大数据分析案例-基于RFM+KMeas算法探究客户价值分析

已于 2023-04-28 08:50:19 修改
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分类专栏： 大数据分析案例合集 文章标签： 数据分析 聚类 大数据
于 2022-09-25 07:00:00 首次发布
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本文通过一个大数据分析案例，介绍了如何利用RFM模型和KMeans聚类算法进行客户价值分析。项目背景是商家希望通过客户历史消费数据，识别重要保持客户、发展客户和潜在客户，以制定精准营销策略。项目中，首先介绍了RFM模型的R、F、M三个指标，然后详细讲述了KMeans聚类方法。在数据预处理阶段，包括数据读取、探索性分析、计算RFM值和数据转换。最后，通过聚类分析得出不同客户群体的价值，并对结果进行了总结，提供了对不同客户群体的营销策略建议。

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目录

1.项目背景

2.项目准备

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大数据分析案例-基于Catboost+LGBM算法构建银行客户流失预测模型
m0_64336780的博客
04-26 9735
本项目旨在通过分析某银行客户数据集，通过可视化分析找出影响客户流失的因素，最后实验机器学习中的Catboost、XGBoost、LGBM等集成算法构建银行客户流失预测模型，提高银行客户管理水平。心得与体会：通过这次Python项目实战，我学到了许多新的知识，这是一个让我把书本上的理论知识运用于实践中的好机会。原先，学的时候感叹学的资料太难懂，此刻想来，有些其实并不难，关键在于理解。在这次实战中还锻炼了我其他方面的潜力，提高了我的综合素质。
大数据分析案例-基于RFM模型对电商客户价值分析（聚类）
m0_64336780的博客
10-31 7235
随着电商的不断发展，网上购物变得越来越流行。更多电商平台崛起，对于电商卖家来说增加的不只是人们越来越高的需求，还要面对更多强大的竞争对手。面对这些挑战，就需要能够及时发现店铺经营中的问题，并且能够有效解决这些实际的问题，从而提升自身的竞争力。 根据已有数据对店铺整体运营情况进行分析，了解运营状况，对未来进行预测，已经成为电商运营必不可少的技能。
用户价值挖掘——详解RFM模型与K-Means聚类（其中包含肘部法和轮廓系数法）原理+代码
最新发布
2301_76901778的博客
05-08 887
K-Means 聚类是一种基于质心（centroid）的无监督学习方法，用于将 n 个样本划分到 K 个簇（cluster）中，使得同一簇内的样本彼此相似度高，不同簇间的样本差异大。选择折线图的拐点变缓处（降低的幅度变小的）作为最佳K值（详细如何选择可查看下文的“2.6 肘部法”，这里查看上图可选择3或4），这里可以根据SSE的变化趋势选择拐点，也可以根据其他评估指标选择最佳K值。M越大，客户越重要。对聚类算法来说，只能帮助我们划分出客户的群体，但是，对于具体的某个群体，属于什么类型的客户，需自行分析。
案例（一） 利用RFM模型做用户价值分析
weixin_42438712的博客
01-19 5769
同步更新在个人网站：http://www.wangpengcufe.com/machinelearning/python-python1/ 一、案例背景 在产品迭代过程中，通常需要根据用户的属性进行归类，也就是通过分析数据，对用户进行归类，以便于在推送及转化过程中获得更大的收益。 本案例是基于某互联网公司的实际用户购票数据为研究对象，对用户购票的时间，购买的金额进行了采集，每个用户用手机号来区别...
不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型（附案例数据和代码）
SeizeeveryDay的博客
10-24 6576
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。 注：案例所有源数据和代码在公号《数据不吹牛》后台回复“RFM建模”即可获取 看这篇文章前源数据长这样： 学完后只要敲一个回车，源数据就变成了这样： 是不是心动了？OK，闲话少叙，我们来开动正餐！ RFM，是一种...
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分（转）
weixin_34107955的博客
01-25 1510
正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、...
RFM模型以及案例
GGBond的博客
08-08 9743
一.RFM模型定义 百度百科定义: **RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况.* * 简单来说就是通过最近一次消费(recency),消费频率(frequency),消费金额(monetary)来判断这个用户...
数据处理与统计分析篇-day11-RFM模型案例
m0_60916732的博客
09-27 1867
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标之一。价值度模型一般基于交易行为产生，衡量的是有实体转化价值的行为。常用的价值度模型是RFMRFM模型是根据会员最近一次购买时间R（Recency）购买频率F（Frequency）购买金额M（Monetary）计算得出RFM得分通过这3个维度来评估客户的订单活跃价值，常用来做客户分群或价值区分RFM模型基于一个固定时间点来做模型分析，不同时间计算的的RFM结果可能不一样。
大数据分析案例-基于KMeans和DBSCAN算法对汽车行业客户进行聚类分群
m0_64336780的博客
08-14 9508
本实验旨在通过对汽车行业客户数据进行分析，找出不同客户类型的属性和行为特征，最后使用KMeans聚类算法进行聚类分群，根据客户的特点量身定制产品和服务，提高客户满意度和忠诚度，增加销售额，并在激烈的市场竞争中取得优势。针对以上四个细分类别的汽车行业客户，可以制定相应的精准营销策略，以满足不同客户群体的需求和偏好，提高市场营销效果。1. 细分D：年龄在35岁以下的未婚人士，消费得分低，主要在医疗保健行业工作。- 营销策略：针对这一群体的客户，可以推出经济实惠的汽车型号，注重车辆的安全性和燃油经济性。
大数据分析案例-基于LightGBM算法构建银行客户流失预测模型
m0_64336780的博客
06-07 7890
本项目旨在分析银行客户流失数据，找出客户流失的原因，挖掘影响流失率的因素，最后使用机器学习算法构建银行客户流失预测模型，帮助企业及时针对即将流失的用户进行挽回。众所周知，与保留现有客户相比，签入新客户的成本要高得多。银行了解是什么导致客户做出离开公司的决定是有利的。客户流失预防使公司能够制定忠诚度计划和保留活动以保留尽可能多的客户。本次实验中，我们首先使用可视化的方法探究了影响客户流失率的因素，接着通过构建模型，我们最终选择LightGBM算法来构建客户流失预测模型，模型的准确率接近100%，效果很好！
RFM模型小案例的原始数据
02-17
【机器学习小案例篇】关于RFM模型的小案例 https://blog.youkuaiyun.com/songyu8713162/article/details/87535347 【机器学习业务篇】基于RFM模型的用户分群方法 https://blog.youkuaiyun.com/songyu8713162/article/details/87517834
实现RFM模型的实际应用
11-13
RFM模型是一个被广泛使用的客户关系分析模型，主要以用户行为来区分客户。通过RFM模型，为用户分群，实现精细化运营。
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分（未完成）
左手coding，右手cooking
05-20 2498
客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：R（最近一次消费，recency) F(消费频率，Frequency），消费金额（Monetary）。RFM模型：R表示最忌你一次购买的时间有多远，F表示客户在最近一段时间内购买的次数，M表示客户在最近一段时间购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买日期、购买金额，用于数据挖掘软件，加权得到RFM得分，进而可以进行客户细分
数据挖掘案例——基于RFM模型的药店会员价值分类
huangguohui_123的博客
07-26 3866
一、背景 “互联网+”及“大数据”的助力下，大部分药店实行会员制，从传统的品类驱动转为客户为中心的销售模式。经我们数据分析发现，目前药店会员的年销售占比差不多在60%左右，对会员的精细化管理，是重中之重。 如何进行会员的精细化管理？首先要建立合理的会员价值评估模型，对客户进行分类。 传统的用户价值评估模型主要是建立在RFM模型上，通过三个指标：最近消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary），依照各属性“均值”进行分区。但是该方式用明显的缺点： 细
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
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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。
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分
weixin_34197488的博客
05-05 959
会员的价值体现在持续不断的为企业带来稳定的销售和利润，同时也为企业策略的制定提供数据支持。所以零售企业总是想尽一切办法去吸引更多的人成为会员，并且尽可能提高他们的忠诚度。忠诚度高的顾客表现为经常光顾购买，有较高的价格忍耐度，愿意支付更高的价格，也愿意向其他人推荐，对品牌满意度较高等。会员忠诚度高不一定会员价值就高，还得看他的实际消费金额，也就是消费力。忠...
数据分析案例（三）：基于RFM分析的客户分群
m0_60732994的博客
04-14 2285
在本次实验过程中，由于本人想要探究RFM-季度-数量之间的关系，而数据集是2010年12月1日到2011年12月9日的数据，导致在划分季度的时候，2011年12月的数据是4季度，2011年12月的数据也是4季度。这类群体的消费新近度高且订单金额高，但购买频率低，因此只要提升其购买频次，用户群体的贡献价值就会倍增。331（占比0.2）：近期活跃高频低价值群体，企业应加强与他们的互动和沟通，提供个性化的优惠和推荐，深入分析他们的消费需求和习惯，并提供优质的客户服务，以维持和提升他们的消费价值和忠诚度。
【机器学习小案例篇】关于RFM模型的小案例
羽化成蝶
02-17 1472
import pandas as pd 1. 导入数据 In [75]: trad_flow = pd.read_csv('D:\python\Script\RFM_TRAD_FLOW.csv',encoding='gbk') #编码格式需要进行修改 trad_flow.head() #默认前五行 Out[75]:   transID cumid time ...
最详细的RFM模型实操案例！让用户行为分析事半功倍
Leo的博客
01-13 1万+
如何让数据分析来帮助业务挣钱，这是每个数据分析师都会考虑的问题，近几年经常提到的精细化运营、数据驱动增长、增长黑客这样的字眼，这背后的核心就是用户行为分析。 而其中最经典的当属RFM模型吧，简单好操作而且还十分实用，下面就介绍一些怎么构建RFM模型。 一、什么是RFM模型？ R是指用户的最近一次消费时间，用最通俗的话说就是，用户最后一次下单时间距今天有多长时间了，这个指标与用户流失和复购直接...
RFMT模型结合灰色关联度与K-Means++的电商客户价值精细分类
RFM模型是客户价值分析的经典工具，它基于三个关键指标：最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和交易金额（Monetary）。在这个研究中，研究人员扩展了RFM模型，加入了Time维度，形成RFMT模型，这个新...
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