部分數(shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用基于-展示頁
2025-05-14 01:44本頁面
【正文】 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 日期的遠近來劃分等級，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可以設(shè)為 5；大于一周且在一個月內(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可設(shè)為 4；大于一個月且在兩個月內(nèi)設(shè)為 3，可得客戶 8的最近交易日期這一分項可設(shè)為 3；大于 2個月且在四個月內(nèi)設(shè)為 2，可得客戶 10的最近交易日期這一分項可設(shè)為 2；大于四個月且在六個月內(nèi)設(shè)為 1，可得客戶 7的最近交易日期這一分項可設(shè)為 1。 ? ，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，又不必對數(shù)學(xué)方法做炫耀性的濫用。第二講：部分數(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。 RFM模型 ? ，經(jīng)常會遇到這樣的問題：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)重點處理的客戶？ ? Arthur Hughes的研究，客戶數(shù)據(jù)庫中有三個神奇的要素，這三個要素構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析最好的指標：最近一次消費 (Recency)，消費頻率 (Frequency)，消費金額 (Moary)。這樣分類是否合理要由實踐驗證。 ? 我們先在 excel表格中按升序或者降序排列交易金額，再計算占所有客戶總金額的累計比例。 ? 我們綜合以上步驟，可得到如下表格： 客戶編號 R F M 總分 1 2 1 2 5 2 3 3 4 10 3 5 5 5 15 4 1 1 1 3 5 2 2 3 7 6 4 4 4 12 7 1 1 1 3 8 3 3 3 9 9 4 2 2 8 10 2 2 3 7 9,3,2,2 ???? 總分MFR9?? 我們對此表格做簡單的分析，如果銷售人員的精力與成本有限，可以重點
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