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1，谁知道天鑫管理系统简介

《天鑫休闲管理系统》功能强大、操作简单，适用于各种大、中、小型桑拿洗浴中心，也可用于棋牌、茶室等休闲中心的综合管理 。1、可以灵活管理手牌（桌牌）和包房，并对包房自动计时、计费，管理方式灵活、实用。2、独创的手动开台和自动开台设计，更适合您的管理需要。其中自动开台随机选择手牌号码，能够有效避免利用交换手牌进行作弊的行为。3、体贴的“别名查询”，迅速完成品项的加单操作，有效解决了因为加单速度慢造成跑单的问题。4、特有外卖管理，独有的部门可销售商品的控制，适合您各种商品销售的管理需要。5、可以将浴资、门票或所有顾客都需要的毛巾、牙刷等品项定义为基本品项，在手牌开台时系统自动添加该类品项。6、支持现金、储值卡、会员价现金、会员价储值卡、经理签单、赊帐等多种结帐方式。各种方式可以同时使用，并且可以自定义结帐方式。7、可以设置品项退单、品项赠单、手牌退台、经理签单等特殊操作的密码。8、可以设置每个人员的折扣权限。9、可以设置品项的折扣属性，折扣属性具体到单一品项，能否折扣灵活控制。10、管理功能细化到每一个部门。11、强大的会员卡管理功能。支持一卡两用（会员卡、储值卡），可以建立详细的会员档案，会员卡可以置密码，可以多次存款，会员生日自动提醒，会员消费排行榜，会员积分排行榜等等。可以实现批量发卡、卡存款。可以管理折扣卡，并能够根据品项的折扣率、是否折扣等设置自动进行折扣处理。并有储值卡消费日志，计次卡使用频率查询，杜绝任何可能的舞弊操作。12、对于需要按照时间收费的品项，系统自动计时，并自动计算消费金额。13、能够管理所有零售品项的进、销、存，并提供相应的报表。14、可以直接计算并统计技师或服务生的提成，省却了财务人员对手工单的烦琐操作。15、可以根据套票设置和客人的消费内容在结帐时由系统自动形成套票。16、详细收银、加单、销售统计功能，并提供完善的打印报表。17、每个系统操作员的权限可以灵活设定，杜绝一切“跑冒滴漏”和任何舞弊行为。18、可以有选择性的灵活删除任何历史数据。19、可以灵活设置折扣方法、抹零方法、打印机类型、会员积分计算方法、退单退台赠单是否需要密码、时间单位的计算方法等等。20、可以自由定义“钟”（计时单位）的计时长度。整钟提前报警功能。21、采Sybase数据库，支持200以上终端用户同时操作，数据稳定、准确，并能够抵御停电、断电、病毒等意外情况对系统的损害。22、充分吸收了一些大型浴园的管理理念、促销方式，具有使用灵活、操作简单的优点。
同问。。。

谁知道天鑫管理系统简介

2，有哪位工作了的数据挖掘工程师可以回答

数据挖掘从业人员工作分析：数据挖掘从业人员的愿景：数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色)。A：做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等)B：算法工程师(在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等)C：数据分析师(在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等)数据挖掘从业人员切入点：根据上面的从业方向来说说需要掌握的技能。A：做科研：这里的科研相对来说比较概括，属于技术型的相对高级级别，需要对开发、数据分析的必备基础知识。B：算法工程师：主要是实现数据挖掘现有的算法和研发新的算法以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发实现工作。要想扮演好这个角色，你不但需要熟悉至少一门编程语言如(C,C++,Java,Delphi等)和数据库原理和操作，对数据挖掘基础课程有所了解，读过《数据挖掘概念与技术》(韩家炜著)、《人工智能及其应用》。有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》,《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践 》等，当然也少不了你使用的工具的对应说明书了，如SPSS、SAS等厂商的《SAS数据挖掘与分析》、《数据挖掘Clementine应用实务》、《EXCEL 2007数据挖掘完全手册》等，如果多看一些如《数据挖掘原理》 等书籍那就更好了。
这个职位需要有一定编程基础和业务熟练程度。建议先了解下大概技术要求，另外各行业对技术要求也不一样。举个例子，百度机器学习数据挖掘工程师职位描述岗位职责: -通过对海量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息，以提高百度产品质量-利用机器学习技术解决百度各产品线的测试技术问题 -负责上述方向的技术规划，并指导相关工程师的工作任职资格: -精通c/c++编程，熟悉至少一种脚本开发语言，熟悉linux平台 -在机器学习或者数据挖掘领域具有3年以上相关领域的研究或工程经验 -具有良好的沟通能力，和良好的团队合作精神硕士应聘的时候需要很好掌握基础的数据挖掘或机器学习算法吗？当然，基本理论知识(数据挖掘)+实践能力(工程师)+业务理解(bonus).数据挖掘是一门学科,所以如果想从事相关的工作至少要对于该学科的总体概况和细分领域有比较熟悉的认知.简单的要知道算法的原理应用和大多数的应用场景,优缺点等等.一般数据挖掘会在有一定机器学习技术基础之上更偏于业务理解和实现,而纯机器学习工程师可能更偏向于基于某一个特定场景的算法研究.对编程要求不高，而且离码农好像远些，貌似比码农轻松？编程肯定是要的，像美团面试第一轮纸上写代码，数据结构+代码能力必须具备。如果你做数据挖掘，你觉得hadoop及其生态系统的编程能力要求怎样？推荐系统呢？有时觉得会超过码农才能做这些吧~

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3，java实习生刚去公司会做什么呢要求有多高

对于实习生而言，其实很多公司要求都不是很高，毕竟对你的要求要对的起给你的工资水平，很多公司肯定都知道你本身的大体水平，不会期望太高，只是让你边学习边工作，如果你足够聪明伶俐，足够好学，可能就多培养你一些。不过不同水平的公司（BAT>TMD>其他优秀的互联网公司>小型创业公司），肯定是对你的培养程度不同的，相应的对你实习的要求肯定是不同的。不要认为对你要求越高，得到的实习工资就会高，不是的，像腾讯阿里等公司对于实习生技术要求很高，但工资就在两三千左右，但以后的发展却是远远大于这个价值的。一、BAT企业对实习生的要求（以阿里为代表）：java基础非常重要，当然也要深入理解原理，什么JVM,JMM,Classloader，还有一些常见类的源码，自己可以试着分析一遍，现在让你说出LinkedList的内部实现你能不能说出来，HashMap不用多说了，80%的面试都会问到。还有重要的，多线程，并发，网络，IO。这些都是要看看的！特别是spring的源码要好好看看，里面的架构设计得非常好！需要掌握的技术知识具体总结如下：1、操作系统。尤其是内存/线程/进程方面2、计算机网络协议，重点关注 TCP/UDP/HTTP。3、数据结构与算法。4、数据库，知道mysql存储引擎中索引的实现机制、数据库事务的几种粒度、行锁，表锁；乐观锁，悲观锁等5、设计模式，熟悉常用的几种设计模式就行。6、Java语言基础。熟悉java语言基础，了解JVM、内存模型，重点考察 面向对象、集合框架（继承关系，实现原理）、异常体系、IO体系、并发集合、多线程。熟悉多线程编程/并发/线程安全明显可以加分。7、J2EE，熟悉Spring/Spring MVC , ORM 什么的吧。看过源码，了解原理之类的也明显可以加分。8、Linux，熟悉基本的linux命令就行吧9、如果有自己做过的实习项目会加分不少。TMD企业对实习生的要求（以美团为代表）：1、精通Java/C++/golang程序开发(至少一种)2、熟悉linux下后台服务开发、网络开发3、熟悉zookeeper、redis等开源项目优先，4、有分布式、服务一致性领域研发经验优先5、优秀的沟通协调能力以及项目推进落地能力其他优秀的互联网公司（以 网易为代表）1、具备扎实的计算机专业基本功，数据库、网络、操作系统等,深厚的Java的编程基础2、熟悉常见的设计模式具备扎实的计算机专业基本功，数据库、网络、操作系统等,深厚的Java的编程基础，熟悉常见的设计模式3、熟练掌握主流的开源框架设计理念，对Spring、Mybatis等有深入的了解;4、熟练掌握数据库原理，基于Oracle或者Mysql的设计和开发5、熟悉Linux操作系统，git，maven等工具6、有较强的逻辑分析、数据分析、问题排查能力;其他的一些小型的互联网公司，依据自身的发展方向不同，对实习生的要求也是不同的，需要具体问题具体分析的，当然了不变的一点是：基础知识一定要打好，一些计算机基础什么的该知道的要知道。其实上面有些技能还是有点超纲的（对于实习生而言），不要有压力，能有六七分的掌握就可以，不要被这些招聘要求吓坏，很多都是要求偏高的，当然了如果你正好知道那也是你的优势不是？
深圳的话可以考虑一下中兴 华为，像这种大公司招收没有工作经验的机会还是多一些，小公司基本都要进去就能干活的。
能使用框架独立完成一个简单的在界面实现数据库增删改查功能的网站
实习生真没多少要求，硬要说要求的话，最主要的是看中你的学习能力，刚接触项目，首先是看，看项目中数据是怎么进行增删改查的（每个公司有自己的风格，最好适应这种风格），启动好项目找个功能，一步一步看流程，多跟踪几个功能就知道了大概了。对于其他的功能，只能自己百度了

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4，怎么准备Android面试

工作经验，如果从事过Android，就把具体做的哪些内容全都列出来；如果是应届生，就把自己学的与Android相关专业或课程列出来。了解公司，了解公司的历史、管理制度、公司主要是从事Android的哪方面。热爱工作，把自己在Android方面会的东西展现出来，然后喜欢这个行业的地方列出来。以及喜欢这份工作原因。把性格方面，以及处理人际关系方便的回答准备下。如果有过解决问题的成功案例等准备好，如果没有，得表现出踏实，有爱心、责任心、诚信等。这样才有利于公司发展。工作中要有团队精神，平时要与同时多沟通交流，与同事员工互相尊重、互相理解、互相包容。
总体上来说可以分为两种类型，小公司注重你的实践能力，大公司看中你的综合能力。小公司面试会比较集中安卓开发这一块，比较在意你之前有没有类似的项目经验，有没有遇到过目前他们所遇到的一些问题，准备这类公司面试除了基本的一些知识点还需要关注一些安卓开发实际中经常遇到的一些问题，诸如图片缓存，常见的开源框架，oom问题等等。大公司面试比较在意你的综合能力，无外乎是数据结构与算法，计算机网络，操作系统，Java这。我想说在我列出的这么多考查点中，数据结构与算法是一个分水岭，这个的准备需要一个长时间的积累，真正的高手与一般人一试就知道，屡试不爽，所以很多公司都痴迷于考算法，像是美团，百度，爱奇艺等公司，总共整个面试下来可以让你手写5个算法题以上，我说这么多只想告诉你这是一个门槛，能不能跨过去决定了你最终所找工作的水准，所以我都会建议每一个找程序员相关工作的人，这一块要尽早准备，多刷一些leetcode或是其他类似的题。然后在剩下的几块知识中，我只想说你可以不用全部都懂，但是你必须要在某一块知识点是有深入研究的，能够回答面试官4到5个追加问题，如果所以知识点都只能答上一到两个，面试官会觉得你的水平就是这样了，另外也会觉得你没有探究精神，关于后面一点是很恐怖的没有探究精神做不了好的程序员。如果按照重要程度，面试安卓我觉得可以做一个这样的排序:数据结构与算法，java,安卓，计算机网络，操作系统，后面是数据库或是设计模式之类的。java这一块比较重要的是多线程同步异步，java虚拟机内存回收，容器，面向对象一些知识点。就单单是多线程和虚拟机都可以看好几本专门讲解的书了，其他知识点就多啃啃java编程思想，遇到不懂在多翻翻博客加深理解。安卓这一块，异步机制，view的绘制，自定义控件，四大组件都非常重要。不管是android或是java都最好看一些源码，java可以看一些容器的源码，android可以看handler,looper,message等异步通信的源码或是一些开源框架的源码，会看源码绝对是加分项。计算机网络可以注重看上面几层，传输层注重研究。一般来说，前面这几点掌握好了，足以聊好几轮面试，一般面试官你都可以引导他去聊一些你擅长的知识点。后面几块知识点，你可以先掌握一些比较重要的，不一定每次面试都会遇到，但是也得准备。我只提供一些大概的思路，具体到没一块知识点怎么准备可以自己去搜集，大的方向对了加上好的执行力一般可以取得不错的结果，祝好！2016.03.14更新，加一些具体的准备建议：上面这几块知识点，按照其重要程度排序，我个人认为可以这样排：数据结构与算法，Java，Android（如果不找安卓的就去掉这部分），计算机网络，操作系统，设计模式。下面我就按照这个顺序给出一些准备建议。? 数据结构与算法推荐书籍：大话数据结构，数据结构与算法分析（java语言描述），剑指offer，进军硅谷。推荐在线刷题网站：Leetcode(LeetCode Online Judge)，Lintcod(LintCode - 主页)，牛客网（在线编程_C++Java前端经典笔试面试题库）推荐方案：主要做三件事。1， 先看一遍大话数据结构，熟悉一些基本概念，大话这本书只讲了一些基本的数据结构，像是B树，B+树，红黑树需要自己看一些博客或是网站，推荐一个讲解算法的网站-七月算法，另外海量数据处理也是一个经常考的专题，它结合了数据结构和操作系统的一些知识，这个需要进行针对性准备。2，然后开始刷题，最推荐的肯定是leetcode，刷题建议按照标签进行刷题（比如队列，栈，哈希表），刷题从易到难，最好能够刷一百题左右，如果一天一题，至少要三个月以上，所以这个耗时比较长，要从比较早开始准备。进军硅谷这本书有按照专题进行编排，基本上的题目来自leetcode，可以作为一个参考。2， 然后要分析一些常见数据结构的源码实现（比如队列，栈，hashmap之类的），数据结构与算法分析这本书有讲一些，可以结合一些博客进行准备。? Java找程序员工作，大多数情况下需要掌握好一门面向对象的语言，主流上分为Java和C++两大阵营。这里讲Java需要怎么准备。入门书籍：Java核心技术卷一，Head first in java(如果一点面向对象的概念都没有那就看这本)提高书籍：Java编程思想Java虚拟机：深入理解Java虚拟机Java多线程：Java多线程编程核心技术，Java并发编程实践其实我觉得如果有一定基础建议直接看Java编程思想，面试中的考点经常都会在这本书中有讲到。当然Java虚拟机和多线程这两块需要再看一些专门讲解的书，每一次java面试考查内容几乎都离不开这两块。总体来说java考察内容包括以下这些：1，面向对象的一些基本概念：继承，多态之类的2， 抽象类和接口3， 静态类，内部类4， Java集合类，同步和非同步5， Java类加载机制6， Java内存模型和垃圾回收算法7， 线程同步机制（volatile,synchronized,重入锁，threadlocal），线程间通信（wait,notify）8， 异常处理9， 多线程同步问题，生产者消费者，读者写者，哲学家就餐，用java实现10， 了解java中设计模式的思想，用了哪些设计模式，有什么好处? Android入门书籍：第一行代码。提高书籍：Android群英传，Android开发艺术探索。上面的书看好了，一般问题不大。主要问的一些问题：1， Activity，Service,BrocastReceiver,Intent,Fragemnet,ContentProvider，这些组件的基础知识，比如Activity两种启动方式，生命周期，四种启动模式，Service则主要是：两种启动方式，生命周期。还有组件之间怎么通信之类的问题。2， Android的数据存储方式，数据库，sd卡，SharedPreferences 这些3， Listview的优化，与scollview的区别4， view状态与重绘，view的绘制过程，view的事件分发机制，view的事件冲突处理5， Android多线程异步机制，AsyncTask工作原理与源码实现，Handler,Message,Looper异步实现机制与源码分析6， Android常见的开源框架(主要是网络通信，图片加载这些)，了解怎么使用，分析源码7， Oom和anr异常引发的原因，怎么解决8， 了解一些常见的图片缓存技术? 计算机网络推荐书籍：计算机网络自顶向下，tcp/ip协议详解卷一主要看：主要看应用层，传输层，网络层，其中传输层最为重要。主要的一些考察内容有：1， TCP和UDP的区别2， TCP的三次握手，和四次挥手，为什么需要三次握手，为什么要四次挥手（这两个为什么要考虑非常清楚）3， TCP拥塞控制算法（慢启动，拥塞避免，快速恢复），流量控制算法，滑动窗口协议，选择重传。4， TCP可靠性是怎么保证的(通过哪些机制保证)？5， HTTP协议报文格式，请求方法字段以及各个方法之间的区别，了解常见的响应状态码，了解cookie机制，了解WEB缓存技术（条件get方法）。6， DNS协议的各层域名服务器，两种查询方式（递归和迭代），dns缓存7， Udp的特点，适用场景，校验机制8， 从输入一个网址到最后网页显示整个过程发生了什么？9， IP地址组成，ARR,RARP,ICMP协议，路由选择算法
1. 面试前：了解一下面试公司，公司对该岗位的技能要求、工作职责；2. 面试中：不要紧张，与面试官交谈时眼睛要直视对方，一般这样是判断面试者是否懂基本礼仪和是否自信的标准；技术问题懂的就认真回答，不懂的就表示抱歉，直说自己对这点不是很熟悉，切忌乱回答；语言表达要流畅；最最重要的就是技术能力得达标！3. 面试后：若一直未回复，可电话咨询一下原因。

5，RFM模型的分析

1.如何通过外卖订单数据，分析用户的基本属性；　　用户的订单上都有订餐地址，通过对于订餐地址的统计，我们可以查询到不同条件组合下的用户分布，甚至能知道喜欢某道菜的用户都在哪里。类似的用户数据挖掘，还可以根据复购构成、复购用户跨平台使用情况、性别组成做更精细化的分析。　　值得注意的是，数据平台间的差异还是蛮大的，除了跨平台分析也需要分平台对比，有利于针对不同平台做出不同的营销策略。　　上面这些最基本的用户属性对于精细化运营还是不够的。 因为这些信息无法帮助你解决下面四个问题——　　1.谁是我的重要价值客户，他们都有什么特点？　　2.谁是我需要重点保持联系的客户，他们都有什么特点？　　3.谁是我的重要发展客户，他们都有什么特点？　　4.谁是我的重要挽留客户，他们都有什么特点？　　想要解答这个问题，我们需要动用更高阶的分析模型，去挖掘有效信息。2.如何通过RFM模型，为用户分群，实现精细化运营　RFM模型是一个被广泛使用的客户关系分析模型，主要以用户行为来区分客户，RFM分别是：　　R = Recency 最近一次消费　　F = Frequency 消费频率　　M = Monetary 消费金额　　需要详细了解以上三个指标定义的，可以去戳度娘，教科书式的RFM区分，会将维度再细分出5份，这样就能够细分出5x5x5=125类用户，再根据每类用户精准营销……　　显然125类用户已超出普通人脑的计算范畴了，更别说针对125类用户量体定制营销策略。实际运用上，我们只需要把每个唯独做一次两分即可，这样在3个维度上我们依然得到了8组用户。　　这样，之前提的四个问题，就能很容易被解读（编号次序RFM,1代表高，0代表低）　　重要价值客户（111）：最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，必须是VIP啊！　　重要保持客户（011）：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实客户，我们需要主动和他保持联系。　　重要发展客户（101）：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（001）：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。3.如何在BDP个人版上建立RFM模型，帮助用户分群　　这时候可能会有朋友问了，天啦，你这个三维模型，我没办法用BDP来建表格了。所以我们需要做的是将三维模型二维化，我们将R域切一块出来（即在近30天有复购的用户中做分析），压扁了就会看到。　　上方的表示或许还是太学术了，简单的说　　第一步：先挑出来近1个月的复购用户。　　第二步：近1个月内复购用户的平均实付金额做纵轴。　　第三步：近1个月内复购用户的购买次做横轴，生成表格。　　第四步，你需要自己在这个表格上划红线。　　横着的红线，代表着你认为来吃饭的客人平均每餐该花多少钱，我这里设定的值是25元，叫外卖25都没付到，对我而言是低消费金额（低M）用户。　　竖着的红线，代表着你认为复购多少次的客人，是你的高频用户。外卖点餐流动率很大，一个用户每个月能在一家店点三次以上的菜，对我而言即是高频。　　这样，BDP个人版上的RFM模型就建立好了。这个RFM模型在实操时有什么用呢？举个例子　　比如对圈用户群发短信转化只有不到1%时，你可以用RFM做个分析，只选取R值高的用户(最近2周到最近一个月内消费的用户），转化率可以由1%提升到10%。　　这也意味着，以往6元/订单将下降到0.6元/订单。掌柜们是愿意花600元给10000个用户发短信，得到100个订单，还是愿意花48元给800人发短信得到80个订单，相信大家一定会选后者。　　而整体的RFM区分，则能够帮掌柜们针对不同的用户发不同的短信，短信的开头是用“好久不见”、还是用“恭喜你成为VIP”，就得看时重要保持客户还是重要价值用户了。只有能区分用户，才能走向精细化运营。
RFM在传统的直效营销领域的应用作为一种对客户分类的方法，RFM分析模型起初主要用于直效营销(Direct Marketing)领域，目的是提高老客户交易的次数。广东一家办公设备及耗材零售企业，在省内建立了9家连锁配送中心，业务发展迅速，有过成交记录的老客户也多了起来，通过向客户用邮政信函发送商品目录、开展直效营销的成本越来越高。该公司希望找到一种更有效的方法，来区分客户，以便在“更恰当的时间、向恰当的客户传递恰当的商品信息”，从而刺激重复交易，同时也适当降低邮寄费用。他们把客户购买日期到当天的天数算出来，得到R这个参数。然后可以依据参数R的大小对客户进行分组，例如可以把客户分成数量基本相等的5个等级，R5级表示购买时间最接近统计当日，R1级表示购买时间最远离统计当日；此外还可以依据停止交易的绝对天数、不考虑每级的客户数量是否近似而进行划分。对于R5级的客户，该公司会立即再邮寄一份商品目录及奖励积分计划，对于R4级的客户则会在一周内再邮寄一份商品目录及奖励积分计划，对于R3级以下的客户则不采用这重追随购买的邮寄方式。 根据国外的统计结果，R5级客户对直效邮件的回函率是R4级的三倍，因为这些客户刚完成交易不久，所以会更注意同一公司的商品信息。如果及时跟进的邮件内容，采用“交叉销售”（Cross-Sell）或“追加销售”（Up-Sell）的策略，推荐与客户购买需求相关度高的商品，或者提供额外的重复购买奖励，效果更加显著。通过大量的统计发现，紧随参数R之后、与重复购买有密切关系的是参数F。采用F购买次数作为参数，将客户分为F5~F1五组，采取不同的邮寄策略也是很有意义的。例如过去6个月购买超过5次以上的客户，今后将每月邮寄一次商品目录；而购买不足2次的客户，将只会每两个月邮寄一次。相对而言，参数M与刺激重复购买的频率之间关系不那么紧密。统计发现，如果采用M货币价值这个参数对客户分类，平均交易金额高的客户的反馈率并不见得比平均交易金额低的客户来得多。但这个世界永远存在这样一些客户，他们对一些促销宣传小策略反应冷漠，但偶尔一次的大额采购往往给您带来意外的惊喜。 因此有必要让他们在需要采购的时候能想起您，这就需要利用参数M，同样我们也可以把客户分为M5~M1五组。将客户分别按照R、F、M参数分组后，假设某个客户同时属于R5、F4、M3三个组，则可以得到该客户的RFM代码543。同理，我们可以推测，有一些客户刚刚成功交易、且交易频率高、总采购金额大，其RFM代码是555，还有一些客户的RFM代码是554、545……每一个RFM代码都对应着一小组客户，开展市场营销活动的时候可以从中挑选出若干组进行。RFM非常适用于提供多种商品的企业，这些商品单价相对不高，或者相互间有互补性，具有多次重复购买的必要，这些企业可能提供如下商品：日用消费品、服装、小家电等；RFM也适用于这类企业，它们既提供高价值耐用商品、同时又提供配套的零部件或维修服务，如下：精密机床、成套生产设备、打印机等；RFM对于商品批发、原材料贸易、以及一些服务业（如旅行、保险、运输、快递、娱乐等）的企业也很适用。
RFM的含义如下：1、R（Recency）：客户最近一次交易时间的间隔。R值越大，表示客户交易发生的日期越久，反之则表示客户交易发生的日期越近。2、F（Frequency）：客户在最近一段时间内交易的次数。F值越大，表示客户交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃。3、M（Monetary）：客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大，表示客户价值越高，反之则表示客户价值越低。4、RFM分析就是根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。rfm分析方法如下：我们通常采用交易数据的格式进行分析。因为交易数据可以整理成客户数据，而客户数据无法还原成交易数据。即用交易数据的字段可以得到客户数据的字段，反之不行。具体是“交易数据”还是“客户数据”根据数据源文件的格式而定。【变量】：选择各个变量【分箱化】：评分的总分是多少【保存】：生成哪些新的变量，可以自定义名称。【输出】：可以全部勾选，为了能全面的解读RFM分析结果。确定后，生成了四个新的变量崭新-得分：最后一次交易的时间间隔得分；频率-得分：交易总次数得分；消费金额-得分：交易总金额得分；RFM得分：RFM得分分析结果解读：该图主要用来查看每个RFM汇总得分的客户数量分布是否均匀。我们期望均匀的分布，若不均分，则应该重新考虑RFM的适用性或尝试另一种分箱方法（减少分箱数目或随机分配绑定值）“RFM热图”是交易金额均值在RS和FS绘制的矩阵图上的图形化表示，用颜色深浅表示交易金额均值的大小，颜色越深，表示相应矩阵块内的客户交易金额均值越高。如本例随着RS和FS的分值增大，颜色越来越深，说明客户最近一次交易时间越近、交易次数越多，其平均交易金额越高。该图是最后一次交易时间、交易总次数、交易总金额之间的散点图。通过散点图可以清晰直观的看到三个分析指标两两之间的关系，便于指标相关性评估。本例中，交易总次数和交易总金额存在较为明显的线性关系，而最后一次交易时间和另外两个分析指标之间的相关性较弱。

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