基于K-means和RFM模型的电商行业用户画像及商品个性化推荐研究

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有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主

项目介绍

本研究基于阿里天池平台提供的某店铺2021年销售数据集进行深入分析，该数据集包含超过10万条交易记录，涵盖11个关键字段，包括订单编号、交易时间、支付平台、订单金额等信息。研究旨在通过数据挖掘和机器学习方法，构建精准的用户画像并实现个性化推荐。

在数据预处理阶段，采用Python进行了系统性的数据清洗工作，包括重复值检测与删除、缺失值处理、异常值识别等。特别针对付款金额异常（如负值或大于下单金额）的记录进行了清理，并对类别变量（如"是否退款"）进行了数值编码，为后续分析奠定了坚实基础。

探索性数据分析（EDA）阶段，研究从多个维度展开分析：首先，通过时间序列分析揭示了销售额的季节性波动和整体趋势；其次，深入分析了各营销渠道的用户获取效果和不同支付平台的使用偏好；另外，还重点关注了订单取消情况、客户复购率等关键指标，以及订单金额分布特征。这些分析为理解用户行为模式和市场动态提供了重要洞察。

在用户画像构建环节，研究采用RFM模型对客户进行分类。该模型从最近消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）三个维度评估客户价值。通过设定合理的评分标准，将客户分为不同价值层级，为个性化营销策略的制定提供依据。

为了提高客户分群的效率和准确性，研究创新性地采用了Mini-batch K-means算法进行聚类分析。相比传统K-means算法，该方法通过使用小批量数据子集进行迭代，显著减少了计算时间，同时保持了良好的聚类效果。通过对比实验证明，Mini-batch K-means在收敛速度上具有明显优势。

最终，研究基于聚类结果，从用户购买行为、购买频率、消费金额三个维度对客户进行精细化分类，构建了完整的用户画像体系。这一分析框架不仅帮助企业更好地理解客户特征，也为实现精准营销和个性化推荐提供了数据支持，具有重要的实践价值。

该研究展示了数据挖掘和机器学习在电商用户分析中的应用价值，为企业制定差异化营销策略、提升客户服务体验提供了科学的决策依据。通过系统的数据分析和建模过程，成功构建了一个可落地的用户画像和推荐系统框架。

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数据概览

10W+
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数据预处理

首先，将交易日期转换为日期数据类型，并计算每个交易记录距离参考日期（假设为2022-01-01）的天数，这一步骤帮助我们确定每笔交易的“最近一次消费”指标。

通过对每个客户的所有交易记录进行分组，并计算至参考日期的最短天数，我们得到了每个客户的R值。

同时，我们统计了每个客户的交易次数（F值）和所有交易的总金额（M值），为后续的评分和分类打下基础。

可视化过程展示

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RFM模型

RFM模型是一种基于客户行为分析的方法，广泛应用于客户关系管理（CRM）和营销策略中。该模型根据三个维度对客户进行评估和分类：最近一次消费（Recency, R）、消费频率（Frequency, F）、消费金额（Monetary, M）。通过这三个维度的组合，企业能够识别出不同价值的客户群体，从而实施更加个性化和有效的营销策略。

• 最近一次消费（R）：该指标衡量的是自客户最后一次购买至今的时间长度。时间间隔越短，表明客户与企业的交易关系越近，客户的忠诚度和活跃度可能越高。
• 消费频率（F）：该指标反映的是在一定时间内客户购买的次数。频率越高，表明客户与企业的交易更为频繁，客户价值可能越大。
• 消费金额（M）：该指标代表了客户在一定时间内为企业带来的总收入。金额越大，表明客户对企业的贡献越大，价值越高。
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1. RFM指标整合

构建新的数据框架，整合每位客户的R（最近消费）、F（消费频率）、M（消费金额）三个维度数据
通过数据聚合实现客户维度的指标计算

2. 指标评分规则

采用二分式评分法（1分或2分）
以各指标的平均值为分界点进行分组
评分标准如下：
- R值（最近消费）：高于平均值 = 2分，低于平均值 = 1分
- F值（消费频率）：高于平均值 = 2分，低于平均值 = 1分
- M值（消费金额）：高于平均值 = 2分，低于平均值 = 1分

3. RFM综合评分机制

将三个维度的得分组合成三位数
得分范围：111~222
示例：R=2, F=1, M=2 则综合评分为"212"

4. 客户价值分类
根据RFM综合评分将客户划分为以下几类：

重要价值客户（222）：三个维度均为高分
潜力发展客户（如21X）：近期活跃但频率或金额待提升
一般价值客户（如1XX）：最近消费较远
流失预警客户（111）：各维度表现均较差

5. 应用价值

支持精准营销策略制定
帮助识别高价值客户群体
为客户关系管理提供数据支持
指导个性化营销方案设计

通过这种系统化的评分和分类方法，企业能够更好地理解客户价值分布，并针对不同类型的客户制定差异化的营销策略。

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K-means及改进算法

K-means同理

1. 模型构建：Mini-batch K-means算法实现

算法原理：

采用小批量数据迭代训练，而非使用全量数据
每次随机抽取一小部分样本进行聚类中心更新
通过随机梯度下降方法优化目标函数
引入学习率调整机制，保证模型收敛稳定性

优化策略：

批量大小设置：根据数据规模设定合理的batch_size
迭代次数控制：设置最大迭代次数和收敛阈值
初始聚类中心选择：使用k-means++方法优化初始点选择
并行计算：利用多核心进行并行训练加速

2. 模型训练与评估

训练过程：

数据预处理：特征标准化和归一化
交叉验证：使用k-fold交叉验证确保模型稳定性
参数优化：网格搜索最优参数组合
- 聚类数k的选择
- batch_size大小确定
- 学习率调整策略

模型对比评估：

性能指标对比
- 训练时间
- 内存占用
- 收敛速度
- 计算复杂度
聚类效果评估
- 轮廓系数（Silhouette Coefficient）
- 簇内平方和（WSS）
- Calinski-Harabasz指数
- Davies-Bouldin指数
K-means vs Mini-batch K-means详细对比
- 计算效率
- 聚类质量
- 内存消耗
- 扩展性能