本文介绍了使用Python编程实现RFM模型进行客户价值分类的方法，包括计算Recency、Frequency和Monetary，以及如何根据这些值对客户进行分类，帮助企业在理解客户价值基础上制定营销策略。
RFM（Recency-Frequency-Monetary）是一种常用的客户价值分类方法，通过分析客户最近一次购买的时间（Recency）、购买频率（Frequency）以及购买金额（Monetary），将客户分为不同的价值层级。在本文中，我们将使用Python编程语言实现RFM客户价值分类。
首先，我们需要准备一份包含客户购买记录的数据集。数据集应该包含客户ID、购买日期和购买金额等信息。下面是一个简单的数据集示例：
import pandas as pd
# 创建数据集
data = {
'CustomerID': [1,</
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