最近我们被客户要求撰写关于RFM、决策树模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。

团队需要分析一个来自在线零售商的数据

该数据包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。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。我们被要求建立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是一个用于营销分析的模型，它通过购买模式或习惯来细分公司的消费者群体。特别是，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）。

然后，通过测量和分析消费习惯，RFM被用来识别一个公司或组织的最佳客户，以改善低分客户并保持高分客户。

经常性、频率、价值（RFM）是一种营销分析工具，用于根据客户消费习惯的性质来确定公司的最佳客户。一个RFM分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分析帮助企业合理地预测哪些客户有可能再次购买他们的产品，有多少收入来自于新客户（相对于老客户），以及如何将偶尔购买的买家变成习惯购买的买家。