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和python是模数 。Python语言学_ python语言在这里能做的是一条系统全面的Python开发和学习路线，主要涉及以下知识，欢迎有兴趣的朋友一起学习~阶段一:专业核心基础阶段目标:1，精通Python开发环境和编程核心知识2 ， 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发3 。深刻理解Python核心库和组件4 ， 熟练使用SQL语句进行常见的数据库操作 ， 熟练使用Linux操作系统命令和环境配置6，熟练使用MyS 。QL，精通高级数据库操作7，能够综合运用所学知识完成项目知识点:Python编程基础、Python面向对象、Python advanced高级、MySQL数据库、Linux操作系统 。
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1、零基础如何入门数据 分析?零基础入门资料分析，建议先从Excel开始，因为Excel是资料分析，最常用的工具，功能强大，容易上手 。Excel需要向Excel学习的东西有三个:Excel公式、透视表和Excel图表 。1.Excel公式2 。数据透视表3 。Excel图表学习一些sql基础知识然后建议学习MySQL ， 因为处理数据的时候了解一些SQL知识是很有必要的分析 。

SPSS 分析 Tools除了Excel，推荐SPSS，应用广泛，简单易用 。因为统计非常分析方法可以用Excel来做；有些是其他工具解决不了的，比如多元线性回归，聚类分析 ， principal成分，factor 分析，这些都需要SPSS 。在掌握统计学的基础上，学习SPSS是很容易的，因为SPSS只是一个工具 。

2、用户价值分层——基于RFM模型的研究 分析r (recency):消费间隔 ， 最近一次消费与上次消费的间隔f(频率):消费频率 ， 一段时间内消费的总次数(1个月/1年...)m(货币):消费金额，和RFM模型中一段时间内的总消费(1个月/1年...)就是用户价值 。基于新度、频率和货币化三个指标对用户进行聚类，找出具有潜在价值的用户 。

作为一种数据驱动的客户细分技术，RFM可以帮助营销人员做出更加智能的战略决策 ， 使营销人员能够快速识别用户并将其细分为相似的群体，制定个性化的营销策略，提高用户的参与度和留存率 。RFM建模所需的数据源相对简单，只使用了购买记录中的时间和金额两个字段 。基于交易数据中每个用户的最近一次购买时间、购买次数和频率、平均/总消费，我们计算出每个用户三个维度的标准得分 。

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