RFM模型在用户分层和营销策略中被广泛应用，本文将详细介绍如何使用Python结合RFM模型来实现用户分层的实操案例

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布

悠悠烟雨

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布

阅读量146

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： python 数据库人工智能编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechWhizKid/article/details/133162130

编程专栏收录该内容

328 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

本文通过Python详细介绍了如何利用RFM模型（Recency, Frequency, Monetary）进行用户分层。首先，解释了RFM模型的基本概念，然后逐步演示了从数据准备、计算RFM指标到最后的用户分层过程，包括使用Pandas库处理数据、计算Recency、Frequency和Monetary，并根据这些指标划分用户价值层级。" 134747999,9442772,Linux环境下SD卡格式化详解,"['嵌入式硬件', 'linux', '文件系统']

RFM模型在用户分层和营销策略中被广泛应用，本文将详细介绍如何使用Python结合RFM模型来实现用户分层的实操案例。我们将使用Python编程语言来完成这个任务，并提供相应的源代码。

首先，让我们了解一下RFM模型的基本概念。RFM代表"Recency"（最近一次购买时间）、“Frequency”（购买频率）和"Monetary"（购买金额）。通过分析这三个指标，我们可以将用户分为不同的层级，从而针对不同的用户群体制定个性化的营销策略。

接下来，我们将逐步实现基于RFM模型的用户分层。首先，我们需要准备一份包含用户购买历史数据的数据集。假设我们的数据集包含用户ID、购买日期和购买金额等字段。

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('purchase_data.csv')

# 查看数据集前几行

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

悠悠烟雨

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

最详细的 Python 结合 RFM 模型实现用户分层实操案例！

JackTian

05-25

1530

作者：Cherich_sun链接：https://www.jianshu.com/p/f020dfdce58d本文为读者投稿写在最前：做数据分析的小伙伴可能多多少少都知道一些分析方法，但是谈到分析思维却没有底气或者遇到业务问题，不知道如何下手。如果你有上述困惑，那么本篇文章可以作为参考。下图是整理的分析方法论及方法。如果能够灵活运用，将能够解决工作中 80% 以上问题。注意的是，方法论是思维层面，方法是执行层面。那么，重点是我们如何将其应用到实际业务中。本文将以 RFM 模型为例，运用到实际案例中。（本文

RFM用户分层模型｜原理+Python全流程实现

二哥为啥不像程序员？

03-26

1万+

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概念 RFM是由R(Recency)、F (Frequency)、 M(Monetary) 三个维度构成的，其具体含义如下： R：最近一次消费时间间隔 F：消费频率 M：消费金额这里对于这三个维度的概念简单的做一个说明： R：当前日期为3.25日，上一次消费日期3月20日，消费时间间隔为5天。 F：一年内去某商场消费100次，消费频率为100次。 M：一年内去某商场消费总额为1W元，消

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Python数据分析案例-使用RFM模型与基于RFM的K-Means聚类算法实现电商用户价值分层

热门推荐

maiyida123的博客

05-22

1万+

前言本文通过使用真实电商订单数据，采用RFM模型与K-means聚类算法对电商用户按照其价值进行分层。

Python数据分析实战【三】：用python实现常用的用户分层模型（RFM模型）【文末源码地址】

高级数据分析师，分享Python知识

01-11

4239

1. RFM 模型的原理及代码实现 2. 使用 pandas 中的 read_sql 读取 sqlite 中的数据 3. 使用 to_datetime、map 方法计算距离用户上次消费所过去的天数 4. 使用 groupby+agg 方法统计消费频次、消费总金额 5. 使用 merge 方法合并 datafram 数据 6. 使用 quantile 方法计算用户消费数据的分位数

Python实现RFM用户分层分析

haixiang_2010的博客

12-22

345

通过一组某电商平台的消费数据来详细介绍RFM模型的实操用法。

Python 实现 RFM 模型(详)：用户行为分析模型，商业实践与数据分析实战(含可视化)

阅读从未停止，输出从未开始

02-28

6644

引言对利用Python进行数据分析有一定的了解后，再加上一些业务知识；把理论与实际相结合的需求也呼之欲出。将编程语言应用到实际商务实践中也还是一件比较有成就感的事情。本博文源起是笔者最近总是收到如下“骚扰”短信原来是老早之前笔者替老妹买的一支护发油，便揣测自己是不是被当成了潜在客户，店家时不时就来刷一下存在感之类的。于是果断搬出自己远古的一个与用户行为分析模型有关的小项目，又名RF...

rfm模型python_用Python实现RFM模型——互联网产品用户分层必备技巧-站长资讯中心...

weixin_39938165的博客

12-20

176

1.前言RFM模型即”R”——Recency(最近一次消费时间)、”F”——Frequency(一段时间内消费频次)、”M”——(一段时间内消费总额)。这三个指标可以将我们的用户划分成不同的等级和层次，目的是为了衡量他们的用户价值，从而能够更准确地将成本和精力花在更精确的用户层次身上。一个典型的例子就是针对一个明显无意愿的流失用户，对其继续push自己的核心产品，费时费力也费钱。2.如何用Pyth...

python给用户打标签_用Python实现RFM模型——互联网产品用户分层必备技巧

weixin_39856803的博客

12-03

719

1.前言RFM模型即"R"——Recency(最近一次消费时间)、"F"——Frequency(一段时间内消费频次)、"M"——(一段时间内消费总额)。这三个指标可以将我们的用户划分成不同的等级和层次，目的是为了衡量他们的用户价值，从而能够更准确地将成本和精力花在更精确的用户层次身上。一个典型的例子就是针对一个明显无意愿的流失用户，对其继续push自己的核心产品，费时费力也费钱。2.如何用Pyth...

数据分析_基于Pandas的用户分层RFM模型

goufeng93的博客

04-14

1413

数据分析基于Pandas的用户分层RFM模型。

基于RFM模型对借贷App用户分层分析案例

12-21

在这个基于RFM模型的借贷App用户分层分析案例中，主要目标是对还款未复贷的老户进行群体分类，以及对不同客户群体进行特征分析，从而实施精准的市场营销策略。RFM模型是一种常用的客户价值评估方法，它分别考虑了...

Python实现实用的RFM用户分层模型源码

03-20

使用pandas中的read_sql读取sqlite中的数据，dropna删除含有缺失数据的行，计算距离用户上次消费所过去的天数、消费频次、消费总金额、用户消费数据分位数。将消费数据划分不同的区间，打上不同的标签，统计各个用户...

电商数据分析项目基于RFM模型进行用户价值分析_模拟电商数据生成与处理_用户分层分类与价值评估_商业智能报告展示与可视化分析_MySQL数据库交互_Python编程实现RFM模型_.zip

10-05

在本项目中，我们深入探讨了电商领域的用户价值分析，采用的是RFM模型这一强大的客户细分工具。RFM模型通过三个维度：最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）、以及购买金额（Monetary），对用户行为...

Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)

视觉算法小趴菜的博客

11-29

404

本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。

人工智能领域博客

11-28

1842

摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用

最新发布

w987333120的博客

12-01

293

本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。

遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引

FreeBuf_的博客

11-28

452

遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。

python自动化脚本-下载最新最全LPR

zhang_ruiqiang的博客

11-27

679

本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。

Python抓取ZLibrary元数据实战指南

yiruo250的博客

11-29

534

本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。

探索PFC2D流固耦合：模拟煤层塌陷的奇妙之旅

2503_94141257的博客

11-27

340

该模型是模拟的煤层塌陷的pfc2D流固耦合：运用fipy（python）-pfc2d联合的方法实现。不仅方法创新，可修改，内容操作性强，调整内部代码可实现多边形区域的三角网格流域，灵活性强，还设置的有悬浮颗粒定向删除，点位移的实时监测等多内容，干货满满，你买这个一个代码，但里边不止这一个代码的内容。代码真实有效。内部包含：前后水头、位移、渗透系数等多个水力参数，内容丰富。

Python实现RFM用户分层模型的详细步骤与源码解析

资源摘要信息:"Python实现简单实用的RFM用户分层模型" ...通过对以上知识点的了解和应用，可以实现一个基于Python的RFM用户分层模型，帮助企业在客户关系管理中更好地进行客户价值分析和营销决策。