不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型

为了得到最终人群标签，再定义一个判断函数，通过判断人群数值的值，来返回对应的分类标签：

最后把标签分类函数应用到人群数值列：

客户分类工作的完成，宣告着RFM模型建模的结束，每一位客户都有了属于自己的RFM标签。

RFM模型结果分析

其实到上一步，已经走完了整个建模流程，但是呢，一切模型结果最终都要服务于业务，所以，最后我们基于现有模型结果做一些拓展、探索性分析。

查看各类用户占比情况：

探究不同类型客户消费金额贡献占比：

结果可视化之(可视化代码留给大家自行尝试)：

（编辑：南昌站长网）

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