如何用Python进行RFM分析

本文节选自《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》RFM分析，是根据客户活跃程度和交易金额贡献，进行客户价值细分的一种客户细分方法。RFM分析，主要由三个指标组成，分别为R（Recency）近度、F（Frequency）频度、M（Monetary）额度组成。R表示近度（Recency）：也就是客户最近一次交易时间到现在的间隔，注意，R是最近一次交易时间到现在的间隔，而不是最近一次的交易时间，R越大，表示客户越久未发生交易，R越小，表示客户越近有交易发生。F表示频度（Frequency）：也就是客户在最近一段时间内交易的次数，F越大，表示客户交易越频繁，F越小，表示客户不够活跃。M表示额度（Monetary）：也就是客户在最近一段时间内交易的金额，M越大，表示客户价值越高，M越小，表 ………………………………