利用RFM模型对1500名用户的信息进行分析,挖掘用户价值。
整个项目包含:数据导入、数据读取、数据清洗、数据挖掘和数据可视化五个部分。
在分析客户价值时,按照最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)和消费金额 (Monetary)依照不同分布层次和权重得分划分客户价值
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整个项目包含:数据导入、数据读取、数据清洗、数据挖掘和数据可视化五个部分。
在分析客户价值时,按照最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)和消费金额 (Monetary)依照不同分布层次和权重得分划分客户价值






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