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基于RFM模型和回归算法的客户生命周期价值(LTV)预测分析工具，支持电商和零售业务的客户价值预测。使用时需要客户交易数据、订单历史或消费记录，自动进行RFM特征工程、回归建模和价值预测。
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Based on SOC occupation classification
Showing SKILL.md
| name | ltv-predictor |
| description | 基于RFM模型和回归算法的客户生命周期价值(LTV)预测分析工具，支持电商和零售业务的客户价值预测。使用时需要客户交易数据、订单历史或消费记录，自动进行RFM特征工程、回归建模和价值预测。 |
| allowed-tools | Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep, WebSearch |
一个基于《数据分析咖哥十话》第3课理论的自动化LTV预测分析工具，提供从RFM特征工程到回归建模的完整解决方案。
# 安装基础依赖
pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn
# 安装可选依赖（用于高级功能）
pip install xgboost lightgbm joblib openpyxl
from scripts.ltv_predictor import LTVPredictor
from scripts.data_processor import DataProcessor
# 1. 初始化处理器
processor = DataProcessor()
predictor = LTVPredictor()
# 2. 加载和预处理数据
data = processor.load_order_data('your_orders.csv')
rfm_data = processor.calculate_rfm_features(data,
feature_period='3M',
prediction_period='12M')
# 3. 训练LTV预测模型
model_results = predictor.train_models(rfm_data)
# 4. 进行LTV预测
predictions = predictor.predict_ltv(new_customer_data)
# 5. 生成分析报告
report_path = predictor.generate_report(predictions, 'ltv_analysis_report.html')
from scripts.quick_analysis import quick_ltv_analysis
# 一键完成完整LTV分析流程
results = quick_ltv_analysis(
order_data_path='ecommerce_orders.csv',
feature_period_months=3,
prediction_period_months=12,
output_dir='ltv_analysis_results'
)
print(f"最佳模型R²分数: {results['best_model_r2']:.4f}")
print(f"预测客户数: {len(results['predictions'])}")
print(f"分析报告: {results['report_path']}")
ltv-predictor/
├── scripts/ # 核心功能模块
│ ├── data_processor.py # 数据预处理和RFM计算
│ ├── ltv_predictor.py # LTV预测核心引擎
│ ├── regression_models.py # 回归算法实现
│ ├── visualizer.py # 可视化生成器
│ └── report_generator.py # 报告生成器
├── examples/ # 示例脚本
│ ├── ecommerce_ltv_analysis.py # 电商完整分析示例
│ ├── quick_ltv_prediction.py # 快速预测示例
│ └── model_comparison.py # 模型对比示例
├── data/ # 示例数据
│ └── sample_orders.csv # 示例订单数据
├── tests/ # 测试脚本
│ ├── test_rfm_analysis.py # RFM分析测试
│ └── test_prediction.py # 预测功能测试
├── SKILL.md # 技能说明文档
└── README.md # 使用说明
config = {
'feature_period_months': 3, # 特征计算时间窗口（月）
'prediction_period_months': 12, # 预测时间窗口（月）
'r_weight': 0.2, # R值权重
'f_weight': 0.3, # F值权重
'm_weight': 0.5, # M值权重
'customer_segments': 5 # 客户分层数量
}
config = {
'test_size': 0.2, # 测试集比例
'cv_folds': 5, # 交叉验证折数
'random_state': 42, # 随机种子
'enable_hyperparameter_tuning': True, # 是否调参
'n_iter_search': 50, # 超参数搜索次数
'scoring_metric': 'r2' # 评估指标
}
config = {
'confidence_interval': 0.95, # 置信区间
'batch_size': 1000, # 批处理大小
'feature_importance_threshold': 0.01, # 特征重要性阈值
'prediction_uncertainty': True # 是否计算预测不确定性
}
订单号,产品码,消费日期,产品说明,数量,单价,用户码,城市
536374,21258,2022-06-01 09:09,绿联usb分线器,32,10.95,15100,北京
536376,22114,2022-06-01 09:32,加大男装T恤,48,50.45,15291,上海
必需字段:
用户码: 客户唯一标识消费日期: 购买时间（支持多种日期格式）数量: 购买数量单价: 商品单价可选字段:
订单号: 订单唯一标识产品码: 商品标识产品说明: 商品描述城市: 客户城市信息基于第3课实测数据:
欢迎贡献代码、报告问题或提出改进建议：
本项目采用 MIT 许可证。
通过这个技能，您可以： ✅ 快速进行客户RFM分析 ✅ 构建准确的LTV预测模型 ✅ 获得可解释的业务洞察 ✅ 生成专业的分析报告 ✅ 支持数据驱动的业务决策