基于Python的K-Means聚类算法的酒店客户价值分析（源码+数据+文档+CSV数据文件）

通过对传统的RFM客户价值研究模型进行分析，创新性的引入L（信誉度）指标到RFM模型中，形成RFML新型更适合酒店行业的客户价值研究模型。

 一、技术介绍

（1）RFM 模型

RFM模型是提出的一种分析客户关系管理（CRM）的重要工具和手段，它也是运用最广泛地客户关系管理的分析模式之一，这个模型涉及到了三个变量：最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）以及消费金额（Monetary），这三个变量可以最直观的反应酒店对于客户价值的评价。

（2）K-means聚类分析理论

K-means属于聚类算法的一种，也称为k均值聚类算法，是通过迭代将样本分为k个互不重叠的子集。K-means聚类算法采用的原理是将距离作为评价相似性的指标，即认为两个对象的距离越近，两者的相似度则越大，该算法最终的目标是得到一组距离靠近的类簇。

二、实现过程截图展示

1.第一次提取特征矩阵热度图

 2.第二次提取特征矩阵热度图

 3.数据分布散点图

 4.客户特征分析雷达图

 5.客户分类扇形图