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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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weixin_38684743
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