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作者：Dake
这是一份某电商平台的销售数据，数据包含2010年4月22到2014年7月24的销售数据。分析该销售数据，可以发现客户价值。
现利用KMeans聚类实现LRFM模型来分析客户的价值，便于客户分群，针对性推广，提高销售额。
LRFM模型定义：
L:会员创建日期距离距离2014年7月25的时间间隔（单位：月 ）
R:会员最近一次购买时间距离2014年7月25的时间间隔（单位：月 ）
F:会员购买次数
M:会员的总购买金额
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import preprocessing
from datetime import datetime
from sklearn.cluster import KMeans
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
%matplotlib inline
# 读取数据
df = pd.read_csv(r'C:/Users/Administrator/Desktop/RFM分析1.csv',
engine='python')
# 查看行列
df.shape
输出：
# 销售金额有小于等于0的，直接过滤掉
# 这里有22542条数据
data = df[df['销售金额'] >0]
data.shape
输出：
data['会员创建日期'] = pd.to_datetime(data['会员创建日期'])
data['销售日期'] = pd.to_datetime(data['销售日期'])
# 查看是否转换成功
data.info()
输出：
L = 相对日期（这里我指定：2014年7月25） - 会员创建日期
R = 相对日期（这里我指定：2014年7月25） - 最晚（大）的销售日期
F = 用户购买的次数（这里针对流水号进行计数不同）
M = 用户购买的汇总金额
代买实现：
# 计算L,再转换成月，这里转换成月，直接除于30天，保留两位小数
# L是最早的购买日期距离会员创建日期
data1 = data.groupby('UseId').agg({'会员创建日期': ['min'],
'销售日期': ['min', 'max'],
'销售金额':['sum'],
'流水号':['nunique']})
data1
输出：
# 删除第一层的列名
data1.columns = [col[1] for col in data1.columns]
# 重新命名列名
data1.columns = ['会员创建日期', '最早销售日期', '最晚销售日期', 'M', 'F']
data1
输出：
# 先计算L,R,再转化成单位月
data1['L'] = datetime.strptime('2014-7-25', '%Y-%m-%d') - data1['会员创建日期']
data1['R'] = datetime.strptime('2014-7-25', '%Y-%m-%d') - data1['最晚销售日期']
# 将L、R转换成月做为单位
data1['L'] = data1['L'].apply(lambda x: round(x.days/30,3))
data1['R'] = data1['R'].apply(lambda x: round(x.days/30,3))
data1
输出结果：
LRFM_data = data1[['L', 'R', 'F', 'M']]
ss = preprocessing.StandardScaler()
ss_LRFM_data = ss.fit_transform(LRFM_data)
ss_LRFM_data
输出：
# n_clusters聚类的个数
kmodel = KMeans(n_clusters=5, n_jobs=4)
kmodel.fit(ss_LRFM_data)
#查看聚类中心
kmodel.cluster_centers_
输出：
client_level = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_,
index=['客户群1', '客户群2', '客户群3', '客户群4', '客户群5'],
columns=['L', 'R', 'F', 'M'])
client_level
输出：
L越大，代表注册会员时间距离指定时间（2014年7月25）越长，代表老客户，该指标越大越好。
R越小，代表购买时间距离指定时间（2014年7月25）越短，R越小越好。
F越大，代表会员的购买次数越多。
M越大，代表会员购买的金额越多。
客户群1分析：
L大，R小，F大，M较大，这里判断是重要发展客户。
客户群2分析：
L大，R大，F小，M较小，这里判断是重要挽留客户。
客户群3分析：
L小，R小，F小，M小，这里判断是低价值客户。
客户群4分析：
L大，R大，F小，M小，这里判断是一般价值客户。
客户群5分析：
L大，R小，F大，M大，这里判断是重要保持客户。
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6. 传播封建迷信，主要表现为：
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2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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