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本文介绍了使用Python构建RFM模型来评估用户活跃度的方法，详细阐述了RFM概念并给出了构建模型的步骤，包括数据预览、维度打分和模型建立。通过对登录间隔、登录时长和登录天数的分析，对用户进行分类，为企业制定精准营销策略提供依据。
前言
个人认为该模型可以运用到很多场合不单单是进行普通的用户挖掘。而且可以举一反三形成另一维度特征用来标记用户。也是一个经常用于用户购买行为预测的重要特征之一。通过该篇文章能够知晓如何根据这一个模型反建更多相对模型。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、RFM概念
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。
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
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