rfm模型jupyter notebook数据分析实战——用RFM模型分析客户价值在jupyter notebook上演示并画出图像并且给出代码

时间: 2023-10-22 10:25:04 浏览: 149
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Python应用实战-使用Python实现RFM用户价值模型

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好的,以下是在jupyter notebook上使用RFM模型分析客户价值的完整流程,并绘制相应的图像。 1. 数据准备 首先,我们需要准备一份客户交易数据。在本次演示中,我们使用一个示例数据集,包含了客户ID、交易日期、交易金额等信息。您可以在以下链接下载示例数据集:https://cdn.jsdelivr.net/gh/datagy/mediumdata/rfm_data.csv。 2. 数据预处理 接下来,我们需要对数据进行预处理,包括删除重复数据、处理缺失值等。代码如下: ```python # 导入所需库 import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('rfm_data.csv') # 删除重复数据 data.drop_duplicates(inplace=True) # 处理缺失值 data.dropna(inplace=True) ``` 3. 计算RFM指标 计算RFM指标是RFM模型的核心步骤,我们需要根据客户的交易行为,计算出每个客户的R、F、M指标。代码如下: ```python # 计算R指标 import datetime as dt last_date = data['InvoiceDate'].max() + dt.timedelta(days=1) data['Diff'] = last_date - data['InvoiceDate'] data['R'] = data['Diff'].apply(lambda x: x.days) # 计算F指标 data['F'] = data.groupby(['CustomerID'])['InvoiceNo'].transform('nunique') # 计算M指标 data['M'] = data.groupby(['CustomerID'])['TotalPrice'].transform('sum') # 删除不需要的列 data.drop(['InvoiceNo', 'StockCode', 'Description', 'Quantity', 'InvoiceDate', 'UnitPrice', 'Diff', 'TotalPrice'], axis=1, inplace=True) ``` 4. RFM分值计算 根据客户在R、F、M指标上的表现,我们可以为每个指标分配不同的分值,从而计算出客户的RFM分值。代码如下: ```python # 定义分值范围和分值 r_labels = range(4, 0, -1) r_groups = pd.qcut(data['R'], q=4, labels=r_labels) f_labels = range(1, 5) f_groups = pd.qcut(data['F'], q=4, labels=f_labels) m_labels = range(1, 5) m_groups = pd.qcut(data['M'], q=4, labels=m_labels) # 将分值合并到一起 data['R_Score'] = r_groups.astype('int') data['F_Score'] = f_groups.astype('int') data['M_Score'] = m_groups.astype('int') # 计算RFM总分值 data['RFM_Score'] = data['R_Score'] * 100 + data['F_Score'] * 10 + data['M_Score'] ``` 5. RFM分群 根据RFM模型的原理,我们将客户根据RFM总分值进行分群,通常将客户分为3-5个等级。代码如下: ```python # 定义分群函数 def rfm_group(score): if score >= 311 and score <= 444: return '重要价值客户' elif score >= 211 and score <= 310: return '重要保持客户' elif score >= 111 and score <= 210: return '重要挽留客户' elif score >= 11 and score <= 110: return '低价值客户' else: return '流失客户' # 计算客户RFM分群 data['RFM_Group'] = data['RFM_Score'].apply(rfm_group) ``` 6. 绘制RFM散点图 最后,我们可以通过绘制RFM散点图,更直观地展示客户在R、F、M三个指标上的表现,并且可以根据不同的RFM分群,对客户进行可视化分析。代码如下: ```python # 导入所需库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 绘制RFM散点图 sns.set_style('white') plt.figure(figsize=(12,10)) plt.scatter(data['R'], data['F'], c=data['M_Score'], cmap='viridis') plt.xlabel('Recency (days)') plt.ylabel('Frequency (times)') plt.title('RFM Analysis') plt.show() # 绘制RFM分群柱状图 plt.figure(figsize=(10,6)) data['RFM_Group'].value_counts().plot(kind='bar') plt.xlabel('RFM Group') plt.ylabel('Count') plt.title('RFM Group Analysis') plt.show() ``` 以上就是在jupyter notebook上使用RFM模型分析客户价值,并绘制相应图像的完整流程。希望可以对您有所帮助!
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