客户价值分析（聚类）--【Excel+SPSS】和python实现

分类：

已知当前所研究的问题的类别数目及各类特征，将一些未知类别的个体正确地归属于其中某一类。
例如，在大学，学校根据院系、专业，将学员分类不同的类别，有学计算机的，有学金融，有学数学等，这个过程就是分类，一开始就知道类别数目、类别特征

聚类：

事先不知道所研究的问题应分为几类，也不知道观测到的个体的具体分类情况，需要按照性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类，产生分类结果
例如，在大学，同学之间根据兴趣爱好、性格、家乡等，自发地聚集成不同的圈子，这个过程就是聚类，一开始不知道类别数目及细节

多数情况：对样品进行分类（Q型聚类）
少数情况：对指标进行分类（R型聚类）

相似度度量：

样品间距离：
欧式距离，平方欧式距离，切比雪夫距离，块距离等

数据的变换方法：
标准化变换，对数变换，极差变换标准化等

聚类的分类：

1.系统聚类法：… …
2.K-均值法：
1.把样本粗略分为K类；
2.把样品逐个分派到最近的类中；
3.重复第二步，直到各类无元素进出为止

RFM模型

R：最近一次消费（Recency）
F：消费频率（Frquency）
M：消费金额（Monetary）

以R、F、M三个核心指标为维度进行聚类分析，利用K-means聚类分析将用户分成8个类别，即哪些是重要价值客户，哪些是重要保持客户，哪些是重要发展客户，哪些是流失客户等

案例：互联网金融行业客户价值分析

1.数据源
用户id
首投资时间
最近一次投资时间
总计投资金额
投标总次数
提数日：2016/7/20

2.RFM指标计算
R：求出最近一次投资时间距提数日天数
F：月均投资次数
M：月均投资金额

3.聚类分析
3.1.数据标准化，这里采用取对数，即log10进行标准化
3.2.利用K-means聚类将用户分为8个类别
3.3.根据这8个类别的R、F、M指标，对用户进行标注，哪些是重要价值客户，哪些是重要保持客户，哪些是重要发展客户，哪些是流失客户等

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python实现

• 注意标准化的处理的实现

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import pandas as pd
data=pd.read_excel('RFM聚类分析【样本数据】.xlsx',index_col='用户编码')
data.head()

#提数日 2016/7/20
import datetime
exdata_date=datetime.datetime(2016,7,20)#将字符串转化为datetime类型
print(exdata_date)

#R最近一次投资时间距提数日天数
last_date=pd.to_datetime(data['最近一次投资时间']) #转化为datetime类型
diff_R=exdata_date-last_date
diff_R  #timedelta
R=[]
for i in diff_R:
    R.append(i.days)
R[:10]

'''
用户在投时长（月）
python中没有直接获取月份差的方法，只能获取天数差
1.用户在投时长（天）
2.月=天数/30,向上取整，ceil函数
'''
from math import ceil
first_date=pd.to_datetime(data['首次投资时间'])
diff=exdata_date-first_date
diff
diff_months=[]

for i in diff:  #i是天数
    diff_months.append(ceil(i.days/30))
diff_months[:10]

'''
type((data['总计投标总次数']/diff_months)) #Series
type((data['总计投标总次数']/diff_months).values) #ndarray
'''

#F 月均投资次数
F=(data['总计投标总次数']/diff_months).values #ndarray，有索引和值
F[:10]

#M 月均投资金额
M=(data['总计投资总金额']/diff_months).values
M[:10]

#选取R,F,M三个指标作为聚类分析的指标
import pandas as pd
cdata=pd.DataFrame([R,list(F),list(M)]).T #一定是列表,F、M都是数组
cdata


#指定cdata的index和columns
cdata.index=data.index
cdata.columns=['R-最近一次投资时间距提数日的天数','F-月均投资次数','M-月均投资金额']
cdata.head()

K-meas 聚类分析

#标准化：
# cdata-cdata.mean()#对每列进行操作
zcdata=(cdata-cdata.mean())/cdata.std()
zcdata.head()

from sklearn.cluster import KMeans
kmodel=KMeans(n_clusters=4,n_jobs=4,max_iter=100,random_state=0)
kmodel.fit(zcdata) #拟合
#分几类，分配资源，最大迭代次数，随机数种子（使得结果可以重现,每次运行结果可以固定下来）

kmodel.labels_  #ndarray

#统计每个分类的频率
pd.Series(kmodel.labels_).value_counts()

'''
需求：将kmodel.labels_追加到cdata的最后一列
方法一：将kmodel.labels_有ndarray转化为Series,然后insert到cdata中

Category=pd.Series(kmodel.labels_,index=cdata.index)
cdata.insert(3,'类别',Category)
cdata

方法二：将kmodel.labels_有ndarray转化为Series，然后用concat函数

Category=pd.Series(kmodel.labels_,index=cdata.index)
cdata_res=pd.concat([cdata,Category],axis=1)#axis=1表示横向合并
cdata_res.rename(columns={0:'类别'},inplace = True) #0不能加引号，因为DataFrame中的0不是字符串
cdata_res

'''
#把类别标签赋回原来的数据
#kmodel.labels_是一个数组，没有用户编码那个字段
cdata_res=pd.concat([cdata,pd.Series(kmodel.labels_,index=cdata.index)],axis=1)#axis=1表示横向合并
cdata_res.rename(columns={0:'类别'},inplace = True) #0不能加引号，因为DataFrame中的0不是字符串
# cdata_res.columns=list[cdata.columns]+['类别'] 这也是重命名的一种方法
cdata_res.head()

cdata_res.groupby(cdata_res['类别']).mean().T
#每个类别那三种指标的均值

'''
结论：
-类别3：R,F,M都比较高，超级用户
-类别2：，，，
-类别1：M很高，F还行，R不高，重要保持客户
-类别0：低价值客户
'''

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1.Excel+SPSS

增加列：在投时长【提数日-首次投资时间】不足一个月按一个月计算

=DATEDIF(B2,$F$1,"m")+1

R—>

F—>

M—>

标准化：
(样本-均值)/标准差
R_std：【F_std、M_std同理】

=(H2-AVERAGE(H:H))/STDEV.S(H:H)

#####进入SPSS分析：
分析变量
R_std、F_std、M_std
会生成新一列（表示每个用户属于哪个类别）
averageifs：计算每个类别均值

对每个指标（R、F、M）进行标准化

画雷达图

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