【源码】基于Python的RFM数据分析与可视化工具

项目简介

本项目借助Python编程语言达成RFM（Recency, Frequency, Monetary）模型的数据分析与可视化。RFM模型作为常用的客户细分技术，通过分析客户的最近购买时间、购买频率和购买金额来评估客户价值。项目涵盖数据生成、数据处理及可视化等功能，助力用户快速生成和分析RFM数据，并以图表直观呈现分析结果。

项目的主要特性和功能

1. 数据生成
   • 能够生成大量随机数据并保存为CSV格式。
   • 可生成较少量随机数据并保存为XLS格式。
   • 数据生成时可选择用UID替换客户名称以减少重复项。
2. 数据处理及可视化
   • 运用RFM模型处理生成的数据，计算每个客户的RFM得分。
   • 通过条形图展示不同RFM类别的用户数量分布，便于直观理解分析结果。
   • 提供RFM模型介绍、医美行业案例分析及用户分层策略等参考资料。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.x。
• 安装必要的Python库，如pandas、matplotlib等，使用以下命令安装： bash pip install pandas matplotlib

数据生成

• 根据需求选择生成数据的脚本：
  • 生成大量数据：运行Create_Data2csv.py。
  • 生成小量数据：运行Create_Data2xls.py。
• 运行脚本生成数据文件。

数据处理及可视化

• 运行main_RFM.py脚本，对生成的数据进行RFM分析。
• 脚本会自动生成条形图，展示不同RFM类别的用户数量分布情况。

查看结果

• 分析结果将保存为图表文件，可查看图表直观理解RFM分析结果。
• 参考提供的PDF文件，深入理解RFM模型的应用和分析方法。

下载地址

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