我用加强版RFM模型，轻松扒出B站优质up主！（含数据+实战代码）（下）

2022-05-08 379

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简介： 本文在RFM模型基础上做了调整，尝试用更符合b站特性的IFL模型，找到各分区优质up主。整个过程以分析项目的形式展开，最终附上了完整源数据和代码，方便感兴趣的同学练手。

分值计算

# bins参数代表我们按照什么区间进行分组
# labels和bins切分的数组前后呼应,给每个分组打标签
# right表示了右侧区间是开还是闭，即包不包括右边的数值，如果设置成False，就代表[0,30)
IFL['I_SCORE'] = pd.cut(IFL['I'], bins=[0,0.03,0.06,0.11,1000],
                        labels=[1,2,3,4], right=False).astype(float)
IFL['F_SCORE'] = pd.cut(IFL['F'], bins=[0,7,15,30,90,1000],
                        labels=[5,4,3,2,1], right=False).astype(float)
IFL['L_SCORE'] = pd.cut(IFL['L'], bins=[0,5.39,9.07,15.58,1000],
                        labels=[1,2,3,4], right=False).astype(float)
IFL.head()

判断用户的分值是否大于平均值：

# 1为大于均值 0为小于均值
IFL['I是否大于平均值'] =(IFL['I_SCORE'] > IFL['I_SCORE'].mean()) *1
IFL['F是否大于平均值'] =(IFL['F_SCORE'] > IFL['F_SCORE'].mean()) *1
IFL['L是否大于平均值'] =(IFL['L_SCORE'] > IFL['L_SCORE'].mean()) *1
IFL.head()

客户分层

RFM经典的分层会按照R/F/M每一项指标是否高于平均值，把用户划分为8类，我们根据根据案例中的情况进行划分，具体像下面表格这样：

引入人群数值的辅助列，把之前判断的I\F\S是否大于均值的三个值串联起来：

IFL['人群数值'] =(IFL['I是否大于平均值'] *100) +(IFL['F是否大于平均值'] *10) +(IFL['L是否大于平均值'] *1)
IFL.head()

构建判断函数，通过判断人群数值的值，来返回对应标签：

将标签分类函数应用到人群数值列：

IFL['人群类型'] = IFL['人群数值'].apply(transform_label) 
IFL.head()

各类用户占比

cat = IFL['人群类型'].value_counts().reset_index()
cat['人数占比'] = cat['人群类型'] / cat['人群类型'].sum()
cat

五、各分区up主排行top15

科学科普分区

high = IFL.loc[IFL['人群类型']=='高价值up主']
rank = high[['author','L','I','F']].sort_values('L',ascending=False)
rank.to_excel('rank.xlsx', sheet_name='科学科普',encoding='utf-8')