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...案例：RFM模型分析与客户细分 手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。...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...第三，字段“月通话总量”、“利润环比增长率”数据分别呈轻微左偏、轻微右偏分布，分布形态近似对称，但是都存在极大值和极小值，后续在数据清洗时需进行处理（本次商业数据分析暂时不进行数据清洗），不然会影响模型的稳定性
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...客户近一年的价值），这些负值属于异常情况，后面需要对负值进行处理 数据特征列存在极值情况，方差很大，这样的数据需要对其极值进行处理。...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
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?
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。...对有序型商散变量而言，有序型离散变量之间是可以比较大小的，因此还可以通过累积频数和祟积频率的方式来对数据进行展现。...• 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。
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？
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！
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
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。
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。
顾客通过多种渠道制造大量数据，企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。 分析公司Gartner表示，高级分析会成为客户服务的关键，但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。...挑战在于企业还在努力适应结构化数据，疲于根据自身的客户关系管理（CRM）系统部署有效的分析框架，以及集成不同的内外部信息源。...太多的企业现在还在专注于开拓新顾客，而忽视了已有客户的情绪。”Turner说道。 在数据分析上的投资 然而，没有分析上的投资，要实现有效的客户服务或体验个性化也不简单。这是大家都想要的，但也很难做好。...尊重客户的隐私 但是，数据越大，责任就越大。Ovum的Brinsmead认为最好的实践意味着，分析但不入侵。 “要谨慎使用客户数据推送产品和促销，否则就会容易失去客户的信任。”她说。...Brian Manusama是Gartner的一个调研主管，他表示使用大数据实现客户服务的企业能够为提供丰富、分析性、个性化的客户服务，从而提高客户满意率。
这些数据在本次分析中用不到，所以在数据处理时需要通过筛选除去。...第二步：数据处理 根据分析需要，R用客户最后成交时间跟数据采集点时间的时间差（天数）作为计量标准；F根据数据集中每个会员客户的交易次数作为计量标准（1年的交易次数）；M以客户平均的交易额为计量标准。...到此，我们得到R,F,M针对每个客户编号的值 第三步：数据分析 R-score, F-score, M-score的值，为了对客户根据R,F,M进行三等分，我们需要计算数据的极差（最大值和最小值的差），...第四步：数据分析结果解读和可视化 得到这个分析结果，利用Excel的条件格式功能可以对得到的数据分析结果做简单的视觉化。...第五步：数据分析结果的商业解读（略） 作者：赵兴峰 乾兆亿(R)数据分析创始人 企业经营数据分析专家 ★每日一题（答案次日公布） 昨日Q28 答案：C Q 29.
但是，很多数据还处在原油阶段，没能得到处理、提取、和加工，客户数据还不能产生业务价值。只有组织采取行动，深挖数据，客户数据 才能有所贡献，而不止是一堆0、1和文本。 因此，产生了客户数据分析。...不断地，组织投资在数据分析领域，希望能够从数据中挖掘价值，从而更好地开拓客户、维护客户。...在2014大数据创新大会上，eBay前总裁Vadim Kutsyy表示，分析项目能够帮助网站提高业务水平。 另外，eBay通过数据分析，尽量避免给客户显示过多广告和客户不感兴趣的产品。...客户分析 Netflix也采用了客户数据分析，用来个性化在线流媒体服务，保证客户能够满足于服务，按月支付月费。...工资和人力资源服务数据分析公司Paychex关注了其他方面的数据分析：使用搅动模型识别可能会采用他们服务的客户。
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