数据挖掘项目，基于电商用户行为的研究，基于RFM模型与K-Means模型的电商用户行为的研究。本项目使用RFM模型与K-Means模型将电商用户分为不同群体,针对不同用户群体给予不同的营销策略。
核心步骤包括数据收集与预处理，数据探索，数据可视化分析，聚类分析，模型介绍， 模型构建，学习总结。数据集中共有1000条数据，论文中包含对代码和生成图像的详细解释，不用担心看不懂。
项目内容:论文（8800字）(28页)+数据集+代码（ipynb）