數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例：rfm模型分析與客戶細(xì)分(編輯修改稿)
2025-05-14 01:34 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 存儲； 如何強(qiáng)調(diào)一個數(shù)據(jù)挖掘項目和挖掘工程師對行業(yè)的理解和業(yè)務(wù)的洞察都不為過，好的數(shù)據(jù)挖掘一定是市場導(dǎo)向的，當(dāng)然也需要IT人員與市場人員有好的溝通機(jī)制； 數(shù)據(jù)挖掘會面臨數(shù)據(jù)字典和語義層含義理解，在MetaData元數(shù)據(jù)管理和理解上下功夫會事半功倍，否則等數(shù)據(jù)重構(gòu)完成發(fā)現(xiàn)問題又要推倒重來，悲劇； 每次海量大數(shù)據(jù)挖掘工作時都是我上微博最多的時侯，它真的沒我算的快，只好上微博等它，哈哈！ 傳統(tǒng)RFM分析轉(zhuǎn)換為電信業(yè)務(wù)RFM分析主要思考：這里的RFM模型和進(jìn)而細(xì)分客戶僅是數(shù)據(jù)挖掘項目的一個小部分，假定我們拿到一個月的客戶充值行為數(shù)據(jù)集（實(shí)際上有六個月的數(shù)據(jù)），我們們先用IBM Modeler軟件構(gòu)建一個分析流：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完全滿足RFM分析要求，一個月的數(shù)據(jù)就有3千萬條交易記錄！我們先用挖掘工具的RFM模型的RFM匯總節(jié)點(diǎn)和RFM分析節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生R(Recency)、F(Frequency)、M (Monetary)；接著我們采用RFM分析節(jié)點(diǎn)就完成了RFM模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)重構(gòu)和整理；現(xiàn)在我們得到了RFM模型的Recency_Score、Frequency_Score、Monetary_Score和RFM_Score；這里對RFM得分進(jìn)行了五等分切割，采用100、1加權(quán)得到RFM得分表明了125個RFM魔方塊。傳統(tǒng)的RFM模型到此也就完成了，但125個細(xì)分市場太多啦無法針對性營銷也需要識別客戶特征和行為，有必要進(jìn)一步細(xì)分客戶群；
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