rfm分析的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

商業框架圖鑑╳創意發想圖鑑【二合一超級思維套組】

為了解決rfm分析的問題，作者堀公俊 這樣論述：

提企畫、做簡報、找靈感、帶團隊、破難題……. 針對不同工作場景，按圖索驥套用適合的框架， 迅速建構專業格局，破壞式創新 上班族、主管、老師、學生、業務人、行銷人…… AI時代菁英必備的武器「超級思考套組」 　　★收錄最詳盡的「商業框架」和「創意發想框架」圖解工具書 　　★隨身攜帶的「思考工具」，所有工作難題都能迎刃而解 　　★《商業框架圖鑑》日本熱銷超過100,000冊 　　★《創意發想圖鑑》一本在手，得到百年創意智慧 　　◎《商業框架圖鑑》：五大類場景╳69款商業框架╳201種工作思考工具 　　框架，是思考的架構， 　　如果每次遇到問題都要從頭開始，將耗時又耗力， 　　因此，從古至今

的管理大師、企業顧問都懂得靈活運用框架， 　　幫個人和團隊加速思考、解決問題、做出決策。 　　邏輯縝密的框架，還能跨越語言和文化的藩籬，讓跨國人士能快速溝通，達成共識。 　　雖然人們常說，要跳脫框架思考，但熟知的框架少太，思考反而會被局限， 　　本書列舉五大常見的工作場景，透過69款商業框架，並延伸出201種思考工具， 　　讓問題迅速解決、提升效率和生產力、激發團隊潛能： 　　．13款精準決策的「規畫策略框架」：3C、SWOT、PEST、3M、7S、VRIO、安索夫矩陣⋯⋯ 　　．10款讓人買單的「市場行銷框架」：STP、定位圖、產品生命週期⋯⋯ 　　．13款找出結論的「發現問題框架」：A

s is / To be、魚骨圖、邏輯樹⋯⋯ 　　．17款提升效能的「團隊管理框架」：PDCA、5S、三現主義⋯⋯ 　　．16款實現願景的「組織發展框架」：Will / Skill矩陣、周哈里窗、全腦模型⋯⋯ 　　當缺乏靈感、製作資料、開會討論時， 　　都能隨時隨地善用這本書，幫你找出思考切入點、即時解決當前問題！ 　　◎《創意發想圖鑑》：六大類場景╳68款創意發想框架╳170種點子思考工具 　　原來，創意也能套公式！ 　　很多人絞盡腦汁也想不出好點子， 　　但其實「創意不過是舊元素的重新組合」， 　　腦中既有素材的量正是左右創意的關鍵。 　　因此，無論是企畫發想、產品開發、設計或行銷等

領域， 　　只要套用前人流傳的創意原理、模型、觀點等思考架構， 　　就能找出靈感、發揮創意，任何人都能推陳出新，想出好點子！ 　　本書列舉六大常見的工作場景，透過68款創意發想框架，並延伸出170種點子思考工具， 　　無論你在任何領域中，都能讓靈感源源不絕，富有創造力： 　　．11款集思廣益的「資訊蒐集框架」：同理心地圖、田野訪談、時間軸⋯⋯ 　　．12款跳脫窠臼的「自由發想框架」：腦力激盪、反向問題、心智圖⋯⋯ 　　．14款延伸創意的「觀點轉換框架」：奧斯本檢核表、6頂思考帽、破冰活動⋯⋯ 　　．14款整合想法的「輔助發想框架」：KJ法、交叉法、提喻法⋯⋯ 　　．10款確認無誤的「測試驗

證框架」：模型化、說故事法、情境規畫法⋯⋯ 　　．7款評估創意的「評估決定框架」：PMI法、SUCCESs法、高低矩陣⋯⋯ 　　當想擁有好點子、蒐集資訊、評估想法可行性時， 　　都能隨時使用本書思考框架，幫你快速產出想法、好點子源源不絕！ 好評推薦 　　Zoey｜佐編茶水間創辦人 　　李河泉｜「跨世代溝通」千萬首席講師、商周CEO學院課程王牌引導教練 　　馬克凡｜「IamMarkVen馬克凡」IMV品牌執行長　 　　孫治華｜簡報實驗室創辦人、策略思維商學院院長　　　 　　許維真metta｜經濟部創業顧問 　　劉奕酉｜職人簡報與商業思維專家 　　劉恭甫｜創新管理實戰研究中心執行長 　　「

與其說是圖鑑，更像是字典或百科全書。超棒的管理和創新圖示，一查就有，一看就懂。不只是購買，更要收藏。」──李河泉，「跨世代溝通」千萬首席講師、商周CEO學院課程王牌引導教練 　　「如果說在職場上走跳，想有亮眼表現，馬克凡認為《商業框架圖鑑×創意發想圖鑑【二合一超級思維套組】》是快速打造思維框架的寶典！是你可以在同事、客戶、老闆面前，讓人眼睛一亮的職場神器，超過上百種思維框架組合建構的圖鑑，幫助你隨心所欲解決職場上的多數困難。」──馬克凡，「IamMarkVen馬克凡」IMV品牌執行長 　　「框架就是思考的累積，是一個你可以瞬間借力施力的思考工具，很多時候不是我們不會，而是沒想完整，沒想到用

什麼樣的角度去思考問題。這套書幫我們整理了很多在商業世界中常用的框架，協助我們的思考可有一個完整與合適的切入點。更好的是，還強化了創意發想的工具，讓我們可以在解決方法中多了創意的元素進去，是一套很適合大家收藏的入門商用框架工具書。」──孫治華，簡報實驗室創辦人、策略思維商學院院長 　　「精簡、濃縮、好記憶，用視覺化圖鑑提升水平、垂直思考的能力。」──劉奕酉，職人簡報與商業思維專家  

rfm分析進入發燒排行的影片

H百貨會員消費行為分析

為了解決rfm分析的問題，作者黃敬介 這樣論述：

摘要 iAbstract ii誌謝 iv目錄 v表目錄 vi圖目錄 vii第壹章 緒論 1第一節 研究背景與動機 1第二節 研究個案公司介紹 5第三節 研究目的 6第四節 研究流程 7第貳章 文獻探討 8第一節 RFM模型 8第二節 NES模型 10第參章 研究方法 12第一節 研究架構 12第二節 架構模型定義 12第肆章 資料分析 18第一節 H百貨樓層經營與DM效果 18第二節 RFM & NES分群 23第三節 消費行為交叉分析 24第伍章 結論與建議 41第一節 結論 41第二節 建議 43第三節

研究限制與未來研究建議 47參考文獻 49

SPSS統計分析商用建模與綜合案例精解

為了解決rfm分析的問題，作者楊維忠 這樣論述：

SPSS高級建模技術可廣泛應用於商業領域的量化分析。本書的最大特色以精選的商用案例詳解SPSS前沿建模技術在商業領域的綜合應用，以期為通過建模量化分析改善商業運營水準管理，或提升核心競爭力的職場人士閱讀參考。 全書共12章，第1章～第2章介紹SPSS快速入門和建模技術要點，後續各章節均以實際商業應用案例的形式詳解SPSS在商用實踐建模中的應用與分析。建模技術方面，本書系統介紹了神經網路多層感知器、徑向基函數、決策樹等熱門大資料處理建模技術應用，以及SPSS專門用於市場行銷的聯合分析、直銷模組分析等高級專業建模技術應用，也介紹了經典的線性回歸分析、相關分析、因數分析、聚類分析、描述性分析、方差

分析、交叉表分析等一般統計建模技術應用；精選的案例都是當下流行熱門的商業運營領域，包括市場調研、市場行銷、客戶滿意度調查、連鎖門店分類管理、乳製品物流配送、客戶關係分級分類維護、務審批、消費者綜合體驗、上市公司估值等。書中每一個案例都以解決實際問題、提升價值貢獻為導向，通過具體案例詳解涉及多種SPSS技術的綜合應用，融會貫通組合應用多種建模技術達到理想分析效果。 本書內容翔實、應用範圍廣泛。一是可供商業運營領域的各類職場人士借鑒參考，無論是高層管理者、決策者、具備多年從業經驗的資深人士，還是基層應用崗位、職場新手，只要在工作中有量化分析的需求，都可通過學習本書舉一反三提高商業運營水準或提升職

場競爭力；二是可供高等院校經濟管理類、商業運營類及相關專業專科生、本科生、研究生和MBA學員學習閱讀，也可作為掌握建模技巧以完成畢業設計的學生參考書。 張甜,山東大學金融學博士生，金融風險領域研究專家，參與《地方金融運行動態監測及系統性風險預警研究》等多項重大專案，精通SPSS、Stata、R語言，編著有《SPSS統計分析與行業應用案例詳解》 《Stata統計分析與行業應用案例詳解》等暢銷書。   楊維忠,山東大學經濟學碩士，CPA，十年商業銀行工作經歷，歷任運營、風控、行銷、內控等多個職位，擅長商務建模，精通SPSS、Stata、EViews，編著有《SPSS資料採擷與案例

分析應用實踐》 《Stata統計分析與實驗指導》等近十本暢銷書。 第1章 SPSS快速入門 1 1.1 SPSS軟體的開啟 3 1.2 SPSS軟體的關閉 6 1.3 SPSS資料編輯器 7 1.3.1 SPSS資料編輯器變數視圖 8 1.3.2 SPSS資料編輯器資料視圖 12 1.4 增加新的變數或樣本觀測值 13 1.4.1 在現有資料檔案中增加新的變數 13 1.4.2 在現有資料檔案中增加新的樣本觀測值 14 1.5 變數和樣本觀測值基本操作 14 1.5.1 變數和觀測值的移動、複製和刪除 14 1.5.2 數據轉置 15 1.5.3 變數計算 16 1.6 對資

料按照變數或樣本觀測值進行排序 19 1.6.1 對資料按照變數進行排序 19 1.6.2 對資料按照樣本觀測值進行排序 21 1.7 數據查找 22 1.7.1 按照觀測值序號查找儲存格 22 1.7.2 按照變數值查找資料 23 1.8 資料合併 24 1.8.1 按照樣本觀測值合併資料檔案 24 1.8.2 按照變數合併資料檔案 27 1.9 生成新的時間序列 29 1.10 缺失值處理 32 1.11 讀取其他格式的資料檔案 35 1.11.1 讀取Stata資料檔案 36 1.11.2 讀取Excel資料檔案 38 1.11.3 讀取文本資料檔案 41 1.12 SPSS統計分析報告

45 1.13 SPSS説明系統 50 第2章 SPSS建模技術要點介紹 53 2.1 SPSS中的建模技術 53 2.1.1 描述性統計模組 53 2.1.2 比較平均值模組 54 2.1.3 相關分析模組 56 2.1.4 回歸分析模組 57 2.1.5 非參數檢驗分析模組 60 2.1.6 聚類分析模組 61 2.1.7 降維分析模組 62 2.1.8 一般線性模型分析模組 63 2.1.9 廣義線性模型分析模組 64 2.1.10 混合模型分析模組 65 2.1.11 對數線性模型分析模組 66 2.1.12 生存分析模組 67 2.1.13 刻度分析模組 68 2.1.14 貝葉

斯統計分析模組 69 2.1.15 直銷模組 70 2.1.16 神經網路模組 71 2.1.17 決策樹模組 72 2.2 建模注意事項 73 2.2.1 建模是為了解決具體的問題 73 2.2.2 有效建模的前提是具備問題領域的專業知識 73 2.2.3 建模之前必須進行資料的準備 74 2.2.4 最終模型的生成在多數情況下並不是一步到位的 74 2.2.5 模型要能夠用來預測，但預測並不僅含有直接預測 75 2.2.6 對模型的評價方面要堅持結果導向和價值導向 76 2.2.7 建立的模型應該是持續動態優化完善的 76 2.3 研究方案設計 77 2.3.1 在明確的研究目的基礎上制定

可行的研究計畫 77 2.3.2 根據已制定的研究計畫搜集研究所需要的資料 78 2.3.3 運用資料統計分析軟體對搜集到的資料進行整理 78 2.3.4 使用合適的分析方法和工具對資料進行各種分析 79 2.3.5 分析研究結果並得出研究結論 79 2.4 研究結論與重點回顧 79 第3章 SPSS在電子商務平臺商戶行銷中的應用 80 3.1 建模技術 80 3.2 建模思路 81 3.3 幫助確定我的最佳連絡人（RFM分析） 82 3.3.1 SPSS分析過程 82 3.3.2 結果分析 90 3.4 將我的連絡人分為多個集群分析 92 3.4.1 SPSS分析過程 92 3.4.2 結

果分析 95 3.5 生成對產品做出了回應的連絡人的概要 105 3.5.1 SPSS分析過程 106 3.5.2 結果分析 109 3.6 確定回應最多的郵遞區號 111 3.6.1 SPSS分析過程 111 3.6.2 結果分析 115 3.7 選擇最有可能進行採購的連絡人 117 3.7.1 SPSS分析過程 117 3.7.2 結果分析 122 3.8 控制包裹檢驗 128 3.8.1 SPSS分析過程 128 3.8.2 結果分析 131 3.9 研究結論與重點回顧 131 第4章 商業銀行授信客戶信用風險評估 133 4.1 建模技術 133 4.2 建模思路 135 4.3 神

經網路多層感知器分析一 135 4.3.1 準備資料以進行分析 135 4.3.2 分析過程 138 4.3.3 結果分析 149 4.4 神經網路多層感知器分析二 157 4.4.1 準備資料以進行分析 157 4.4.2 分析過程 158 4.4.3 結果分析 161 4.5 研究結論與重點回顧 170 第5章 線上旅遊供應商客戶分類建模技術 172 5.1 建模技術 172 5.2 建模思路 174 5.3 神經網路徑向基函數分析一 174 5.3.1 分析過程 175 5.3.2 結果分析 181 5.4 神經網路徑向基函數分析二 187 5.4.1 分析過程 187 5.4.2 結

果分析 189 5.5 研究結論與重點回顧 202 第6章 小額快貸大資料審批建模技術 204 6.1 建模技術 204 6.2 建模思路 206 6.3 決策樹分析一 206 6.3.1 分析過程 207 6.3.2 結果分析 227 6.4 決策樹分析二 237 6.4.1 分析過程 238 6.4.2 結果分析 246 6.5 研究結論與重點回顧 262 第7章 汽車消費市場調研建模技術 263 7.1 建模技術 263 7.2 建模思路 265 7.3 研究過程 266 7.3.1 為聯合分析生成計畫檔 266 7.3.2 根據計畫檔以及其他相關因素設計調查問卷 282 7.3.3

進行問卷調查並將所得資料錄入到SPSS中 285 7.3.4 SPSS分析 285 7.4 研究結論與重點回顧 301 第8章 住宅社區訂奶量預測分析建模技術 304 8.1 建模技術 304 8.2 建模思路 307 8.3 使用專家建模器進行批量預測 307 8.3.1 分析前資料準備 308 8.3.2 專家建模器分析過程 311 8.3.3 結果分析 321 8.4 通過應用保存的模型重新進行批量預測 329 8.4.1 專家建模器分析過程 329 8.4.2 結果分析 334 8.5 研究結論與重點回顧 342 第9章 手機遊戲玩家體驗評價影響因素建模分析 343 9.1 建模

技術 343 9.2 資料來源 345 9.3 建立模型 346 9.3.1 回歸分析 347 9.3.2 單因素方差分析 357 9.3.3 單因變數多因素方差分析 367 9.4 研究結論與重點回顧 377 第10章 家政行業客戶消費滿意度調研建模技術 378 10.1 建模技術 378 10.2 建模資料來源與分析思路 380 10.3 建模前數據準備 383 10.3.1 資料整理 383 10.3.2 可靠性分析 385 10.3.3 描述性分析 390 10.3.4 相關性分析 393 10.4 建立模型 395 10.4.1 客戶消費滿意度影響因素建模技術 396 10.4.2

客戶消費次數影響因素建模技術 406 10.4.3 客戶推薦次數影響因素建模技術 407 10.5 研究結論與重點回顧 408 第11章 軟體和資訊技術服務業估值建模技術 410 11.1 建模資料來源 410 11.2 建模技術 411 11.3 建模前數據準備 412 11.4 建立模型 419 11.4.1 市盈率口徑估值與業績表現研究 419 11.4.2 市淨率口徑估值與業績表現研究 425 11.5 研究結論與重點回顧 426 第12章 美容連鎖企業按門店特徵分類分析建模技術 427 12.1 建模技術 427 12.2 建模思路 429 12.3 數據準備 429 12.4

因數分析 431 12.4.1 分析過程 431 12.4.2 結果分析 437 12.4.3 圖形分析 440 12.5 聚類分析 442 12.5.1 K均值聚類分析過程 442 12.5.2 K均值聚類結果分析 445 12.5.3 系統聚類分析過程 446 12.5.4 系統聚類結果分析 454 12.6 研究結論與重點回顧 457

應用集群分析於精準行銷之研究-以企業軟體為例

為了解決rfm分析的問題，作者陳思妤 這樣論述：

隨著訂閱授權並交付軟體的 SaaS（Software as a Service，簡稱 SaaS）軟體即服務出現，預測模型的應用將可以為企業軟體業者提升競爭力。企業軟體業在目標客戶的預測上，常常面臨資料蒐集不易之困境。倘若能依循零售業的方式，利用資料庫中的顧客購買紀錄，作為預估未來市場的決策依據。本研究採用 RFM指標中三項指標進行顧客價值之兩階段集群分析，再運用 CART 決策樹將客戶進行分析，建構出預測模型，進而探討各集群間的差異性。透過透過 UCI 公開資料庫的某英國批發零售商銷售總筆數 530108 之交易資料，建立預測模型，分析該企業的顧客特徵值。根據結果，給予企業軟體業者、廣告業者

以及後續相關領域參考。茲將本研究重要發現分述如下：一、精準行銷與廣告策略為正相關，行銷目標在於消費者體驗上能更進階，同時降低廣告成本並創造更高的收益，最終進行付費購買。二、RFM 模型與兩階段集群分析將線上零售商客戶進行分群，從客戶變動的消費行為對其產生特徵值標籤後，將顧客分為「高消費型客戶」、「潛力型消費型客戶」、「流失型客戶」等三種類型。三、建立模型方面，使用「分類與回歸數」（Classification and Regression Tree，簡稱 CART）決策樹算法建構模型，結果發現決策樹的顯著度為 95 %，顯示決策樹能提供對應的解釋規則。