weixin_45167920的博客

数据来源于一个公众号：https://mp.weixin.qq.com/s/8KSRiOiY75i9ocxWm7-50gR:最近一次下单距离现在的时间F：分析时间段内的下单次数（本例按天汇总，统计下单的天数）M:分析时间段内的下单总金额步骤： （网上方法各不相同，这里仅对见过的做一个总结，时间很长已经记不得是从哪里看到的了）首先，根据RFM值打分得到r_score,f_score,m_score。打分方式有多种选择，这里用了三种：第一种是直接使用frm作为分数，但需要注意后面对r值的处理，越大得

数据来源：https://www.kaggle.com/vijayuv/onlineretail一个线上零售的交易数据import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport timeimport itertoolsd = pd.read_excel('C://Users//hp//Documents//我的数据//Online Retail.xlsx')d.head()# InvoiceNo：发

交易状况指标：各月总销售额、总销售数量、客单价变化店铺交易状况：人均购买件数、客单价：