会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标之一。
价值度模型一般基于交易行为产生，衡量的是有实体转化价值的行为。常用的价值度模型是RFM
RFM模型是根据会员
最近一次购买时间R（Recency）购买频率F（Frequency）购买金额M（Monetary）计算得出RFM得分wps官网最新下载地址在哪(wps office下载免费版电脑版)
通过这3个维度来评估客户的订单活跃价值，常用来做客户分群或价值区分
RFM模型基于一个固定时间点来做模型分析，不同时间计算的的RFM结果可能不一样
RFM用户类别高高高重要价值用户高低高重要发展用户低高高重要保持用户低低高重要挽留用户高高低一般价值用户高低低一般发展用户低高低一般保持用户低低低一般挽留用户
设置截止时间节点：选择一个基准日期（如2024-12-29）作为计算Recency的参考点。
获取原始数据集：从会员数据库中提取过去一年内的订单数据，包括会员ID、订单时间和订单金额。
数据预处理：
Recency：计算每个会员距离截止日期最近的订单时间。Frequency：统计每个会员的订wps office 的官方下载的网站怎么找单总次数。Monetary：计算每个会员的订单总金额。
wps office的免费版的下载地址在哪里
R、F、M 分区：
使用五分位法（1-5分）对R、F、M三个指标进行分区。Recency分数越小，得分越高（接近截止日期），Frequency和Monetary则相反。
wps office的免费版的下载网站在哪里(wps office下载安装到桌面)
计算RFM得分：
加权得分：根据业务需求赋予R、F、M不同权重并计算总分。
组合得分：将R、F、M得分拼接成一个字符串（如312、555）。
导出结果：将RFM得分保存为CSV文件，以便后续分析。
三大类：最优价值 中等价值 低质用户
注意: 其中transpose()类似于T属性,目的是行列转换
np.array(rfm_list)效果是:
[[5 5 5 5 5 1]
[1 5 1 1 1 1]
[1 3 3 4 5 1]]
np.array(rfm_list).transpose()效果是:
[[5 1 1]
[5 5 3]
[5 1 3]
wps官网下载的入口是什么
[5 1 4]
[5 1 5]
[1 1 1]]
np.array(rfm_list).T 效果是:
[[5 1 1]
[5 5 3]
[5 1 3]
[5 1 4]
[5 1 5]
[1 1 1]]
最终rfm效果是:
r_score f_score m_score
USERID
1 5 1 1
2 5 5 3
3 5 1 3
4 5 1 4
5 5 1 5
6 1 1 1
根据加权得分 ，你可以将客户划分为不同的群体。划分标准可以根据得分范围来定义，以下是一个常见的划分方式：
高价值客户ÿwps的电脑版的下载的地址(wps官网下载地址是什么)1a; 高于某个阈值，例如 4.0 到 5.0。这类客户在最近购买、频率高、消费金额大，属于最重要的客户群体。中等价值客户： 介于中间范围，例如 2.0 到 4.0。这类客户表现较wps官网下载的地方怎么找(wps下载电脑版方式)好，但在某些维度（如频率或金额）可能稍有不足。低价值客户： 较低，例如低于 2.0。这类客户可能消费金额不高，购买频率低或最近很少购买，通常不是业务的主要目标群体。
后期划分客户类别
通过 组合得分，将客户划分为不同的群体。具体群体的划分取决于 组合得分的含义：
高价值客户：
R 得分高：客户最近购买。F 得分高：客户购买频率高。M 得分高：客户消费金额高。例如，RFM 组合是 “555”、“554”、“545” 等。
中价值客户：
R 得分中等：客户购买时间适中，不是最近但也不是很久之前。F 得分中等：客户购买频率一般。M 得分中等或较高：客户消费金额中等。例如，RFM 组合是 “343”、“442”、“453” 等。
低价值客户：
R 得分低：客户很久没有购买。F 得分低：客户购买频率低。M 得分低或中等：客户消费金额较低。例如，RFM 组合是 “111”、“221”、“132” 等。
区间 表示从 开始到 之前， 包含在内，而 不包含在内。
区间 表示从 开始到 之前， 包含在内，而 不包含在内。
区间 表示从 开始到 结束， 和 都包含在内。
07_RFM模型应用.py
好的！我来用最通俗的语言详细解释这段代码，保证让你完全明白！
代码的功能
这段代码的作用是根据客户的 加权得分（），将客户分成不同的群体（低价值、中价值、高价值），然后用 饼图 展示各个群体的占比。
代码逐行解释
1.
解释：这是用来划分客户群体的 阈值。
是一个列表，表示将客户的得分分成几个区间。这里的 表示：
得分在 到 之间的客户是 低价值。得分在 到 之间的客户是 中价值。得分在 到 之间的客户是 高价值。 类比：就像你考试得了 80 分，老师根据分数把你分到“优秀”组。
2.
解释：这是每个区间的 标签。
是一个列表，表示每个区间的名字。这里的 表示：
：低价值客户。：中价值客户。：高价值客户。 类比：就像老师把“优秀”组命名为“A 组”。
3.
解释：这行代码的作用是根据客户的得分，将他们划分到不同的群体。
：这是客户的加权得分列。：这是 的一个函数，用来将数据分成不同的区间。：指定划分的阈值（）。：指定每个区间的标签（）。最终， 是一个新列，表示每个客户所属的群体。 类比：就像老师根据你的分数，把你分到“A 组”。
示例说明
假设 是这样的表格：
客户IDrfm_wscore11.523.034.542.551.0
运行这段代码后， 会变成这样：
客户IDrfm_wscoreCustomer Segment11.5Low23.0Medium34.5High42.5Medium51.0Low
饼图部分
1.
wps的官网最新的下载的地址在哪
解释：这行代码的作用是绘制饼图。
：统计每个群体的数量。：绘制饼图。 参数说明：
：设置饼图的颜色。：在饼图上显示百分比。：从 90 度开始绘制饼图。：顺时针方向绘制。
2.
解释：设置饼图的标题为“各个价值用户的占比”。
3.
解释：隐藏 Y 轴的标签（因为饼图不需要 Y 轴标签）。
4.
解释：显示饼图。
通俗总结
这段代码的作用是：
划分客户群体：根据客户的得分，将他们分成低价值、中价值、高价值三类。绘制饼图：展示每个群体的占比。
就像老师根据学生的分数，把他们分成“A 组”、“B 组”、“C 组”，然后画一个饼图展示每组的人数比例。
希望这个解释能让你完全明白！如果还有疑问，随时问我！ 😊