有BC、PB、DELPHI、VB、VC等的开发实例，详细了解RFM开发

基于RFM分析的促销组合策略优化模型 CRM客户关系管理，销售营销分析可以参考

rfm模型matlab代码卫星图像 RPC 中的偏差优化 我们在这里提供了一些使用有理函数模型 (RFM) 算法的 2D-3D 图像/对象坐标的 matlab 代码。 所有这些代码都用于我们的实验。 将您的地面控制点 (GCP) 放在 WGS84_Obse_Sample.txt 中，并将这些点的坐标放在 MIC_L_Sample.txt 和 MIC_R_Sample.txt 中的两个图像（左侧和右侧）上。 此外，提取 Coeff.txt 中随卫星图像提供的有理多项式系数 (RPC)。 您可以通过运行 Ours-2D-3D-First-Order.m 来获得结果。 如果您在代码中遇到一些问题或发现一些错误，请发送电子邮件至：或

RFM模型根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。 R（Recency）：最近一次交易时间间隔。基于最近一次交易日期计算的得分，距离当前日期越近，得分越高。如5分制。反映客户交易活跃度。 F（Frequency）：客户在最近一段时间内交易次数。基于交易频率计算的得分，交易频率越高，得分越高。如5分制。反映客户交易活跃度。 M（Monetray）：客户最近一段时间内交易金额。基于交易金额计算的得分，交易金额越高，得分越高。如5分制。反映客户价值。

一、项目背景 CDNow是一家在线音乐零售平台,后被德国波泰尔斯曼娱乐集团公司出资收购。为了平台能够获取更多利润，并且合理化投放广告。通过用户购买明细分析客户消费行为，根据高销额、回购率复购率等指标以及消费模型对提高客户购买率进行管理与给出相应的措施。 二、数据分析流程 0.导入数据、理解数据 1.数据清洗 2.分析用户消费特征 3.用户个体消费分析 4.用户消费行为分析 5.复购率、回购率分析 0、导入数据、理解数据 0.1、导入常用的库 import pandas as pd import numpy as np %matplotlib inline import matplotlib.p

数据分析中常用RFM分析消费者人群，但常见RFM是用均值区分。 均值区分与利用Kmeans区别在于前者人为划定R、F、M高低界限（以均值为界限），后者为通过不断迭代确定界限（不过两者对于异常点都较为敏感） RFM模型 首先介绍一下RFM模型 R – Recency 最近一次消费的时间 F – Frequency 一段时间内的消费频次 M – Monetary 一段时间内的消费金额 RFM模型主要用来划分客户/消费者，通过上述三个指标衡量客户/消费者价值 每个指标都分为0和1两档，1就是高，0就是低。把人群划分为2 * 2 * 2=8种： 上图源于百度百科 具体分类： 111 – 重要价值人群

本文通过对客户订单的数据进行分析，了解各大区销售经营情况、不同偏好，并通过RFM模型来进行客户价值分类，实现定向营销。

Python应用实战-使用Python实现RFM用户价值模型

一、目的 1、根据还款未复贷老户的借贷数据，对老户进行群体分类； 2、对不同的客户群体进行特征分析，以便于定向营销。 二、分析过程 1、分析思路 数据包含了2018年4月13日至2020年4月9日期间的客户数据，共有22014条记录。在RFM模型的基础上，增加了注册使用App天数这一指标用于客户分群与价值分析，得到本次的LRFM模型，变量解释如下： L：注册使用APP天数。客户注册日期至观测结束日期的间隔。 R：距今还款未复贷天数。客户最近的成功还款日期至观测结束日期的间隔。 F：借款成功次数。观测时间内客户借款成功次数。 M：借款成功总金额。观测时间内客户借款成功总金额。 2、数据提取及处理

经过整理的航空公司客户价值分析代码与数据集，编程语言为Python。代码涉及到数据预处理与建模的各阶段。建模算法采用的是KMeans算法。