部分?jǐn)?shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用基于(已修改)
2025-05-18 01:44 本頁(yè)面
【正文】 第二講：部分?jǐn)?shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用（基于 spss) 主講人：鄧光耀 概述 ? ，具體選擇哪種方法分析數(shù)據(jù)，要由數(shù)據(jù)分析的目的來(lái)定。 ? 方法，如 RFM模型、回歸分析、相關(guān)分析等，這些方法都有一定的適用范圍，聽者不必拘泥于這些方法。 ? ，自然要有比較深厚的數(shù)學(xué)功底，但是大家的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)有限，因此本講既有必要節(jié)制性地引入數(shù)學(xué)知識(shí)，又不必對(duì)數(shù)學(xué)方法做炫耀性的濫用。 RFM模型 ? ，經(jīng)常會(huì)遇到這樣的問題：假設(shè)你的客戶很多，但是由于你本人的精力與成本有限，哪么你應(yīng)當(dāng)通過什么樣的辦法辨別哪些是應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)處理的客戶？ ? Arthur Hughes的研究，客戶數(shù)據(jù)庫(kù)中有三個(gè)神奇的要素，這三個(gè)要素構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析最好的指標(biāo)：最近一次消費(fèi) (Recency)，消費(fèi)頻率 (Frequency)，消費(fèi)金額 (Moary)。 ? 1：我們分析 — 據(jù)，如下表： 客戶編號(hào) 最近一次消費(fèi)日期 交易累計(jì)次數(shù) 交易累計(jì)金額 /元 1 3 10625 2 8 92364 3 15 152362 4 2 8654 5 5 30128 6 12 125696 7 1 3026 8 7 43286 9 5 10234 10 4 25643 ? 我們先處理最近交易日期的數(shù)據(jù)，我們按照距 日期的遠(yuǎn)近來(lái)劃分等級(jí)，假設(shè)一周之內(nèi)的數(shù)據(jù)設(shè)為 5，如客戶 3的最近交易日期這分項(xiàng)可以設(shè)為 5；大于一周且在一個(gè)月內(nèi)的數(shù)據(jù)設(shè)為 4，可得到客戶 9的最近交易日期這一分項(xiàng)可設(shè)為 4；大于一個(gè)月且在兩個(gè)月內(nèi)設(shè)為 3，可得客戶 8的最近交易日期這一分項(xiàng)可設(shè)為 3；大于 2個(gè)月且在四個(gè)月內(nèi)設(shè)為 2，可得客戶 10的最近交易日期這一分項(xiàng)可設(shè)為 2；大于四個(gè)月且在六個(gè)月內(nèi)設(shè)為 1，可得客戶 7的最近交易日期這一分項(xiàng)可設(shè)為 1。這樣分類是否合理要由實(shí)踐驗(yàn)證。 ? 依次分類如下： 2,3,5,1,2,4,1,3,4,2. ? 累計(jì)交易次數(shù)我們可以簡(jiǎn)單地按等分的辦法分類，即 13次設(shè)為 1,46次設(shè)為 2,79次設(shè)為 3,1012次設(shè)為 4,1315次設(shè)為 5，可依次得到客戶的對(duì)應(yīng)數(shù)值如下： ? 1,3,5,1,2,4,1,3,2,2 .
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