Я пытаюсь изучить поведение клиентов. В принципе, у меня есть информация о данных активности точек лояльности клиентов (например, сколько баллов они заработали, сколько очков они использовали, как последние они использовали/зарабатывают очки и т. Д.). Я использую R для проведения этого анализаPython Selenium бесконечный цикл
Мне просто интересно, как мне следует сегментировать клиентов на основе вышеуказанной информации? Я пытаюсь применить концепцию RFM, а затем использовать K-средства для сегментирования своих клиентов (хотя у меня есть несколько переменных, чем только R, F, M, так как у меня есть регентство, частота и денежные средства в обоих пунктах, которые зарабатывают и используют, поскольку а также другие отношения и показатели). Это хороший способ сделать это?
По существу у меня есть две цели: 1. сегментировать клиентов 2. Через сегментирование клиентов, идентифицировать клиентов поведение (e.g.customers, которые проводят все свои очков перед вспенивание), при условии, что сегментация является правильным методом для такой задачи?
< Кластеризация - kmeans (RFM_Values4, центры = 10)
Пожалуйста, просветить меня, нужны некоторые рекомендации о лучших методах для решения таких проблем.
Пожалуйста, исправьте свой отступ, чтобы нам было легче помочь. –
@ R.Murray, спасибо, я скопировал прямо из оболочки Python, так что отступы должны быть в порядке? –
Я уверен, что вся структура 'with' должна быть отступом, так что она является частью цикла while while. Копирование прямо из IDLE часто не работает должным образом. –