引言

在当今数字化时代，电子商务已成为商业领域中不可或缺的一部分，企业在网络平台上通过交易产品和服务，与全球范围内的消费者进行互动。随着电子商务的迅速发展，企业面临着巨大的竞争压力，为了有效地满足不同客户群体的需求，提高市场份额，更深入地了解客户的消费行为变得至关重要。

在这种背景下，RFM（Recency, Frequency, Monetary）模型作为一种常用的客户细分工具，得到了广泛的应用。RFM模型基于三个关键指标，即最近购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和消费金额（Monetary），通过这些指标分析客户的购买行为，将客户划分为不同的价值层级。通过RFM细分聚类，企业能够更好地了解客户的价值和忠诚度，制定更精准的市场策略，从而实现营销资源的最大化利用。

本文将深入探讨一个基于Python编程的RFM细分聚类案例。通过代码实现，我们将学习如何加载和预处理电商历史订单数据，计算RFM指标，使用KMeans算法进行聚类分析，以及如何将用户分为不同的价值层级。最终，我们将通过可视化展示来解释不同价值层级用户的分布情况，帮助企业更好地理解其客户群体，为未来的决策提供更多见解。

数据预览：

在这一步，通过调用df_sales.head()方法，展示了数据集的前几行，以便了解数据的结构和内容。

import numpy