rfm模型 python库
时间: 2025-03-05 16:42:14 浏览: 41
### Python 库用于 RFM 模型实现
对于 RFM (Recency, Frequency, Monetary) 模型的实现,多个 Python 库提供了强大的支持。以下是几个常用的库:
#### 1. `lifetimes` 库
`lifetimes` 是一个专注于客户生命周期分析的库,特别适合于 RFM 分析。该库实现了多种生存模型和频率预测模型,能够帮助理解客户的购买行为。
```python
from lifetimes import BetaGeoFitter
bgf = BetaGeoFitter(penalizer_coef=0.0)
bgf.fit(frequency, recency, T)
# 预测未来某个时间段内的购买次数
frequency_predictions = bgf.predict(t=30, frequency=frequency, recency=recency, T=T)
```
此库不仅适用于简单的 RFM 计算,还扩展到了更复杂的客户流失率建模[^1]。
#### 2. `pandas` 和 `numpy`
虽然不是专门针对 RFM 的库,但是 `pandas` 和 `numpy` 提供了处理数据所需的基础工具。通过这两个库可以轻松计算 Recency、Frequency 和 Monetary 值,并进行初步的数据探索与清洗工作。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
data['TotalSum'] = data.groupby('CustomerID')['Amount'].transform(np.sum)
rfmTable = data.groupby('CustomerID').agg({
'InvoiceDate': lambda x: (max_date - x.max()).days,
'InvoiceNo': 'count',
'TotalSum': 'mean'
})
rfmTable.rename(columns={
'InvoiceDate': 'Recency',
'InvoiceNo': 'Frequency',
'TotalSum': 'MonetaryValue'}, inplace=True)
```
上述代码片段展示了如何利用基础数据分析库来构建 RFM 表格。
#### 3. `scikit-learn` 及其他机器学习框架
当涉及到进一步的应用场景时,比如聚类分析或分类任务,则可借助像 `scikit-learn` 这样的通用 ML 平台来进行高级分析。例如 KMeans 聚类可以帮助识别不同类型的顾客群体。
```python
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=4).fit(rfm_normalized)
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_
print(labels)
print(centroids)
```
这种组合方式使得不仅可以执行基本的 RFM 分析,还可以深入挖掘潜在模式并做出更加精准的商业决策。
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