【Python_002】RFM人群模型 X Kmeans 聚类算法

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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

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