建立灵活、精确的客户价值评估体系来辨别高价值客户，提供差 异化营销服务对企业发展有重要的意义。请使用所给某公司数据集， 利用 RTM 模型和 K-Means 聚类算法，结合数据分析知识对该公司的 客户价值进行分析，完成包含但不限于如下的任务：

建立灵活、精确的客户价值评估体系并进行差异化营销是现代企业优化资源分配和提高收益的关键步骤。RTM（Retention, Time, Monetary）模型通常用于衡量客户的生命周期价值，考虑了客户的保留率、活跃时间长度以及他们在特定时间段内的消费金额。而K-Means聚类算法则可以帮助我们将相似的客户分组，以便于制定针对不同群体的定制化策略。

为了完成这个任务，我们可以按照以下步骤进行：

1. 数据加载和预处理：
- 导入必要的库（pandas, numpy, sklearn等）
- 加载公司数据集，确保数据完整且无缺失值
- 对类别特征进行编码，如果有的话
- 规范数值特征的范围，如标准化或归一化

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
data = pd.read_csv('company_data.csv')

# 数据预处理
# ...

2. 创建RTM指标：
- 计算每个客户的保留率（如一年内未流失的比例）
- 计算平均活跃天数
- 计算总消费额

# 假设'customer_id', 'days_since_first_purchase', 和 'total_spent' 是相关列
data['retention_rate'] = data.groupby('customer_id')['days_since_first_purchase'].apply(
    lambda x: (x.max() / 365) if len(x) > 0 else np.nan
)

data['avg_active_days'] = data.groupby('customer_id')['days_since_first_purchase'].mean()
data['monetary_value'] = data['total_spent']

3. 应用K-Means聚类：
- 选择合适的簇数（可以通过肘部法则或轮廓系数确定）
- 初始化并执行K-Means

# 簇数选择
elbow_method = ... # 使用肘部法则确定最佳k值
k = elbow_method(data[['retention_rate', 'avg_active_days', 'monetary_value']].values)

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(data[['retention_rate', 'avg_active_days', 'monetary_value']])

kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
clusters = kmeans.fit_predict(X_scaled)
data['cluster'] = clusters

4. 分析结果与客户分类：
- 对每个群组（cluster）进行描述性统计，了解其特点
- 可视化聚类结果，例如散点图或柱状图
- 根据各群组的特性，设计差异化的营销策略

cluster_stats = data.groupby('cluster').agg(['mean', 'std'])
cluster_analysis = cluster_stats.sort_values(by='monetary_value', ascending=False)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.scatterplot(x="retention_rate", y="avg_active_days", hue="cluster", data=data)
plt.show()