# RFM客户分层模型能力-平台能力

**Repository Path**: getjava/RFMAnalyzeModel_processor

## Basic Information

- **Project Name**: RFM客户分层模型能力-平台能力
- **Description**: RFM客户分层模型能力-平台能力
- **Primary Language**: Java
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 3
- **Created**: 2020-04-14
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README


## 能力说明

### 功能简介
该能力可根据用户输入的订单数据，全自动生成RFM模型分析结果。
RFM模型是一种客户分类模型，可根据客户的购买行为对客户分类，帮助商家对不同类型的客户指定针对性营销方案。
参考资料：http://wiki.mbalib.com/wiki/RFM%E6%A8%A1%E5%9E%8B
注意：本能力只能在2018年7月1日之后申请的工作台资源上正常运行，之前的工作台资源缺少操作系统支持

### 配置参数

| 参数名称 | 参数类型 | 是否必填 | 默认值 | 参数说明
| - | - | - | - | -
| 字段名称-客户网名 | 文本 | 是 | 客户网名 | 设置客户网名在数据中的字段名称，以便系统识别该数据
| 字段名称-订单编号 | 文本 | 是 | 订单编号 | 设置订单编号在数据中的字段名称，以便系统识别该数据，导入数据可以一个订单号多条记录，支付金额会被累加
| 字段名称-订单时间 | 文本 | 是 | 交易时间 | 设置订单时间在数据中的字段名称，以便系统识别该数据，导入数据时需要标准时间格式形如 2017-09-29 22:58:57
| 字段名称-订单金额 | 文本 | 是 | 订单支付金额 | 设置订单金额在数据中的字段名称，以便系统识别该数据，导入数据时需要以“元”为单位的数字，可以带小数点


### 输入简介
此能力需要前置数据源能力，来提供订单数据，推荐使用“数据文件上传”或“读取数据库”来引入订单数据

![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2018/0713/160820_da5bf488_1730330.png "屏幕截图.png")

图1：样例流程图

例如，使用数据文件上传能力上传一个excel，数据样例如下：

| 订单编号 | 客户网名 | 交易时间 | 订单支付金额
| - | - | - | -
| P12312312 | 张三 | 2017-09-09 22:58:57| 22323.22
| P12312313 | 李四 | 2017-09-09 22:58:57| 22323.22
| P12312314 | 赵茜 | 2017-09-09 22:58:57| 22323.22
| P12312316 | 孙俪 | 2017-09-09 22:58:57| 22323.22

可以[下载我们的excel数据样例](http://reidx4.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/proc_service_center/rfm_testdata_10w.zip)进行测试

聪明的观众似乎看出来了，exel各列的名字，就是要配置在参数里的值，而且我们默认值就是为这份样例数据量身打造的。
如果你的数据各字段列名不一样，请修改能力参数，告诉本能力，你的这四个字段分别叫什么，例如改成这样：


图2：字段配置假设图
但如果你用我们的样例数据测试，请不要更改上述参数

都配置好后，就可以启动能力了

![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2018/0713/160941_56e95c3f_1730330.png "屏幕截图.png")

图3：能力准备中

能力在启动后先回进行模型的初始化，初始化完成后，就会显示如下内容

![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2018/0713/161131_778f2cf3_1730330.png "屏幕截图.png")

图4：初始化完成

此时可以点击右侧边栏的数据标签，打开数据视图，看到如下界面（ **如果没有显示请按F5刷新浏览器** ）

![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2018/0713/161250_bcc74824_1730330.png "屏幕截图.png")

图5：数据视图-读取数据中

待前方能力将数据全部读取完成后，前置队列也没有堆积数据了，就可以点击“启动RFM建模”的按钮了

![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2018/0713/161623_741a2145_1730330.png "屏幕截图.png")

分析工作将很快完成，完成后，将显示两个新的按钮

![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2018/0713/162025_8dfd20d3_1730330.png "屏幕截图.png")

图6：数据视图：分析完成

你可以下载csv文件，文件为gbk码制，可以使用excel打开，各列含义如下

表：csv各列含义

| 列名 | 含义
| - | -
| recency | 客户最后一次来访距离今天的天数
| topest | 客户最高一次消费额(单位：分)
| monetary | 客户的总消费额（单位：分）
| frequency | 客户的总消费次数
| buyer | 客户网名(输入数据原样展示)
| recency_stand | recency的标准化数值，范围0~1000，值越大代表客户最后一次消费日期越近
| frequency_stand | frequency 的标准化数值，范围0~1000，值越大代表消费次数越多
| monetary_stand | monetary 的标准化数值，范围0~1000，值越大代表客户总消费额越高
| topest_stand | topest 的标准化数值，范围0~1000，值越大代表客户单笔最高消费越高
| R | 用于RFM分层识别码的第一位，使用recency_stand值三等份，值在333以下的为0,666以上的为2，其余为1
| F | 用于RFM分层识别码的第二位，使用frequency倒排并按序列三等份，序列后33%为0，前33%为2，其余为1
| M | 用于RFM分层识别码的第三位，使用monetary倒排并按序列三等份，序列后33%为0，前33%为2，其余为1
| RFM_CLASS | RFM客户分层识别码
| buyer_value | 根据内建客户价值权重模型，并根据rfmt四个数值，进行的客户价值推测值，范围0~1000，值越大的客户越有价值

表：RFM客户分层识别码的含义

| 识别码 | 含义
| - | -
| 重要价值客户（222） | 最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，必须VIP
| 重要维护客户（*22）| 最近消费时间较远，但消费频次和金额都很高，说明这是个一段时间没来的忠诚客户，我们需要主动和他保持联系
| 重要发展客户（2*2）| 最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高，很有潜力的用户，必须重点发展
| 重要挽留客户（**2）| 最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高的用户，可能是将要流失或者已经要流失的用户，应当基于挽留措施
| 其他 | 非重要客户


点击查看散点图可看到如下图：

![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2018/0713/162132_428ed441_1730330.png "屏幕截图.png")

图7：RFM散点图

此图每一个点代表一个客户，点在三维空间的坐标即为其R,F,M三值，通过查看其空间分布可方便的对客户进行分类
三维空间坐标均为0~1000，取值为csv文件中的对应stand值，即使用标准差一致化后的值

以上即为RFM模型能力所提供的全部功能


注意：若停止能力，数据视图将不可使用，且内部全部数据都会消失，请及时下载分析结果留存

### 输入数据样例

```
{
    "订单编号":"p32341",
    "客户网名":"张三",
    "交易时间":"2017-09-09 22:58:57",
    "订单支付金额":"22323.22"    
}
```

### 输出简介
本能力没有输出数据，全部输出均在数据标签视图内


### 输出数据样例

```
本能力没有输出数据，全部输出均在数据标签视图内
```

### 相关能力
数据源能力，例如数据文件上传，读取数据库


### 参考指标
核心算法读取30万数据并计算消耗两分钟，但不保证由于数据的不同而产生不同的性能


### 附加说明

```
无
```

### 隐藏参数说明

```
无
```