实验3客户RFM实验案例代码
一、实验目的
1掌握RFM分析方法和k-means聚类的方法，能够进行价值识别
2掌握Python 聚类的方法
3.EM聚类（基于高斯混合模型的EM聚类）
二、知识准备
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。在客户分类中，RFM模型是一个经典的分类模型，利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分客户群体，从而分析不同群体的客户价值。
三、实验准备
1.使用算法：RFM模型、聚类算法
2. 数据来源
RFM数据集为英国在线零售商在2010年12月1日至2011年12月9日间发生的所有网络交易订单信息。该公司主要销售礼品为主，并且多数客户为批发商。
数据集介绍及来源：
https://www.kaggle.com/carrie1/ecommerce-data
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail#
特征说明：
InvoiceNo:订单编号，由六位数字组成，退货订单编号开头有字母C
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