机器学习与数据挖掘-2

6.实习内容中：RFM模型和kmeans（猿辅导）

参考答案
RFM模型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。它能够识别优质客户；可以制定个性化的沟通和营销服务，为更多的营销决策提供有力支持；能够衡量客户价值和客户利润创收能力。
R（Recency）——最近一次交易时间间隔。
F（Frequency）——客户在最近一段时间内交易次数。
M（Monetray）——客户最近一段时间内交易金额。
Kmeans算法：
第一步：数据归一化、离群点处理后，随机选择k个聚类质心
第二步：所有数据点关联划分到离自己最近的质心，形成k个簇；
第三步：重新计算每个簇的质心；
重复第二步、第三步，直到簇不发生变化或达到最大迭代次数。

7.特征工程怎么做的，选择了哪些特征作为预测变量？为什么用RFM模型来构建特征变量？（字节跳动）