大数据中的客户价值分析
大数据的价值
大数据的价值大数据是指规模庞大、多样化、高速生成的数据集合，这些数据来自各种来源，包括传感器、社交媒体、互联网应用程序等。
随着技术的进步和数据的快速增长，大数据已经成为了当今社会的重要资源。
它不仅对企业和组织具有巨大的价值，也对个人和社会产生了深远的影响。
1. 商业价值大数据对企业的商业价值影响巨大。
通过对大数据的分析，企业可以了解消费者的需求和行为模式，从而更好地定位市场、制定营销策略和优化产品设计。
大数据分析还可以匡助企业发现新的商机和潜在客户，提高销售和市场份额。
此外，大数据还可以匡助企业进行风险管理和预测，优化供应链和物流管理，提高生产效率和质量控制。
举例来说，一家电商公司可以通过分析用户的购买历史、浏览行为和社交媒体数据，推荐个性化的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
一家银行可以通过分析客户的交易数据和信用评分，准确评估风险，制定个性化的贷款方案。
这些都是大数据分析带来的商业价值。
2. 社会价值大数据不仅对企业有价值，对整个社会也具有重要意义。
通过大数据分析，政府可以更好地了解社会问题和公众需求，制定更科学的政策和决策。
例如，通过分析交通数据，政府可以优化交通规划和调度，减少拥堵和事故发生率。
通过分析医疗数据，政府可以提供更精准的医疗服务和公共卫生管理。
大数据还可以在教育领域发挥重要作用。
通过分析学生的学习数据和行为模式，教育机构可以制定个性化的教育方案，提供更好的教学和辅导。
通过分析教育数据，政府可以评估教育质量和教育资源分配的公平性，优化教育政策。
3. 科学研究价值大数据在科学研究中也具有巨大的价值。
科学家可以利用大数据进行模式识别和数据挖掘，发现新的规律和知识。
例如，在天文学领域，科学家可以通过分析天体观测数据，研究宇宙的演化和结构。
在生物学领域，科学家可以通过分析基因组数据，研究基因的功能和遗传变异。
大数据还可以匡助科学家解决复杂的科学问题。
例如，在气候研究中，科学家可以通过分析气象数据和海洋数据，预测气候变化和自然灾害。
基于大数据的航空公司客户分类与分析
基于大数据的航空公司客户分类与分析航空公司作为服务行业的重要组成部分，其客户群体的分类和分析对于航空公司的市场定位、运营管理和营销策略制定具有重要意义。
在当今大数据时代，航空公司可以充分利用大数据技术和分析方法来对客户进行分类和分析，从而更好地满足客户需求，提升客户满意度和企业竞争力。
一、数据来源及采集航空公司客户分类和分析的首要任务是收集高质量的数据，并将其整合成可用于分析的数据集。
航空公司可以从以下途径获得客户数据：1.订票信息：通过航空公司的网站、手机应用或代理商平台，收集乘客订票的相关信息，例如乘客姓名、年龄、性别、联系方式、航班选择、出行目的等。
2.票价信息：根据不同航线、时间和舱位的票价数据，了解不同客户对于价格的敏感度和支付能力。
3.会员信息：对于有会员制度的航空公司，通过会员注册信息、积分记录、会员等级等数据，了解更多客户特征和消费偏好。
4.旅行行为信息：通过乘客登机信息、行李托运信息、乘客座位选择、机上购物餐饮消费记录等，了解客户的具体行为和消费习惯。
二、基于大数据的客户分类方法航空公司可以通过大数据分析技术，采用以下方法来对客户进行分类：1.基于消费行为的分类：通过分析客户的购票行为、消费金额、购票频次等指标，将客户划分为高消费客户、低消费客户和中等消费客户。
2.基于航班偏好的分类：通过分析客户选择的航班、出发地和目的地、舱位等信息，将客户划分为常旅客、商务旅客、度假旅客等不同类型。
3.基于乘客特征的分类：通过分析客户的年龄、性别、职业、国籍等特征，将客户划分为不同人群，例如家庭客户、商务客户、旅游客户等。
4.基于旅行目的的分类：通过分析客户的出差、旅游、探亲等目的，将客户划分为不同旅行目的的客户，为航空公司提供更加个性化的服务。
三、大数据客户分析的价值基于大数据的客户分类和分析具有以下价值：1.精准营销：通过对客户进行细分和分类，航空公司可以针对不同类型客户的需求和偏好制定相应的营销策略，推出个性化的产品和服务，提升客户满意度和市场份额。
大数据时代的用户行为分析
大数据时代的用户行为分析一、大数据时代的背景与意义随着信息技术和互联网的快速发展，大量数据的产生和存储已经成为一种趋势和现实。
而这个变化带来的最大影响之一，就是数据分析和应用的能力的增强，也就是大数据技术的兴起。
在大数据时代，我们能够用更先进的工具和技术，更全面地收集、分析和利用数据，包括用户行为数据的获取和分析，这对于网站、电商等企业而言，是一次商业转型的机会。
用户行为分析是对网站或APP用户活动的描述、识别、量化和解释，目的是发现、优化和提升用户体验，推动业务增长等。
在大数据时代，通过充分利用各种数据源，包括设备、应用程序、社交网络与分析工具，企业可以更好地了解并分析用户行为，从而优化和改进他们的产品和服务。
二、用户行为分析的现状与前景用户行为分析是一种非常重要的技术手段，旨在发现用户活动和需求，实现客户与企业之间的互动。
在过去，由于技术的限制，用户行为分析主要以访问量、流量等指标为主，而且分析数据来源较为单一，分析结果过于简单。
随着大数据技术的兴起，用户行为分析已经发生了质的飞跃，不仅仅是对访问量等简单数据的分析，更多地以用户的行为轨迹、时间、位置、设备类型等为维度进行数据采集与分析，通过智能化算法和模型运算，为企业系统提供全面、真实、及时的用户信息，帮助企业更好地了解用户需求和关注点，提升客户价值和满意度，从而更好地增强竞争力。
未来，用户行为分析技术将会更加智能化、个性化，比如利用AI等技术，更好地进行用户行为预测、用户偏好分析，以及发现推荐关联新品等服务，从而帮助企业更加精准、价值优化地服务于用户群体。
三、用户行为分析实践与应用在实践中，为了更好地进行用户行为分析，企业需要保证数据可靠、完整、一致性，并且需要根据业务需要进行分类整理。
其中最常用的访问时长、访问量、访问路径、停留时间、用户地理位置等指标，是判断网站或移动APP用户行为的基本依据，然后在具体业务情况下，可以更具有针对性地开发和应用各种用户行为分析模型进行数据分析。
基于大数据的电力客户价值评估分群研究
基于大数据的电力客户价值评估分群研究发布时间：2022-03-22T02:42:40.026Z 来源：《福光技术》2022年3期作者：吴心洪封哲[导读] 精确的客户价值评估有利于制定高质量的客户服务方案，传统的评估方法无法适应电力市场发展，为此提出基于大数据的电力客户价值评估分群方法。
通过大数据的方法获取客户价值的评估数据，分析客户价值评估指标，构建电力客户价值处理模型，实现客户价值评估与电力客户价值分群。
通过客户价值评估分群的实践应用分析得出，基于大数据的电力客户价值评估分群方法得出的客户价值分群结果与实际情况吻合度较高，具有较高的应用价值。
吴心洪封哲广东电网有限责任公司汕头潮南供电局 515000摘要：精确的客户价值评估有利于制定高质量的客户服务方案，传统的评估方法无法适应电力市场发展，为此提出基于大数据的电力客户价值评估分群方法。
通过大数据的方法获取客户价值的评估数据，分析客户价值评估指标，构建电力客户价值处理模型，实现客户价值评估与电力客户价值分群。
通过客户价值评估分群的实践应用分析得出，基于大数据的电力客户价值评估分群方法得出的客户价值分群结果与实际情况吻合度较高，具有较高的应用价值。
关键词：大数据；电力客户；价值评估；分群；中图分类号: F274 文献标识码:A1基于大数据的电力客户价值评估分群方法 1.1获取客户价值的评估数据本文在进行数据处理之前，采集电力客户价值信息并存储至电力营销系统，方便数据处理与评估[2]。
在个人信息保护系统逐渐完善的条件下，以个人方式获取客户价值信息的难度增大，因此，本文采用大数据的方法，进行多渠道的数据获取。
采用数据均匀交叉方法，与各供电单位与基础供应单位进行客户信息分享与交换，实现客户基本数据的大范围内获取。
利用数据可视化技术，将实际调研与原有的客户具体信息转化为数据，实现信息可视化与可统计化，并且实现了数据与图像信息的同一，为更清晰地分析客户价值信息奠定信息基础。
商业银行如何通过大数据挖掘客户需求
商业银行如何通过大数据挖掘客户需求随着科技的进步和大数据技术的应用，商业银行正逐渐意识到大数据对于提升客户服务和满足客户需求的重要性。
通过利用大数据分析和挖掘技术，银行可以更好地了解客户的需求，提供个性化的产品和服务，从而增加客户的满意度和忠诚度，进而提升银行的竞争力。
一、大数据的定义及作用大数据是指以海量、高速、多样化的数据形态，具有高价值的信息集合。
商业银行拥有大量的客户数据，包括客户的个人信息、交易记录、网银日志、消费习惯等。
通过对这些数据的分析和挖掘，可以挖掘出客户的需求和偏好，为客户提供个性化的产品和服务。
二、大数据分析的步骤1. 数据收集：商业银行需要收集客户的各类数据，包括个人信息、交易记录、客户反馈等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和筛选，剔除重复、错误和无效的数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储在数据仓库或数据湖中，以供后续分析使用。
4. 数据分析：利用数据挖掘和机器学习算法，对存储在数据仓库中的数据进行分析和挖掘，找出隐藏在数据中的规律和趋势。
5. 结果呈现：将分析结果可视化展示，以便决策者和相关人员更好地理解分析结果和决策依据。
三、通过大数据挖掘客户需求的方法1. 客户画像分析：通过对客户的个人信息和行为数据进行分析，了解客户的特征和喜好。
如客户的年龄、职业、性别、收入等因素都能对客户需求产生影响，银行可以通过这些信息来推测客户的需求和购买倾向。
2. 消费习惯挖掘：通过对客户交易记录和网银日志的分析，获取客户的消费习惯和偏好。
例如，客户是否有倾向于购买某一类产品，是否在特定时间或特定地点频繁进行交易等，这些信息都可以帮助银行更好地满足客户的需求。
3. 情感分析：通过对客户的反馈、评价和投诉等进行情感分析，了解客户的满意度和需求不满意的方面。
银行可以根据情感分析的结果，及时调整服务和产品，提升客户的满意度。
4. 个性化推荐：通过对客户的历史交易记录和行为数据进行分析，为客户提供个性化的产品和服务推荐。
基于大数据的银行客户画像分析与个性化服务研究
基于大数据的银行客户画像分析与个性化服务研究随着信息技术的不断发展和互联网的普及，金融行业也迎来了巨大的变革和挑战。
银行作为金融行业的重要代表，正面临着如何更好地了解和满足客户需求的问题。
而基于大数据的银行客户画像分析与个性化服务研究就成为了实现这一目标的重要手段。
一、大数据对银行客户画像分析的意义银行作为金融行业的重要组成部分，在服务客户的过程中需要了解客户的需求和习惯，以提供更好的金融产品和服务。
而以往的数据分析往往只能提供一些客观的数据，无法给出客户的真实需求和表达方式。
而借助大数据技术，银行可以从多维度的数据中进行分析，挖掘客户的行为规律和潜在需求，从而更好地了解客户的个人特点和价值。
二、基于大数据的银行客户画像分析方法1. 数据收集与整理：银行需要从多个渠道收集大量的客户数据，包括个人基本信息、交易记录、网络行为等，将数据进行整合和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2. 建立客户画像：通过对客户数据进行深度挖掘和分析，识别出各类客户的关键特征，如年龄、收入、消费习惯等，并结合社交媒体的数据进行情感分析，了解客户的兴趣爱好和偏好，从而构建客户画像。
3. 个性化推荐：根据客户画像的建立，银行可以通过推荐系统向客户提供个性化的金融产品和服务，例如基于客户的投资偏好推荐优质的理财产品，或者根据客户的消费习惯推荐适合的信用卡。
4. 风险控制与反欺诈：基于大数据的风险控制模型可以对特定客户进行风险评估，并及时发现潜在的欺诈行为，减少银行的风险损失。
三、基于大数据的银行个性化服务的研究1. 价值定位：通过客户画像的分析，银行可以更好地了解客户的价值和需求，从而进行产品差异化的定位，提供更适合客户的个性化服务。
2. 客户体验优化：通过分析客户的行为数据和反馈信息，银行可以发现客户在使用金融产品和服务时遇到的问题和痛点，进而优化产品设计和服务流程，提升客户的体验感。
3. 营销策略优化：基于客户画像和行为分析，银行可以精准地进行市场细分和目标客户选择，在推广活动中投放更具针对性的广告和信息，提高营销效果。
如何利用大数据分析提升客户满意度
如何利用大数据分析提升客户满意度引言：在当今商业领域，客户满意度被视为企业成功的关键因素之一。
随着现代技术迅猛发展，大数据分析提供了一种有力手段，能够帮助企业洞察消费者的需求和行为模式，从而改善产品和服务，提升客户满意度。
本文将探讨如何利用大数据分析来提升客户满意度，并介绍几个实际案例。
一、大数据分析的背景和意义1.1 大数据分析的定义和重要性大数据分析是指通过收集和分析大规模数据，以发现隐藏在数据中的有价值的信息和内在规律的过程。
企业可以利用大数据分析了解客户需求、行为习惯和反馈意见，从而为客户提供个性化的产品和服务，提高客户满意度。
1.2 大数据分析在提升客户满意度中的优势大数据分析具有如下优势，有助于提升客户满意度：首先，大数据分析可以帮助企业了解客户的喜好和需求。
通过收集大量的客户数据，企业可以深入了解客户的消费习惯、购买决策和产品偏好，为客户提供更加个性化的产品和服务。
其次，大数据分析可以发现隐藏的市场机会。
通过对大数据的挖掘和分析，企业可以发现潜在的市场需求和未满足的客户需求，及时推出相应的产品和服务。
再次，大数据分析可以提高客户服务的效率和质量。
通过分析客户反馈数据和在线交流记录，企业可以识别客户的疑问、问题和投诉，并及时做出回应和解决方案，提升客户服务质量。
最后，大数据分析可以实现客户关系的持续发展。
通过分析客户数据，企业可以建立客户画像，深入了解客户特征和关系，从而制定个性化的营销策略和客户关怀计划，提升客户的忠诚度和满意度。
二、利用大数据分析提升客户满意度的方法2.1 数据采集和整合要利用大数据分析提升客户满意度，首先需要进行数据采集和整合。
企业可以通过各种方式收集客户数据，如销售数据、用户行为数据、客户反馈数据等。
这些数据可以来自企业内部系统、社交媒体、在线调研等渠道。
然后，将这些数据整合到一个统一的平台中，进行清洗、去重和标准化，以便后续的分析和应用。
2.2 数据分析和挖掘在数据采集和整合完成后，企业可以利用各种数据分析工具和技术，对数据进行挖掘和分析。
大数据分析师行业的客户洞察和用户行为
大数据分析师行业的客户洞察和用户行为在当今数字化时代，大数据分析一直是企业决策和市场竞争中至关重要的一环。
作为一项关键的行业，大数据分析师扮演着收集、整理和分析数据以提供有益见解的角色。
客户洞察和用户行为是大数据分析师日常工作中重要的组成部分，本文将深入探讨这两个方面的内容。
一、客户洞察客户洞察是指通过分析大数据，了解和理解客户的需求、心理状态和行为模式。
这对于企业制定有效的市场营销策略和提供个性化的产品和服务至关重要。
1. 数据收集大数据分析师首先需要搜集客户相关的数据，这些数据可以来自内部的销售、客户关系管理系统，也可以来源于外部数据供应商。
常见的数据类型包括客户基本信息、购买历史、在线活动等。
2. 数据整理与清洗收集来的数据可能混乱不堪，而大数据分析师需要进行数据的整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
这涉及到数据清洗、去重、处理缺失数据等步骤，以获得高质量的数据集。
3. 数据分析在数据整理完成后，大数据分析师会使用各种统计和分析工具来对数据进行分析。
通过应用统计建模、机器学习和数据挖掘等技术，大数据分析师可以发现潜在的市场趋势和客户行为模式。
4. 洞察提炼根据数据分析的结果，大数据分析师将洞察提炼为可操作的见解。
这些见解有助于企业了解客户需求、优化产品和服务、改进市场推广策略等。
大数据分析师需要将复杂的数据分析结果转化为易于理解和使用的形式，供企业高层参考。
二、用户行为用户行为是指用户在使用产品或服务时表现出的行为和态度。
了解用户行为有助于企业优化产品设计、提升用户体验和提供个性化的服务。
1. 行为追踪大数据分析师通过追踪用户行为数据，可以掌握用户在产品或服务上的使用情况。
这些数据可以包括用户访问网站的次数、停留时间、点击行为、购买历史、评价等。
2. 用户画像构建通过分析和挖掘用户行为数据，大数据分析师可以生成用户画像。
用户画像是对用户基本信息、兴趣爱好、购买习惯、偏好等方面的综合描述。
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使用RFM方法(最近购买日Recency, 各期购买频率Frequency, 各期平均 单次购买金额Monetary)能够科学地预测老客户(有交易客户)今后的购买 金额，再对销售毛利率、关系营销费用进行推算，就能按年、按季、按 月分析出今后几期的客户价值。
在这里，客户价值指CRM毛利。CRM毛利 = 购买金额 - 产品成本 - 关 系营销费用。
1、下期产品成本
下期产品成本 = 下期购买金额 * (1 - 下期销售毛利率) 如果某客户上、下期之间无交易期数为0，则下期毛利率 = 上期毛利率。 上期指有成交的最近一期。 如果某客户上、下期之间无交易期数为r1 (r1>0)，则下期毛利率 = 上期毛 利率 * (1 + Δ )。其中Δ = (上期至r1=0期之间的)线性回归方程的斜率 * r1 / 2，用Δ 对毛利率进行微调。之所以采用线性拟合回归，是因为决定系数 R2在这里并不重要，我们仅是求得无交易期间的企业整体毛利率升、降趋 势，并且不是用拟合回归方程本身去预测下期毛利率。
大数据中的 客户价值分析
大数据下，用户分析的核心是什么？ ——解决实际问题 确定用户分析目的，具体是为了降低成本？增 加收入？优化用户体验？提升营销效果？用户 针对性管理？
确定目的后开始选择合适的数据，然后搭建模 型，最后得出结果，并用数据可视化解读。 大数据时代，用户数据使用成为企业发展的重 中之重。
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1、观察随机模型
曲线形状均由其参数a、b、p、q、k决定。
1、观察随机模型
频率概率分布列符合负二项分配，参数a、b由客户的平均购买频率计算出来 。假设有一组样本，对应n家成交客户，fi(i = 1, 2 … n)【样本长度为n】表 示每家客户的平均购买次数，通过最大概似估计法可求得a、b，并且可求得 平均频率 = b/a。频率模型为离散函数，f>0，频率平均值 =ceil(b/a)=ceil(2.67/1.84)=2。示例的无成交概率分布列P(0)≈31%，意味 着其余有成交概率分布列之和ΣP(i)≈69%，其中P(1)≈30%(峰值)， P(2)≈19%，P(3)≈10%。 平均金额概率密度符合伽玛-伽玛分配，参数p、q、k由客户的平均购买金额 计算出来。假设共有n家客户【样本长度为n】，且每家客户有发生购买行为 的期数分别为hk(k=1, 2 … n)【样本宽度分别为hk】，每家客户有发生购买 行为期间的该期平均单次购买金额为mi,j(i=1, 2, … n, j=1, 2, … hi)，通过最 大概似估计法可求得p、q、k，并且可求得对应峰值概率的平均金额 = (p1)/(q+1)*k。平均金额m的概率密度分配为连续函数，m>0，p、q为形状参 数，k为尺度参数。示例的峰值概率密度位于m=9646.96， P(9646.96)=0.00003323598657260607。 从上面随机模型中您已能初步观察到购买频率、平均金额的概率分布情况。
2、下期关系营销费用
定义：Ratei = Σ客户i以往费用 / Σ客户i以往购买金额 Expensei = 客户i以往各期中最小的那期费用(大于0) Monetaryi = 客户i下期购买金额 Xi = Monetaryi * Ratei 如果Xi > Expensei，则下期费用 = Xi； 否则如果Monetaryi < Expensei，则下期费用 = Xi； 否则，下期费用 = Expensei。
4、购买频率、平均金额移转期望值及移转概率计算
针对上述举例，移转期望值及移转概率的推导结果如下：
某客户下期的购买金额 = (该客户的)下期频率 * 下期平均金额 * 下期频率概率 * 下期平均金额概率
二、预测下期产品成本和关系营销费用
CRM毛利 = 购买金额 - 产品成本 - 关系营销费用。 RFM只预测客户下期的购买金额，RFM并不预测下期的毛利率和费用。对个别客 户以往的毛利率、费用采取平均法或移动平均法，应用于下期，该推断显然不合 适；采取如RFM的概率分析方法去推断下期毛利率和费用也不合适，因为这两者 并不是源自客户(或企业、员工)的随机行为，而更是源自企业总体成本控制和差 别应对。 【销售毛利率、关系营销费用的五个基本假设】 • 假设1：假设销售毛利率和关系营销费用不是随机现象，并且毛利率、费用遵 循各自的发生规律。 • 假设2：假设个别客户下期的销售毛利率最接近该客户有成交上期的毛利率。 • 假设3：假设个别客户上期、下期之间存在无交易期数，则下期销售毛利率的 升、降，服从该客户在无交易期间的企业整体毛利率的拟合回归规律。 • 假设4：假设个别客户下期的关系营销费用服从该客户以往的费用、购买金额 比例，即服从关系营销投入产出比。 • 假设5：假设个别客户下期可能存在一个最小关系营销费用基数，它相当于该 客户以往各期费用中的最低值。
3、推导购买频率、平均金额移转概率
图5
3、推导购买频率、平均金额移转概率
图5中的蓝色曲线就是图2的平均金额概率密度函数。绿色曲线就不是平均金额概率密度pi去 乘以m坐标轴的每个对应mi，而是去乘以另一个贝氏事后机率密度函数，这个函数是 {[Γ(2p+q) * m2p-1 * (k+m1)p+q] / [Γ(p) * Γ(p+q) * (m2+m1+k)2p+q]}，它是通过由果 导因的方法获得。 当m2分别等于0.01, 1,000.00, … 400,000.00时，就得到图5的不同图形。当m2等于某值时， 用m轴a1至b1之间的绿色面积除以对应的蓝色面积就得到平均金额移转概率fm(m2 | a1≤m1<b1)。
另一方面，也可能出现少许产品成本、费用数据没有及时填写进CRM系统， 例如“机会-产品”中未及时填写或更新产品/销售价/成本价，造成统计时 产品成本=0.00、毛利率=100%；或者极特殊的数据没有排除，例如上期 毛利率为负值。该情况也需要对个别客户的下期毛利率进行手工修正。
三、完整客户关系生命周期内的客户价值
客户价值 = CRM毛利 = 购买金额 - 产品成本 - 关系营销费用。在完整客户关系 生命周期内(从建立关系到未流失的最近一期)，分析客户今后价值的意义远远大 于分析客户历史价值，因此通常所讲的客户价值分析是对客户今后的价值进行分 析。
三、完整客户关系生命周期内的客户价值
对预测出的今后客户价值结果，您就可按客户价值分层。CRM客户关系 管理将传统的整体营销推进到分块差别化营销、一对一差别化营销的高 度，其立足点就是客户价值差别化分析。 通过预测客户价值，您就清楚一旦VIP客户、大客户流失将在今后造成怎 样的利润损失；也可以找出那些临近亏本或负价值的客户，进行置疑分 析，找出对策。 也要醒地认识到，即便预测出的客户价值较高，也只是说明其价值势 能(购买潜力)较高，坐等客户送上门的价值动能(实际购买)是不现实的， 必须回过头去用CRM基础方法论踏踏实实地与客户互动，推动客户追加 购买、交叉购买。 客户价值分析，是企业决策最重要的依据之一，请做好您企业的客户价 值分析，正确指引商务运营。
RFM方法是国际上最成熟、最为接受的客户价值分析方法，RFM实际上 是一整套分析方法中的部分内容，但最具代表性，其它还包括客户购买 行为随机模型、马可夫链状态移转矩阵方法、贝氏机率推导状态移转概 率方法、回归拟合方法等。
一、客户购买行为随机模型中隐藏着哪些秘密？
随机模型除了显示购买频率概率、平均金额概率的密度分配，还隐藏着购买频率、平均金 额的状态移转期望值和概率这两个秘密，等待被揭示。 揭秘后，您就更加理解用必要长度和宽度的样本数据建立起一套牢固、可靠随机模型的重 要意义，样本越大，客户价值推测结果就越接近即将发生的事情。 【客户随机购买行为的六个基本假设】 • • 假设一：假设客户随机购买频率和随机购买金额两个不同的行为纬度互相独立，不具有 相关性。 假设二：假设客户的购买状态移转行为符合马可夫链的假设，这表示客户下一期购买状 态发生的机率只和上一期的购买状态有关。 假设三：假设个别客户购买频率为卜松分配(Poisson Distribution)。 假设四：考虑客户的异质性，假设上述个别客户单位时间平均购买次数服从伽玛分配 (Gamma Distribution)。 假设五：假设个别客户有购买行为的各期平均单次购买金额为伽玛分配(Gamma Distribution)。 假设六：考虑客户的异质性，假设上述各期平均单次购买金额又符合另一个伽玛分配 (Gamma Distribution)。
用积分表达式就是：
fm(m2 | a1≤m1<b1) = H / L 其中H = ∫a1b1[Γ(2p+q) * m2p-1 * (k+m1)p+q] / [Γ(p) * Γ(p+q) * (m2+m1+k)2p+q] * [P(m1 | p,q,k)] dm1 其中L = ∫a1b1[P(m | p,q,k)] dm 而实际上m2也是一个连续变量，从a1≤m1<b1移转到a2≤m2<b2的移转概率是一个二重积 分，积分表达式为： fm(a2≤m2<b2 | a1≤m1<b1) = ∫a2b2fm(m2 | a1≤m1<b1) dm2 类似地，也使用贝氏机率方法推导频率移转概率，马可夫链中的r1值(无成交期数)、频率随 机模型中的信任区间也是两个重要计算因素。
2、推导购买频率、平均金额移转期望值
以平均金额为例，观察以下图形：
蓝色的就是平均金额概率密度曲线，紫色的是m轴每个mi坐标乘以对应蓝 色概率密度pi得到的新曲线。换句话说，紫色包络线上每个点的值都是蓝 色包络线对应点的mi倍。
2、推导购买频率、平均金额移转期望值
在上图任意位置mi作条垂线，垂线至m=500,000.00(假设此为历史最 大平均金额)之间，紫色面积除以蓝色面积，结果就是mi的状态移转期 望值。可对m设定一些刻度，如0.01、1,000.00、10,000.00、 100,000.00、200,000.00、300,000.00、400,000.00，即可得到这 些刻度的对应的平均金额移转期望值。 用积分表达式描述就是：平均金额移转期望值 = ∫紫色曲线函数dm / ∫蓝色曲线函数dm，积分区间由mi到500,000.00。 购买频率移转期望值也类似，只是频率概率为离散函数。