客户细分站在数据挖掘从业角度来讲分为事前与事后，事前数据挖掘预测目标值根据历史数据而事后数据挖掘发现未知领域或不确定目标，说到这里大家自然会想到事前的算法-决策树、Logit回归，事后 -聚类分析、对应分析等...客户细分常见的十大错误 错误一、为细分而细分，细分客户群后没有具体的行动方案 有些企业细分客户群体后，没有采取差异化的措施，针对具体的客户细分群体制定对应的经营活动方案，客户细分报告被束之高阁。...传统RFM分析转换为电信业务RFM分析主要思考： 这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分，假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集（实际上有六个月的数据），我们们先用IBM Modeler...软件构建一个分析流： 数据结构完全满足RFM分析要求，一个月的数据就有3千万条交易记录！...我们可以将得到的数据导入到Tableau软件进行描述性分析：（数据挖掘软件在描述性和制表输出方面非常弱智，哈哈） 我们也可以进行不同块的对比分析：均值分析、块类别分析等等 这时候我们就可以看出Tableau
，就能按年、按季、按月分析出今后几期的客户价值。...揭秘后，您就更加理解用必要长度和宽度的样本数据建立起一套牢固、可靠随机模型的重要意义，样本越大，客户价值推测结果就越接近即将发生的事情。...4、购买频率、平均金额移转期望值及移转概率计算 针对上述举例，移转期望值及移转概率的推导结果如下： 样本数据的最小频率=1，最大频率=3：样本数据的最小平均金额=0.01，最大平均金额=499,999.00...在完整客户关系生命周期内(从建立关系到未流失的最近一期)，分析客户今后价值的意义远远大于分析客户历史价值，因此通常所讲的客户价值分析是对客户今后的价值进行分析。...客户价值分析，是企业决策最重要的依据之一，请做好您企业的客户价值分析，正确指引商务运营。
客户价值分析就是通过数学模型由客户历史数据预测客户未来购买力，这是数据挖掘与数据分析中一个重要的研究和应用方向。...此外，要科学地分析和预测客户未来价值，有必要用长度和宽度的二维样本数据建立一套牢固、可靠的随机过程模型，样本越大，客户未来价值的预测结果就越接近未来的事实。...其中二维样本数据是指客户购买频率与购买金额是两个相互独立的不同的行为维度，不具有相关性。...因此，在完整的客户关系生命周期内（即从建立关系到未流失的最近一次交易），分析客户未来价值的意义远远大于分析客户历史价值，因此通常意义上的客户价值分析就是对客户未来的价值进行分析和预测。...通过分析和预测客户未来价值，即可清楚一旦高端客户、大客户流失将会造成未来怎样的利润损失，也可以挖掘出那些临近亏损或负价值的客户，并进行置疑分析，找出对策。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary...这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。...这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分，假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集（实际上有六个月的数据），我们们先用IBM Modeler软件构建一个分析流： ?...结合RFM模型魔方块的分类识别客户类型：通过RFM分析将客户群体划分成重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般重要客户、一般客户、无价值客户等六个级别；（有可能某个级别不存在）；...至此如果我们通过对RFM模型分析和进行的客户细分满意的话，可能分析就此结束！如果我们还有客户背景资料信息库，可以将聚类结果和RFM得分作为自变量进行其他数据挖掘建模工作！ 转自：中国统计网
许多人在讨论如何管理大数据，但只有很少的人会仔细考虑如何去使用大数据。也就是说，简而言之，大数据和客户分析之间存在着较大的差距。...仅有少数真正懂得大数据、能从数以PB计的数据量中获取到见解的分析师是不够的。公司里所有人都应该把客户数据使用起来。比如，营销人员和呼叫中心都应该能够基于前期客户与公司的互动预测客户的需求。...如果那丰富的客户与品牌的互动数据不能在公司中得到充分利用，那么这些数据的意义就不能真正体现出来。 所有的这一切意味着你需要使用收集到的数据更好地了解客户，并不断优化客户体验。...例如，联想采用客户分析以了解客户在数字属性与呼叫中心之间的访问过程 ，从而为客户提供更贴切的用户体验。这将产生可衡量的有利于促进业务发展的积极影响。 大数据重要不?当然重要。...你对你的客户的认识才是。客户分析可帮助你优化客户体验使它变得更简单更流畅。简单而流畅的客户服务，可以让你赢得客户的心并且他们会成为你品牌的代言人……这才是你的数据的真正的用途。
本实战案共分为五个部分：商业背景、指标设计、部署环境、数据准备、回归分析，其中回归分析包括：模型构建、模型诊断、模型结果、模型应用。...3.部署环境 3.1 导入依赖库 包括数据处理模块、机器学习模块、统计分析模块等等。.../数据/移动通信网络的客户价值分析.csv',encoding='gbk') # 数据读取中文不能正确显示时，使用encoding # 完整代码及数据集获取：@公众号：数据STUDIO 后台回复【data...5.探索分析 5.1数据的描述分析 df.describe(percentiles=(0.01,0.25,0.5,0.75,0.99)).T 结果解读： 每个变量都有1123条数据记录，不存在缺失值...但是，从标准差来看，差异性非常大，高达为13.2%，有的推荐者所推荐客户的利润环比增长率上升非常大，最大值达到99.3%，而有的推荐者所推荐客户的利润环比增长率下降非常大，最大跌幅高达49.8%。
客户关系管理(CRM)项目能产生一些信息，对这些信息加以有效的利用，将提高企业的实力。但是从哪里着手，如何分辨出最有价值的数据以便跟踪呢？ ...答案涉及到Web分析，这是成长中的一个CRM分支，能帮助你发现客户数据中所包含的秘密。例如，可以确定一个客户访问你网站的频率，与能产生购买的访问频率进行比较。...有了这些信息，你们单位就能了解客户需要和喜欢什么东西。当然，发现并利用客户数据中的赢利潜力并非易事，各单位必须根据公司目标和客户群，确定最有效的分析类型。...IT经理经常要做分析，因为做报告和整理数据通常是IT部门的任务。 本文提供一些建议，帮助你从Web分析中获利，帮助你提高投资回报率(ROI)。...例如，别为了尝试找到向佛罗里达的退休人员卖电吹风和向东海岸球迷卖口哨之间的奇妙联系，而对你拥有的每一点数据进行分析。 一窝蜂地搞分析很可能浪费时间和经费。
那么如何在客户即将流失之前有效地发现他们，并对其特征进行刻画，从而帮助营销部门确定客户挽留市场活动的目标客户群以及合适的营销方案就是企业分析部门的重要工作。在这些方面，数据分析和挖掘可以帮助企业。...假设你是电信企业的一个数据分析经理，市场营销部的同事过来和你说: "前一段开市场总结会时老板说了，最近电信市场又在血拼，竞争对手不断挖我们的墙脚，公司的高端客户这个月又流失了不少。...• 客户行为数据：主要是客户使用电信产品和服务情况的数据。比如客户的通话详 单记录，客户订阅、使用、退订增值服务情况等，这部分数据容易获得，存放在业务系统中，一般数据质量较好。...3、如何定义分析用数据的时间窗口 对因变量(是否流失)的数据窗口来说，为使得到的预测结果既具有前瞻性，又能给营销部门充分的营销时间，考虑流失定义的时间窗口与自变量的定义窗口问隔一个月(考虑到客户详单数据并不是每个月末马上就能得到一一通常要有...通过数据挖掘得到流失分析的结果往往有两类：一类是流失客户的特征描述，另一类是针对每一个客户的流失评分。
本报告可以分为一下几个部分： 探索性分析 数据预处理与特征工程 用户流失预测 RFM与用户画像分析 二、探索性分析 官方共提供2个数据集，分别为训练集userlostprob_train.txt和测试集...不排除有些客户价值非常大，峰值达到了600，这些客户都可以在之后的分析中重点观察，因为他们是非常有“价值”的。但是这些峰值过大的客户，数据可能存在极值点过大的情况，因此需要对数据进一步处理。...三、数据预处理 根据探索性分析中观察到的结果，我们需要对数据进行一系列预处理，包括数据格式转换、缺失值处理、异常值处理。...6.2.3 用户画像分析 高价值用户分析 高价值用户特点：消费水平高、客户价值较大、追求高品质的酒店（有星级偏好）,老客户居多，他们对酒店价格很敏感，一般会提前较早的时间预定酒店，订单取消率是三类用户中最低的...中等价值客户特点：消费水平一般，对酒店的偏好也一般，基本是老客户，用户价值大，同时对价格敏感度不高。
三、数据探索性分析 1、离散型变量的探索性分析方法 对无序型离散变量而言，以本案例中的手机品牌为例，对于名义型离散变量,关注的是该变量的取值分别有哪些，各个取值占比是多少。...• 使用图形：对于连续型变量，主要通过直方图和箱线图的方式来对数据的分布状况进行考察。...如果希望得到离散变量与连续变量之间的量化关系，则可以使用统计分析中的方差分析方法，从下图中可以看出，从统计意义上讲，在0.05显著性水平下。流失客户与不流失客户的高峰时期通话时长有着显著差异。 ?...，当然这只是根据数据得到的结论，实际情况如何，还需要和业务人员充分讨论，如果证实了猜测，那么或许对这些客户推荐(或赠送)其他手机品牌将是一种非常有效的挽留手段。...流失似乎和高峰时期通话行为的关系并不是特别密切，但大致可以看出高峰时期通话时间较少、高峰时期通话时长取值很低或者很高、高峰时期通话时长被动大、高峰时期平均每次通话时长较长的客户似乎流失倾向更大一些。
1 客户分群分析 “PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成，它是以问题为导向，数据为驱动，利用特征和模型从数据中学习到知识，以创造价值的系统化过程。” ?...当我们面对一批客户时，如何读懂你的客户（KYC）？ 我们可以做全量分析，整体洞察这些客户；我们可以做分群分析，物以类聚，人以群分；我们可以做个性分析，每个人都有其特性，实现千人千面。...本文介绍客户的分群分析，以UCI提供的线上零售数据集为研究对象，采用RFM分析方法，以实现客户的分群研究和理解。...数据集获取链接： http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00352/ 1 客户分群概述 客户分群是一种根据客户共同特征将客户分组或者分群的方法...2 RFM分析方法 RFM（Recency，Frequency，Monetary）分析是一种基于客户行为数据做分群的方法。RFM的含义，说明如下。 Recency(R)：谁最近购买了?
二、数据理解与数据准备 在数据理解与数据准备阶段，对数据做初步的探索性分析，了解数据质量状况，考察数据的大致分布情况，此外还要将各方面的数据合并，整理成可以进行数据挖掘的宽表形式(即行代表记录、列代表变量的二维表...1、分析的数据基础 （1）数据表1: 客户基本信息表(custinfo.csv) ?...（2）数据表2: 客户通话情况表(custcall.csv) 这张表是客户的月度通话行为数据，根据客户通话详单记录汇总而来。...（3）数据表3:客户是否流失标记表(churn.csv) ? （4）数据表4: 话费方案表(tari行.csv) 这张表是话费方案衰，也就是营销中所谓的套餐规则。...在数据准备过程中，从业务和数据分析的角度出发，对数据做了如下处理: • 将客户6个月的各类通话行为数据进行月度汇总，生成若干汇总变量，这些变量体现了客户通话行为的绝对值状况。
分析现有客户不仅可以挖掘更多潜在的销售机会，而且可以改善服务方法，进行客户维护工作并为新客户的开发做准备。 怎么做客户分析？...1、首先，您需要收集客户的各种数据，例如客户的交易时间，交易时间，消费金额，购买的主要产品等，这些数据必须真实准确，否则将毫无意义。 2、分析收集的数据，通常将客户分为有效客户和无效客户。...3、通过分析获得客户的分类，然后您需要管理客户，建立有效的客户管理系统，进行定期检查，通过客户分析会议，定期会议等讨论客户活动计划，并为客户进行下一次营销。...5、除了使用有效无效来分析客户，我们还需要通过客户带来的价值来分析客户，也就是说，那些可以为公司带来丰厚利润的客户是高价值客户，数量虽然少，但是重要性高，这部分通过分析，应该将客户的需求作为公司的重点。...客户分析的内容是什么？
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。...SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。...提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。...Presto:Presto框架转眼间从Facebook框架是一个Presto是Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎，支持对任意级大小的数据源进行快速地交互分析。...Lambda架构框架主要包括： Twitter’sSummingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。
根据美国数据库营销研究所ArthurHughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary...这里借用@数据挖掘与数据分析 的RFM客户RFM分类图。...这里的RFM模型和进而细分客户仅是数据挖掘项目的一个小部分，假定我们拿到一个月的客户充值行为数据集（实际上有六个月的数据），我们们先用IBMModeler软件构建一个分析流： ?...结合RFM模型魔方块的分类识别客户类型：通过RFM分析将客户群体划分成重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户、一般重要客户、一般客户、无价值客户等六个级别；（有可能某个级别不存在）； 另外一个考虑是针对...至此如果我们通过对RFM模型分析和进行的客户细分满意的话，可能分析就此结束！如果我们还有客户背景资料信息库，可以将聚类结果和RFM得分作为自变量进行其他数据挖掘建模工作！
在当今经济环境中，良好的客户服务和客户体验至关重要。越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系，了解客户需求。...今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。 接下来小编为大家介绍六个对CRM至关重要的特性： 1. 有意义的洞察力和报表。...在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处，通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。...随着大数据技术和分析技术的成熟，现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型，销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。...大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来，为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端，开放其他线上服务和数据，CRM会获得更多信息，提供更有意义的成果。
大数据的概念早已风靡全球，怎么应用、怎么落地也都是众说纷纭，好不热闹。单就银行来说，利用大数据来对客户的情绪进行分析，然后对客户可能的购买意向进行预测，是当前可以从大数据浪潮的诱人前景里淘到的真金。...举例来说，当前银行业普遍在为两件事头疼：留住客户、满足客户的期待。对于这两个难题，大数据机制下的情绪分析和行为预测可以发挥意想不到的作用。...所谓情绪分析，是指收集客户在包括社交网络在内的网络平台上的言论和活动，不仅包括他自己的部分，还包括他最近关联到的其他好友，由此得到的数据，经过一套科学设计过的计算、分析系统，得出某个具体客户近期的情绪走向...预测客户行为 比分析客户情绪更大的挑战是预测客户行为。关于大数据如何应用于预测客户行为最早最著名的例子，来自美国第二大超市塔吉特百货。...塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。 对于银行来说，正确地预计消费者的需求，并及时组织好可匹配的产品与服务响应客户的需求还是一件比较难完成的任务。
RFM 客户价值分析模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。 在众多的客户关系管理（CRM）分析模式中，RFM 客户价值分析模型经常被提到。...RFM 客户价值分析模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率及花费金额三项指标来描述该客户的价值状况。...F 即消费的频次，指客户在限定的时间内购买商品的次数。经常购买商品的客户可以 说是满意度很高的客户，如果客户增加了购买的次数，就意味着商家从竞争对手处争夺了市场占有率，从别人的手中赚取了销售额。...RFM 客户价值分析模型动态地显示了一个客户的全部消费轮廓，为商家定制个性化 的沟通和服务提供了依据。同时，通过对该客户长时间的观察，能够较为精确地判断该客户的长期价值，甚至终身价值。...在打开的公式文本框中输入以下表达式 ： M = SUM([ 买家实际支付金额 ]) 04 分析 RFM 模型 3 个主要参数的度量值创建完毕后，根据“买家会员名”进行汇总，在“建模”选项 卡中单击“新建表
企业与客户建立的关系所形成的数据是企业赢得市场的参考依据，随着数据挖掘技术日益成熟，CRM应用不断推广，数据挖掘技术日渐成为获取有价值的信息的重要技术和工具。...在对客户进行整体管理与服务的过程中，CRM客户关系管理系统将会记录会员的各类数据，如基础资料、会员的消费数据等，商场可以根据收集到的数据分析会员的各类行为，帮助工作人员管理会员，主要表现为以下四个方面：...CRM数据分析可以用来预测客户盈利能力的变化，从客户的交易历史记录中发现一些行为模式，通过这些行为模式来预测客户盈利能力的高低，或者发现盈利能力较高的新客户； 3....而我们数据分析的重点，则主要在这三个方面，细分客户群、寻找最有价值的客户和分析价值客户的行为特征。...可以以此为依据分析会员对每类商品的偏好程度。 在CRM中合理高效地利用数据挖掘技术，可以较好地提供准确的客户分类、忠诚度、盈利能力、潜在用户等有价值的信息。
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