每个产品和公司都需要做用户的精细化运营，它是实现用户价值最大化和企业效益最优化的利器。通过将用户进行分层：如高价值用户、潜在价值用户、新用户、流失用户等，针对不同群体制定个性化的营销策略和客户服务，进而促进业务的增长和盈利。

RFM模型是用户分层最常用的模型之一。其他常见的用户分析模型还有：用户生命周期模型、行为分析模型、人口统计学模型等

• 用户生命周期模型：将用户分为不同阶段，如获取、活跃、留存、流失等。是促活的重要模型。
• 行为分析模型：基于用户行为和偏好的分类方法，将用户根据特定的行为和偏好进行分类，如购买偏好、浏览偏好、搜索偏好等
• 人口统计学模型：基于用户基本信息和特征的分类方法，将用户根据性别、年龄、职业、地域等用户的基础属性进行分类用户标签。

RFM模型是一种基于用户购买行为的分析模型，R（Recency）表示用户上一次交易的间隔时间，F（Frequency）表示用户的消费频率，M（Monetary）表示消费金额。通过RFM值对用户进行分类和评估，以确定不同用户群体的价值和行为特征，从而优化营销策略和客户服务。

下面我们开始实战，实战之前，回顾一下六步法！

1、数据收集

这里是从测试商家导出的已完成的订单，使用的是测试数据，在数据准确性方面是不靠谱的，但是不影响我们实战练手！

依据RFM模型，我们需要关注的数据是：企业名称，订单时间，订单总金额

2、数据预处理

再来回顾一下数据预处理的套路！

2.1、数据可视化

Pandas 是数据预处理阶段的利器。他可以读入数据，清洗数据。

matplotlib 是数据可视化的利器。我们先观察一下，月订单数量的走势图。

import Pandas as pd
"""
1.数据可视化
"""
# 读入数据
orders_pd = pd.read_excel('用户订单.xlsx')

# 转化日期格式
orders_pd['订单时间'] = pd.to_datetime(orders_pd['订单时间'])
# 每个月的订单数量
df_orders = orders_pd.set_index('订单时间')['订单编号'].resample('M').nunique()

# 画布
pd.DataFrame(df_orders.values).plot(grid=True, figsize=(12, 6), legend=False)

# 设定X轴显示年月
plt.xticks(
    range(len(df_orders.index)),
    [x.strftime('%Y.%m') for x in df_orders.index],
    rotation=45)

# 绘图
plt.show()

可以看到，自2022年10月份以后，订单数量严重的下跌！可能是活动减少了！

2.2、数据清洗

统计空值（NaN）数据

"""
2.数据清洗
"""

# 统计NaN数据
nan_sum = orders_pd.isna().sum()
print(nan_sum)

运行结果：

统计NaN结果看到表格中有一些空值数据的，而我们关注的是企业名称、订单时间、订单总金额字段，他们都是只有1个数据是空值的，我们需要清理掉这些空值数据。

# 删除指定列的缺失值
orders_pd.dropna(subset=['订单时间', '订单编号', '企业名称', '订单总金额'])

对于数量、金额等类型的数据，我们还常常会使用 describe 方法来查看这些字段的统计信息是否有脏数据。

# 统计订单数据
describe = orders_pd['订单总金额'].describe() 
print(describe)

输出结果：（按照顺序依次是总数、均值、标准差、最小值、25% 分位数、中位数、75% 分位数和最大值）

describe 统计结果中可以看到，订单总金额 这个Excel列，最小值是 -12131，说明Excel中是有异常数据的，针对这种数据，我们需要清理掉，使用 DataFrame 过滤功能。

# 在 DataFrame 对象中，通过 loc 通过行、列的名称来访问数据
orders_pd = orders_pd.loc[orders_pd['订单总金额'] > 0]

清理后的订单金额数据正常了！

2.3特征工程 - 求RFM值

特征工程就是基于业务特性，从众多的特征中发现对标签有明显作用的特征，而摒弃掉无用的特征，降低特征的维度，提升机器学习模型的性能。

求用户的RFM值，严格意义上来讲并不算是特征工程，我们只是把表格中的数据加工成对应的RFM特征值。

RFM值如何获得呢？

1. R值：用户上一次交易的间隔时间，通过订单时间可以求得。
2. F值：用户的消费频率，根据下单次数可以求得。
3. M值：用户的消费金额，根据订单总金额可以求得。

构建以用户（企业名称）为主键的表格

"""
3.求RFM值
"""

# 1.构建以企业名称为主键的表格
user = pd.DataFrame(orders_pd['企业名称'].unique())
print(user)

可以看到一共有149个用户下单。

下面我们开始分别求RFM值：
1）求R值：用户上一次交易的间隔时间

# 2.求R值

# 转化日期格式
orders_pd['订单时间'] = pd.to_datetime(orders_pd['订单时间'])
# 构建消费日期信息
user_recent_buy = orders_pd.groupby('企业名称').订单时间.max().reset_index()
# 设定字段名
user_recent_buy.columns = ['企业名称', '最近日期']
# 计算最新日期与上次消费日期的天数
user_recent_buy['R值'] = (user_recent_buy['最近日期'].max() - user_recent_buy['最近日期']).dt.days
# 把上次消费距最新日期的天数（R值）合并至df_user结构
user = pd.merge(user, user_recent_buy[['企业名称', 'R值']], on='企业名称')
print(user)

在 149 个用户中，大哥大已经915天没有消费了，这个用户已经流失了。

2）求F值：用户的消费频率，通过 count() 计算订单总数获得。

# 3.求F值

# 计算每个用户消费次数
df_frequency = orders_pd.groupby('企业名称').订单时间.count().reset_index()
df_frequency.columns = ['企业名称', 'F值']
# 把F值合并到user表
user = pd.merge(user, df_frequency, on='企业名称')
print(user)

输出结果：

企业名称：0716企业名称992 用户消费了92次，而大哥大只消费了1次。

3）求M值：用户的消费金额，通过 sum()计算用户的累计订单金额。

# 4.求M值

# sum 函数计算总金额
user_total_money = orders_pd.groupby('企业名称').订单总金额.sum().reset_index()
user_total_money.columns = ['企业名称', 'M值']
# 把M值合并到user表
user = pd.merge(user, user_total_money, on='企业名称')
print(user)

输出结果：

用户：0716企业名称992 虽然消费了92次，但是订单金额只有6.76；大哥大虽然只消费了1次，但是消费金额1211元。

3、选择算法

请注意这个问题，这个案例到底属于哪类问题呢？监督学习？无监督学习？

这个问题是一个无监督学习类问题。别看RFM值我们已经计算得出来了！我们的数据集是没有标签的，在数据集中并没有标注出哪个用户价值高，哪个用户价值低，所以这属于无监督学习问题。并且是无监督学习中的聚类问题（我们要按照用户的高低价值，对用户进行分类）。

无监督学习算法又分为聚类算法和降维算法，那这里我们选择聚类算法中的K-Means算法

K-Means算法介绍

K-Means算法是一种基于距离的聚类方法，其原理是将数据集划分为K个簇。使得每个簇内的数据点距离簇中心最近，而不同簇之间的数据点距离簇中心最远。

K-Means算法原理图如下：3个簇表示有3个聚类，K = 3。每个簇内的数据点距离质心最近。

具体实现过程如下：

1. 随机选择K个初始簇中心。
2. 计算每个数据点到K个簇中心的距离，并将每个数据点划分到距离最近的簇。
3. 对于每个簇，重新计算簇中心。
4. 重复步骤2和3，直到簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

K值是最重要的参数，那么K值该如何确定呢？

由于RFM模型是比较成熟的用户分析模型了！通常通过三维坐标系来对用户进行分层。共计分为8种类型，那在K-Means聚类算法中，就是分为8个簇也就是8种不同的用户群体。

对三维坐标进行拆解，得到如下表格形式的用户分层规则数据。

4、通过K-Means算法聚类

当K值确定好以后，我们就可以通过K-Means算法对用户RFM进行聚类了。聚类分为三步：创建K-Means模型、拟合模型、聚类。

1、创建K-Means模型，K = 8

# 创建了一个 K-Means 聚类模型。
# K = 8
kmeans_R = KMeans(n_clusters=8)
kmeans_F = KMeans(n_clusters=8)
kmeans_M = KMeans(n_clusters=8)

2、fit 拟合模型

# 拟合模型
kmeans_R.fit(user[['R值']])
kmeans_F.fit(user[['F值']])
kmeans_M.fit(user[['M值']])

3、predict 聚类

# 通过聚类模型求出R值的层级
user['R值层级'] = kmeans_R.predict(user[['R值']])
user['F值层级'] = kmeans_F.predict(user[['F值']])
user['M值层级'] = kmeans_M.predict(user[['M值']])

观察一下聚类后的数据情况

1）统计R值的层级

#R值层级分组统计信息
user.groupby('R值层级')['R值'].describe() 

输出如下：可以看到按照期望分成了8个簇，但是这里有一个问题，就些数据是没有任何顺序的！这是聚类这种算法本身的问题。聚类只是把相邻数据分成一个簇，但是它并不知道簇是什么含义，更不知道如何排序。

很关键的一步：聚类的结果，需要我们人为地给这些用户组贴标签，看看哪一组价值高，哪一组价值低。

这里我们定义一个排序的方法 order_cluster

定义一个order_cluster函数为聚类排序

def order_cluster(cluster_name, target_name , df ,ascending=False):
    # 新的聚类名称
    new_cluster_name = 'new_' + cluster_name
    # 按聚类结果分组，创建df_new对象
    user_new = df.groupby(cluster_name)[target_name].mean().reset_index()
    # 排序
    user_new = user_new.sort_values(by=target_name,ascending=ascending).reset_index(drop=True)
    # 创建索引字段
    user_new['index'] = user_new.index
    # 基于聚类名称把user_new还原为df对象，并添加索引字段
    user_new = pd.merge(df,user_new[[cluster_name,'index']], on=cluster_name)
    # 删除聚类名称
    user_new = user_new.drop([cluster_name],axis=1)
    # 将索引字段重命名为聚类名称字段
    user_new = user_new.rename(columns={"index":cluster_name})
    # 返回排序后的user_new对象
    return user_new

对R值层级的簇进行排序：

# 调用簇排序函数
user = order_cluster('R值层级', 'R值', user, False)
# 根据用户码排序
user = user.sort_values(by='企业名称', ascending=True).reset_index(drop=True)

统计排序后的R值层级的信息：

# R值层级分组统计信息
user.groupby('R值层级')['R值'].describe() 

统计R值层级输出结果如下：此时输出了8个簇，从 0_{7簇平均值依次减少的，表示用户距离上一次消费间隔时间逐渐变小，因此R值层级，从0}7价值依次是升高的。

2）同样方案统计F值数据

user = order_cluster('F值层级', 'F值', user, True)
print(user.groupby('F值层级')['F值'].describe())

3）同样方案统计M值数据

user = order_cluster('M值层级', 'M值', user, True)
print(user.groupby('M值层级')['M值'].describe())

至此，用户的RFM值全部计算出来了，以及RFM层级都已经通过聚类算法计算出来了。

根据用户的指标，我们将 RFM值分为高低

根据RFM模型将用户分为8个不同的群体

对聚类后的数据，按照8个群体为用户贴标签

#在df_user对象中添加总体价值这个字段
user.loc[(user['R值层级']>=4) & (user['F值层级']>=5) & (user['M值层级']>=2), '用户群体'] = '重要价值客户'
user.loc[(user['R值层级']>=4) & (user['F值层级']<5) & (user['M值层级']>=2), '用户群体'] = '重要发展客户'
user.loc[(user['R值层级']<4) & (user['F值层级']>=5) & (user['M值层级']>=2), '用户群体'] = '重要保持客户'
user.loc[(user['R值层级']<4) & (user['F值层级']<5) & (user['M值层级']>=2), '用户群体'] = '重要挽留客户'
user.loc[(user['R值层级']>=4) & (user['F值层级']>=5) & (user['M值层级']<2), '用户群体'] = '一般价值客户'
user.loc[(user['R值层级']>=4) & (user['F值层级']<5) & (user['M值层级']<2), '用户群体'] = '一般发展客户'
user.loc[(user['R值层级']<4) & (user['F值层级']>=5) & (user['M值层级']<2), '用户群体'] = '一般保留客户'
user.loc[(user['R值层级']<4) & (user['F值层级']<5) & (user['M值层级']<2), '用户群体'] = '一般挽留客户'

输出一下用户分群体后的User表

通过 describe函数汇总一下各个用户群体及数量

可以看到这个商家的经营状况不好，大部分用户都流失了！需要考虑为不同用户群体制定运营策略，以提升客户价值和营收水平。

本案例中，我们使用K-Means聚类算法依据RFM模型实现了对用户的分层。除此之外，K-Means算法常见的应用场景还有文本聚类、风险监测等。

1. 文本聚类：根据文档内容或主题对文档进行聚类，用以帮助文本挖掘和信息检索等领域对文本进行有效分类和分析，识别潜在的主题和信息，提高文本处理和分析的效率和精度。
2. 风险监测：在金融风控场景中，通过对用户交易行为做聚类分析。根据每个群体的特征识别潜在的欺诈行为，并及时采取措施防范风险。