利用Python来对客户信息进行分析，对客户群体进行分类，分析预测客户的潜在消费行为，对客户进行价值评估，在自己的客户群体中挖掘出特有的潜在客户。
在分析的过程中，会使用到的技术有Numpy和Pandas，对数据进行清洗和预处理，以及存储数据；机器学习库Scikit-learn，对客户价值进行K-Means聚类算法分析，将客户群体进行划分；绘图库Matplotlib，将聚类结果可视化，直观地展现结果。
2022-11-21 20:25:44
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数据对应文章和实现代码链接
https://blog.csdn.net/qq_20288327/article/details/126989383
2022-10-16 22:08:14
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92讲视频课+16大项目实战+课件源码+讲师社群闭门分享会
为什么学习数据分析？
人工智能、大数据时代有什么技能是可以运用在各种行业的？数据分析就是。
从海量数据中获得别人看不见的信息，创业者可以通过数据分析来优化产品，营销人员可以通过数据分析改进营销策略，产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯，金融从业者可以通过数据分析规避投资风险，程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值，它和编程一样，本质上也是一个工具，通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力。不管你从事什么行业，掌握了数据分析能力，往往在其岗位上更有竞争力。
本课程共包含五大模块：
一、先导篇：
通过分析数据分析师的一天，让学员了解全面了解成为一个数据分析师的所有必修功法，对数据分析师不在迷惑。
二、基础篇：
围绕Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘......这些核心技能模块展开，帮助你快速而全面的掌握和了解成为一个数据分析师的所有必修功法。
三、数据采集篇：
通过网络爬虫实战解决数据分析的必经之路：数据从何来的问题，讲解常见的爬虫套路并利用三大实战帮助学员扎
2022-05-28 00:15:38
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基于RFM模型的电子商务客户营销策略，江山，杜振华，客户营销是电子商务营销中的重要环节。本文基于RFM模型，分析某电商非耐用消费品店铺2014年4月1日至7月1日的交易记录，对客户进行回�
2021-12-05 10:18:44
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UCSD MSBA MGTA 455客户分析案例研究
RFM分析-Tuango案例
MU Kaiyu / 2021-02-02
该案例主要涉及如何在客户分析中进行RFM分析。 通过将新近度，频率和货币因素划分为5个分箱，其中第一个分箱表示响应率最高的分箱。 使用构建的模型，可以预测预期的总体响应率和利润。 在tuango_post.ipynb检查模型的tuango_post.ipynb 。
2021-10-06 17:49:01
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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
2021-09-04 09:46:46
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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。
2021-08-30 10:08:03
3.29MB
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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。
2021-07-25 16:01:18
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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
2021-06-22 16:41:45
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