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。"
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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'
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