User Group Analysis: Cohort Analysis, RFM Segmentation Model, and Kmeans Clustering Model
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内容提要
本文介绍了Cohort analysis、RFM用户分层模型和Kmeans用户聚类模型的实施过程，包括数据处理和分析，得到了群组分析矩阵、留存率矩阵、金额群组分析矩阵和RFM模型的结果。同时，还介绍了计算用户回访速度的方法和K-means聚类模型的分群和可视化展示。
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关键要点
- 本文介绍了用户群组分析的实施过程，包括Cohort分析、RFM用户分层模型和Kmeans用户聚类模型。
- 群组分析结果显示用户留存情况。
- RFM模型用于用户分层，分析用户的消费行为。
- Kmeans聚类模型用于用户的聚类分析和可视化展示。
- 数据处理包括导入库、读取数据、处理缺失值和重复数据。
- 特征衍生包括计算总金额和提取时间特征。
- 探索性数据分析（EDA）展示了用户的消费行为和趋势。
- Cohort分析生成用户的购买生命周期和留存率矩阵。
- RFM模型通过近度、频度和金额对用户进行评分和分层。
- K-means聚类分析确定用户群体，并通过轮廓系数评估聚类效果。
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