R]< AVERAGE(RFM[R]) && 'RFM'[F]<AVERAGE(RFM[F]) &&'RFM'[M]<AVERAGE(RFM[M]), " 一 般 发展客户 ",IF
↑ 关注 + 星标 ~ 有趣的不像个技术号 每晚九点,我们准时相约 大家好,我是黄同学 今天给大家分享的是如何用python实现RFM建模。...RFM模型的含义 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。 ...df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\RFM_Model\RFM.xlsx") display(df.shape) display(df.sample(5))...RFM建模过程 1)计算RFM三个指标 ① 增加“天数”字段,用于计算“R”指标 针对上述“R”、“F”、“M”三个指标的概念,我们对数据做一定的处理。...基于上述分析,我们采用通用的5分制打分法,对RFM进行分类打分。
本文将用现代最流行的编程语言---Python语言来实践课堂上讲解的RFM模型,将用户进行分类。 (tips:本文用到CDA Level 1中的多维数据透视分析和业务分析方法两块内容。)...本文采用Anaconda进行Python编译,主要涉及的Python模块: pandas matplotlib seaborn datetime 本章分为三部分讲解: 1.RFM模型原理与步骤 2.Python...综上,我们大致了解了如何构建RFM模型,下面以Python实现RFM模型,并对每一步进行详细的讲解。...03 Python实现RFM模型 数据准备 本文所需的数据是一家公司对2021年10月底至今的客户购买行为数据,(前十二行)如图下: 其中,uid代表客户的id,是存在重复情况的。...04 总结 本文利用Python语言实现在CDA Level 1课程中学习到的的RFM模型,同时还利用了多维数据透视分析和业务分析方法两个模块的内容。所以说实践是检验和巩固学到的东西的最好方法。
1.RFM分析 根据客户活跃程度和交易金额贡献,进行客户价值细分的方法。...高价值客户 低 高 高 重点保持客户 高 低 高 重点发展客户 低 低 高 重点挽留客户 高 高 低 一般价值客户 低 高 低 一般保持客户 高 低 低 一般发展客户 低 低 低 潜在客户 1.1 RFM...分析过程 1.计算RFM各项分值 R_S:距离当前日期越近,得分越高,最高5分,最低1分。...2.汇总RFM分值 RFM=100*R_S+10*F_S+1*M_S 3.根据RFM分值对客户划分8种类型 1.2 RFM分析前提 1.最近有过交易行为的客户,再次发生交易的可能性要高于最近没有交易行为的客户.../usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas import matplotlib import matplotlib.pyplot
常用的价值度模型是RFM RFM模型是根据会员 最近一次购买时间R(Recency) 购买频率F(Frequency) 购买金额M(Monetary)计算得出RFM得分 通过这3个维度来评估客户的订单活跃价值...,常用来做客户分群或价值区分 RFM模型基于一个固定时间点来做模型分析,不同时间计算的的RFM结果可能不一样 RFM模型的基本实现过程 ①设置要做计算时的截止时间节点(例如2017-5-30),用来做基于该时间的数据选取和计算...对于RFM总得分的计算有两种方式,一种是直接将3个值拼接到一起,例如RFM得分为312、333、132;另一种是直接将3个值相加求得一个新的汇总值,例如RFM得分为6、9、6。...否则,我们需要分别写3条goupby来实现3个聚合 确定RFM划分区间 在做RFM划分时,基本逻辑是分别对R、F、M做离散化操作,然后再计算RFM。...) 使用Python的cut方法对数据进行分组,需要注意分组区间默认是左开右闭 使用Pyecharts可以方便的绘制出可以交互的3D图,在修改弹出提示信息内容时,需要注意字符串拼接的格式
常用的探索性分析方法包括RFM分析、聚类分析、因子分析、对应分析等。 ?...常用的探索性分析方法包括:RFM分析、聚类分析、因子分析、对应分析等。 RFM的含义: R(Recency):客户最近一次交易时间的间隔。...RFM总分值:RFM=RS*100+FS*10+MS*1 RFM分析的主要作用: 识别优质客户。可以指定个性化的沟通和营销服务,为更多的营销决策提供有力支持。 能够衡量客户价值和客户利润创收能力。...输出:可以全部勾选,为了能全面的解读RFM分析结果。 ?...该图主要用来查看每个RFM汇总得分的客户数量分布是否均匀。 我们期望均匀的分布,若不均分,则应该重新考虑RFM的适用性或尝试另一种分箱方法(减少分箱数目或随机分配绑定值)。 ? ? ?
PowerBI RFM 1.X ? 在 2018.4 我们发布了第一个基于 PowerBI 的 RFM 模型。...在PowerBI中是没有这种3D空间型可视化的,即使有,也很难标记各种元素,因此,我们做了一个有意义的转换: 取RFM中任意两个指标,分别作为X,Y; 取RFM中剩余的指标,作为大小; 再用元素本身的RFM...PowerBI DAX RFM 3.X 于是我们迎来了 RFM 第三代优化。 ? 这代优化是目前为止自己最为满意的一次。...我们依次来展开这些话题来深入研究 RFM 的实操,这也许是你看到的迄今为止最有意思的 RFM。 业务流程 对客户的管理对企业至关重要,在 RFM 模型中,可以这样操作: ?...RFM 2.X - 实现 RFM,将动态性做到极致。 RFM 3.X - 实现 业务驱动,层次分明。 度量值体系 要实现这样的 RFM,需要很高的度量值思维和实现技巧,我们得到最终结果是: ?
分群思维(一)基于RFM的用户分群 小P:小H,我有什么很好的方法可以对用户进行分群呢?这样我就可以针对不同用户开启特定的运营了 小H:简单的话可以尝试下RFM方法呢 小P:RFM方法是什么?...小H:RFM是通过最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)三个维度将用户进行区分,一般认为RFM较高的用户为高价值用户,RFM都很低的为低价值用户。...RFM分箱 RFM最重要的一步就是对三个指标进行分箱操作,常见的方法有业务定义、二八原则、聚类等方法。...RFM得分 分完箱后,就需要对各维度进行组合计算RFM的分数了。常见的组合方式有两种,一是加权得分,而是直接组合。...0.00878397 0.60902384] 方案二:组合得分 # 方法二:RFM组合 rfm_merge[['r_score', 'f_score', 'm_score']]=rfm_merge[
二、算法流程 拿到了RFM模型的Recency_Score、Frequency_Score、Monetary_Score和RFM_Score之后,对RFM得分进行了五等分切割(我个人觉得按照分位数来定等级...,根据分位数曲线的拐点来分也可以),采用100、10、1加权得到RFM得分表明了125个RFM魔方块。...有资料研究表明:对RFM各变量的指标权重问题,Hughes,Arthur认为RFM在衡量一个问题上的权重是一致的,因而并没有给予不同的划分。...结合RFM模型魔方块的分类识别客户类型:通过RFM分析将客户群体划分成重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般重要客户、一般客户、无价值客户等六个级别;(有可能某个级别不存在)。...如果我们还有客户背景资料信息库,可以将聚类结果和RFM得分作为自变量进行其他数据挖掘建模工作!
2.一般挽留用户,RFM值都比较低,可以先刺激近期进行一次消费,使其转换为一般发展用户,后期逐渐诱导增加消费频次。
这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。...传统RFM分析转换为电信业务RFM分析主要思考: ?...接着我们采用RFM分析节点就完成了RFM模型基础数据重构和整理; ?...现在我们得到了RFM模型的Recency_Score、Frequency_Score、Monetary_Score和RFM_Score;这里对RFM得分进行了五等分切割,采用100、10、1加权得到RFM...,只是这里固化了RFM模块更简单直接,但我们可以采用RFM构建数据的方式不为RFM也可用该模块进行数据重构。
最近会开始一个新的系列,sklearn库中各模型的参数解释,本篇主要讲述最基础的LR模型。
本文将以 RFM 模型 为例,运用到实际案例中。(本文以 Python 实现,Excel 也可以。) ? 数据分析思维 项目背景:某生鲜外卖APP于2018年1月1日成立,主营新鲜蔬菜瓜果,海鲜肉禽。...一、整体分析流程 1、分析目的:用户分类 2、数据获取:Excel 数据 3、清洗加工:Excel、Python 4、建立模型:RFM 5、数据可视化 6、结论与建议 二、RFM 模型的理解 ?...三、利用 Python 实现 RFM 用户分层 1、获取数据 import pandas as pd data = pd.read_excel('C:/Users/cherich/Desktop/用户信息...最终RFM的结果由0和1拼接组成,即可得出用户最终类型。...rfm): if rfm=='000': res = '流失用户' elif rfm=='010': res = '一般维持用户' elif rfm
RFM模型是我们常用来分析客户价值的数据分析模型,使用这个模型分析后配合匹配的营销方法,能够让业绩进行大幅度提升。...下面给大家介绍一个关于RFM模型的标签化应用案例。...然后我们将所计算的RFM进行了特征的整合,得出来了每个客户ID下的RFM具体的数值。 然后下一步将RFM进行分段打分。 这里给出两个方法。 一是函数映射。...我们将数据当中的RFM进行了等级分箱的处理,然后定义了分段函数,将每个RFM的值对分段函数进行比较,得出来了一个01RFM的数据集。 第二个方法是利用Python自带的算法库。...我们将阈值取出,然后将阈值进行01编码,最后也是同样能够得到RFM的01数据。
本文给出第四代 RFM 客户分类模型,自从首发第 1,2,3代 RFM,已经比较完善,但还可以更加极致,因此,就来到了第四代 RFM 模型。...如果嫌麻烦,也可以直接跳到 RFM 4.0 的说明。如果说,RFM 4.0 的本文实现是自评 80 分,那么此前的 RFM 3.0 与之相比,大概只能是:30 分。...RFM 2.X - 实现 RFM,将动态性做到极致。 RFM 3.X - 实现 业务驱动,层次分明。...RFM 的 KPI 到底是什么 很多人只是复制粘贴了 RFM 的定义,又或者是学习了 RFM 的某种实现,然而,RFM 的本质是对客户群体分成了 8 类而已。那么,这里面的 KPI 是什么呢?...RFM 4.0 全部精妙计算配合 RFM 4.0 的全部精妙配合罗列如下: 将 RFM 的 R 消减掉,只留 F 和 M。 由于分析方案的优化,以及对 RFM KPI 的定义,实现滚动 12 个月。
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