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# System prepended metadata

title: 專題討論1 12/21
tags: [專題討論]

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title: 專題討論1 12/21


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RFM model
利用ai來分析會員屬性 發為最大效益

了解過去 預測未來


## 白話解釋 RFM

先理解指標的意義，數學模型的細節放到最後。

* [常貴客？新客？ 讓RFM模型簡簡單單解釋一切！（附實現程式碼）. 在行銷資料科學裡，有項工具可協助公司找出 R「新客」（近期有消費的人）、 F… | by 行銷資料科學 | Marketingdatascience | Medium](https://medium.com/marketingdatascience/%E5%B8%B8%E8%B2%B4%E5%AE%A2-%E6%96%B0%E5%AE%A2-%E8%AE%93rfm%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%B0%A1%E7%B0%A1%E5%96%AE%E5%96%AE%E8%A7%A3%E9%87%8B%E4%B8%80%E5%88%87-%E9%99%84%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E7%A2%BC-cd7f45fb3e30)
* [客戶細分——RFM模型_又要起名字了的博客-CSDN博客](https://blog.csdn.net/weixin_44530236/article/details/89956447)
* [126｜RFM模型：不要把公司的存亡，寄生在一两个客户身上 - 简书](https://www.jianshu.com/p/9c7cc56a21ec)


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過程中留下紀錄
做失敗的案例要留下來：截圖或是過程留下來 

演算法概念快速帶過 focus on 如何用演算法 遇到什麼困難 如何解決 
試了幾種方法 過程如何
不要一直講演算法 又不是你寫的

這邊訓練的目的 是 就業 不是 創業
你會了哪些技術 題目倒不是很重要
以往案例 專題跟未來工作沒有直接相關
不是domain knowledge 是資訊技術 除非你要創業
重要是你寫了幾隻程式 你嘗試了幾隻演算法 你建置了多少環境 解決問題能力

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