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作者：Dake
這是一份某電商平臺的銷售數據，數據包含2010年4月22到2014年7月24的銷售數據。分析該銷售數據，可以發(fā)現客戶價值。
現利用KMeans聚類實現LRFM模型來分析客戶的價值，便于客戶分群，針對性推廣，提高銷售額。
LRFM模型定義：
L:會員創(chuàng)建日期距離距離2014年7月25的時間間隔（單位：月 ）
R:會員最近一次購買時間距離2014年7月25的時間間隔（單位：月 ）
F:會員購買次數
M:會員的總購買金額
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import preprocessing
from datetime import datetime
from sklearn.cluster import KMeans
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
%matplotlib inline
# 讀取數據
df = pd.read_csv(r'C:/Users/Administrator/Desktop/RFM分析1.csv',
engine='python')
# 查看行列
df.shape
輸出：
# 銷售金額有小于等于0的，直接過濾掉
# 這里有22542條數據
data = df[df['銷售金額'] >0]
data.shape
輸出：
data['會員創(chuàng)建日期'] = pd.to_datetime(data['會員創(chuàng)建日期'])
data['銷售日期'] = pd.to_datetime(data['銷售日期'])
# 查看是否轉換成功
data.info()
輸出：
L = 相對日期（這里我指定：2014年7月25） - 會員創(chuàng)建日期
R = 相對日期（這里我指定：2014年7月25） - 最晚（大）的銷售日期
F = 用戶購買的次數（這里針對流水號進行計數不同）
M = 用戶購買的匯總金額
代買實現：
# 計算L,再轉換成月，這里轉換成月，直接除于30天，保留兩位小數
# L是最早的購買日期距離會員創(chuàng)建日期
data1 = data.groupby('UseId').agg({'會員創(chuàng)建日期': ['min'],
'銷售日期': ['min', 'max'],
'銷售金額':['sum'],
'流水號':['nunique']})
data1
輸出：
# 刪除第一層的列名
data1.columns = [col[1] for col in data1.columns]
# 重新命名列名
data1.columns = ['會員創(chuàng)建日期', '最早銷售日期', '最晚銷售日期', 'M', 'F']
data1
輸出：
# 先計算L,R,再轉化成單位月
data1['L'] = datetime.strptime('2014-7-25', '%Y-%m-%d') - data1['會員創(chuàng)建日期']
data1['R'] = datetime.strptime('2014-7-25', '%Y-%m-%d') - data1['最晚銷售日期']
# 將L、R轉換成月做為單位
data1['L'] = data1['L'].apply(lambda x: round(x.days/30,3))
data1['R'] = data1['R'].apply(lambda x: round(x.days/30,3))
data1
輸出結果：
LRFM_data = data1[['L', 'R', 'F', 'M']]
ss = preprocessing.StandardScaler()
ss_LRFM_data = ss.fit_transform(LRFM_data)
ss_LRFM_data
輸出：
# n_clusters聚類的個數
kmodel = KMeans(n_clusters=5, n_jobs=4)
kmodel.fit(ss_LRFM_data)
#查看聚類中心
kmodel.cluster_centers_
輸出：
client_level = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_,
index=['客戶群1', '客戶群2', '客戶群3', '客戶群4', '客戶群5'],
columns=['L', 'R', 'F', 'M'])
client_level
輸出：
L越大，代表注冊會員時間距離指定時間（2014年7月25）越長，代表老客戶，該指標越大越好。
R越小，代表購買時間距離指定時間（2014年7月25）越短，R越小越好。
F越大，代表會員的購買次數越多。
M越大，代表會員購買的金額越多。
客戶群1分析：
L大，R小，F大，M較大，這里判斷是重要發(fā)展客戶。
客戶群2分析：
L大，R大，F小，M較小，這里判斷是重要挽留客戶。
客戶群3分析：
L小，R小，F小，M小，這里判斷是低價值客戶。
客戶群4分析：
L大，R大，F小，M小，這里判斷是一般價值客戶。
客戶群5分析：
L大，R小，F大，M大，這里判斷是重要保持客戶。
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6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
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