基于RFM模型的客户分群和K-Means聚类分析
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项⽬描述
作开头的成语数据源是来⾃Kaggle的⼀个跨国数据集，其中包含2010年12⽉12⽇⾄2011年12⽉9⽇期间发⽣的所有在英国注册的⾮商店在线零售业务的交易。该公司主要销售独特的全场礼品，并且⼤部分客户是批发商。分析⽬的是按照RFM模型对客户进⾏分级，以⽤户的实际购买⾏为数据作为基础，进⾏⽤户群体的划分，再基于不同分类信息，分解成不同群体针对运营，从⽽使企业能更有效的获取客户、使客户更加满意、留住客户成为⾼价值客户、避免客户流失。大搜索时尚社区
数据⼀览
数据形状为：542k ⾏x 8列，8个字段分别为发票号，发票⽇期，商品码，商品描述，数量，单价，顾客ID，国家。
数据
分析思路
R(Recency): 表⽰客户最近⼀次购买的时间距离现在有多远
F(Frequency): 表⽰⽤户在定义时间段内购买产品或服务的次数
偏正短语举例M(Monetary): 表⽰⽤户在定义时间段内购买产品或服务的⾦额
难忘的一次经历>惶急的意思按照每个指标取值不同分为⼋类客户，包括重要价值客户、重要发展客户、重要保持客户、重要挽留客户、⼀般价值客户、⼀般发展客户、⼀般保持客户、⼀般挽留客户等⼋类⽤户
数据清洗
南昌陆军学院0.计算每单的总价，添加Amount列。查看整体数据情况，发现描述和顾客ID列有缺失值，顾客ID类型为浮点型不符合业务逻辑
整体的数据信息
送年
