高教社杯数模竞赛特辑论文篇-2018年C题：基于 RFMS 指标的大型百货商场会员画像数据挖掘（附获奖论文及MATLAB代码实现）

目录

摘 要

一、 问题的重述

二、 问题的分析

2.1 问题一分析

2.2 问题二分析

2.3 问题三分析

2.4 问题四分析

2.5 问题五分析

三、 模型假设

四、 符号说明

五、 模型的建立与求解

5.1 数据预处理

5.2 问题一的分析与处理

5.2.1 商场会员的消费特征分析

5.2.2 会员与非会员群体的消费特征差异

5.2.3 会员价值效应

5.3 问题二模型的建立和处理

5.3.1 FMS 购买力模型的建立

5.3.2 FMS 模型对会员购买力识别和效果检验

5.3.3 购买力评分与会员价值分类对应关系

5.4 问题三模型的建立和处理

5.4.1 会员生命周期的计算

5.4.2 RF 消费状态模型的建立

5.4.3 生命周期与消费状态之间随时间变化的关系

5.4.4 商场对不同状态会员的精细化管理方案

5.5 问题四模型的建立和处理

5.5.1 激活率的计算

5.5.2 非活跃会员激活的可能性

5.5.3 激活率和商场促销活动的可能关系

5.6 问题五的分析与求解

5.6.1 会员的消费偏好

5.6.2 会员消费的连带情况

5.6.3 基于消费偏好的有效连带促销活动

六、 模型评价和推广

6.1 模型的分析和评价

6.1.1 模型的优点

6.1.2 模型的缺点

6.2 模型的改进与推广

七、 参考文献

代码实现

问题一：附件 3 中筛选出本地会员

问题二：FMS 购买力模型计算每位会员的购买力评分

问题三：滑动窗口计算每位会员的生命周期、RF 状态模型计算每位会员的状态评分

问题四：计算 6 个时段内会员的活跃与非活跃状态、计算四个促销活动指标

 问题五：计算前十热销品牌的“单类消费连带率”

---

 

摘 要

当代电商产业的迅猛发展使传统零售业受到冲击，完善商场会员画像成为运

行商精细化管理、充分发挥会员价值的有效途径，我们希望基于数据挖掘的会员

体系分析为其建立稳定的会员关系、策划促销活动提供可靠依据。

问题 1 中，分离数据后首先通过消费行为特征（频次、总额、单次最高消费

等）和人口学信息特征（年龄、