使用ML.NET实现基于RFM模型的客户价值分析
RFM模型
在眾多的客戶價值分析模型中，RFM模型是被廣泛應用的，尤其在零售和企業服務領域堪稱經典的分類手段。它的核心定義從基本的交易數據中來，借助恰當的聚類算法，反映出對客戶較為直觀的分類指示，對于沒有數據分析和機器學習技術支撐的初創企業，它是簡單易上手的客戶分析途徑之一。
RFM模型主要有三項指標：
Recency：最近消費時間間隔
Frequency：消費頻率
Monetary：消費金額
我們為客戶在這三項指標上進行打分，那么總共會有27種組合的可能，使用K-Means算法，能夠縮減到指定的有限數量的分箱（一般會為5類），計算出每個客戶在分箱的位置即客戶的價值。
當然RFM模型還有更多衍生版本，可以參考WiKi：RFM (customer value)。
ML.NET和K-Means
ML.NET自v0.2版本就提供了K-Means++ clustering的實現，也是非監督學習最常見的訓練，正好適用于為RFM模型的分類執行機器學習。
動手實踐
基本要求
Visual Studio 2017 或者 Visual Studio Code
DotNet Core 2.0+
ML.NET v0.3
數據來源
本案例數據來自UCI：Online Retail，這是一個跨國數據集，其中包含2010年12月1日至2011年12月9日期間在英國注冊的非商店在線零售業務中發生的所有交易。該公司主要銷售獨特的全場禮品。該公司的許多客戶都是批發商。
屬性信息：
InvoiceNo：發票編號。標稱值，為每個事務唯一分配的6位整數。如果此代碼以字母'c'開頭，則表示取消。
StockCode：產品（項目）代碼。標稱值，為每個不同的產品唯一分配的5位整數。
Description：產品（項目）名稱。標稱。
Quantity：每筆交易的每件產品（項目）的數量。數字。
InvoiceDate：發票日期和時間。數字，生成每個事務的日期和時間。
UnitPrice：單價。數字，英鎊單位產品價格。
CustomerID：客戶編號。標稱值，為每個客戶唯一分配的5位整數。
Country：國家名稱。每個客戶所在國家/地區的名稱。
數據處理
使用Excel，對原始數據增加4個字段，分別是Amount（金額，單價與數量相乘的結果）、Date（InvoiceDate的整數值）、Today（當天日期的整數值）、DateDiff（當天與Date的差值）。
建立透視圖，獲取每個客戶在Amount上的總和，DateDiff的最大和最小值，并且通過計算公式Amount/(DateDiff最大值-DateDiff最小值+1)算出頻率值。
按照以下規則計算RFM的評分
R：(DateDiff最大值- DateDiff最小值-2000)的差值，小于480計3分，480-570之間計2分，570-750之間計1分，大于750計0分。
F：頻率值，大于1000計5分，500-1000之間計4分，100-500之間計3分，50-100之間計2分，0-50之間計1分，小于0計0分。
M：Amount總和值，大于10000計5分，5000-10000之間計4分，2000-5000之間計3分，1000-2000之間計2分，0-1000之間計1分，小于0計0分。
編碼部分
還是熟悉的味道，創建DotNet Core控制臺應用程序，通過Nuget添加對ML.NET的引用。
創建用于學習的數據結構
訓練部分
評估部分
預測部分
調用部分
運行結果
可以看到，我用于測試的客戶，被分到了第2類上面。
盡管完成了聚類的工作，對于學習出來的這5個類別，仍然需要按原始數據集全部遍歷預測出對應的分類，根據客戶的RFM評分與分類的對應關系，才能夠對每個類別的意義進行有效地解釋。結尾
這個簡單的案例為大家展示了使用ML.NET完成聚類的機器學習。對于想要上手針對自己公司的業務，進行一些門檻較低的客戶分析，使用ML.NET將是一個不錯的選擇。當然ML.NET還在不斷迭代中，希望大家持續關注新的特性功能發布。
原文地址：https://www.cnblogs.com/BeanHsiang/p/9438581.html
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的使用ML.NET实现基于RFM模型的客户价值分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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