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基于RFM模型的电商零售数据分析.ipynb

上传者: 2020-06-11 22:09:53上传 IPYNB文件 3.29MB 热度 33次
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。
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