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最近咱们被客户要求撰写对于 RFM、决策树模型的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
团队须要剖析一个来自在线零售商的数据
该数据蕴含了 78 周的购买历史。该数据文件中的每条记录包含四个字段。客户的 ID（从 1 到 2357 不等），交易日期，购买的书籍数量，以及价值。咱们被要求建设一个模型来预测消费者每周的购买频率、书籍的购买单位和购买价值。
RFM 模型
RFM 是一个用于营销剖析的模型，它通过购买模式或习惯来细分公司的消费者群体。特地是，它评估了客户的回顾性（他们多久前进行过一次购买）、频率（他们购买的频率）和价值（他们花多少钱）。
而后，通过测量和剖析生产习惯，RFM 被用来辨认一个公司或组织的最佳客户，以改善低分客户并放弃高分客户。
要害要点
经常性、频率、价值（RFM）是一种营销剖析工具，用于依据客户生产习惯的性质来确定公司的最佳客户。一个 RFM 剖析通过对客户和顾客的三个类别进行打分来评估他们：他们最近有多大的购买行为，他们购买的频率，以及他们购买的规模。RFM 模型为这三个类别中的每一个客户打出 1 - 5 分（从最差到最好）的分数。RFM 剖析帮忙企业正当地预测哪些客户有可能再次购买他们的产品，有多少支出来自于新客户（绝对于老客户），以及如何将偶然购买的买家变成习惯购买的买家。
#### 计算用户最近一次的购买
R_table$R <- as.numeric(NOW - ParsedDate)
### 计算用户的购买频率
aggregate(FUN=length) # Calculate F
### 计算用户的购买金额
aggregate(FUN=sum) # Calculate M失去每个用户的 RFM 值，利用 RFM 三个值的四分位数来对用户进行分类
多元线性回归模型
查看回归模型后果
失去对 r 值的线性拟合模型的后果，能够看到 RFM 三个分类值都与 r 值有显著的关系，Rsquare 值达到了 0.8 以上，阐明拟合成果较好。
失去对 r 值的线性拟合模型的后果，能够看到 RFM 三个分类值都与 f 值有显著的关系，Rsquare 值达到早 0.4 左右，阐明拟合成果个别。
失去对 r 值的线性拟合模型的后果，能够看到出了 M 分类值以外，FM 的分类值都与 f 值有显著的关系，Rsquare 值达到了 0.4 左右，阐明拟合成果个别。
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数据分享 | R 语言用主成分 PCA、逻辑回归、决策树、随机森林剖析心脏病数据并高维可视化
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对测试集做预测
线性回归模型预测值和拟合值比拟
预测拟合值的图中，红点示意理论样本点，能够看到 F 和 M 值的预测绝对靠近理论样本点，预测成果较好。然而，误差依然比拟大，因而尝试采纳决策树模型进行预测。
决策树模型预测
ct <- rpart.control(xval=10, minsplit=20, cp=0.1)绘制决策树
rpart.plot(fitR, branch=1, branch.type=2, type=1,
border.col="blue", split.col="red",
从后果图来看，决策树对 f 值和 m 值的拟合水平更好。
从三个模型的后果里来看，rel error 和 xerror 都较小，因而模型预测拟合成果较好。
因而，模型的整体成果绝对线性模型失去了晋升。
点击文末 “浏览原文”
获取全文残缺代码数据资料。
本文选自《R 语言用 RFM、决策树模型顾客购书行为的数据预测》。
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